【摘要】：四旋翼飛行器往往容易受到外界環(huán)境的影響而無法平穩(wěn)飛行。所以,尋求優(yōu)良的控制算法來確保飛行器位姿的穩(wěn)定是具有重要現(xiàn)實(shí)意義的。本文針對四旋翼飛行器PID控制算法中存在需人工調(diào)整控制參數(shù)、難以達(dá)到最優(yōu)控制等問題,提出了一種基于ACPSO-WFLN的PID智能控制算法。并分別從控制系統(tǒng)分析和飛行器位姿控制兩方面進(jìn)行了研究,論文的主要研究內(nèi)容如下:1.提出改進(jìn)型WFLN網(wǎng)絡(luò)模型。針對小波神經(jīng)網(wǎng)路泛化性能的限制,本文通過增加輸入與輸出矢量的直接連接對小波網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),提出一種具有良好并行處理能力的小波函數(shù)鏈接型網(wǎng)絡(luò)(Wavelet Functional Link Neural Network,WFLN)。首先,通過在小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層與輸出層之間加入了線性連接單元來構(gòu)建WFLN網(wǎng)絡(luò)模型;其次,以小波基函數(shù)作為WFLN網(wǎng)絡(luò)隱含層的傳遞函數(shù),并利用梯度修正法訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù);最后,通過算例分析表明WFLN網(wǎng)絡(luò)較小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能更優(yōu),可明顯減少隱含層所需神經(jīng)元個數(shù),有效提高了網(wǎng)絡(luò)整體并行運(yùn)算能力和收斂速度。2.ACPSO算法優(yōu)化WFLN網(wǎng)絡(luò)模型。針對WFLN網(wǎng)絡(luò)在梯度訓(xùn)練過程中存在初始權(quán)值無法確定、容易陷入局部極值的不足,本文提出一種具有高效尋優(yōu)能力的自適應(yīng)混沌粒子群算法(Adaptive chaotic particle swarm optimization,ACPSO),以優(yōu)化WFLN網(wǎng)絡(luò)的初始參數(shù)。并利用四種標(biāo)準(zhǔn)測試函數(shù)對傳統(tǒng)GA算法、PSO算法和本文所提出的ACPSO算法進(jìn)行尋優(yōu)能力對比分析,結(jié)果表明ACPSO較PSO算法不僅迭代步數(shù)少,而且具有更高效的動態(tài)平衡優(yōu)勢。隨后,采用ACPSO算法對WFLN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行初始連接權(quán)值尋優(yōu),構(gòu)建了ACPSO-WFLN網(wǎng)絡(luò)算法模型。通過仿真實(shí)例表明,ACPSO-WFLN網(wǎng)絡(luò)模型取得了相對較低的均方根誤差,擁有良好的整體尋優(yōu)能力。3.基于ACPSO-WFLN的智能PID控制系統(tǒng)分析。針對傳統(tǒng)PID控制、單神經(jīng)元PID控制、傳統(tǒng)多層前饋網(wǎng)絡(luò)PID控制存在收斂速度慢、超調(diào)量高等問題,將本文提出的ACPSO-WFLN網(wǎng)絡(luò)算法模型應(yīng)用到傳統(tǒng)PID算法中以提高PID的參數(shù)整定效率。然后,將這三種控制算法與本文所提出的優(yōu)化算法進(jìn)行控制系統(tǒng)仿真對比分析。驗(yàn)證了本文提出的算法模型在控制領(lǐng)域具有收斂速度快、超調(diào)量小的優(yōu)勢,為四旋翼位姿控制提供了一個更為有效的控制策略。4.基于ACPSO-WFLN-PID的四旋翼智能控制研究。根據(jù)四旋翼飛行器工作原理與建模分析,將本文提出的ACPSO-WFLN-PID智能控制算法應(yīng)用于四旋翼控制領(lǐng)域。首先,建立ACPSO-WFLN-PID位置與姿態(tài)智能控制器;然后,分別從飛行器階躍響應(yīng)、抗干擾性能和軌跡跟蹤性能這三個方面進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)分析。最后,根據(jù)仿真實(shí)驗(yàn)表明,較之傳統(tǒng)PID控制算法,本文控制算法準(zhǔn)確性提高了58.23%;較之WFLN-PID控制算法,本文控制算法準(zhǔn)確性提高了22.19%,驗(yàn)證了該智能控制策略的良好自適應(yīng)性和有效性。
【圖文】：

(c) 滾轉(zhuǎn)運(yùn)動 (d) 偏航運(yùn)動圖 2-1 四旋翼的基本飛行狀態(tài)Figure 2-1 Basic flight state of quadrotor直運(yùn)動：如圖 2-1(a)所示，四旋翼的四個電機(jī)保持轉(zhuǎn)速相同時，飛行器將會的線運(yùn)動或者處于懸停狀態(tài)。當(dāng)飛行器產(chǎn)生的總拉力大于機(jī)體自身重力時飛一定速度沿直線豎直向上運(yùn)動；若飛行器產(chǎn)生的總拉力小于機(jī)體自身重力時一定速度沿直線豎直向下運(yùn)動；如果飛行器所產(chǎn)生的總拉力恰與自身的重力飛行器處于懸停狀態(tài)。仰運(yùn)動：如圖 2-2(b)所示，旋翼二組(2,4)旋轉(zhuǎn)速度保持不變，但同時改變一度飛行器會發(fā)生俯仰運(yùn)動。如減小一組(1,3)中1的的轉(zhuǎn)速，同時等效增大3時二者產(chǎn)生了大小不同的升力。那么旋翼1的一端將向下運(yùn)動且旋翼3的一動，從而發(fā)生飛行器繞Y 軸的俯仰運(yùn)動。轉(zhuǎn)運(yùn)動：如圖 2-2(c)所示，通過保持一組(1,3)的旋轉(zhuǎn)速度不變，，改變二組(2

太原理工大學(xué)碩士研究生學(xué)位論文姿等信息，根據(jù)文獻(xiàn)[57]首先建立兩個獨(dú)立的坐標(biāo)系，即機(jī)體坐標(biāo)系 B (OX標(biāo)系 ''''E OXYZ，如圖 2-2 所示。其中 X 、Y 軸固定于四旋翼機(jī)體支架，機(jī)體質(zhì)心重合。通過兩個不同坐標(biāo)系間的關(guān)系來描述四旋翼的姿態(tài)角，下個坐標(biāo)系。
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：V249.1

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本文編號：2608995