基于pid神经网络的无人机纵向姿态控制

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1、基于PID神经网络的无人机纵向姿态控制陈锋，秦世引北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院100083e—mail：chenfen90151002@163．corn摘要：本文针对某小型无人机智能自主飞行的要求，提出了一种无人机纵向姿态的PID神经网络控制方法，利用其优良的在线训练、学习和调整功能，可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪。仿真结果表明，本文所设计的PID神经网络控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能，其响应快，超调小，精度高，可满足自主飞行的要求。关键词l自主飞行PID神经网络控制纵向姿态控制Controlandsimulation

2、ofthelongitudinalattitudeforUAVbasedPIDneuralnetworkChenFengQinShi—yinSchoolofAutomationScienceandElectricalEngineering，BeihangUniversity,100083e-mail：chenfen90151002@163．comAbstract：TomeetthedemandofautonomousflightforasinailUAV(unmannedaerialvehicle)，aPIDneuralnetworkcontrollerisp

3、roposedforthelongitudinalattitudeoftheUAV．Witllthesuperiorfunctionoftheproposedcontrollerforitson·linetraining。learningandregulatingability,thelongitudinalattitudecontrolandthetrajectorytrackingcontrolforUAVareimplementedeffectively．’nlesimulationresultsshowthattheproposedPIDneuraln

4、etworkcontrollerCanattainhighercontrolperformance，suchasquickresponse，smallovershootandhighprecision，betterrobustnessandbetteradaptiveabilitythantraditionalPIDcontrollerSOastosatisfytheautonomicflightdemands．Keywords：autonomousflightcontrol；PIDneuralnetwork；longitudinalattitudecontr

5、ol1．引言飞行控制系统是现代无人机的核心。无人机要完成自主飞行，需要控制系统对内回路(姿态回路)和外回路(水平位置和高度回路)都具有良好的控制特性。典型的无人机内回路依靠飞行控制系统分别对纵向、横向和航向三个通道进行协调控制，实现自动飞行。在三个通道中，纵向通道控制设计是最复杂的，其控制率的设计结果，将直接影响无人机的飞行性能。由于无人机的非线性、时变特性，使得常规的定参数控制律不能满足设计要求。为了解决这一问题，需要设计能够在整个飞行包线中都能获得好的控制效果的纵向通道飞行控制律，而智能控制在这方面有很大的应用潜力。文献【l】采用了一种基于RBF神经网络对

6、PID动态调参的方法对飞行系统进行控制，弥补了传统的PID控制器定参数的缺陷，且RBF不像BP那样易陷入局部极小。然而RBF控制器也存在缺点：如网络的隐含层节点个数和参数难以确定等。同RBF神经网络对PID的自适应调参相比，PID神经网络具有很多优点【2一】，其结构简单，是一种动态网络，并且其基金项目：国防基础科研项目(编号：D2120060013)；国家自然科学基金重点项目(编号：60736025)720收敛速度快等等。因此，本文采用了PID神经网络对无人机纵向姿态进行控制。2．无人机的纵向姿态模型根据经典飞行控制理论，可建立小型无人机的12阶微分方程模型，

7、其中包括动力学模型和运动学模型‘41，如(1)式所示。利用水平无侧滑飞行条件厂=∥兰O和P=，_三0，将无人机运动模型解耦为不依赖于横侧向状态量(∥，弘P，，．，V／)的纵向运动模型如(2)式所示。madfy=rc。s(at+弭)c。s，一D一小gsin口my警=玎c。s@十办)sin夕sin扎+sin(or+妒r)cos扎】+Lcos九-Zsin艽-mgcos0一小Vcos口!辈上=T[-cos(u+_叶)sin，cos扎dt+sin(or4-Or)sin扎】+Lsin兀+ZCOS兄·鲁卅cos钆∞虬’!丝：Vsin口dt皇丑；叫cossin虬,4e0dt一

8、，l鲁呲一(1。-ly小，‘1’Jyi