Backstepping sliding mode control with self recurrent wavelet neural network observer for a novel coaxial twelve-rotor UAV

The robust attitude control for a novel coaxial twelve-rotor UAV which has much greater payload capacity,higher drive capability and damage tolerance than a quad-rotor UAV is studied. Firstly,a dynamical and kinematical model for the coaxial twelve-rotor UAV is designed. Considering model uncertainties and external disturbances,a robust backstepping sliding mode control( BSMC) with self recurrent wavelet neural network( SRWNN) method is proposed as the attitude controller for the coaxial twelve-rotor. A combinative algorithm of backstepping control and sliding mode control has simplified design procedures with much stronger robustness benefiting from advantages of both controllers. SRWNN as the uncertainty observer is able to estimate the lumped uncertainties effectively.Then the uniformly ultimate stability of the twelve-rotor system is proved by Lyapunov stability theorem. Finally,the validity of the proposed robust control method adopted in the twelve-rotor UAV under model uncertainties and external disturbances are demonstrated via numerical simulations and twelve-rotor prototype experiments.

Modeling and Robust Backstepping Sliding Mode Control with Adaptive RBFNN for a Novel Coaxial Eight-rotor UAV

This paper focuses on the robust attitude control of a novel coaxial eight-rotor unmanned aerial vehicles (UAV) which has higher drive capability as well as greater robustness against disturbances than quad-rotor UAV. The dynamical and kinematical model for the coaxial eight-rotor UAV is developed, which has never been proposed before. A robust backstepping sliding mode controller (BSMC) with adaptive radial basis function neural network (RBFNN) is proposed to control the attitude of the eightrotor UAV in the presence of model uncertainties and external disturbances. The combinative method of backstepping control and sliding mode control has improved robustness and simplified design procedure benefiting from the advantages of both controllers. The adaptive RBFNN as the uncertainty observer can effectively estimate the lumped uncertainties without the knowledge of their bounds for the eight-rotor UAV. Additionally, the adaptive learning algorithm, which can learn the parameters of RBFNN online and compensate the approximation error, is derived using Lyapunov stability theorem. And then the uniformly ultimate stability of the eight-rotor system is proved. Finally, simulation results demonstrate the validity of the proposed robust control method adopted in the novel coaxial eight-rotor UAV in the case of model uncertainties and external disturbances. © 2014 Chinese Association of Automation.

Modeling and robust adaptive control for a coaxial twelve-rotor UAV

Compared with the quad-rotor unmanned aerial vehicle (UAV), the coaxial twelve-rotor UAV has stronger load carrying capacity, higher driving ability and stronger damage resistance. This paper focuses on its robust adaptive control. First, a mathematical model of a coaxial twelve-rotor is established. Aiming at the problem of model uncertainty and external disturbance of the coaxial twelve-rotor UAV, the attitude controller is innovatively adopted with the combination of a backstepping sliding mode controller (BSMC) and an adaptive radial basis function neural network (RBFNN). The BSMC combines the advantages of backstepping control and sliding mode control, which has a simple design process and strong robustness. The RBFNN as an uncertain observer, can effectively estimate the total uncertainty. Then the stability of the twelve-rotor UAV control system is proved by Lyapunov stability theorem. Finally, it is proved that the robust adaptive control strategy presented in this paper can overcome model uncertainty and external disturbance effectively through numerical simulation and prototype of twelve-rotor UAV tests.

基于虚拟力分析的全柔性共轴旋翼无人机路径跟踪方法

随着无人机作业工况复杂性的提升,对其控制精度提出了更高要求,需结合多种因素对无人机控制系统和结构特性进行建模并开展改进研究。该文章提出了基于虚拟力分析的全柔性共轴旋翼无人机路径跟踪方法:首先,基于旋翼柔性变形的受力形变模型构建全柔性共轴旋翼无人机动力学模型;然后,依据虚拟力分析方法制定虚拟力反馈控制律,并利用长短时记忆网络实现基于虚拟力反馈无人机路径跟踪;最后,开展模型特性分析及仿真实验,验证了所提方法在抵抗外界干扰方面具有有效性和鲁棒性。

