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《浙江大学》 2017年
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面向四旋翼无人机的非线性控制方法与实现

李辰  
【摘要】:飞行控制技术是四旋翼无人机的关键技术之一。本文在考虑四旋翼无人机非线性、静不稳定、欠驱动、轴间耦合等特性的基础上,对其运动学关系、动力学模型和执行器系统进行了建模和辨识,围绕四旋翼无人机的精确、稳定飞行控制问题展开研究。首先深入研究了四旋翼无人机执行器的原理和特性,提出了一种基于极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的四旋翼执行器故障检测方法,实现了执行器系统的在实时在线故障检测。针对四旋翼无人机的全状态反馈控制问题,进一步在精确模型的基础上,提出了一种基于命令滤波反步法(Command Filtered Backstepping,CFBS)的四旋翼非线性控制器,该控制器能保证各状态大范围渐近稳定;并进一步提出了一种基于飞行状态的参数调度策略,提高该控制器在实际应用中的控制性能。基于模型的控制方法依赖被控对象的精确模型,本文还探究了基于学习策略的控制方法,降低了控制器对精确模型的依赖,设计了一种ELM辅助的在线训练四旋翼无人机姿态控制器,在实际应用中性能优良。本文研究的创新成果如下:(1)针对一种典型的四旋翼无人机平台,建立了非线性运动学模型、非线性动力学模型和执行器模型。重点提出了参数测定和辨识方法,通过实验测定了实验平台的物理参数;并围绕一组典型的四旋翼无人机执行器系统,通过辨识实验建立了执行器系统的动态模型,实验结果显示所辨识的模型具有足够的精度。该参数测定和辨识方法可以用于多种旋翼无人机平台的建模。(2)针对四旋翼无人机在线执行器故障检测需求,提出了 一种故障检测方法。首先使用一个ELM网络表征执行器的动态模型,并定时使用执行器的输入、输出和状态数据训练该网络,将执行器的动态特性映射到该网络的输出矩阵中;进一步通过监测输出矩阵的范数,可以实时了解执行器的动态特性变化,从而判断是否发生故障。该方法最终在自制旋翼系统实验平台上进行测试,实验结果显示该方法能够在主流执行器硬件平台上实现,且对早期微小故障和严重故障都具有很高的灵敏度。(3)提出了一种基于CFBS的面向四旋翼无人机的全状态反馈控制器,被控系统具有较好的跟踪性能且大范围渐近稳定。为了进一步提高调节精度,同时降低执行器饱和风险,在该控制器的基础上提出了一种参数调度机制。依据实际飞行状态,在系统稳定条件范围内调度控制器的参数,可以调节被控系统每一级误差能量的收敛速度,从而获得两点有益效果:1)降低控制信号在快速跟踪过程中的幅度,降低了执行器饱和的风险;2)提高控制器在调节过程中的控制作用,减小调节误差。该控制器在实际无人机系统中实现并测试,对比控制方法包括:基于动态面控制(Dynamic Surface Control,DSC)和基于串级PID设计的控制器,实验结果显示该控制器在实际系统中具有良好的控制性能。(4)针对基于串级PID飞控系统参数整定繁琐的问题,在串级PID姿态控制器的基础上,提出了一种ELM辅助的在线训练四旋翼姿态控制器。该控制器包含一个ELM网络,经过训练后,该网络能表征包含轴间耦合的被控四旋翼角速率子系统逆模型。由于引入的网络控制器使用实际飞行数据在线训练,所以在设计阶段无需被控对象的精确先验模型。该ELM网络在训练后被用作直接逆控制器,ELM网络的输出和PID控制器的输出相加后,作用于被控无人机系统。通过实际飞行实验验证了该方法的有效性和实用性,实验结果显示,在线训练后四旋翼无人机的飞行品质提高,内环跟踪误差和跟踪滞后降低。(5)非线性控制器在实际系统中的实施依赖于硬件平台。结合非线性飞行控制需求和四旋翼无人机的结构特点,详细讨论并分别设计了基于DSP和ARM运算平台的飞控计算机硬件系统,并从实现成本、互联能力、运算能力等多方面对两者进行了测试和对比。另外,针对混合动力机型等供电电压波动的应用场合,设计了一种具有输入电压补偿的闭环电子调速器(Electronic Speed Controller,ESC),实验结果显示,其能够在输入电压波动时产生相对稳定的推力。
【学位授予单位】:浙江大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:V279;V249.1

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