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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 55 毫秒
1.
针对四旋翼无人机存在模型不确定性、在野外飞行时易受外界环境干扰问题,首先采用牛顿-欧拉法进行系统建模;然后按照内外环控制结构,外环位置控制器输出姿态指令作为内环姿态控制器的输入,内环采用串级PID控制器,重点针对外环设计了一种非奇异终端滑模控制器,并基于Lyapunov理论证明了位置子系统的稳定性,得出系统误差能够在有限时间收敛到0的结论;最后,通过定点控制和轨迹跟踪仿真,表明控制器具有较快的响应速度和良好的抗干扰性能,能够快速精确地进行轨迹跟踪。  相似文献   

2.
针对四旋翼无人机高精度轨迹跟踪问题,充分考虑外部扰动等因素,提出了一种带遗忘因子的基于可变增益的前馈-反馈鲁棒迭代学习控制算法。其中,前馈迭代学习控制器采用选择迭代学习方案,弥补了传统的基于遗忘因子迭代学习控制方法的不足,且控制器学习增益可随迭代变化,可以加快算法的收敛性。反馈控制器采用比例-微分控制器,可以保持系统稳定并且加快跟踪误差收敛速度。最后通过收敛性分析和四旋翼仿真试验验证了所提出算法的有效性,所设计算法具有很好的鲁棒性和较高精度。  相似文献   

3.
针对四旋翼无人机轨迹跟踪过程中存在外界干扰和跟踪误差估计的问题,设计了一种基于双闭环的预设性能函数约束的反步自适应控制方法。首先,将四旋翼无人机系统转化为位置外环和姿态内环的双闭环系统,利用性能函数通过误差转换将输出约束问题转化为无约束问题;然后,根据反步自适应方法分别对位置子系统和姿态子系统设计控制器,设计指数干扰观测器对参数不确定和外界干扰进行估计。仿真结果表明,所设计的控制器既能保证系统的稳定性和鲁棒性,又具有良好的瞬态误差跟踪特性。  相似文献   

4.
为了实现四旋翼无人机对给定姿态的快速跟踪,基于Terminal滑模控制方法设计了一种四旋翼无人机的姿态控制器,在设计滑模面时引入非线性函数来保证跟踪误差在有限时间内收敛。考虑在线速度未知的情况下,通过设计高增益观测器来对无人机速度进行观测,并利用所观测的信号设计位置控制器。最后利用Lyapunov理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,四旋翼无人机在线速度不可测的情况下,仍可进行轨迹跟踪控制。  相似文献   

5.
针对四旋翼无人机在系统内部模型参数不确定性情况下的轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模控制的四旋翼无人机自适应跟踪控制方法。首先,采用单位四元数来描述系统姿态,将系统分解为位置子系统和姿态子系统;考虑到位置子系统的欠驱动特性,引入了虚拟控制力,跟踪位置信息并解算出实际升力和理想姿态;其次,通过自适应滑模控制器补偿了质量和转动惯量的不确定性,实现了轨迹的跟踪;最后,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性。仿真结果表明了算法的有效性。  相似文献   

6.
对四旋翼无人机进行建模与控制.在建模时采用了物理机理建模方法,尤其是对电机和螺旋桨进行了详细的建模,然后应用四元数对所建的模型进行了姿态角的控制.首先将欧拉角转换为四元数,然后求出误差四元数,接着由误差四元数推导出所要转动的角度和所要绕的轴.在此基础上,又对各个方向上的速度进行了控制,并与PID控制结果进行了对比.仿真结果表明,基于四元数的控制律更能有效地控制四旋翼速度较大的情况.  相似文献   

7.
针对六旋翼无人机飞行过程中的控制问题,通过对姿态角解耦,设计了飞行器在正常飞行下的基于滑模变结构控制的位置控制器和姿态控制器,并用李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性。针对六旋翼执行器单翼损坏故障情况,采用了一种牺牲偏航控制的反步法设计故障状态控制器,以实现悬停和简单的轨迹跟踪。根据常见的执行器故障情况,将飞行器控制系统按照其工作状态分为正常飞行和单翼损坏两个子系统,同时结合滑模观测器对故障信息矩阵进行估计,利用切换控制算法设计了基于切换系统的六旋翼执行器故障容错控制器。仿真分析表明,设计的容错控制系统具有较好的控制性能和鲁棒性,能有效降低执行器单翼损坏故障对飞行的影响。  相似文献   

