本文關(guān)鍵詞：無人機(jī)控制器的建模與比較研究

  更多相關(guān)文章： 無人機(jī) PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器建模

【摘要】：本文采用分層控制方法設(shè)計(jì)一種用于無人機(jī)控制的PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。利用Matlab控制系統(tǒng)工具箱指令構(gòu)建系統(tǒng)平衡點(diǎn)和狀態(tài)空間模型的線性化模型。通過特征向量分析識(shí)別出系統(tǒng)各狀態(tài)間的相關(guān)性強(qiáng)弱,以發(fā)現(xiàn)降階系統(tǒng)模型。使用時(shí)常數(shù)分離系統(tǒng)模型為控制器開發(fā)進(jìn)行進(jìn)一步降階,并利用簡(jiǎn)化模型設(shè)計(jì)了縱向和橫向控制器�？刂破鲄�(shù)可由二階和三階的系統(tǒng)方程和系統(tǒng)的阻尼比與帶寬計(jì)算得到。使用MATLAB SIMULINK進(jìn)行完整的線性化縱向和橫向狀態(tài)空間模型的仿真實(shí)驗(yàn)以測(cè)試本文設(shè)計(jì)控制器的性能。為設(shè)計(jì)模型參考神經(jīng)控制器進(jìn)行了系統(tǒng)識(shí)別和神經(jīng)訓(xùn)練。利用近似的俯仰姿態(tài)系統(tǒng)和可變頻的輸入需求對(duì)PID和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器之間性能的相似性和差異進(jìn)行了研究�；赑ID控制器的設(shè)計(jì)方法表明,比例參數(shù)位于反饋路徑而不在前向路徑上可優(yōu)化輸入,并在輸入需求階躍變化時(shí)產(chǎn)生最小的過沖。本文研究了神經(jīng)控制器對(duì)PID控制器缺點(diǎn)的抑制作用,并對(duì)分層控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中采用神經(jīng)控制器的重要性進(jìn)行了分析。
【關(guān)鍵詞】：無人機(jī) PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器建模
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V279;V249
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 Introduction8-15
• 1.1 Controller Design Methodology10-12
• 1.1.1 PID Controller10-11
• 1.1.2 Proportional and Integral Parameters11-12
• 1.1.3 Derivative Parameter12
• 1.2 Model Reference Neural Controller12-14
• 1.2.1 Plant Neural Net Model13
• 1.2.2 Reference Model13-14
• 1.2.3 Neural Net Controller14
• 1.3 Project Objective14-15
• 1.4 Notations and Definitions15
• 2 UAV Modeling15-18
• 2.1 Mathematical Model15-17
• 2.2 Modeling Environment and Implementation Algorithm17-18
• 3 Linear Model Analysis18-39
• 3.1 Linearization19-22
• 3.2 System Modes and Stability22-25
• 3.2.1 Longitudinal System Modes22-23
• 3.2.2 Latitudinal System Modes23-25
• 3.3 System Step Response25-31
• 3.3.1 Longitudinal Transfer Functions and Step Response26-29
• 3.3.2 Latitudinal Transfer Functions and Step Response29-31
• 3.4 Linear Model Approximation31-39
• 3.4.1 Longitudinal Linear Model Approximation32-33
• 3.4.2 Transfer Function for Pitch Attitude and Pitch Rate33-34
• 3.4.3 Transfer Function for Speed34-35
• 3.4.4 Transfer Function for Elevation35
• 3.4.5 Latitudinal Linear Model Approximation35-37
• 3.4.6 Transfer Function for Roll Attitude and Roll Rate37
• 3.4.7 Transfer Function for Sideslip Angle37
• 3.4.8 Transfer Function for Heading37-39
• 4 Linear Controller Design39-57
• 4.1 Longitudinal Controllers39-51
• 4.1.1 Pitch Attitude Controller Design39-42
• 4.1.2 Speed Controller Design using Pitch Attitude42-46
• 4.1.3 Speed Controller Design Using Throttle46-48
• 4.1.4 Elevation Controller Design48-51
• 4.2 Latitudinal Controller Design51-57
• 4.2.1 Roll Attitude Controller Design51-54
• 4.2.2 Heading Controller Design54-57
• 5 Neural Controller Design57-62
• 5.1 Model Reference Pitch Attitude Neural Controller57
• 5.2 Plant and Controller Neural Net Model57-58
• 5.3 Reference Model58
• 5.4 Simulation and Training58-60
• 5.5 PID and Neural Net Controller Comparison60-62
• Conclusion62-64
• References64-67
• Appendix A67-70
• A.1 Proportional parameter and input optimization67-70
• Acknowledgement70-71

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本文編號(hào)：1058012