A Novel Robust Attitude Control for Quadrotor Aircraft Subject to Actuator Faults and Wind Gusts

A novel robust fault tolerant controller is developed for the problem of attitude control of a quadrotor aircraft in the presence of actuator faults and wind gusts in this paper.Firstly, a dynamical system of the quadrotor taking into account aerodynamical effects induced by lateral wind and actuator faults is considered using the Newton-Euler approach. Then,based on active disturbance rejection control(ADRC), the fault tolerant controller is proposed to recover faulty system and reject perturbations. The developed controller takes wind gusts,actuator faults and measurement noises as total perturbations which are estimated by improved extended state observer(ESO)and compensated by nonlinear feedback control law. So, the developed robust fault tolerant controller can successfully accomplish the tracking of the desired output values. Finally, some simulation studies are given to illustrate the effectiveness of fault recovery of the proposed scheme and also its ability to attenuate external disturbances that are introduced from environmental causes such as wind gusts and measurement noises.

A FIR flter assisted with the predictive model and ELM integrated for UWB-based quadrotor aircraft localization

To improve the accuracy of the Ultra-Wide Band(UWB)based quadrotor aircraft localization,a Finite Impulse Response(FIR)flter aided with an integration of the predictive model and Extreme Learning Machine(ELM)is proposed in this work.The FIR flter estimates the quad-rotor aircraft’s position by fusing the positions measured with the UWB and Inertial Navigation System respectively.When the UWB dada are unavailable,both the ELM and the predictive model are used to provide the measurements,replacing those unavailable UWB data,for the FIR flter.The ELM estimates the measurement via the mapping between the one step prediction of state vector and the measurement built when the UWB data are available.For the predictive model,we mathematically describe the missing UWB data.Then,both the measurements estimated with the ELM and predictive model are employed to estimate the observations via Mahalanobis distance.The test results show that the FIR flter aided by the predictive model/ELM integrated can reduce the Cumulative Distribution Function and position Root Mean Square Error efectively when the UWB is unavailable.Compared with the ELM assisted FIR flter,the proposed FIR flter can reduce the localization error by about 48.59%,meanwhile,the integrated method is close to the method with a better solution.

四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制

针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。

基于STM32F407的植保飞行器设计研究

传统农业的植保工作依靠人力、效率低下、喷洒不均匀。植保无人机作为一种创新的技术,能有效改善传统植保工作的缺点。首先,介绍植保无人机的背景,探讨其相较于传统植保工作的优势和面临的挑战,以及对提高农作物产量、减少农药使用量和环境污染的分析。结合国内外相关研究,展望植保无人机的前景。其次,阐述植保无人机的实现方式,确定无人机是以STM32F407为核心,综述由哪些相关单元、模块组成并且如何配合实现功能。再次,设计方案中详细介绍各个功能电路的工作原理和技术要点。姿态控制是植保无人机的核心技术之一,实现无人机垂直、俯仰等运动。通过摄像头模块、农药喷洒模块等,实现对农作物的快速识别和精确喷洒。通过测试,获得数据后进行理论分析证明无人机能够高效、稳定地实现喷洒功能。最后,对研究内容的缺点做总结,找到需进一步研究改进之处,为农业产业可持续发展和环境保护作出贡献。

Nonsingular Fast Terminal Sliding Mode Control Based on Nonlinear Disturbance Observer for a Quadrotor

Given external disturbances and system uncertainties,a nonsingular fast terminal sliding mode control(NFTSMC)method integrated a nonlinear disturbance observer(NDO)is put forward for quadrotor aircraft.First,a NDO is proposed to estimate the actual values of uncertainties and disturbances.Second,the NFTSM controller based on the reaching law is designed for the attitude subsystem(inner loop),and the control strategy can ensure Euler angles’fast convergence and stability of the attitude subsystem.Moreover,the NFTSMC strategy combined with backstepping is proposed for the position subsystem(outer loop),which can ensure subsystem tracking performance.Finally,comparative simulations show the trajectory tracking performance of the proposed method is superior to that of the traditional sliding mode control(SMC)and the SM integral backstepping control under uncertainties and disturbances.

无人机集群曲线虚拟管道空间满足规划

虚拟管道宽度直接影响了管道内无人机的流速,但目前虚拟管道规划的方法并不能保证管道宽度,容易造成堵塞,严重影响无人机通行效率。对此,提出一种虚拟管道空间满足规划方法,可以在包含障碍物的环境中得到一条满足虚拟管道空间要求的管道生成线。主要包括路径搜索和轨迹优化,基于快速探索随机树*(rapidly exploring random tree*,RRT*)搜索,通过空间检测判断每段路径周围是否有足够空间,若无足够空间则重新拓展搜索,替换掉空间不足的路径段。在轨迹优化过程中,使用均匀B样条参数化轨迹,并设计碰撞代价函数和光滑代价函数,使轨迹远离障碍物,为虚拟管道规划提供足够空间。仿真测试验证了所提方法在大规模集群中的优越性和鲁棒性。在仿真测试中,15架无人机集群通行时间平均降低20%。