8.
<正>四旋翼无人机系统具有多变量、强耦合性,如果把对信号响应速度不同的各个变量混杂在一起设计控制系统会引起系统不稳定,需按时间尺度将控制变量分组进行控制系统设计。有关文献运用奇异摄动理论将固定翼飞行器系统按照各变量对输入信号响应速度不同进行分组,分别设计内环、中环以及外环控制律。传统飞行运动控制一般采用航迹速度、爬升角和倾斜角作为控制变量来控制飞行轨迹。四旋翼无人机在飞行过程中,可通过调整姿态角度来控制其质心运动,质心运  相似文献   

9.
四旋翼飞行器在平面结构上具有4个平均分布且呈十字对称的推进器。建立了机体坐标系和惯性坐标系,根据飞行器的动力学特性建立该飞行器的数学模型;利用滑模控制的方法对所建立的模型进行研究;在满足李雅普诺夫稳定条件下,利用反演控制方法推导出控制滑模面,并建立滑模控制律;最后,在给定参数值的情况下,通过所建立的控制律对该飞行器的滑模控制进行了仿真。  相似文献   

10.
基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制   总被引:2,自引:2,他引:0  
邵书义  陈谋  招启军 《航空学报》2020,41(z2):724283-724283
为了飞行控制方案便于在计算机上实现,针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机(UAV)角度运动方程,给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响,并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明,设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。  相似文献   

11.
吸气式高超声速飞行器巡航状态下飞行环境复杂,建模时存在非线性以及参数摄动.基于小扰动假设的传统经典控制理论难以适应当前任务对鲁棒性的要求,对此提出了一种非线性动态逆-滑模控制律改进方法.通过对吸气式高超声速飞行器模型精确反馈线性化得到解耦形式的线性方程,为速度和高度设计出动态逆控制律来抵消非线性特性,在动态逆的基础上采用滑模变结构来补偿参数摄动带来的误差.仿真结果表明,所设计的控制方法具有良好的动态性能及鲁棒性.  相似文献   

12.
针对高性能飞航导弹过载控制系统,从便于工程实现的角度出发,应用滑模观测/区分器(SMOD),通过角速度对角加速度进行估计,然后利用角速度和角加速度与过载的一阶、二阶导数间的近似关系,设计了一种滑模变结构控制律,滑模面由过载误差及误差的一阶、二阶导数组成。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。  相似文献   

13.
郭洪振  陈谋 《航空学报》2021,42(8):525789-525789
针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。  相似文献   

14.
基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计   总被引:2,自引:2,他引:0  
王晶  顾维博  窦立亚 《航空学报》2020,41(z1):723758-723758
针对四旋翼无人机(UAV)群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中,首先通过积分反步法(IBS)对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制(SMC)器,以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性,仿真结果表明,系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验,结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制,所设计的算法具有可行性。  相似文献   

15.
陈万考  郭玉英 《飞行力学》2021,(1):54-59,65
为了提高四旋翼无人机飞行过程中的抗干扰能力,提出了基于极值搜索算法的自抗扰控制技术。首先,建立了四旋翼无人机非线性数学模型;然后,设计了基于极值搜索的自抗扰控制器,对无人机的位置和姿态进行控制;同时,设计扩张状态观测器估计系统内部及外部总扰动,对系统扰动进行补偿。仿真结果表明,所提方法不仅能抑制外界干扰,而且能显著改善飞行控制系统的瞬态性能和稳态性能。  相似文献   

16.
提出了一种超声速反舰导弹针对海面机动目标的主动蛇行变轨导引设计方案。首先建立了反舰导弹、拦截弹和舰艇在航向平面的运动几何关系模型,然后基于Terminal滑模控制的思想进行了制导律设计,采用约束视线角和视线角速度的方法使反舰导弹在打击舰艇的过程中实现蛇行变轨,以能够规避敌方拦截导弹。仿真结果表明,该制导律具有期望的性能要求。  相似文献   

17.
基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈志明  牛康  李磊  吴云华  华冰 《航空学报》2018,39(6):321924-321924
为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步(Backstepping)法进行改进提出一种基于反步神经网络(BSP-ANN)的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明:该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。  相似文献   

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