基于反步法的四旋翼无人机自适应控制研究

文中设计了基于反步法的自适应控制器,来解决无人机在外界干扰情况下的姿态和位置控制稳定性问题.针对"X"型无人机进行动力学建模,将其转换为具有外界干扰的严反馈形式.将系统分为位置子系统和姿态子系统,结合反步控制,运用Lyapunov函数递推出使系统稳定的自适应律和各通道的控制律,再通过推出的通道控制律反解出期望的姿态角,...     

基于观测器的四旋翼飞行器自适应滑模姿态控制

针对存在建模不确定性和外部干扰时四旋翼飞行器的姿态控制问题,提出一种基于观测器的自适应滑模控制算法。在建立四旋翼飞行器姿态误差动力学模型的基础上,通过全局渐近收敛观测器获取系统的未知状态反馈量,利用自适应滑模控制抑制系统的不确定性和干扰,构建一种基于观测器的自适应滑模姿态控制器。基于Lyapunov的稳定性分析表明,该方法的跟踪误差是一致最终有界的。数值仿真实验结果表明,与现有滑模控制方法相比,所提方法具有更好的姿态跟踪性能和较高的抗干扰鲁棒性,能有效保证飞行器的姿态跟踪控制性能。     

基于滑模控制的四旋翼飞行器控制器设计

基于四旋翼飞行器的结构和飞行原理,本文建立了其飞行动力学数学模型,并采用反馈线性化原理对该模型进行精确线性化;同时,本文采用基于趋近律的滑模变结构控制方法,进行飞行控制器设计,并用simulink对设计的控制器进行仿真,实现了四旋翼飞行器的定高悬停控制,提高了其飞行性能和鲁棒性。     

微型四旋翼飞行器TSMC控制方法研究

针对微型四旋翼飞行器非线性动力学模型下姿态稳定和速度跟踪控制问题,基于全局快速终端滑模控制(TSMC-terminal sliding mode control)方法研究了控制器设计。通过引入等价控制输入,将姿态控制通道解耦并分别设计了姿态稳定TSMC控制器。对速度跟踪和高度跟踪控制,在保证高度跟踪控制稳定的基础上设计了保证速度跟踪的耦合控制器。姿态稳定和速度跟踪仿真验证了设计控制器的性能。     

四旋翼飞行器有限时间轨迹跟踪控制研究

为了解决四旋翼飞行器轨迹跟踪中状态量收敛速度慢、易发散等问题,提出了一种双环混合有限时间控制策略.根据Newton-Euler方程推导出四旋翼的动力学模型,再根据时间尺度原理将其分为内外两个控制环.外环采用有限时间控制策略来加快三轴位置量与偏航角的收敛速度;内环采用快速非奇异终端滑模控制技术来实现姿态角的快速收敛.搭建了四旋翼的虚拟样机,在三维仿真环境下模拟其轨迹跟踪控制效果.由仿真结果可知:与其他两种常见的控制器相比,所设计的控制器的控制精度、鲁棒性以及跟踪效果均最好,并且能较好地满足四旋翼轨迹跟踪控制的需求.     

滑模控制的四旋翼无人机拓展状态观测器设计

针对带有扰动及不确定性的四旋翼无人机的稳定性问题,提出了一种基于滑模控制方法的拓展状态观测器。首先,根据机体坐标系和地面坐标系的转化,利用反步控制方法构造无人机的动力学模型;然后,设计拓展状态观测器,用来恢复系统的状态以及对系统所有扰动及不确定性进行估计;可以实现误差快速收敛以及足够高的估计精度;同时,设计了滑模控制器,结合李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式方法,提出了观测器的稳定性条件;最后,通过数值仿真对其有效性进行了验证。     

