基于PEM-ABC算法的小型无人直升机系统辨识

针对小型无人直升机在悬停状态下飞行动力学模型的系统辨识问题,提出了一种基于预测误差法与人工蜂群算法(PEM-ABC)结合的辨识算法。该算法将系统辨识问题转化为优化问题,用PEM算法确定搜索空间的范围;雇佣蜂搜索阶段采用改进的自适应搜索策略加快收敛速度;跟随蜂搜索阶段引入一种新的概率选择方式保证种群多样性;侦察蜂搜索阶段利用混沌算子来提高全局搜索能力。通过机载设备采集到的飞行实验数据,对辨识获得的模型进行了分析与验证。结果表明:采用该辨识方法,估计出了无人直升机动力学模型的未知参数,与PEM算法和传统人工蜂群算法相比,所提算法的辨识精度更高,具有重要的工程使用价值。

基于Xscale的小型无人直升机飞控系统设计

依据小型无人直升机飞控系统高性能和小型化的要求,提出了一种基于PXA270Xscale嵌入式微处理器的飞控系统硬件设计方案,给出了基于嵌入式Linux实时操作系统的飞控软件功能模块和流程图。飞控系统采用分层递阶控制结构,包括多回路串级控制与多模态切换控制。系统设计灵活、实时性强,具有较好的自主控制性能。

小型无人直升机航向线性自抗扰控制

针对小型无人直升机航向系统存在内部不确定性和外部扰动大的问题,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)算法来实现航向通道高性能控制方法。首先,分析和推导了Trex-600型无人直升机的航向模型,并引入阵风模型模拟实际飞行环境。然后,根据LADRC的控制原理设计了基于二阶LADRC的航向控制系统,并利用人工蜂群算法对控制器参数进行了整定。最后,对所设计的控制策略进行了仿真分析与实验验证,实现了无人直升机航向通道的轨迹跟踪控制,并与常见的PID控制进行了比较。结果表明:设计的LADRC控制器鲁棒性好、响应时间快、控制精度高,能够使Trex-600型无人直升机的航向角快速、精确地跟踪参考轨迹。

基于PowerPC和FPGA的小型无人直升机飞行控制计算机系统设计

针对小型无人直升机体积小、负载轻和飞行控制计算量大、实时性要求高的特点,提出了一种基于PowerPC和FPGA主从处理器结构的飞行控制计算机系统设计方法,该设计主处理器采用MPC8280通用嵌入式双核处理器,从处理器采用XC3S400FPGA处理器;PowerPC多任务软件基于VxWorks实时操作系统,FPGA软件采用多进程结构;相比传统的飞行控制计算机系统,基于PowerPC和FPGA主从处理器结构的飞行控制计算机系统具有结构紧凑、功耗低、处理能力强、实时性好和资源利用率高的特点;采用基于Pow-erPC和FPGA的飞行控制计算机系统的小型无人直升机实现了自主飞行,验证了该飞行控制计算机系统设计的有效性和合理性。

一种小型无人直升机自主起飞控制方法

针对小型无人直升机(Small-scale unmanned helicopter,SUH)起飞过程中过度依赖于地面飞行手的问题,提出了一种基于经验知识与系统辨识的自主起飞控制方法.首先,通过研究专业飞行手手动操纵小型无人直升机起飞过程中高度与油门、总距舵量等信息的对应关系,分析了利用学习飞行手的操纵行为实现小型无人直升机自主起飞的可行性,并设计了小型无人直升机自主起飞控制流程.引入了安全高度及变增益控制以提高自主起飞过程中的飞行安全性能,利用不完全微分控制方法抑制了微分高频噪声.其次,为了获取自主起飞过程中控制参数,采用自适应遗传算法对小型无人直升机动力学模型进行了辨识,在动力学模型的基础上进一步辨识得到了飞行控制参数.最后,通过在小型无人直升机平台进行的实际飞行实验,验证了本文方法的有效性.

小型无人直升机的双时标鲁棒控制系统设计

针对小型无人直升机,提出一种双时标鲁棒飞行控制器的设计方法.首先根据小型无人直升机模型的特点和时标分离思想,将快速变化的姿态控制回路作为控制系统内环,慢速变化的平移控制回路作为控制系统外环,分别采用基于四元数描述的方法和基于反步法的鲁棒控制完成控制器设计.然后运用Lyapunov方法对所设计的闭环控制系统进行稳定性分析,证明这种双时标飞行控制系统在没有干扰时可以实现跟踪误差的指数收敛.最后对该控制器进行仿真验证,结果表明,在阵风干扰下这种控制器仍然能够保证小型无人直升机实现良好的位置跟踪控制.