小型共轴无人机CFD气动仿真分析

以新款共轴飞行器为研究对象,通过三维数值模拟分析方式寻求最优间距比进而完善飞行器结构,提升飞行器性能。为研究悬停状态下共轴飞行器的桨叶间距对旋翼气动的影响,首先通过叶素-动量理论建立旋翼载荷模型,然后应用非结构运动嵌套网格技术及CFD方法展开新型共轴飞行器旋翼系统在悬停状态下的气动载荷分析;通过改变不同的间距比在Fluent中进行模拟计算,得到不同间距比下旋翼升力与扭矩,并利用CFD-Post后处理得出相应间距下旋翼附近速度流线图。数值分析结果表明:悬停状态下小间距比的旋翼系统气动性能优于大间距比的旋翼系统气动性能;同一转速时,不同间距比下的总扭矩及总载荷不同,间距变化对旋翼系统载荷影响较小。

采用自适应神经网络观测器的旋翼无人机容错控制

针对共轴多旋翼无人机中容易出现电机故障和复合干扰的问题,采用自适应神经网络观测器设计了容错控制算法。首先,建立了包含电机故障和复合干扰的共轴八旋翼无人机运动模型;然后,通过神经网络来逼近复合干扰,并利用自适应律估计故障因子,设计了自适应神经网络观测器对系统状态进行估计;最后,针对姿态角回路和角速度回路设计了反步容错控制律,并利用滤波器对虚拟指令信号进行滤波,抑制了微分爆炸现象,实现了共轴八旋翼UAV的渐近稳定。实验结果表明:所提方法与自适应容错控制方法相比表现出了更优的稳定性和准确性,最大跟踪误差仅为0.1°,有效补偿了复合干扰和旋翼电机故障的影响,提升了无人机的飞行稳定性和容错性能。

共轴双桨植保无人机结构设计与仿真

随着现代农业航空技术的蓬勃发展,在病虫害防治、航空护林、播种施肥等领域对植保无人机的结构和性能提出了更高的要求。为此,针对多旋翼无人机有效载荷小、冗余性差、动力小等问题,对无人机结构设计、材料选择、载荷施加等方面进行了研究,以强动力、大载荷、长航时及轻量化为目标导向,提出了一种X型共轴双桨植保无人机的设计方案。首先,根据参数要求组建无人机系统并进行结构设计;其次,整机建模并进行静力学载荷校核与动力学模态分析;最后,进行田间飞行测试。研究结果表明:该无人机的设计在强度、刚度和载荷能力上都具有较好的功能性和可靠性,可为共轴双桨式大载荷电动无人机的进一步优化设计提供理论依据和技术参考。

基于容积卡尔曼滤波-自适应PID的共轴无人机设计

针对PID控制的共轴无人机控制参数不易整定且控制效果较差的问题,设计一款基于容积卡尔曼滤波-自适应PID的共轴反桨无人机。飞行姿态控制方案采用双闭环自适应PID算法,以得到较为理想的姿态控制效果;采用与普通多旋翼不同的气动布局,以得到更长的续航时间与更理想的悬停稳定性。搭建自适应PID控制算法仿真模型,仿真结果显示,相较于PID算法,提出的自适应PID控制算法能够对姿态角进行更为理想的控制,达到稳定且高效的收敛效果,该自适应PID控制算法对共轴无人机的飞行姿态具有良好的控制能力。

共轴双旋翼结构在多旋翼无人机教学活动中的应用分析

引用共轴双旋翼模型分析上、下旋翼尾涡相互影响及干扰情况,论证上、下旋翼距离和上、下旋翼安装角对无人机双旋翼性能的影响。研究发现,受上旋翼下洗流影响,共轴旋翼间的气动干扰使下旋翼拉力减小比上旋翼拉力减小程度大,下旋翼的最佳安装角远大于单旋翼最佳安装角;上、下旋翼安装角相同情况下,共轴双旋翼结构产生的最大拉力略小于单旋翼最大拉力的两倍,但在外形尺寸基本固定情况下,共轴双旋翼结构可将无人机载重量提升近一倍。在高校多旋翼无人机教学实践活动中,可以采用共轴双旋翼结构解决无人机载重和尺寸的矛盾。

