四旋翼飞行器的建模及基于反步法的控制

论文研究了基于反步法的四旋翼飞行器控制系统设计问题     

基于积分反步法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

四旋翼飞行器的姿态动力学模型是多输入多输出(MIMO)、强耦合和非线性的。首先,对四旋翼飞行器动力学进行了数学建模。接着,提出了一种基于积分型的反步控制方法应用于四旋翼飞行器的稳定飞行及轨迹跟踪控制。通过引入跟踪误差的积分项,从而降低飞行器进行轨迹跟踪时的稳态误差。整个控制系统采用双闭环回路结构,内回路用于稳定飞行器的姿态角,而外回路用于控制飞行器的高度和水平方向的位移。最后,通过与传统的反步(Backstepping)控制法做实验对比,结果表明,应用积分反步(Integral Backstepping,IB)控制算法的飞行器能够较为精确地完成飞行器轨迹跟踪的任务。     

基于反步滑模法的四旋翼飞行器的轨迹跟踪

研究了四旋翼飞行器的轨迹跟踪控制问题。首先根据经典的动力学模型建立惯性坐标系下带有扰动的四旋翼方程。其次将系统划分为姿态子系统和位置子系统,对姿态子系统的轨迹跟踪控制,采用反步控制与滑模控制相结合的方法,根据飞行器的欠驱动和强耦合特性,利用反步控制方法实现位置子系统的轨迹跟踪控制。然后对系统进行稳定性分析。最后通过仿真实验结果验证所提出控制方法的有效性。     

基于扩张状态观测器的四旋翼积分滑模反步控制

针对四旋翼路径跟踪控制问题,研究了基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)、积分滑模控制器(integral sliding mode controller,ISMC)及反步法(backstepping)的四旋翼控制算法。构造了一种考虑姿态控制器响应过程的无人机控制模型;设计了扩张状态观测器对扰动进行观测,并构建了积分滑模控制器以估计扰动观测误差;设计了基于反步法的抗干扰路径跟踪控制算法,利用扩展状态观测器估计的扰动信息,通过补偿方式较好地消除了扰动影响。仿真试验表明,该方法具有良好的轨迹跟踪性能和抗干扰能力。     

多重事件触发机制下四旋翼飞行器的姿态跟踪控制

为减少四旋翼飞行器姿态跟踪控制中内部计算与通信资源的损耗,提出了基于反步法和多重事件触发机制下的四旋翼飞行器姿态跟踪控制。建立了四旋翼飞行器的动力学模型,并以滚转角系统为例,利用反步法设计连续控制器,实现了飞行器滚转角对参考信号的跟踪控制;通过引入事件触发机制构造了事件触发控制器,基于Lyapunov稳定性理论证明了所设计的事件触发控制器可以使滚转角系统保持稳定,且避免了Zeno现象;同时,在不同的参数作用下,采用相同方法对四旋翼飞行器的其他3个系统分别设计了各自对应的事件触发机制和事件触发控制器;由此构建的4个事件触发机制共同构成了四旋翼飞行器的多重事件触发机制。仿真结果表明,在多重事件触发机制作用下,所提事件触发控制器在3 s内共触发150次即可达到与周期采样控制器连续采样3 000次相同的跟踪效果。     

四旋翼飞行器PID优化控制

针对四旋翼飞行器具有非线性,强耦合性,多输入的欠驱动系统的特点,研制出既能精确控制飞行器姿态,又具有较强抗干扰和环境自适应能力的控制器。为了达到更好的飞行效果,采用了传统的PID控制算法,但实际应用中需要对PID参数进行优化,提出改进的PSO算法和遗传算法相结合的优化控制方法。为了优化PID参数,首先对飞行器进行动力性建模,再利用改进的PSO算法和遗传算法作PID参数优化。仿真和飞行实践的数据表明,相对于标准的PSO算法,飞行器有更好的鲁棒性和控制效果。     

基于线性二次调节器的四旋翼飞行器控制

为了研究飞行器的灵敏度和快速性的问题,使用了线性二次调节器,它可以兼顾系统的4个性能指标（快速性、准确性、稳定性、灵敏度）,主要应用于震动系统的控制算法解决.根据四旋翼飞行器模型,建立了电机拉力以及螺旋桨的模型,给出了系统的动力学方程.最后使用Simulink进行仿真并对仿真结果分析,发现经过线性二次调节器后系统的响应时间明显减少了,证明了基于线性二次调节器的飞行器的可行性.     

基于滑模控制的四旋翼飞行器控制算法研究

针对其在飞行中稳定性差的问题,笔者根据四旋翼飞行器的结构及其飞行原理,建立了飞行器的惯性坐标系和物体坐标系,在此基础上根据其动力学特性建立了飞行动力学模型;与此同时,笔者采用基于趋近率的滑模变结构控制方法,在满足李雅普诺夫稳定条件下进行控制器设计;最后在给定参数的基础上,利用SIMULINK对所设计控制器进行控制仿真。     

四旋翼飞行器的模糊滑模控制

针对四旋翼飞行器欠驱动滑模控制器严重依赖飞行器模型的问题,提出了一种基于模糊理论的滑模控制策略.仿真结果表明,在有外界干扰的情况下,模糊滑模控制系统比单一的滑模控制系统的稳定性更好,抗干扰能力更强.     

