本文關(guān)鍵詞：自抗擾飛行控制器參數(shù)的粒子群優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 自抗擾控制器 參數(shù)整定 Matlab/Simulink 粒子群算法 四旋翼無人直升機(jī)

【摘要】：自抗擾控制器(Active Disturbance Rejection Controller,ADRC)能夠?qū)?duì)象的不確定因素和外部擾動(dòng)進(jìn)行實(shí)時(shí)估計(jì)并給予補(bǔ)償,并具有算法簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)、精度高、魯棒性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。目前,已廣泛應(yīng)用于機(jī)器人、磁懸浮、導(dǎo)彈飛行姿態(tài)、坦克火控及慣性導(dǎo)航等尖端科技領(lǐng)域。然而,在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn),控制器包含有十幾個(gè)需要調(diào)節(jié)的參數(shù),且由于這些參數(shù)的大小及整定方向無法確定,使得參數(shù)更加難以調(diào)節(jié),且大多以實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)或試湊得到近似最優(yōu)控制效果,給應(yīng)用帶來諸多不便。為此,本文在深入分析自抗擾控制技術(shù)及其參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)律的基礎(chǔ)上,提出自抗擾控制器參數(shù)的粒子群優(yōu)化方法,并在Simulink環(huán)境下仿真分析優(yōu)化后的控制器在不同條件下的控制性能�；谟�(jì)算機(jī)軟件建立仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),把優(yōu)化后的自抗擾控制器用于小型四旋翼無人直升機(jī)的懸停、側(cè)移、偏移等姿態(tài)控制中,以驗(yàn)證控制器的控制性能。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,介紹了自抗擾控制器的結(jié)構(gòu)和原理,詳細(xì)分析了控制器的三個(gè)主要組成部分及各部分參數(shù)對(duì)控制器控制性能的影響,并提出了各部分參數(shù)的整定方法。根據(jù)控制器算法特點(diǎn),依照系統(tǒng)建模模塊化思想,分別應(yīng)用M_Function設(shè)計(jì)、S_Function設(shè)計(jì)及子系統(tǒng)封裝技術(shù)創(chuàng)建了自抗擾控制器自定義的模塊庫,節(jié)省了建模時(shí)間,為算法開發(fā)提供了平臺(tái)。仿真實(shí)例表明了自抗擾控制器的強(qiáng)魯棒性和抗擾能力。其次,針對(duì)自抗擾控制器參數(shù)眾多、難以整定的難題,利用基于帶寬概念的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。該方法解決了自抗擾控制器參數(shù)整定依賴經(jīng)驗(yàn)的問題,并大大提高了控制器的實(shí)用性能。通過仿真,驗(yàn)證了粒子群算法對(duì)控制器參數(shù)具有較好的尋優(yōu)性能。最后,將自抗擾控制器應(yīng)用于強(qiáng)耦合、欠驅(qū)動(dòng)的四旋翼無人直升機(jī)飛行控制系統(tǒng)中;建立了四旋翼無人直升機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái),并用粒子群尋優(yōu)算法對(duì)飛控系統(tǒng)中的控制器參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化后的控制器在四旋翼無人直升機(jī)姿態(tài)控制中有較好的控制效果。
【關(guān)鍵詞】：自抗擾控制器 參數(shù)整定 Matlab/Simulink 粒子群算法 四旋翼無人直升機(jī)
【學(xué)位授予單位】：上海工程技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V249.1
【目錄】：

• 摘要6-8
• Abstract8-13
• 第一章 緒論13-19
• 1.1 課題的背景與意義13-14
• 1.2 自抗擾控制器的發(fā)展與研究14-17
• 1.2.1 自抗擾控制器的發(fā)展過程14-15
• 1.2.2 自抗擾控制器研究現(xiàn)狀15-17
• 1.3 粒子群算法的研究現(xiàn)狀及應(yīng)用17
• 1.4 本文的主要研究工作17-19
• 第二章 自抗擾控制器原理與仿真19-46
• 2.1 自抗擾控制器的基本框架19-20
• 2.2 自抗擾控制器的具體實(shí)現(xiàn)20-24
• 2.2.1 跟蹤微分器(TD)20-22
• 2.2.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器(ESO)22-23
• 2.2.3 非線性狀態(tài)誤差反饋控制律(NLSEF)23-24
• 2.3 自抗擾控制器的參數(shù)整定24-37
• 2.3.1 跟蹤微分器的參數(shù)整定24-25
• 2.3.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測(cè)器參數(shù)的整定25-33
• 2.3.3 非線性狀態(tài)反饋控制律參數(shù)的整定33-34
• 2.3.4 參數(shù)b0的選擇34
• 2.3.5 被控對(duì)象的實(shí)驗(yàn)仿真數(shù)據(jù)34-37
• 2.4 自抗擾控制器的仿真建模37-45
• 2.4.1 自抗擾模塊庫的創(chuàng)建37-41
• 2.4.2 創(chuàng)建自定義模塊庫41-42
• 2.4.3 仿真實(shí)例42-45
• 2.5 小結(jié)45-46
• 第三章 自抗擾控制器參數(shù)粒子群尋優(yōu)算法46-59
• 3.1 引言46-47
• 3.2 自抗擾控制器參數(shù)粒子群尋優(yōu)算法47-52
• 3.2.1 粒子群算法起源47-48
• 3.2.2 粒子群算法原理48
• 3.2.3 粒子群算法的流程48-50
• 3.2.4 粒子的運(yùn)動(dòng)行為分析50-51
• 3.2.5 粒子群算法收斂性分析51-52
• 3.3 PSO-ADRC算法52-57
• 3.3.1 基于粒子群算法的ADRC參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)52-54
• 3.3.2 PSO算法優(yōu)化適應(yīng)度函數(shù)的選擇54-55
• 3.3.3 粒子群算法參數(shù)優(yōu)化流程55
• 3.3.4 仿真實(shí)例55-57
• 3.4 小結(jié)57-59
• 第四章 PSO-ADRC在四旋翼飛控系統(tǒng)中的應(yīng)用59-76
• 4.1 引言59
• 4.2 四旋翼直升機(jī)飛行原理59-61
• 4.2.1 四旋翼動(dòng)力60
• 4.2.2 四旋翼運(yùn)動(dòng)60-61
• 4.3 四旋翼直升機(jī)建模61-63
• 4.4 仿真設(shè)計(jì)63-66
• 4.4.1 引言63
• 4.4.2 系統(tǒng)建模63-66
• 4.5 仿真分析平臺(tái)搭建66-70
• 4.5.1 平臺(tái)搭建67-68
• 4.5.2 平臺(tái)具體實(shí)現(xiàn)68-70
• 4.6 PSO-ADRC算法在四旋翼飛控系統(tǒng)中的應(yīng)用70-75
• 4.6.1 引言70-71
• 4.6.2 實(shí)驗(yàn)仿真71-75
• 4.7 本章小結(jié)75-76
• 第五章 總結(jié)與展望76-77
• 5.1 本文的主要工作成果76
• 5.2 關(guān)于后續(xù)工作的展望76-77
• 參考文獻(xiàn)77-81
• 附錄81-83
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的相關(guān)科研成果83-84
• 致謝84-85

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