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多旋翼无人飞行器高机动飞行控制研究

付春阳  
【摘要】:多旋翼无人飞行器是一个典型的多变量、欠驱动系统,具有非线性、强耦合特性。为了完成指定的飞行任务,多旋翼无人机常常需要运行在由物理结构、任务要求和安全需求限定的边界状态附近,并且需要适应不同的飞行工况。上述这些因素大大增加了飞行器的控制难度,如何提高飞行器姿态与航迹对多种工况的高机动响应能力是控制领域的一项挑战。本文针对共轴十二旋翼无人飞行器高机动飞行控制问题展开研究,考虑扰动、输入饱和、响应速度、姿态约束、传感器故障等诸多实际因素,进行多旋翼飞行器多工况姿态航迹跟踪控制,为实现飞行器的高机动自主飞行奠定基础。本文主要研究内容包括以下几方面:第一,共轴十二旋翼无人飞行器建模。多旋翼无人飞行器高机动飞行控制的前提是刻画其动力学特性和运动规律。通过分析共轴十二旋翼无人飞行器的机械结构并进行合理假设,将其视为具有空间六自由度的运动刚体。考虑风场作用产生的等效干扰,通过分析十二旋翼飞行器的飞行原理,将其运动分为质心平动和机体绕质心转动两种运动方式,并依据牛顿-欧拉方程建立飞行器的数学模型,为飞行器的高机动飞行控制打下良好基础。第二,共轴十二旋翼无人飞行器的鲁棒姿态航迹跟踪控制。考虑到飞行器高机动飞行过程中会受到风扰、空气摩擦力和力矩、模型不确定、陀螺力矩效应等诸多负面因素的影响,提高系统对总不确定性和扰动的鲁棒性能对保证飞行器的控制精度十分重要。为解决以上问题,引入线性扩张状态观测器估计飞行器各个通道的总扰动,并将扰动估计值前馈补偿给控制器,提高系统的抗扰动能力。结合自抗扰算法和反步法设计飞行控制器,保证姿态跟踪误差具有期望的收敛特性,在此基础上实现精确的航迹跟踪任务。第三,共轴十二旋翼无人飞行器的有限时间航迹跟踪控制。共轴十二旋翼无人飞行器为实现高机动的自主飞行任务,需要具备快速的响应能力。有限时间控制策略具有收敛速度快,跟踪精度高和抗扰动能力强的优点,能够从理论层面提高飞行器的响应速度。因此本章针对飞行器的位移系统,结合反步法设计有限时间控制器,保证跟踪误差在有限时间内收敛到原点的邻域。同时引入有限时间辅助系统,补偿升力饱和对飞行器控制性能的影响。本章设计的基于有限时间辅助系统的有限时间反步控制器能够保证飞行器位移系统的有限时间稳定性,同时削弱输入饱和作用的影响。仿真实验、半实物硬件在环实验和实体实验均获得良好的控制效果,证明了算法的有效性。第四,共轴十二旋翼无人飞行器的姿态受限控制。针对飞行器姿态系统存在时变输出约束问题,提出了基于非对称时变障碍李雅普诺夫函数(Asymmetric Barrier Lyapunov Function,ABLF)、神经网络算法和动态面算法的自适应鲁棒反步控制策略,保证飞行器存在输出约束和外部扰动时姿态系统闭环信号的有界性。通过ABLF的引入将姿态角始终保持在约束集合内;引入自适应RBF神经网络算法逼近飞行器的模型不确定;动态面算法的引入避免了求取反步法中虚拟控制量的导数问题,降低算法复杂度,简化计算;最后通过鲁棒项的引入对系统外部扰动和神经网络算法的逼近误差总和进行估计和补偿。本章提出的算法在满足飞行器高机动飞行的姿态约束的同时,提高了系统的动态性能和跟踪精度。第五,共轴十二旋翼无人飞行器的传感器故障容错控制。共轴十二旋翼无人飞行器具有足够多的执行器冗余结构,提升了系统对执行器故障的容错能力。然而,传感器故障会导致状态信息获取不准确,依然会降低飞行器的控制性能,甚至使系统失稳。为了保证飞行器高机动飞行的安全性,本章针对飞行器的陀螺仪传感器故障问题,提出了一种基于干扰观测器的新型滑模控制算法,将陀螺仪传感器故障视为飞行器姿态系统的等效不匹配扰动;设计干扰观测器在线估计传感器故障;将传感器故障的估计值加入到滑模面中,使新型滑模面对不匹配扰动也具有不变性;最后通过双幂次趋近律的引入削弱系统抖振。本章提出的算法无需进行故障检测和控制器重构,设计简单,便于实现。通过Lyapunov稳定性理论证明了闭环系统的有界稳定性,仿真实验也获得了满意的控制效果。


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