基于视觉的四旋翼飞行器稳定飞行控制

针对室内四旋翼搭载的常规惯性测量单元采集的速度具有很大误差, 在实际飞行过程中无法定点悬停的问题, 搭建了一套基于视觉的小型室内四旋翼飞行器, 应用串级比例、积分、微分控制算法(PID: Proportion Integral Differential)控制飞行器。实验结果显示, 此方法有效解决了室内或密闭环境下四旋翼在悬停飞行过程中水平漂移的问题, 能使四旋翼飞行器在室内的环境下平稳飞行。     

基于改进反步法的四旋翼无人机轨迹跟踪控制

四旋翼无人机是一个欠驱动、强耦合、高度不稳定的非线性系统.无人机系统的鲁棒性和抗干扰能力是飞行控制的关键问题.在经典反步控制(classical backstepping control,CBC)方法的基础上,增加了误差积分和饱和函数,设计了积分饱和反步控制(integral saturation backstepping control,ISBC)策略,用于抵抗无人机飞行过程中受到的常值干扰和变值干扰.系统的稳定性由Lyapunov稳定性定理证明.在MATLAB/SIMULINK环境下做了轨迹跟踪仿真实验.仿真结果表明,相比CBC控制策略,ISBC控制策略对四旋翼无人机系统有更好的抗干扰能力和优越的鲁棒性.     

四旋翼姿态的反步滑模自抗扰控制及稳定性

为了解决四旋翼无人机姿态控制中存在的问题,设计了一种基于反步滑模自抗扰姿态控制器.首先,介绍了四旋翼无人机的动力学模型,建立了基于反步滑模自抗扰控制算法的姿态控制方案.控制方案构成主要包括扩张状态观测器及基于Lyapunov稳定性分析的反步滑模控制器.稳定性分析表明,通过合理调整参数可以保证控制系统是渐近稳定的.仿真结果表明,所设计的控制器同经典自抗扰控制器相比,对扰动有较强的抑制能力,提高了自适应性和鲁棒性,表明该控制系统具有更好的稳定性和动态性能,对四旋翼姿态控制更加有效.     

基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统

针对四旋翼无人机跟拍过程中视角固定,易丢失目标的问题,设计了一种基于云台相机的四旋翼无人机跟踪控制系统。首先,使用云台相机对地面移动目标进行拍摄,通过对目标的颜色特征和形状特征进行检测识别,使用核相关滤波( KCF: Kernel Correlation Filter) 方法进行视觉跟踪,得到地面移动目标在图像坐标系的位置。然后,通过建立针孔模型,解算出在云台相机带有俯仰角时的无人机与地面目标的相对位置关系。最后,设计了离散串级比例-积分-微分( PID: Proportion-Integral-Differential) 踪控制器,实现对无人机的位移控制,使四旋翼无人机可对地面移动目标进行稳定跟踪。同时设计了串级比例-微分( PD: Proportion-Differential) 控制器以实现云台相机的视角跟踪,增大了无人机的跟踪范围,降低了丢失目标的风险。实验结果表明,所设计的四旋翼无人机跟踪控制系统可实现对地面移动目标的稳定跟踪。     

四旋翼飞行器反演滑模控制器的设计与仿真

针对当前四旋翼控制器姿态环与位置环强耦合和控制系统欠驱动问题,提出基于反演控制和滑模控制的非线性系统控制方法。通过对四旋翼飞行器动力学原理的分析,系统姿态环采用滑模变结构控制方法,利用指数趋近律减少该方法中存在的抖振现象,为了使飞行器得到稳定控制,系统位置环采用反演控制方法来得到预期效果,达到提高系统鲁棒性的目的。通过李雅普诺夫稳定性分析和在Simulink上搭建系统模型最终得出仿真结果并通过实际飞行实验,证明飞行器的姿态和位置都得到了稳定有效的控制。     

基于反步算法的静止无功补偿器控制

建立静止无功发生器的数学模型,分析该数学模型的特点.采用外环为PID控制,内环为反步控制算法的双闭环控制结构设计非线性系统的反步控制器,并证明了该系统的稳定性.仿真试验表明,所提出的控制策略具有较好的暂态和稳态性能.     

基于Backstepping的不确定非完整控制系统的镇定

非完整控制系统为本质上的非线性系统，线性控制策略对其显得无能为力．为此，把一种新颖的非线性控制方法——Backstepping应用于非完整控制系统的镇定．Backstepping以Lyapunov稳定为设计原则．系统的设计实现了系统全局指数镇定，向时具有良好的动静态性能和强的鲁棒性．最后对一定的不确定性给出了系统仿真，验证了系统设计的有效性。