一种共轴式涵道风扇无人机的研制

研制了一种新型共轴式涵道风扇无人机,这种无人机以涵道风扇系统为主体,采用共轴式双桨克服转矩,利用导流片实现姿态控制。应用CFD方法研究了无人机的气动性能,并进行了试飞。CFD分析和试飞证实了共轴式涵道风扇技术在垂直起落无人机上应用的可行性。

共轴双旋翼无人机的建模与动力学仿真

针对共轴双旋翼无人机操纵系统气动性复杂、各飞行运动耦合性强、建立数学模型及三维模型难度较大的问题,对共轴双旋翼无人机模型进行了结构设计和模拟装配,对倾斜盘的倾斜角度与旋翼受力和运动状态的关系进行了动力学仿真分析,分析结果表明可控方向共轴双旋翼可以完成相应的飞行姿态。

共轴式涵道无人机双桨布局气动特性研究

涵道双桨布局不合理会加剧气流逸散,导致无人机升力不足,严重影响飞行性能。为了优化双桨布局,提高无人机气动性能,选择RNG k-e湍流模型,在Fluent软件中采用SIMPLE算法研究了共轴式涵道无人机双桨的布局方式对气动性能的影响。结果表明,双桨桨距增大可以提升双桨升力,但桨距过大时双桨靠近涵道进出口,造成入口吸流损失和出口尾流逸散,影响性能降低;固定桨距下桨出口方向移动时,升力呈先增大后减小的趋势,上桨位置变化对升力的影响可以忽略。结果表明通过分析不同布局参数对无人机气动性能的影响,可为气动特性优化设计提供了参考。

共轴八旋翼无人机神经自适应滑模控制设计

针对共轴八旋翼无人机位置与姿态的跟踪控制问题,在充分考虑模型不确定性及外部干扰的情况下,提出一种神经自适应滑模控制方法。首先,将共轴八旋翼无人机动力学系统分为两个子系统,即全驱动子系统和欠驱动子系统。然后,运用神经网络对模型参数不确定部分和外界干扰项进行估计,设计一种合适的滑模控制器,根据所设计的控制器和Lyapunov稳定性理论,两个子系统的状态轨迹均能渐近到达其对应的滑模面,从而保证共轴八旋翼无人机位置与姿态的跟踪控制能够实现。最后,通过大量仿真结果验证了所提方法的有效性。

采用自适应观测器的共轴多旋翼无人机鲁棒控制

针对共轴多旋翼无人机输入受限和不确定性问题,提出了一种基于自适应观测器的鲁棒控制方法。首先建立了包含不确定性的共轴十二旋翼无人机位置和姿态数学模型,在位置回路鲁棒控制律的设计中,引入辅助观测器来补偿输入受限的影响;然后在姿态回路鲁棒控制律的设计中,引入自适应观测器来抑制不确定性的影响,从而实现共轴多旋翼无人机的全局渐近稳定。仿真结果表明:提出的鲁棒控制律具有更优的稳定性、准确性和快速性,位置和姿态的最大跟踪误差分别仅为0.05 m和0.2°,能够在更短的时间内实现对共轴多旋翼无人机的鲁棒控制。

基于微分跟踪器的共轴反桨无人机串级TD-PID控制算法

针对传统PID控制算法对共轴反桨无人机的欠驱动、强耦合非线性系统控制效果不理想的问题,提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法,以提高无人机飞行稳定性.设计共轴反桨无人机飞行系统,针对无人机的姿态控制提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法:外环为传统PID算法,内环使用2个微分跟踪器,通过串级控制改善系统动态性能.在Matlab/Simulink中搭建控制系统的仿真模型进行仿真试验.仿真结果表明:相较于传统串级PID控制算法,所提控制算法超调量更小,系统稳定性有较大提高.对比串级TD-PID控制算法与串级PID控制算法控制效果的飞行试验结果表明:所提控制算法能有效减少系统超调量,提升系统稳定性和抗干扰能力.

