本文關(guān)鍵詞：小型無人飛行器控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

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【摘要】：隨著現(xiàn)代技術(shù)在空氣動力學(xué),復(fù)合材料,慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的發(fā)展,以及先進(jìn)的電子技術(shù),機(jī)器人技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域取得的成就,無人駕駛飛機(jī)系統(tǒng)有望提高到的一個(gè)新的水平。雖然無人機(jī)已經(jīng)擴(kuò)展到民用和商業(yè),并且在各個(gè)領(lǐng)域都以嶄露頭角,但是不管在技術(shù)上還是在實(shí)用性上都存在一些不足。小型無人機(jī)已經(jīng)在如下領(lǐng)域取得可喜可賀的成就:環(huán)境實(shí)時(shí)監(jiān)測,空中偵察,專用通信網(wǎng)絡(luò),道路交通實(shí)時(shí)控制,國土遠(yuǎn)程監(jiān)控,搜尋搜救等。微型無人機(jī)(MAV)的種類取決于固定機(jī)翼的尺寸,通常分為兩種:第一種無人機(jī)(UAV)的機(jī)翼長1.5?3米,汽油發(fā)動機(jī),需要專用的跑道;另一種無人機(jī)機(jī)翼長不超過1.5米,通常使用電動馬達(dá),不需要跑道。盡管無人機(jī)在機(jī)翼的尺寸上存在著差異,但是控制方法是通用的,控制對象也是類似的-MAV。在本文中,我們討論的范疇僅限于固定翼無人駕駛飛機(jī)。研究工作主要分為五個(gè)部分:(1)這部分主要敘述了無人機(jī)操作系統(tǒng)存在的歷史問題,分析了研究的目的和相應(yīng)對的研究意義,提出的論文的整體結(jié)構(gòu),并討論了仿真的設(shè)計(jì)方法。在章節(jié)的結(jié)尾,分析了系統(tǒng)的組成,系統(tǒng)的控制(自動駕駛的初步評價(jià)),并簡要討論了風(fēng)向?qū)︼w機(jī)飛行的影響。(2)在第2章中,首先確定飛行器的坐標(biāo)系和變換矩陣,以及為了接下來求解方程的基準(zhǔn)點(diǎn),在這樣的模型中,選定歐拉角。然后,定義基本狀態(tài)變量,基于牛頓定律的基礎(chǔ)上推導(dǎo)運(yùn)動學(xué)(位置和速度之間的關(guān)系)和動力學(xué)方程(力和力矩之間的關(guān)系,以及位移量),在Simulink創(chuàng)建模型。接下來考慮作用在飛行器上動力學(xué)方程,以及邊界層分離(flow separation effect)效應(yīng),模型的結(jié)果是12個(gè)非線性耦合的一階微分方程組。這樣相應(yīng)的模型已在Matlab和Simulink建立并分析。由于在飛機(jī)的飛行中,氣流的擾動起著重要的作用。因此通過矢量三角形理論以及馮·卡門理論建立的湍流模型和基于德賴登理論的隨機(jī)擾動的傳遞函數(shù),并且從MIL-F-8785確定湍流模型參數(shù)。相應(yīng)的模型在Matlab和Simulink研究。考慮到六個(gè)自由度的飛行器的模型是一組12個(gè)方程組成的方程非線性耦合系統(tǒng),控制器的參數(shù)設(shè)計(jì)起來極為困難。因此,上述飛行器建立的模型(在縱向動力學(xué)和橫向動力學(xué))需要在平衡位置線性化。這樣得到的平衡位置線性化的飛行器(trim flight)模型正是我們需要并研究的。接著,在平衡位置線性化的動力學(xué)模型基礎(chǔ)上考慮側(cè)滑運(yùn)動的傳遞函數(shù)(滾動角,軌道角,側(cè)滑角),和縱向運(yùn)動(俯仰角,高度,空速)。通過奈奎斯特軌跡分析在開環(huán)和閉環(huán)系統(tǒng)下傳遞函數(shù)的魯棒性。所有的傳遞函數(shù)的分析表明系統(tǒng)是穩(wěn)定的或中性的因此,建立的飛行器模型(按照它的微分穩(wěn)定性)是一種穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)。本章最后在matlab和simulink環(huán)境設(shè)計(jì)的飛行模擬器,對航模的位置,以及飛機(jī)的基本參數(shù)的值進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。隨后,飛行模擬器既可以擴(kuò)展到研究系統(tǒng)(自動駕駛和系統(tǒng)的初步評估),也可以對系統(tǒng)進(jìn)行高層次的分析。(3)由于無人機(jī)自動駕駛是所有飛行階段完整的控制系統(tǒng),其中,典型地自動駕駛系統(tǒng)被分成兩個(gè)部分,底層系統(tǒng)-用于控制飛行器如高度,空速,航向角;上層的控制系統(tǒng)-來確定飛行路線和遵循的飛行路線。在第三章中,基于閉環(huán)反饋的控制系統(tǒng)底層控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)�？刂葡到y(tǒng)設(shè)計(jì)的想法是現(xiàn)在內(nèi)環(huán)計(jì)算簡單的閉環(huán)系統(tǒng),然后計(jì)算外環(huán)即整體的(可能計(jì)算所有的比較復(fù)雜)控制系統(tǒng)。自動駕駛儀的設(shè)計(jì)適用于無人機(jī)上mav使用的傳感器和計(jì)算設(shè)備。每個(gè)控制回路(除橫滾和俯仰控制回路以外)設(shè)計(jì)為pi控制器。對于橫滾和俯仰控制回路分別采用pid控制器和pd控制器。