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多旋翼飞行器姿态测量及控制技术研究

石喜玲  
【摘要】:随着微机电技术的发展以及科学研究和生产生活的需要,多旋翼飞行器在农业植保、抢险救援、空间探测、航拍娱乐等领域得到广泛应用。多旋翼飞行器的姿态测量与控制策略是实现其稳定与安全飞行的基础。本文围绕多旋翼飞行器的姿态测量和飞行控制方法展开研究。本文首先搭建多旋翼飞行器实验平台,为姿态信息融合和控制方法研究提供实验平台和理论依据。建立多旋翼飞行器六自由度非线性控制模型以及执行器模型,论证了多旋翼飞行器系统具有非线性、强耦合、参数不确定等特点。基于惯性传感器姿态解算原理,利用无依托标定方法对实验平台所用惯性传感器进行标定。根据姿态融合系统非线性状态模型,采用无迹卡尔曼滤波解决了模型线性化问题,采用加速度计与GPS进行水平位置信息融合估计,引入超声波传感器和气压计组合测量实现高度信息融合。其次,通过多旋翼飞行器系统模型线性化处理,将多旋翼动态模型解耦为水平位移、高度、姿态三个线性模型。对多旋翼系统的稳定性与可控性进行分析,针对实际飞行中出现大角度情况,提出了一种加保方向饱和函数的改进型PID控制方法,避免控制器饱和而发生失控事故。最后,在充分考虑多旋翼飞行器的参数不确定性以及外部干扰情况下,采用滑模微分器(SMD)设计基于扩张状态观测器(ESO)的鲁棒输出反馈跟踪控制器,提高了控制系统的轨迹跟踪精度。本文的主要创新点如下:1.提出了多传感器分层融合位姿估计算法,针对机载传感器的高频噪声、累积漂移等特性以及位姿融合状态模型特征,提出了三级式组合信息融合算法,将位姿信息融合系统分为三部分:姿态融合、水平位置融合、高度信息融合。根据姿态解算模型的非线性特性,采用无迹卡尔曼滤波算法有效避免了状态方程的线性化过程。根据加速度计与GPS位置信息融合线性模型采用卡尔曼滤波,将加速度计测量值作为状态方程的输入控制量,有效预测水平位置信息。对高度信息采用分散卡尔曼滤波加权算法将超声波传感器和气压计测量信息分别进行卡尔曼滤波再加权组合来提高高度信息精度。该方法既能降低位姿状态空间向量维数又能提高测量系统的容错性。2.提出了一种加保方向饱和函数的非线性PID控制方法,针对大角度飞行将导致控制器饱和的情况,考虑系统数学建模过程中忽略干扰、饱和等因素会直接影响控制系统性能甚至造成控制器失效,结合多旋翼飞行器的欠驱动耦合特性,采用改进型的级联双闭环PID控制算法,利用速度误差分别设计了位置和姿态控制器,在此控制器基础上加保方向饱和函数,并论证该闭环控制系统的稳定性。该方法不仅削弱饱和作用,而且保证输出轨迹与期望轨迹保持方向一致。利用matlab/simulink进行四旋翼系统建模,仿真验证该方法可满足飞行器的轨迹跟踪控制要求。3.提出了一种基于鲁棒输出反馈策略的轨迹跟踪控制方法,针对多旋翼飞行器参数不确定和外部干扰问题,利用扩张状态观测器(ESO)方法重构旋转子系统中的不可测状态,采用一阶动态滑模微分器(SMD)方法补偿了系统的干扰。该方法避免繁琐的计算,建立了基于ESO的鲁棒输出反馈跟踪控制器,实现多旋翼飞行器在参数不确定状态下以及复合干扰情况下稳定的轨迹跟踪控制,保证飞行器各状态大范围渐近稳定。对该系统进行数值仿真,验证所提控制策略的有效性和优越性。


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