多旋翼無(wú)人機飛行控制方法講解

　　為了克服某些線(xiàn)性控制方法的限制，一些非線(xiàn)性的控制方法被提出并且被運用到飛行器的控制中。下面是小編為大家分享多旋翼無(wú)人機飛行控制方法講解，歡迎大家閱讀瀏覽。

　　1 線(xiàn)性飛行控制方法

　　常規的飛行器控制方法以及早期的對飛行器控制的嘗試都是建立在線(xiàn)性飛行控制理論上的，這其中就又有諸如PID、H∞、LQR以及增益調度法。

　　1.PID PID控制屬于傳統控制方法，是目前最成功、用的最廣泛的控制方法之一。其控制方法簡(jiǎn)單，無(wú)需前期建模工作，參數物理意義明確，適用于飛行精度要求不高的控制。

　　2.H∞ H∞屬于魯棒控制的方法。經(jīng)典的控制理論并不要求被控對象的精確數學(xué)模型來(lái)解決多輸入多輸出非線(xiàn)性系統問(wèn)題�，F代控制理論可以定量地解決多輸入多輸出非線(xiàn)性系統問(wèn)題，但完全依賴(lài)于描述被控對象的動(dòng)態(tài)特性的數學(xué)模型。魯棒控制可以很好解決因干擾等因素引起的建模誤差問(wèn)題，但它的計算量非常大，依賴(lài)于高性能的處理器，同時(shí)，由于是頻域設計方法，調參也相對困難。

　　3.LQR LQR是被運用來(lái)控制無(wú)人機的比較成功的方法之一，其對象是能用狀態(tài)空間表達式表示的線(xiàn)性系統，目標函數為是狀態(tài)變量或控制變量的二次函數的積分。而且Matlab軟件的使用為L(cháng)QR的控制方法提供了良好的仿真條件，更為工程實(shí)現提供了便利。

　　4.增益調度法 增益調度(Gain scheduling)即在系統運行時(shí)，調度變量的變化導致控制器的參數隨著(zhù)改變，根據調度變量使系統以不同的控制規律在不同的區域內運行，以解決系統非線(xiàn)性的問(wèn)題。該算法由兩大部分組成，第一部分主要完成事件驅動(dòng)，實(shí)現參數調整。 如果系統的運行情況改變，則可通過(guò)該部分來(lái)識別并切換模態(tài);第二部分為誤差驅動(dòng)，其控制功能由選定的模態(tài)來(lái)實(shí)現。該控制方法在旋翼無(wú)人機的垂直起降、定點(diǎn)懸停及路徑跟蹤等控制上有著(zhù)優(yōu)異的性能。

　　2 基于學(xué)習的飛行控制方法

　　基于學(xué)習的飛行控制方法的特點(diǎn)就是無(wú)需了解飛行器的動(dòng)力學(xué)模型，只要一些飛行試驗和飛行數據。其中研究最熱門(mén)的有模糊控制方法、基于人體學(xué)習的方法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法。

　　1.模糊控制方法(Fuzzy logic)模糊控制是解決模型不確定性的方法之一，在模型未知的情況下來(lái)實(shí)現對無(wú)人機的控制。

　　2.基于人體學(xué)習的方法(Human-based learning) 美國MIT的科研人員為了尋找能更好地控制小型無(wú)人飛行器的控制方法，從參加軍事演習進(jìn)行特技飛行的飛機中采集數據，分析飛行員對不同情況下飛機的操作，從而更好地理解無(wú)人機的輸入序列和反饋機制。這種方法已經(jīng)被運用到小型無(wú)人機的自主飛行中。

　　3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )法(Neural networks) 經(jīng)典PID控制結構簡(jiǎn)單、使用方便、易于實(shí)現, 但當被控對象具有復雜的非線(xiàn)性特性、難以建立精確的數學(xué)模型時(shí)，往往難以達到滿(mǎn)意的控制效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )自適應控制技術(shù)能有效地實(shí)現多種不確定的、難以確切描述的非線(xiàn)性復雜過(guò)程的控制，提高控制系統的魯棒性、容錯性，且控制參數具有自適應和自學(xué)習能力。

　　3 基于模型的非線(xiàn)性控制方法

　　為了克服某些線(xiàn)性控制方法的限制，一些非線(xiàn)性的控制方法被提出并且被運用到飛行器的控制中。這些非線(xiàn)性的控制方法通�？梢詺w類(lèi)為基于模型的非線(xiàn)性控制方法。這其中有反饋線(xiàn)性化、模型預測控制、多飽和控制、反步法以及自適應控制。