非匹配扰动干扰下的无人直升机轨迹跟踪控制

针对小型无人直升机在飞行过程中容易受到非匹配扰动影响的特点,本文设计了一种基于新型滑模控制方法的轨迹跟踪控制器.首先,建立了无人直升机系统的非线性数学模型,并对该模型进行近似反馈线性化处理,同时将模型分为位置和偏航两个子系统;然后,利用扩展扰动观测器对复合扰动以及非匹配扰动的各阶导数的估计值,设计新型时变滑模面,得到滑模控制律,并给出了控制系统的稳定性分析;最后,仿真结果验证了控制方法的有效性和优越性.该新型滑模控制方法的优越性主要体现在:对非匹配扰动具有较强的鲁棒性,以及能有效地抑制抖振现象.

基于混沌蜂群算法的小型无人直升机系统辨识

针对小型无人直升机在悬停状态下飞行动力学模型的系统辨识问题,提出了一种基于混沌蜂群算法(chaotic artificial bee colony algorithm,简称CABC)的辨识方法。由于直升机的数学模型是非线性的,因此用小扰动理论对其线性化,得到纵横方向待辨识的解耦模型;进一步将系统辨识问题转变成优化问题,以蜂群为搜索单位,通过群体之间的信息交流与优胜劣汰机制,使得蜂群向更优方向进化;利用混沌算子来改进侦察蜂的搜索机制,使得人工蜂群算法脱离局部最优束缚,获得更强的全局寻优能力。根据无人机实际飞行试验数据,对辨识获得的模型进行了分析与验证,结果表明,采用该辨识方法,估计出了解耦模型中的未知参数,与遗传算法和传统人工蜂群算法相比,所提算法的辨识精度更高。

基于GA的小型无人直升机航向模型进化辨识

分析了小型无人直升机的航向模型结构,建立了结构可变的用分式形式表示的参数化传递函数模型.设计了一种基于遗传算法(GA)的方法对所建模型结构进行辨识,可同时得到系统模型结构和参数.基于安全性和方便性考虑,制作了一款地面飞行实验台架,采集和预处理了用于辨识和验证的实验数据.最后根据辨识结果说明了所用算法的可行性.

小型单旋翼无人直升机系统的设计与实现

针对无人直升机动力学建模与飞行控制方法研究的问题,构建了一个由空中飞行平台、数据传输设备以及地面监控平台组成的小型单旋翼无人直升机验证系统.系统中空中飞行平台由Raptor-50型直升机和自主研制的飞行控制系统组成,可以实现不同飞行模态下飞行状态的测量与记录功能;数据传输设备完成小型单旋翼无人直升机机载电子设备与地面站间的通讯传输功能.地面监控平台用于监控飞行状态以及实现人机交互等功能;地面监控平台用于监控飞行状态以及实现人机交互等功能.通过实际的飞行测试,所构建的系统能够满足小型单旋翼无人直升机系统建模与控制方法的研究内容对系统性能的要求.

小型无人直升机反步自适应控制

针对具有强非线性、高度耦合以及参数不确定性特点的小型无人直升机系统,提出一种基于小脑模型关节控制器(Cerebellar Model Articulation Control,CMAC)神经网络的自适应反步控制方法,该方法采用小脑模型关节控制器神经网络在线学习系统不确定性以及反步控制中各阶虚拟控制量的导数信息,设计鲁棒控制项克服CMAC神经网络在线学习系统不确定性的误差,控制律由反步法回归递推得到。仿真结果表明,在模型参数不确定和存在较大误差的情况下,所设计的控制律具有理想的姿态跟踪性能以及良好的鲁棒性。

一种小型无人直升机轨迹跟踪控制方法

针对小型无人直升机不稳定、非线性、强耦合的特点,提出了一种基于滤波反步法的轨迹跟踪控制方法。首先对小型无人直升机的动力学模型进行等效变换,使系统的未知参数满足线性参数条件;然后利用反步法对其轨迹跟踪控制器进行设计;最后通过滤波器间接对中间虚拟控制信号进行求导,简化反步法的计算过程,同时运用Lyapunov稳定性理论证明补偿跟踪误差的全局指数稳定性。通过数值仿真对所设计的控制方法进行了验证,结果表明,基于滤波反步法设计的无人直升机轨迹跟踪控制方法具有良好的控制性能和较强的鲁棒性。

两自由度小型直升机动力学建模与控制的分析

基于相似性理论设计了具有两自由度的直升机飞行模拟试验平台,以该试验平台为研究对象,利用拉格朗日-欧拉方程与等效力矩相结合的方法推导出系统的动力学模型,预估了试验平台的物理参数;通过试验获得在固定总距角情况下直升机的升力随转速的变化关系。根据动力学方程,设计了具有鲁棒性的PID修正前馈控制算法,运用MATLAB仿真验证了控制器的快速收敛性和有效性。

