模糊PID算法的优化及其在无人机中的应用.docx

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1、模糊PID算法的优化及其在无人机中的应用因结构简单、操作方便、机动性强、能垂直起降等特点,四旋翼无人机已成为工业界和学术界的热门研究课题。但四旋翼无人机对环境变化极为敏感,使得对飞行姿态的精确控制难度较大,这对无人机飞控系统的设计者来说是一个严峻挑战,也使得飞行控制算法成为对四旋翼无人机控制的关键技术之一。到目前为止,四旋翼无人机的核心控制方法仍然是PID控制,因为该飞行控制方法不需要对系统进行精确建模,只需根据系统误差,通过模糊规则调整控制器的参数,实现飞行控制。基于国内外现有的研究成果,本论文对无人机PID控制器的

2、设计进行了改进和测试,主要研究内容包括如下三个方面:1)对无人机姿态角修正方法的研究。采用卡尔曼滤波算法降低传感器输出噪声对姿态角的干扰,从而提高姿态计算的准确性,通过MATLAB仿真以及实际试飞验证了卡尔曼滤波算法的有效性。实验表明无人机姿态角的实际值和卡尔曼滤波算法估计值的仿真曲线高度相似,证实了该姿态角修正方法可显著提高无人机飞行控制系统输入值的可靠性;2)对无人机的姿态控制算法的研究。设计方法结合经典PID和模糊控制的优点,通过选择合适的模糊规则建立参数自整定的模糊PID控制器,实现了PID参数的自行校正,增强

3、了无人机对周围环境的适应性。理论分析表明,模糊PID控制器控制精度和抗干扰能力均有所提升,但与传统PID控制器相比,稳态误差更大。同时对无人机飞控系统动态特性及噪声来源进行了分析,对PID控制器进行特定应用环境下的优化,并利用MATLAB搭建出飞控系统的软件仿真平台,对优化后的控制器进行了效果验证;3)对无人机实验平台搭建的研究。为验证优化后PID控制器对无人机实际控制的有效性,在论文第四章进行了无人机软硬件平台的搭建及实际试飞测试。该章节描述了实验平台的硬件模块功能和驱动电路,软件设计部分给出了无人机控制的算法流程图

4、和传感器采集数据及数据处理的算法流程图。在实际试飞过程中,无人机的姿态信息通过无线回传至遥控器,遥控器通过串口可将姿态信息转发至PC机。在PC端用MATLAB观测并记录实时数据,分数据的波动情况以获得PID控制器的控制效果。试飞实验表明,该算法对姿态控制有较好的效果。深入开展四旋翼无人机控制技术的研究,在推动相关产业的发展、创造经济效益和加强国防建设等方面都有着深刻的意义。本文针对无人机的姿态角修正、控制方法及实验平台搭建等问题做了深入的研究,具有一定的理论价值和现实意义。