【摘要】：四旋翼無人機具有垂直起飛和降落、定點懸停、飛行靈活等特點,且能夠很好地適應各種復雜環(huán)境,執(zhí)行各種復雜任務,在軍事和民用方面具有廣泛的應用前景。然而,由于其動力學模型具有欠驅動、高度非線性以及強耦合等特性,這給控制器的設計帶來了巨大的挑戰(zhàn)。此外,四旋翼無人機作為一個多傳感器、多執(zhí)行器的復雜系統(tǒng),在實際的飛行過程中,不可避免的會發(fā)生執(zhí)行器或傳感器故障。為了確�？刂葡到y(tǒng)的穩(wěn)定性以及可靠性,且能準確快速地完成既定任務,對飛行器進行容錯控制研究具有重要意義。為此,本課題針對四旋翼無人機欠驅動模型進行容錯控制研究,分別從以下幾個方面展開研究:針對綜合了四種不同類型傳感器故障的四旋翼無人機姿態(tài)模型,同時考慮參數(shù)不確定和外部擾動,提出了基于動態(tài)面的模糊自適應容錯控制策略。首先,對模型進行轉換,對于歐拉角環(huán),將未知的傳感器故障轉化為非匹配不確定,而對于角速度環(huán),將傳感器故障、不確定參數(shù)以及外部擾動整合成總的未知非線性函數(shù)向量。然后利用模糊邏輯系統(tǒng)對上述非匹配不確定和總的非線性項進行在線逼近。接著將動態(tài)面控制方法與滑模控制相結合來設計容錯控制器,使控制誤差收斂到更小的界內。針對四旋翼無人機的六自由度欠驅動模型,進行傳感器容錯控制器設計。將位于位移環(huán)和歐拉角環(huán)的傳感器故障等效轉化為非匹配不確定,將線速度環(huán)和角速度環(huán)中的故障項、不確定參數(shù)以及外部擾動整合為總的未知非線性函數(shù)向量,并用模糊邏輯系統(tǒng)對上述非匹配不確定項和總的未知項進行逼近。此外,采用Nussbaum技術處理未知控制增益問題,然后再基于指令濾波反步法進行容錯控制器的設計,且在最后一步中引入滑�？刂�,建立整個系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性。針對輸入飽和下的四旋翼無人機欠驅動模型,同時考慮不確定參數(shù)、外界擾動以及執(zhí)行器失效故障問題,提出一種基于Nussbaum的模糊自適應容錯控制策略。利用雙曲正切函數(shù)逼近執(zhí)行器的飽和特性,并將其轉化為控制輸入的仿射形式。對于未知故障造成的控制增益未知問題,引入Nussbaum技術對其進行處理,從而很好地避免了控制器奇異問題。利用模糊邏輯系統(tǒng)對系統(tǒng)中的未知函數(shù)進行逼近;最后在反步法設計過程中,引入改進型的滑模濾波器以及滑�？刂品謩e設計位置和姿態(tài)容錯控制器,建立整個系統(tǒng)的漸近穩(wěn)定性。
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章 四旋翼無人機的動力學模型和預備翼無人機的容錯控制之前，先對四旋翼無人機要闡述，接著對執(zhí)行器故障以及不同類型傳感研究中所涉及的基本理論知識。首先在 2.1 節(jié)自由度欠驅動模型進行簡要介紹；接著在 2.2 旋翼無人機的執(zhí)行器和傳感器故障進行分析建利用到的相關控制算法及定理。機模型機在空間中有六個自由度，既可以沿著三個坐坐標軸進行旋轉運動。其結構如圖 2-1 所示[64

2) 執(zhí)行器飽和故障執(zhí)行器飽和故障是指旋翼的轉速增加到一定值后，就不再響應系統(tǒng)的控制指令，使得系統(tǒng)的響應速度下降，如圖 2-3 所示，數(shù)學模型可以表達為：,out inu u u u(2-18)其中：u 表示電機達到最大轉速時的執(zhí)行器輸出。tF圖 2-2 執(zhí)行器失效故障 圖 2-3 執(zhí)行器飽和2.2.2 傳感器故障1) 固定偏差故障固定偏差故障是指傳感器的測量值始終與真實值存在一個固定的差值，該故障往往是由于傳感器的零點漂移造成的。以時間為橫軸，傳感器的輸出為縱軸，示意圖如圖 2-4 所示，其對應的數(shù)學模型可描述為： ,out in F c t t t(2-19)其中：in 表示傳感器所采集狀態(tài)量的實際值，out 表示傳感器的輸出， c t 為常數(shù)，且滿足 0, 0Fc t c t 。2) 漂移故障漂移故障是在飛行過程中由于受到外界環(huán)境的影響(如溫度、濕度等的變化)
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：V279;V249.1

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

1 郝偉;鮮斌;;四旋翼無人機姿態(tài)系統(tǒng)的非線性容錯控制設計[J];控制理論與應用;2015年11期

2 魏青銅;陳謀;吳慶憲;;輸入飽和與姿態(tài)受限的四旋翼無人機反步姿態(tài)控制[J];控制理論與應用;2015年10期

3 王樹源;;國外軍用無人機發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢[J];硅谷;2014年18期

4 楊薈a，

本文編號：2660985