　　1.反饋線(xiàn)性化(feedback linearization) 反饋線(xiàn)性化是非線(xiàn)性系統常用的一種方法。它利用數學(xué)變換的方法和微分幾何學(xué)的知識，首先，將狀態(tài)和控制變量轉變?yōu)榫�(xiàn)性形式，然后，利用常規的線(xiàn)性設計的方法進(jìn)行設計，最后，將設計的結果通過(guò)反變換，轉換為原始的狀態(tài)和控制形式。反饋線(xiàn)性化理論有兩個(gè)重要分支：微分幾何法和動(dòng)態(tài)逆法，其中動(dòng)態(tài)逆方法較微分幾何法具有簡(jiǎn)單的推算特點(diǎn)，因此更適合用在飛行控制系統的設計上。但是，動(dòng)態(tài)逆方法需要相當精確的飛行器的模型，這在實(shí)際情況中是十分困難的。此外，由于系統建模誤差，加上外界的各種干擾，因此，設計時(shí)要重點(diǎn)考慮魯棒性的因素。動(dòng)態(tài)逆的方法有一定的工程應用前景，現已成為飛控研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)話(huà)題。

　　2.模型預測控制(model predictive control)模型預測控制是一類(lèi)特殊的控制方法。它是通過(guò)在每一個(gè)采樣瞬間求解一個(gè)有限時(shí)域開(kāi)環(huán)的最優(yōu)控制問(wèn)題獲得當前控制動(dòng)作。最優(yōu)控制問(wèn)題的初始狀態(tài)為過(guò)程的當前狀態(tài)，解得的最優(yōu)控制序列只施加在第一個(gè)控制作用上，這是它和那些預先計算控制律的算法的最大區別。本質(zhì)上看模型預測控制是求解一個(gè)開(kāi)環(huán)最優(yōu)控制的問(wèn)題，它與具體的模型無(wú)關(guān)，但是實(shí)現則與模型相關(guān)。

　　3.多飽和控制(nested saturation)飽和現象是一種非常普遍的物理現象，存在于大量的工程問(wèn)題中。運用多飽和控制的方法設計多旋翼無(wú)人機，可以解決其它控制方法所不能解決的很多實(shí)際的問(wèn)題。尤其是對于微小型無(wú)人機而言，由于大傾角的動(dòng)作以及外部干擾，致動(dòng)器會(huì )頻繁出現飽和。致動(dòng)器飽和會(huì )限制操作的范圍并削弱控制系統的穩定性。很多方法都已經(jīng)被用來(lái)解決飽和輸入的問(wèn)題，但還沒(méi)有取得理想的效果。多飽和控制在控制飽和輸入方面有著(zhù)很好的全局穩定性，因此這種方法常用來(lái)控制微型無(wú)人機的穩定性。

　　4.反步控制(Backstepping)反步控制是非線(xiàn)性系統控制器設計最常用的方法之一，比較適合用來(lái)進(jìn)行在線(xiàn)控制，能夠減少在線(xiàn)計算的時(shí)間�；�于Backstepping的控制器設計方法，其基本思路是將復雜的系統分解成不超過(guò)系統階數的多個(gè)子系統，然后通過(guò)反向遞推為每個(gè)子系統設計部分李雅普諾夫函數和中間虛擬控制量，直至設計完成整個(gè)控制器。反步方法運用于飛控系統控制器的設計可以處理一類(lèi)非線(xiàn)性、不確定性因素的影響，而且已經(jīng)被證明具有比較好穩定性及誤差的收斂性。

　　5.自適應控制(adaptive control) 自適應控制也是一種基于數學(xué)模型的控制方法，它最大的特點(diǎn)就是對于系統內部模型和外部擾動(dòng)的信息依賴(lài)比較少，與模型相關(guān)的信息是在運行系統的過(guò)程中不斷獲取的，逐步地使模型趨于完善。隨著(zhù)模型的不斷改善，由模型得到的控制作用也會(huì )跟著(zhù)改進(jìn)，因此控制系統具有一定的適應能力。但同時(shí)，自適應控制比常規反饋控制要復雜，成本也很高，因此只是在用常規反饋達不到所期望的性能時(shí)，才會(huì )考慮采用自適應的方法。

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