基于Zynq 7000的四旋翼飞行器设计

利用软硬件协同设计思想,论文设计实现了基于Zynq7000 SOC的四旋翼飞行器系统。Zynq 7000是Xilinx公司的一款高性能嵌入式微处理器,集成了ARM Cortex-A9和FPGA的双核资源。在进行四旋翼飞行器系统设计时,对硬件平台和功能任务进行合理的规划,充分发挥Zynq 7000软硬件协同设计的优势。一方面利用ARM核执行灵活度较高的运算任务,包括飞行器飞控程序,飞行器的姿态解算和电机控制信号输出等;另一方面利用FPGA核实现基本逻辑和高速接口,包括遥控器信号解码、传感器数据接口以及电机控制等。可为航拍和测控业务中四旋翼飞行器的开发提供一定的参考。     

四旋翼无人机基于图像的抗干扰视觉伺服控制

针对四旋翼无人机视觉伺服过程中易受到干扰的问题,利用积分反步滑模控制方法设计基于图像的四旋翼无人机视觉伺服抗干扰的非线性控制器。选择图像矩作为特征,利用虚拟相机平面改进存在模型不确定和外部干扰的动力学模型。针对难以直接测量的虚拟平面的线速度,通过反步法设计线速度估计器,提高了控制的准确性。通过Lyapunov理论证明了所提出的全局积分反步滑模控制器的稳定性。仿真实验结果证明了设计的控制器的有效性和鲁棒性。     

基于离散滑模控制的四旋翼飞行器轨迹跟踪

针对离散时间域的四旋翼飞行器的大角度轨迹跟踪问题进行研究.首先,采用牛顿-欧拉法建立了基于三维旋转群SO(3)的动力学模型,并采用前向欧拉法将其转换为离散模型.接着,提出了基于内外环的控制结构,并将离散滑模变结构控制应用于内外环控制器的设计,通过李雅普诺夫函数证明了所设计控制器的稳定性.最后,通过Matlab/Simu...     

基于反步滑模控制的TCP网络的主动队列管理

针对TCP网络的拥塞问题,考虑到网络本身存在参数不确定因素和非响应流的干扰,基于反步滑模控制提出了一种主动队列管理算法。在总的不确定的界已知而且不必很小的情况下,设计了一种反步滑模控制器来补偿系统不确定所带来的影响。仿真结果表明,该方法对TCP网络的复杂变化具有较好的鲁棒性和较快的系统响应。     

IBVS based on adaptive sliding mode control for a quadrotor target tracking under perturbations

This paper presents the design of a visual control formulated on an adaptive sliding mode controller for a quadrotor executing a target tracking task subject to disturbances. An image projection of the target from a virtual camera approach, and an image-based visual servoing technique are considered to obtain a singularity-free set of image features to control the position and yaw of the rotorcraft. While, an adaptive sliding mode strategy improves the robustness against bounded external perturbations and uncertainties and provides adaptivity to the visual servoing scheme. Furthermore, an analysis based on Lyapunov theory provides sufficient conditions that guarantee the stability of the closed-loop system. A comparison of the proposed adaptive visual servoing against two recent visual servoing strategies is provided, showing superiority in simulation results. Finally, experimental tests of a Parrot AR.Drone 2.0 tracking a static and moving target further demonstrates the advantages and performance.     

四旋翼无人机设计与滑模控制仿真

随着近些年自然灾害的频繁发生,四旋翼飞行器搜救设备得到越来越广泛的应用。首先介绍四旋翼飞行系统的总体设计架构,然后针对地面坐标系与集体坐标系建立了四轴飞行器的动态模型,同时为得到良好的响应速度、控制稳定度与鲁棒性,应用滑模变结构控制理论设计了飞行器的控制算法。最后通过仿真数据对相同条件下的PID控制器与该控制器对比,证明该控制器的强鲁棒性和控制稳定性满足项目任务需求。     

