基于状态观测器的四旋翼飞行器鲁棒控制

针对一类具有不确定性的系统,当系统状态难以测量时,通过构造状态观测器,设计了基于状态观测器的鲁棒控制。通过选取李雅普诺夫函数,推导出满足鲁棒控制器存在的充分性条件,再通过Schur补性质将矩阵不等式转化为等价的线性矩阵不等式。利用MATLAB中的LMI工具箱求解线性矩阵不等式,得状态观测器增益和状态反馈控制器增益。最后,将结论应用于四旋翼飞行器中,证明了所提方法的有效性。

基于HX711的电子称设计

设计了一种基于HX711R电子称。以STM32为主控芯片，通过HX711进行模数转换、数据采集，将采集的结果最终显示在触控液晶显示屏上，具有自动称量-＋999一、自动计价，实时显示重量以及价格的功能。在给出硬件设计的基础上，详细分析了电子称对应软件的处理方法。最后测试结果表明，该电子称量程为0-5kg，分辨率为0．01g，误差率为0．1％。

执行器故障不确定系统观测器型鲁棒H∞控制

针对一类含有范数有界的不确定参数系统,研究了在执行器发生故障时,系统的鲁棒H∞控制器设计和状态观测器的设计问题。考虑系统的状态不能直接测量,采用状态观测器来获得被控系统未知的状态信息。假设被控系统的执行器发生故障,探讨了容错控制器和状态观测器的设计。根据鲁棒H∞控制定义和李雅普诺夫定义,得到满足鲁棒H∞状态反馈控制器和观测器的矩阵不等式,根据Schur补引理,将不等式转化为标准的线性矩阵不等式,可方便地通过Matlab中的LMI工具箱求解。最后通过算例仿真表明方法的有效性。

带观测器的RBF分数阶PID在四旋翼飞行器中应用

针对经典PID算法抗干扰性差、鲁棒性弱的缺点,给出了带干扰观测器的RBF神经网络分数阶PID控制器。干扰观测器一方面可以将外部的扰动以及由模型参数不准确带来的误差引入到输入端并引入补偿,能很好的提高系统的抗干扰能力以及鲁棒性;另一方面干扰观测器模块和RBF神经网络分数阶PID模块两者互不影响。RBF神经网络分数阶PID可以实现分数阶参数的自学习。最后把带有观测器的RBF神经网络分数阶PID应用与四旋翼控制系统中并且进行MATALAB实验。仿真表明:在环境中存在干扰的情况下,带观测器的RBF神经网络分数阶PID控制器能够良好的实现飞行器的姿态控制,同时具有一定的抗干扰能力以及鲁棒性。