小型无人直升机的自适应智能控制研究

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1、天津市应用基础与前沿技术研究计划重点项目（资助号：14JCZDJC31900）天津市科技支撑计划重点项目（资助号：15ZCZDGX00810）小型无人直升机的自适应智能控制研究NonlinearAdaptiveIntelligentControlforaSmallUnmannedHelicopter一级学科：控制科学与工程学科专业：控制理论与控制工程作者姓名：张浩楠指导教师：鲜斌教授天津大学电气与自动化与信息工程学院二〇一七年十一月十二日摘要无人直升机具有可垂直起降、机动灵活、体积小、负载量较大、可低空飞行的优点，引起越来

2、越多研究人员的关注，并已在许多领域得到了成功应用。但其难以建立精确的系统模型，且具有非线性、欠驱动性、强耦合性、静不稳定性等特点，以及其在飞行过程中不可避免要受到外界干扰的影响，这都为其控制器的分析和设计增加了难度。本文以小型无人直升机为控制对象，针对其姿态控制问题，提出了两种控制算法，并严格证明了所提出控制算法的数学稳定性，通过数值仿真和飞行实验来对所设计的控制算法进行验证。具体内容有：首先，由于直升机空气动力学的复杂性和不确定性，难以获得较为精确的动力学模型，本文在详细分析无人直升机飞行动力学的基础上，合理简化旋翼动力

3、学和旋翼挥舞动力学模型部分，得到了面向控制器设计的动力学模型，为控制律的设计做准备。其次，针对小型无人机的姿态控制问题，为补偿系统参数不确定性和外界扰动的影响，本文设计了一种连续的非线性鲁棒控制器，实现对无人机姿态角的渐近跟踪控制。该方法利用神经网络估计系统不确定性，采用一种基于误差符号函数积分的鲁棒控制算法来抑制外界扰动，同时补偿神经网络估计误差。利用基于Lyapunov函数的分析方法，证明了所设计控制器的闭环稳定性，确保无人直升机姿态误差的半全局渐近收敛。最后在无人直升机飞行控制实验平台上，进行了无人机姿态控制实验。实

4、验结果表明，文中提出的控制方法具有良好的控制效果，对系统不确定性和外界扰动具有良好的鲁棒性。最后，本文使用基于强化学习的方法来设计自适应控制律。该方法使用执行网络来在线估计系统不确定项，通过评价网络来优化跟踪性能，并利用增加鲁棒项的方法来抑制外界扰动，同时补偿神经网络估计误差。基于Lyapunov分析方法对闭环系统的稳定性进行了理论分析和证明，得到了半全局指数收敛的结果。最后在无人直升机飞行控制实验平台上，进行了无人机姿态跟踪控制实验。实验结果表明，该算法具有良好的姿态跟踪控制效果。关䭞䇽：无人直升机；神经网络；鲁棒控制；

5、强化学习；自适应IABSTRACTTheunmannedhelicopterhastheadvantagesofVTOL(verticaltake-offandland-ing),hoveringandflyingatalowaltitude,butitalsohasthecharacteristicsofstrongnonlinearity,staticinstability,stronguncertaintyandsoon.Thesecharacteristicsmakethecontrollerdesignofthe

6、unmannedhelicopterdifficult.Thisthesisisconcernedwiththeproblemofadaptivecontrolforasmall-sizeun-mannedhelicopter,andputsforwardtwocontrolschems.ThestabilityoftheproposedcontrolalgorithmisprovedbyusingLyapunovstabilitytheorem.Numericalsimulationandreal-timeflighte

7、xperimentsarepresentedtoillsuratethegoodperformanceoftheproposedcontrolschemes.Firstly,thedefinitionofcoordinatesystemandthedefinitionofthestatevariablesaremadeclearinthisthesis.Themainrotor’sandthetailrotor’sdynamiccharacteris-ticsareanalyzedindetail,andpropersim

8、plificationoftheoriginalnonlineardynamicmodeliscarriedout,whichisthebasisforthedesignandverificationofthesubsequentnonlinearcontrollaw.Secondly,thisthes