基于STM32小型四旋翼飞行器硬件系统设计与实现

小型四旋翼飞行器因其独特的飞行性能和便携性能受到消费市场越来越多的关注。为实现四旋翼飞行器可控且稳定的飞行,提出了一种基于STM32F411控制器结合小功率电机的硬件系统设计方案。采用惯性测量组件MPU9250和气压传感器FBM320检测飞行控制系统的姿态高度;采用ESP8266无线透传、NRF24L01收发模块与指挥控制系统进行信息交互;针对外部电源903052锂电池进行分模块化的电路设计;基于动力组件的数学模型可预估飞行续航时间等。经实测结果表明,该硬件系统性能稳定、安全可靠,满足小型四旋翼飞行器基本功能需求。

基于CNLS-MMD的孪生混合网络四旋翼飞行器故障诊断方法

四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络(CNLS-MMD)四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异(MMD)衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。

过驱动四旋翼飞行器实验平台姿态跟踪鲁棒控制器的设计与验证

针对过驱动四旋翼飞行器实验平台的姿态跟踪控制问题进行了研究,该平台存在未知输入扰动且角速度不可测,电机也存在死区及饱和非线性特征。首先,建立了该平台的线性受扰双积分模型。之后,设计了包含比例-积分-微分标称控制器及自适应扩张状态观测器(AESO)的姿态跟踪鲁棒控制器。其中,标称控制器用来保证标称闭环系统渐近稳定,而AESO用来估计实验平台的角速度及扰动信息,以解决无速度测量及扰动抑制问题,并且采用伪逆矩阵法解决了过驱动控制分配问题。此外,构造了辅助系统,以削弱电机死区及饱和非线性特性带来的影响。最后,通过仿真及实验验证了所提控制策略可有效解决电机死区及饱和特性带来的问题,并可同时兼顾闭环系统的瞬态超调和稳态误差性能。

四旋翼飞行器创新实验平台的渐进式教学实践

以微控制器为主控系统,电子调速器和无刷电动机为动力系统,开发了四旋翼飞行器创新实验平台,并通过各类传感器采集四旋翼飞行器的姿态数据和高度数据,确保其稳定飞行。该实验平台涵盖机械结构、硬件电路设计、嵌入式程序设计、传感器应用以及自动控制等多项课程内容。构建四旋翼飞行器创新实验平台的渐进式实践教学模式,综合运用不同课程知识,将仿真环节与实物实验相结合,采用由浅入深、由易到难、层层递进的方式设置实验,形成完备的知识体系和实践内容,加深学生对工程对象及其控制系统的理解,激发学生的创新意识。

基于PID的四旋翼飞行器控制系统研究

材料、动力、计算机技术的快速发展带动了无人机产业的进步。无人机按照旋翼数量可分为三旋翼飞行器、四旋翼飞行器、六旋翼飞行器以及八旋翼飞行器等,其中四旋翼飞行器结构简单功能多样,综合性能较强,在诸多领域得到广泛应用。在了解国内外四旋翼飞行器研究现状和主要控制方法及原理后,基于PID控制原理设计了四旋翼飞行器控制系统,通过数学建模和仿真实验验证了PID控制系统的稳定性。

基于人工神经网络的四旋翼飞行器气动噪声相同步控制研究

四旋翼飞行器的应用范围日渐扩大,其旋翼气动噪声问题也开始越来越受到重视。为降低四旋翼飞行器的噪声水平,本文提出了基于相同步控制的四旋翼飞行器气动噪声主动抑制方法。首先基于自由尾迹法建立四旋翼飞行器气动噪声物理模型;针对物理模型计算资源消耗大、无法满足控制系统实时性的难题,建立基于人工神经网络的气动噪声预测代理模型。然后以某样例四旋翼小型无人机为对象,通过仿真计算,建立不同相角组合控制作用下飞行器正前方观测点气动噪声的训练样本集;最后通过遗传算法对训练得到的代理模型进行寻优,获得噪声控制所需的最优相角控制量,从而实现对飞行器前方扇形区域的噪声主动抑制。仿真结果表明,在最优相角组合控制作用下,飞行器正前方扇形区域观测点的平均声压级可降低9dB。

基于STM32的应急救援小型四旋翼飞行器设计

针对大型灾害现场中难以获取现场信息的问题,设计一种基于STM32的小型四旋翼飞行器。该飞行器获取自身的位姿信息后使用比列-积分-微分(Proportion Integral Differential,PID)算法调节飞行姿态,使用OpenMV4实现无线图像传输功能。测试结果表明,该飞行器不仅能稳定飞行,还能获取灾害现场的图像信息。

四旋翼飞行器的非线性PID姿态控制

针对四旋翼飞行器的非线性姿态运动动力学模型,设计了一种新的几乎全局稳定的非线性PID(Proportional Integral Derivative)姿态控制器.该控制器由一个线性PID的控制部分和一个惯性力矩补偿部分组成,可以抑制常值干扰和幅值有界且能量有界的干扰.数字仿真验证了该控制器对干扰的抑制作用.在搭建的姿态控制实验平台上进行了定点姿态跟踪控制实验.实验结果显示俯仰角和滚转角的误差均小于1°,验证了该控制器对小角度控制的有效性和对未建模动态的鲁棒性.

