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时间:2018-10-16
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1、西南科技大学工程硕士专业学位论文四旋翼无人机自抗扰飞行控制研究作者姓名王向磊所在学院信息工程学院专业/领域控制工程学校导师郭玉英校外导师李星明论文完成日期2018年05月29日ClassifiedIndex:TP242U.D.C:621SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisActiveDisturbanceRejectionFlightControlforQuadrotorUAVGrade:2015Candidate:WangXiangleiAcademicDegreeAp
2、pliedfor:Master'sDegreeSpeciality:ControlEngineeringSupervisor:GuoYuyingMay29,2018西南科技大学硕士研究生学位论文第II页摘要近年来,四旋翼无人机在军事领域和民用领域的应用越来越广,系统设计、飞行控制方法都取得了前所未有的进步。针对四旋翼无人机多变量、非线性、欠驱动、强耦合的特点,设计高性能飞行控制器,是实现四旋翼无人机稳定飞行的关键。PID控制是现阶段四旋翼无人机主流的飞行控制算法,但由于实际飞行中各种随机扰动的影响,传统的PID控制方法无法满足系统动态性能指标,很难获得
3、高性能的飞行控制效果。针对四旋翼无人机抗干扰问题,研究了基于自抗扰控制的飞行控制系统,以提高无人机飞行过程中抑制干扰的能力,改善控制系统的鲁棒性和适应性。首先,本文主要以四旋翼无人机QBall2为研究对象,在分析QBall2的飞行原理基础上,基于牛顿-欧拉法建立了QBall2的非线性系统模型;设计了非线性串级PID控制器,搭建飞行控制系统MATLAB/Simulink仿真模型,对该控制器进行了数值仿真,仿真结果表明串级PID控制方法的有效性;针对PID控制抗干扰能力差的问题,研究了基于自抗扰控制的四旋翼无人机飞行控制系统,并与串级PID控制系统进行了仿
4、真对比分析。仿真分析结果表明,自抗扰控制器不仅能实现快速且稳定的目标跟踪,而且能很好地估计并实时补偿系统所受到的内、外扰动,具有很强的鲁棒性和适应性。其次,针对无人机这种复杂且本质不稳定的系统,传统自抗扰控制器的状态误差反馈控制律自适应性差,参数固定的扩张状态观测器会存在“扰动”估计精度低、补偿效果差的问题,为此,将模糊控制、神经网络控制与自抗扰控制相结合,设计了模糊自抗扰飞行控制系统和神经网络自抗扰飞行控制系统,仿真结果表明,改进的自抗扰控制方法,能显著克服以上难题,并使系统具有很好的稳定性和适应性。最后,将串级PID控制器和自抗扰控制器移植到QBa
5、ll2无人机实验平台,进行半物理仿真以验证所研究控制方法的有效性。同时,自制四旋翼无人机并进行室外飞行验证,以考核本文研究的控制方法。飞行数据表明自抗扰控制器对实际飞行环境中的干扰具有更强的鲁棒性。关键词:四旋翼无人机姿态控制自抗扰控制模糊控制神经网络控制西南科技大学硕士研究生学位论文第III页AbstractWithanunprecedentedprogressinsystemdesignandflightcontrolmethods,thequadrotorUAVismoreandmorepopularinbothmilitaryandcivilf
6、ieldsinrecentyears.Aimingatthemulti-variable,non-linear,under-driven,andstronglycoupledcharacterofthequadrotorUAV,designinghigh-performanceflightcontrolleristhekeytoachievingstableflightofthequatrotorUAV.PIDisthemajorflightcontrolalgorithmofthequadrotorUAVatthisstage.Duetotheinf
7、luenceofvariousrandomdisturbancesinrealflight,thetraditionalPIDcontrolmethodcannotmeetsystemdynamicperformanceindex,anditishardtoachievethehigh-performanceflightcontroleffects.Aimingattheanti-interferenceproblemofquadrotorUAV,theflightcontrolsystembasedonActiveDisturbanceRejecti
8、onControl(ADRC)wasstudiedtoimprovetheabilityofU
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