對于俯仰角選擇pd控制器,是因?yàn)榉e分會對控制回路相應(yīng)速度產(chǎn)生負(fù)面影響的。至于自動駕駛儀的計(jì)算被用來解耦動力系統(tǒng)傳遞函數(shù)(decoupledtf)�？刂葡到y(tǒng)被設(shè)計(jì)為橫向和縱向運(yùn)動。除了考慮控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的問題,還要考慮系統(tǒng)飽和問題以及對控制性能的影響。為了解決控制器飽和的問題,從信號積分器減去能使信號保持在飽和控制中的變量。此外,引入偏離控制面的最大偏移量。設(shè)定每個(gè)控制環(huán)所需動態(tài)響應(yīng),并在確定控制器增益的基礎(chǔ)上獲得典型傳遞函數(shù)。但由于這些公式包括選擇用于設(shè)計(jì)所需要的增益參數(shù),它提出了一種基于根的質(zhì)量方法。這種方法不僅可以選擇所需的動態(tài)收益,又保證了控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因?yàn)橛行┉h(huán)路會對外部環(huán)路造成影響,所以在選擇系統(tǒng)增益,需要考慮不同頻率參數(shù)之間的干擾。同樣地,對于調(diào)節(jié)飛行器速度和飛行高度,為了實(shí)現(xiàn)無人機(jī)的縱向運(yùn)動(通過調(diào)節(jié)發(fā)動機(jī)和俯仰角),使用有限狀態(tài)自動機(jī)獲得最優(yōu)的調(diào)節(jié)高度。無人機(jī)控制的研究最初需要測試每個(gè)回路的性質(zhì)和性能。章節(jié)的結(jié)尾對不同的飛行任務(wù)進(jìn)行了測試(沒有氣體擾動的影響)。為了測試自動駕駛在大氣擾動的影響下,在一個(gè)控制機(jī)動的形式提供測試信號。這個(gè)信號是測試飛機(jī)的所有狀態(tài),并給出自動駕駛儀給的完整的評估。控制機(jī)動研究工作已經(jīng)表明,自動駕駛儀能夠很好的優(yōu)化所需的參數(shù)。此外,比較了自動駕駛儀選定的增益系數(shù)和直觀地選擇的增益系數(shù)。系數(shù)的建議表明系統(tǒng)動態(tài)過渡可以減少誤差。(4)在第4章,分別組成設(shè)計(jì)狀態(tài)評估m(xù)av系統(tǒng)和傳感器模型。傳感器建議使用加速度計(jì)(加速度傳感器),陀螺(角速度傳感器),壓力傳感器(測量空氣速度和飛行高度),gps傳感器(確定飛機(jī),其空氣的速度和方位角的位置)。對于每個(gè)傳感器是簡要回顧的操作和簡單地建立了數(shù)學(xué)模型并考慮到測量和傳感器的噪聲不確定性。此外,通過考慮高斯馬爾科夫過程,討論了位置誤差因素對GPS傳感器精度的影響。通過自動駕駛儀對仿真模型的開發(fā),為每個(gè)傳感器型號進(jìn)行測試。早期開發(fā)的自動駕駛儀,例如側(cè)傾角和俯仰的狀態(tài)可以用于反饋。然而,MAV控制問題在于對于俯仰角和橫滾角不能直接通過傳感器測量。因此,在測量傳感器的基礎(chǔ)上對飛行器子系統(tǒng)參數(shù)估計(jì)是一個(gè)重要的任務(wù)。所以在這一章考察了兩種參數(shù)評估方法,對于可以通過傳感器采集的數(shù)據(jù)(高度,空速,角速度),使用低通濾波器(LPF)剔除噪聲。對于不能直接測量(側(cè)傾角和俯仰),或者使用較低的頻率(GPS傳感器)測量,或者使用離散連續(xù)擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)。系統(tǒng)環(huán)路評價(jià)體系如下。同樣在參數(shù)中使用卡爾曼濾波器來對底層系統(tǒng)的動態(tài)評估,可能對控制器帶來負(fù)的評價(jià)結(jié)果。每個(gè)回路的選擇要使得誤差協(xié)方差矩陣(RMSE)最小。首先是建立了橫滾角和俯仰角的估計(jì),第二GPS傳感器(評估北部和東部坐標(biāo),地面速度,偏航率,風(fēng)的北部和東部,偏航角)的濾波,最后建立的飛行高度,飛行速度的回路。當(dāng)選擇低通濾波器的帶寬是考慮到對系統(tǒng)的閉環(huán)穩(wěn)定性的影響。本章所有的模擬自動駕駛儀研究都是并行操作,并且對系統(tǒng)狀態(tài)評估另行制定,不影響彼此的工作。濾波器結(jié)果評價(jià)既包括沒有大氣擾動也包括存在大氣擾動的。完整評估系統(tǒng)顯示,工作的預(yù)期質(zhì)量,大氣干擾幾乎沒有對于飛機(jī)參數(shù)的質(zhì)量評估沒有太大的影響。(5)在工作的第五章調(diào)查了完整的系統(tǒng),即系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)全部傳輸?shù)阶詣玉{駛狀態(tài)評估體系。系統(tǒng)整體的分析采用以下的方法。最初在沒有大氣擾動時(shí),分析系統(tǒng)調(diào)整了控制回路中不穩(wěn)定的自動駕駛儀的參數(shù),改善回路動態(tài)特性。他們的速度明顯放緩,及改善系統(tǒng)的動態(tài)特性,也使得對自動駕駛儀大氣擾動不敏感。此外,建立參數(shù)模型和參數(shù)調(diào)節(jié)過程(高度,速度,航向角)。第三點(diǎn)確定控制特性(過渡進(jìn)程和過沖量)。分別計(jì)算的穩(wěn)定飛行模式(控制機(jī)動結(jié)束后)的控制系統(tǒng)的操作錯誤。狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)應(yīng)用第四章提出的方法。對于每一個(gè)估計(jì)的參數(shù)計(jì)算誤差的協(xié)方差。所得到的值與自動駕駛儀的獨(dú)立測試和狀態(tài)評估系統(tǒng)獲得的值進(jìn)行比較。在本章的結(jié)尾中以相同的方式分析在不同強(qiáng)度的大氣干擾對整個(gè)系統(tǒng)的影響。在氣體擾動大的時(shí)候,需要分析氣體擾動的分量。在一般情況下,整個(gè)系統(tǒng)的工作在大氣擾動不是十分惡劣的情況下。因此,我們可以說,提出的控制系統(tǒng)和控制方法需要考慮設(shè)計(jì)控制系統(tǒng)的參數(shù)和隨大氣擾動的參數(shù)變化。因此,對于所有的問題進(jìn)行了全面的研究,并將結(jié)果符合預(yù)期。