微小型四旋翼飞行器多信息非线性融合导航方法及实现

导航系统的完好性及可用性是微小型无人飞行器实现自主可靠飞行的重要保障。本文设计了基于ARM处理器的四旋翼飞行实验平台,提出一种采用MEMS微惯性器件、磁强计、GPS、光流图像传感器及气压计的多信息融合导航方案,针对多传感器数据更新不一致的问题,提出了时间更新和量测更新分离的异步滤波方法。针对微小型四旋翼无人飞行器的易受环境影响和多信息数据融合的非线性特点,研究了Sigma点卡尔曼滤波器(Sigma-point Kalman filter,SPKF)的应用,构建了一种新型的四旋翼飞行器微型多信息导航系统。实验表明,该系统在静态和动态飞行环境下可对飞行器的姿态、速度和位置进行可靠估计和量测,能够保证四旋翼飞行器自主飞行的精度和可靠性,满足多种任务需求。

基于自抗扰技术的四旋翼姿态解耦控制方法

针对小型四旋翼飞行器姿态控制问题,基于姿态非线性耦合数学模型,设计了一种自抗扰姿态控制器。引入自抗扰控制技术,介绍了自抗扰控制器结构,包括安排过渡过程,扩张状态观测器以及非线性状态误差反馈。针对模型非线性耦合特点,介绍了多变量系统的自抗扰解耦控制原理,并设计了一种自抗扰姿态解耦控制器。基于Simulink搭建仿真模型进行了仿真。参数整定及仿真结果表明,所设计自抗扰控制器具有强鲁棒性、抗干扰性,系统具有良好的动态性能和稳态性能,对非线性耦合系统能有效地控制。

四旋翼飞行器中升力波动的干扰与抑制

四旋翼飞行器旋翼产生的升力是在基值的基础上附加一系列频率特性和旋翼转速有关的高频分量。由于它会对飞行器的控制产生扰动,本文研究了这类高频升力分量对飞行器的影响并给出了抑制扰动的方法。首先,基于拉格朗日能量法建立四旋翼飞行器动力学模型;进而分析了高频升力分量与飞行器角速度扰动之间的关系。然后,将角速度反馈环节加入针对有色噪声的卡尔曼滤波器来抑制角速度扰动对控制器的影响。实验结果显示:与改进前相比,采用本文的方法对四旋翼原型机进行悬停控制可使控制量波动减少50%,高频控制量衰减至-17db以下。结果表明:采用本文的方法,可以有效地抑制升力波动对四旋翼飞行器的影响,提高飞行控制效率。

基于卡尔曼滤波的四旋翼飞行器姿态估计和控制算法研究(英文)

四旋翼飞行器作为无人机的一种,由于其简单气动布局和复杂的动力学模型,在控制领域获得了越来越多的学术关注;本文首先分析了微机电系统惯性测量单元(MEMS IMU)传感器的误差,给出了基于自回归(autoregressive,AR)噪声模型的卡尔曼滤波算法设计;然后根据加速度计和陀螺仪长短周期测量的不同特性,进一步对姿态数据做互补融合,实验表明此算法可以实现良好的滤波效果;基于上面的姿态估计,本文又提出了一种双增益的PD控制算法对飞行器进行姿态控制;最后将姿态估计算法和控制算法应用到实验平台中,可以实现四旋翼在支架上的自主悬停等功能.

改进模型参考自适应控制及其在解耦控制中的应用

提出了一种基于扩张状态观测器(extended state observer,ESO)的任意参考模型自适应控制方法,解决了被控对象状态信息不可测以及存在不确定因素导致模型参考自适应控制(model reference adaptive control,MRAC)效果变差甚至使系统不稳定的问题。在简述ESO教学模型的基础上提出了基于ESO的模型参考自适应控制方法并进行了严格的稳定性分析,仿真结果表明所设计方法具有跟踪速度快、稳态误差小、控制量小以及参考模型容易选择等特点。然后,提出基于改进MRAC的解耦控制方法并应用于三输入三输出的四旋翼飞行器姿态控制系统解耦控制,仿真结果表明该解耦控制方法具有鲁棒性好的特点。该方法无需按照通常的做法设计神经网络对不确定因素导致的误差进行补偿,大大简化了控制器设计过程。

四旋翼飞行器测控综合实训教学设计

设计了一种以四旋翼飞行器作为实验对象的综合性实验教学平台。通过陀螺仪、电子罗盘、气压计、超声波等实现位姿的测量实验;采用基于ARM架构的STM32F407VGT6为控制器,经电子调速器控制四旋翼飞行器的4个无刷直流电机,可实现PID算法实验;采用图形化界面对系统参数进行了整定,通过无线方式与上位机间的通信,测试了四旋翼飞行器的飞行姿态与传感器参数特性。实验结果表明,该实验平台运行稳定可靠,适合学生做测控类综合实训。