1.四旋翼飛行器是一種欠驅(qū)動(dòng)、強(qiáng)耦合及高度非線性系統(tǒng)的多軸飛行器,通過四個(gè)旋翼轉(zhuǎn)動(dòng),保持姿態(tài)平穩(wěn)和飛行器的移動(dòng)。四旋翼飛行器因結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、維護(hù)成本低,越來越受到市場(chǎng)歡迎,但如何解決其欠驅(qū)動(dòng)、強(qiáng)耦合的非線性特性,一直都是姿態(tài)控制研究的重點(diǎn)與難點(diǎn),如今對(duì)飛行器姿態(tài)控制算法的研究重點(diǎn)主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),反步法,模糊控制等,這些研究都取得很大的進(jìn)展,但是這些算法對(duì)飛行器的模型有很大依賴,在實(shí)際工程中面臨的情況會(huì)更加復(fù)雜,因?yàn)轱w行器在飛行時(shí)會(huì)受到外界的刮風(fēng)、空氣動(dòng)力、陀螺效應(yīng)、氣流干擾等外界干擾造成機(jī)身的震動(dòng),而這些干擾很難通過常規(guī)的方法進(jìn)行建模,另一方面,飛行器自身的參數(shù)也存在很多不確定性,比如飛行時(shí)載重后質(zhì)量發(fā)生變化,另外飛行器的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的求取很困難甚至求出的參數(shù)與實(shí)際模型也存在很大差距,因此建立精確的數(shù)學(xué)模型非常困難,這也是很多研究中存在的問題,盡管仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果很優(yōu)秀,但如果應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)中會(huì)發(fā)現(xiàn)算法徹底失效,根本原因就在于仿真模型和實(shí)際模型相差太大。本文借鑒了所學(xué)的現(xiàn)代控制理論、智能控制等課程,以帶有不確定性的四旋翼飛行器為研究對(duì)象,主要從如下方面進(jìn)行了飛行器姿態(tài)控制的研究:2.對(duì)飛行器進(jìn)行建模,先分析飛行器在地面與機(jī)體坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)化關(guān)系,然后由牛頓第二定律和動(dòng)量矩定理,從平動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)兩方面對(duì)飛行器進(jìn)行受力分析,分別求解出平動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)的動(dòng)力學(xué)方程,從而從平動(dòng)和轉(zhuǎn)動(dòng)兩方面得到飛行器的模型。3.對(duì)飛行器分別進(jìn)行了PID控制、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和PID相結(jié)合的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制,滑?刂、RBF網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)算法結(jié)合的RBF網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?刂扑惴ǖ脑O(shè)計(jì)。PID控制無需知道模型信息,只需調(diào)節(jié)PID參數(shù)就可完成控制任務(wù),但是穩(wěn)定性較差;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)到的被控對(duì)象Jacobian算法值應(yīng)用到PID參數(shù)的調(diào)節(jié)下實(shí)現(xiàn)了智能化地調(diào)整PID參數(shù)的大小;而RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?刂仆ㄟ^在線逼近系統(tǒng)模型的未知函數(shù),采用Lyapunov方法設(shè)計(jì)自適應(yīng)律在線估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和模型未知參數(shù),實(shí)現(xiàn)了對(duì)帶有不確定性飛行器的智能控制,并驗(yàn)證了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。最后通過MATLAB/SIMULINK對(duì)這幾種算法進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)滑?刂票萊BF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制及PID控制能更好地實(shí)現(xiàn)軌跡跟蹤,同時(shí)調(diào)節(jié)時(shí)間更短、超調(diào)量更小及抗干擾能力更強(qiáng),同時(shí)在飛行器質(zhì)量發(fā)生變化的情況下,該控制器的魯棒性能更強(qiáng)。4.分別從硬件和軟件兩方面出發(fā),完成四旋翼飛行器樣機(jī)的整體設(shè)計(jì),并進(jìn)行室外飛行測(cè)試,檢驗(yàn)飛行器的姿態(tài)穩(wěn)定性。最終設(shè)計(jì)的飛行器順利地完成了起飛、降落、懸停及返航任務(wù),Pixhawk中保存的姿態(tài)信息說明飛行器能夠跟蹤期望的姿態(tài)角。
【學(xué)位單位】:上海應(yīng)用技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2018
【中圖分類】:V249.1
【部分圖文】:
Breguet兄弟的飛行器Fig.1.1theaircraftdevelopedbytheBreguetbrothers.

B.G.De研制的飛行器Fig.1.2theaircraftdevelopedbyB.G.D.

M.K.Adman的四旋翼飛行器Fig.1.4M.K.Adman'sfour-rotoraircraft
【參考文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 許璟;蔡晨曉;李勇奇;鄒云;;小型四旋翼無人機(jī)雙閉環(huán)軌跡跟蹤與控制(英文)[J];控制理論與應(yīng)用;2015年10期
2 葉樹球;詹林;;基于PID的四旋翼飛行器姿態(tài)控制系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化;2015年05期
3 曹歡;恒慶海;;四旋翼姿態(tài)軌跡跟蹤的滑模魯棒自適應(yīng)控制[J];北京信息科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2015年02期
4 張建明;邱聯(lián)奎;劉啟亮;;四旋翼飛行器姿態(tài)的自適應(yīng)反演滑?刂蒲芯縖J];計(jì)算機(jī)仿真;2015年03期
5 蘇立軍;朱紅娟;李小民;董海瑞;;四旋翼PIDNN控制器設(shè)計(jì)[J];電光與控制;2015年02期
6 江杰;馮旭光;蘇建彬;;四旋翼無人機(jī)仿真控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];電光與控制;2015年02期
7 陳彥民;何勇靈;孔令博;周岷峰;;四旋翼飛行器分散PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)控制[J];中國(guó)慣性技術(shù)學(xué)報(bào);2014年02期
8 甄紅濤;齊曉慧;夏明旗;蘇立軍;;四旋翼無人機(jī)魯棒自適應(yīng)姿態(tài)控制[J];控制工程;2013年05期
9 李一波;宋述錫;;基于模糊自整定PID四旋翼無人機(jī)懸?刂芠J];控制工程;2013年05期
10 吳成富;劉小齊;袁旭;;四旋翼無人機(jī)建模及其PID控制律設(shè)計(jì)[J];電子設(shè)計(jì)工程;2012年16期
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條
1 趙航;基于pixhawk的多旋翼無人機(jī)避障飛行系統(tǒng)研發(fā)[D];北方工業(yè)大學(xué);2017年
2 韓賓;基于pixhawk的多旋翼全自動(dòng)植保無人機(jī)控制系統(tǒng)研究[D];杭州電子科技大學(xué);2017年
3 祁芳超;基于PIXHAWK的小型固定翼的飛行控制研究[D];沈陽(yáng)航空航天大學(xué);2017年
4 唐萩;基于Vicon環(huán)境和Pixhawk飛控的四旋翼飛行器編隊(duì)控制研究[D];南京理工大學(xué);2017年
5 趙倫;基于Pixhawk飛控板的六旋翼飛行器自適應(yīng)動(dòng)態(tài)逆控制技術(shù)研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2016年
6 徐樂鳳;微小型四旋翼飛行器的軌跡跟蹤控制器設(shè)計(jì)[D];東北大學(xué);2014年
本文編號(hào):
2874675
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/hangkongsky/2874675.html