【關(guān)鍵詞】：小型無人飛行器 EKF LPF 底層飛行控制系統(tǒng) 連續(xù)閉環(huán)方法
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V279;V249.1
【目錄】：

• Abstract4-6
• 摘要6-11
• Chapter 1 INTRODUCTION11-19
• 1.1 Research background11-12
• 1.2 The objectives and significance of research work12-13
• 1.3 Literature review13-16
• 1.4 The main contents and basic methods of research16-19
• 1.4.1 The main contents16-17
• 1.4.2 The basic methods of the design and structure of development system17-19
• Chapter 2 MAV’s MATH MODEL19-42
• 2.1 The choice of the MAV coordinate frames and transformation matrix19-21
• 2.2 MAV’s equation of motion21-27
• 2.2.1 Kinematics and dynamics of MAV’s21-24
• 2.2.2 Forces and moment of the MAV’s24-27
• 2.3 The atmospheric disturbance model27-30
• 2.4 Flight-balanced modes30-33
• 2.5 Transfer function design and stability analysis33-41
• 2.5.1 Lateral transfer function33-36
• 2.5.2 Longitudinal transfer functions36-41
• 2.6 Chapter summary41-42
• Chapter 3 LOW-LEVEL AUTOPILOT DESIGN42-69
• 3.1 Successive loop closure principle and saturation problem42-43
• 3.2 Methods for selecting the structure and parameters of the regulator43-44
• 3.3 Autopilot parts design44-61
• 3.3.1 Lateral autopilot44-49
• 3.3.2 Longitudinal autopilot49-60
• 3.3.3 Altitude-control state machine60-61
• 3.4 Autopilot simulation result61-68
• 3.5 Chapter summary68-69
• Chapter 4 STATE ESTIMATION SYSTEM DESIGN SIMULATION RESULT69-93
• 4.1 Sensors model69-79
• 4.1.1 Pressure sensors69-72
• 4.1.2 Angular rate sensors72-74
• 4.1.3 Accelerometers74-76
• 4.1.4 Global positioning system76-79
• 4.2 Estimation system79-90
• 4.2.1 State estimation methods79-82
• 4.2.2 Roll and pitch angles estimation82-84
• 4.2.3 GPS data estimation84-88
• 4.2.4 Airspeed, altitude and angular rate estimation88-90
• 4.3 Estimation system simulation result90-92
• 4.4 Chapter summary92-93
• Chapter 5 MAV’s CONTROL SYSTEM SIMULATION RESULT93-104
• 5.1 Simulation environment and simulation parameters93-96
• 5.2 Simulation without wind disturbance96-99
• 5.3 Simulation with wind disturbance99-103
• 5.4 Chapter summary103-104
• CONCLUSION104-106
• REFERENCES106-110
• APPENDIX A110-111
• APPENDIX B111-112
• APPENDIX C112-113
• APPENDIX D113-120
• ACKNOWLEDGEMENT120-121
• RESUME121

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