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多旋翼无人机稳定平台控制系统研究

汤翔  
【摘要】:多旋翼无人机稳定平台应用广泛,在军事领域中,可以执行侦查任务;在农业领域中,可以记录水稻颜色深浅,来判断水稻生长情况;在交通领域中,可以对拥堵路段现场勘察,方便远程控制等等。科技是第一生产力,科技强则国强,提高综合国力来提高国际地位,所以在军事、农业以及交通等方面都要提升,因而对稳定平台的精度指标提出了更高要求。本文以三轴稳定平台为被控对象,以多旋翼无人机为载体,针对动力学模型耦合,载机振动影响视轴稳定,以及脱靶量延迟影响跟踪精度等问题做了以下研究工作:首先依据跟踪目标的目标特性制定伺服系统指标参数,依据载体运动形式的特点以及考虑精度和复杂性的问题,选择合适的机械结构框架。结合伺服系统指标,元器件的误差因素,以及结构的特点选择陀螺仪,磁编码器,力矩电机等主要器件。其次建立执行器的数学模型,根据角动量守恒原理建立三个框架的动力学模型。针对三轴耦合系统控制复杂,参数调节困难,很难达到理想的精度要求,由此采用非线性反馈解耦控制策略,解耦后等效为三个单输入单输出的系统,实现三个框架轴的输出量只和自身框架的控制量有关而和其他框架的控制量无关,并通过仿真验证解耦方法的可行性。接着分析多旋翼无人机的运动形式,无人机的前进、偏航、升降等运动都会产生对应的扰动形式会带来多种姿态的扰动,为补偿扰动,由此采用自抗扰控制算法。设计自抗扰控制器,进行仿真实验,为验证自抗扰算法的有效性,和传统的PID算法进行比对,表明自抗扰算法在扰动抑制方面具有一定的优越性,能有效隔离机体的扰动,实现视轴稳定达到稳定精度要求。然后分析脱靶量延迟对跟踪精度的影响,延迟会降低系统的带宽,减小相位裕度,甚至影响系统的稳定性,由此采用singer当前统计模型建立目标特性,结合有界可时变延迟的H~∞预测滤波方法对延迟进行补偿,并与基于均加速模型的kalman预测滤波算法进行比较,通过设计时不变延迟与时变延迟仿真,表明H~∞预测使系统具有更高的跟踪精度,能有效对脱靶量延迟进行补偿达到跟踪精度指标要求。最后介绍伺服系统的硬件、软件以及算法的实现。介绍试验条件,分析载机的扰动幅值以及频率,并以五轴摇摆台模拟载机和目标的运动特性。摇摆台以2°3Hz的正弦角运动,靶标以10°0.2Hz的正弦角运动模拟跟踪精度测试条件,经试验以脱靶量数据计算跟踪精度达到1.0327mrad;摇摆台以3°1Hz做正弦角运动,靶标静止不动模拟稳定精度测试条件,经试验以三轴陀螺仪数据计算稳定精度达到1.1468mrad。


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