共轴多旋翼无人机监测下故障远程定位研究

针对传统线路故障远程定位方法存在定位相对误差较高的问题,提出一种共轴多旋翼无人机监测下故障远程定位方法,通过共轴多旋翼无人机进行原始信号突变点位置的获取,并获取原始信号突变点对应的模极大值,利用小波变换进行故障选线,利用狼群算法优化神经网络,以此建立故障测距模型,通过双端行波定位技术进行第一信号收发端与第二信号收发端的双端故障远程定位。采取对比实验的方式进行实验验证,实验结果表明,该方法的故障定位相对误差最低,说明该方法更适用于线路故障的远程定位。

飞跳一体智能飞行器设计

在室内反恐作战中,单一运动方式的无人机无法适应复杂地形,易被击毁。针对这种问题,设计了一种可以在地面弹跳的小型无人飞行器——Scyther,给出了其组成、结构及设计参数,并详细阐述了主要的算法,分析了方案的实现途径。Scyther采用共轴双旋翼与跳跃无人机组合设计技术,在接近目标时共轴双旋翼从主体弹出并黏附于高处,其上搭载的摄像头提供监控视野。跳跃无人机通过动量轮控制自身姿态,基于改进蚁群算法进行自适应动态路径规划,并结合分布式情境感知算法使自身运动轨迹在敌方可视范围内难以预测,以此增大无人机靠近目标的概率。相比传统无人机,Scyther飞跳一体智能飞行器能够适应多种复杂地形,具有体积小、速度快、功耗小、机动性强、可远程操控等优点,既适用于单体作战,也可拓展为集群作战,对于室内反恐作战十分有利。此外,针对不同任务需求,Scyther还可装配多种战斗部,应用场景十分广泛。

变质心共轴双旋翼无人机建模与反步滑模控制

针对共轴双旋翼无人机旋翼组件过于复杂,导致旋翼控制系统可靠性较低的问题,提出了一种依靠三轨变质心机构进行姿态控制的方案。推导了三轨变质心共轴双旋翼的运动模型和空气动力学模型,并分析了不同滑块所处位置和质量占比情况下变质心无人机动力学特性。建立变质心无人机姿态控制系统的状态方程,针对系统中的非线性和不确定性,设计了基于反步滑模控制的姿态控制器。仿真实验表明,所设计的控制器能够在含有外部扰动的工况下有效完成姿态跟踪任务,具备较好的抗干扰能力。

无人机共轴双旋翼气动特性分析

航拍无人机作为一种新式无人机,通常由多旋翼无人机机架、飞行控制系统、推进系统、遥控器、接收机和云台组成。本文针对航拍无人机的推进系统研究分析,主要研究了航拍无人机共轴双旋翼装置的气动特性,利用CFD对推进系统进行模拟,采用动量叶素理论分析共轴双旋翼推进装置上下旋翼的气动特性,对装置实际运用优化改进有着重要意义。

水空跨域多模态共轴无人机设计

同时具备空中和水中运行模式的水空两栖无人机(AquaUAVs)可应用于民用和军事领域,如海洋环境调查、岛礁巡逻监测等,其具备广阔发展空间。为了实现从水下运载平台的装载和发射,提出了一种两栖无人机——代号为ABDragon,它拥有3种工作模式:浅海海底潜伏、水面漂浮和空中飞行。首先,在总体设计方面,ABDragon采用了共轴动力以及大长细比旋成体布局以及模块化舱室设计;通过设置一个深度控制舱从而调整重力与浮力之间的关系,进而实现水中的下潜、上浮;通过合理布局舱室位置进而获得系统的水动力学稳定性,保证水中下潜、漂浮全过程中的姿态稳定性。其次,完成了飞行动力学的建模和水中稳定性分析,并且基于L1自适应控制方法设计了飞行控制律。最终,制造一个原理样机并进行了包括下潜-上浮、空中飞行、跨介质等多模态验证,试验验证了ABDragon可以在2 s内完成跨域运行过程,其飞行高度控制精度为8 cm,角度控制精度为2°,并且在水中运行全过程中均能保持稳定竖直的姿态,验证了设计的有效性。