基于Linux的小型无人直升机实时仿真系统构建

小型无人直升机是一个极具挑战性的多学科交叉前沿性研究课题。这里重点介绍基于Linux的小型直升机仿真系统的构建过程及其相关软件实现。首先对小型直升仿真系统的整体架构进行详细的说明。然后基于Linux平台对仿真系统的几个主要程序模块代码进行编写,利用FLTK图形界面库和Mesa/OpenGL实现了小型直升机实时3D飞行状态显示和状态控制面板,可视化仿真及实时运动特性再现的过程。仿真系统的运行结果表明,仿真系统具有独特的优势和很好的开发前景。在今后对小型无人直升机的自主飞行研究当中,可以起到很好的辅助作用。整个仿真系统以模块化实现,具有良好的移植性,便于今后对系统进行功能补充。

基于JAYA算法优化的小型无人直升机航向控制

针对小型无人直升机在模型不确定性与外界干扰下的航向通道控制问题,提出了一种基于非奇异快速终端滑模的有限时间控制策略。首先,通过牛顿-欧拉法获得无人直升机的偏航动力学模型,在平衡点处对模型作简化处理,同时计入了偏航角速率反馈机制;接着,选择具有切换功能的非奇异快速终端滑模函数来设计偏航控制器,并在Lyapunov理论框架下证明系统误差能在有限时间收敛到零;进而,引入JAYA算法对上述控制器的参数进行整定,保证了优化的质量与效率;最后,通过仿真算例对文中所提控制器的有效性进行了验证。结果表明:JAYA算法比其他三种同类算法具有较高的求解质量和较快的收敛速度,能帮助无人直升机获得不错的控制器参数;文章所提控制器比FNTSMC具有更好的抗干扰能力与更高跟踪精度,且能有效抑制系统抖振。

基于预测误差法小型无人直升机系统辨识

小型无人直升机是一个复杂的非线性系统。为了真正实现小型无人直升机的自主飞行,须对其进行数学建模。本文重点分析了Raptor90小型无人直升机悬停时横、纵向通道的输入输出关系,通过严格推导得到横、纵向通道通的参数化模型。通过试验采集得到输入输出数据,利用基于预测误差法的输出误差模型进行系统辨识。模型预测数据与实际飞行实验室数据的比较表明,所建模型很好的反映了小型无人直升机在悬停状态下的动力学特性,可在该状态下基于此模型进行飞行控制器的设计。

欠驱动系统控制——模拟小型直升机试验平台的应用

为了设计和验证小型无人直升机的姿态稳定控制器,根据小型无人直升机的基本原理,设计了小型无人直升机试验平台模拟真实小型无人直升机的姿态运动.将旋翼产生的升力作为外力加载在机体上,利用拉格朗日方程建立了简化试验平台的姿态动力学方程.设计以修正PD控制算法为核心的分层递解姿态控制器.把系统一部分状态作为另一部分状态的控制量,将欠驱动问题转化为完全驱动问题,实现试验平台3个姿态角的稳定控制.最后,运用Matlab中的Simulink仿真以及实物试验,验证了所提出的设计方法是正确可行的.

小型无人直升机的数学建模与仿真

小型无人直升机是一个复杂的非线性系统。为了真正实现小型无人直升机的自主飞行,须对其进行精确的数学建模。本文以Raptor90小型无人直升机为研究平台,综合考虑了直升机在不同飞行模态下的飞行特性,利用基于叶素理论的积分算法,对直升机进行非线性建模,并对所建模型进行数值仿真。仿真结果表明,所建模型能够较好的反应直升机的动态响应特性,所建模型具有较高精度,可基于此模型进行飞行控制器的设计。

一种基于粒子群算法的小型无人直升机自适应控制

针对小型无人直升机飞行时模型的非线性和参数不确定的特点,提出一种自适应控制方法。小型无人直升机模型不确定部分由小脑模型关节控制器(CMAC)神经网络在线补偿,控制律及神经网络参数自适应律由反步法回馈递推得到,并且利用粒子群算法优化控制器固定参数来改善系统动态性能。仿真结果表明,在较大的模型气动参数不确定的情况下,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞行指令,同时具有快速的收敛性和良好的鲁棒性。

悬停状态下小型无人直升机飞行动力学模型辨识

为了更好地研究小型无人直升机悬停状态动力学特性,对一个8.1kg三轴陀螺仪增稳的电动直升机,从线性系统辨识方面及非线性建模方面,进行了动力学模型深入研究。在线性系统辨识过程中,应用频域辨识方法,在飞行中同时采集陀螺仪之前及之后的操纵数据进行双系统辨识。在非线性建模过程中,机体、旋翼及尾桨动力学被分别建模。尾桨动力学应用3阶段辨识法单独提取基底、陀螺仪及整体增稳模型。结合2种分析过程,应用非线性-线性模型结合修正方法,提高相互的仿真精度。结果表明:13阶高阶模型在线性辨识过程中相对比11阶模型表现更优;双系统线性模型的基底模型数据具有高质量高频特性,最高频率限制可达30rad/s;除挥舞方程参数和尾桨参数以外,非线性数学模型(NMM)进行了7个非线性变量的修正,有效地拟合了悬停实验数据。