Adaptive incremental sliding mode control for a robot manipulator

An adaptive incremental sliding mode control (AISMC) scheme for a robot manipulator is presented in this paper. Firstly, an incremental backstepping (IBS) controller is designed using time-delay estimation (TDE) to reduce dependence on the mathematical model. After substituting IBS controller into the nonlinear system, a linear system w.r.t. tracking errors is obtained while TDE error is the disturbance. Then, the AISMC scheme, including a nominal controller and an SMC, is developed for the resulted linear system to improve control performance. According to the equivalent control method, the SMC in the AISMC scheme is to handle TDE error. To receive optimal control performance at the sliding manifold, an LQR controller is selected as the nominal controller. The SMC is designed based on positive semi-definite barrier function (PSDBF) since it prevents switching gains from being over/under-estimated, and two practical problems are addressed in this paper: A new PSDBF is designed and conservative (large) setting bounds affecting tracking precision and/or system stability are avoided; An improved PSDBF based SMC is developed where the PSDBF and an adaptive parameter are used simultaneously to regulate switching gains, and the system is still stable when sliding variable occasionally exceeds the predefined vicinity. Moreover, finite-time convergence property of the sliding variable is strictly analyzed. Finally, real-time experiments are conducted to verify the effectiveness of the proposed control method.     

TCP网络的自适应非奇异终端滑模控制

针对TCP网络的拥塞控制问题,采用非奇异终端滑模控制理论提出了一种新的主动队列管理算法。采用非奇异终端滑模面以克服传统终端滑模控制的奇异问题,同时确保系统能在有限时间内收敛至平衡点。考虑到UDP流干扰的情况,用Lyapunov稳定性方法给出了一个自适应律来消除UDP流干扰对系统的影响。仿真结果表明,该算法可以使队列长度快速收敛到设定值,同时维持较小的队列振荡,优于传统的滑模控制。     

Indirect sliding mode control based on gray-box identification method for pneumatic artificial muscle

We present an indirect robust nonlinear controller for position-tracking control of a pneumatic artificial muscle (PAMs) testing system. The system modeling is reviewed, for which the existence of uncertain, unknown, and nonlinear terms in the internal dynamics is presented. From the obtained results, an online identification method is proposed for estimation of the internal functions with learning rules designed via a Lyapunov derivative function. A robust nonlinear controller is then designed based on the approximated functions to satisfy the control objective under the sliding mode technique. Appropriate selection of the smooth robust gain and the sliding surface ensures convergence of the tracking error to a desired level of performance. Stability of the closed-loop system is proven through another Lyapunov function. The proposed approach is verified and compared with a conventional proportional–integral–differential (PID) controller, adaptive recurrent neural network (ARNN) controller, and robust nonlinear controller in a real-time system with three different kinds of trajectories and loading. From the comparative experimental results, the effectiveness of the proposed method is confirmed with respect to transient response, steady-state behavior, and loading effect.     

四旋翼飞行器的神经网络PID控制算法研究

针对四旋翼飞行器的强耦合、欠驱动、非线性且无法精确建模等问题,设计一种能够自主调节飞行器控制参数,且在工程实践中易于实现的径向基神经网络PID控制算法。该算法以高斯激活函数为主体,采用梯度下降法训练网络的中心矢量及权值参数,得出网络输入/输出之间的非线性关系,最后用于修正位置环PID的控制参数。搭建四旋翼飞行器实物平台,通过实验研究算法的控制性能。实验结果表明,神经网络PID控制算法控制效果优良,不依赖系统的精确建立且具有较强的鲁棒性及自适应能力。     

舵机加载系统的自适应滑模控制策略研究

舵机加载系统主要用于模拟导弹在飞行过程中舵面受到的各种气动力矩,但存在力矩效率低,多余力较多,干扰复杂等特点。为使电动加载系统的仿真度和力矩精度进一步提高,采用自适应滑模控制对多余力矩和其他位置干扰进行抑制,同时对滑模控制的切换函数进行改进,以削弱系统存在的抖振。仿真结果显示,加载系统的精度和抗干扰能力有进一步提高。