小型無人飛行器控制系統設計.pdf

1、隨著現代技術在空氣動力學，復合材料，慣性導航系統的發(fā)展，以及先進的電子技術，機器人技術和計算機技術領域取得的成就，無人駕駛飛機系統有望提高到的一個新的水平。雖然無人機已經擴展到民用和商業(yè)，并且在各個領域都以嶄露頭角，但是不管在技術上還是在實用性上都存在一些不足。小型無人機已經在如下領域取得可喜可賀的成就：環(huán)境實時監(jiān)測，空中偵察，專用通信網絡，道路交通實時控制，國土遠程監(jiān)控，搜尋搜救等。
　　微型無人機（MAV）的種類取決于固定機翼

2、的尺寸，通常分為兩種：第一種無人機（UAV）的機翼長1.5×3米，汽油發(fā)動機，需要專用的跑道;另一種無人機機翼長不超過1.5米，通常使用電動馬達，不需要跑道。盡管無人機在機翼的尺寸上存在著差異，但是控制方法是通用的，控制對象也是類似的-MAV。在本文中，我們討論的范疇僅限于固定翼無人駕駛飛機。
　　研究工作主要分為五個部分：
　?。?）這部分主要敘述了無人機操作系統存在的歷史問題，分析了研究的目的和相應對的研究意義，提出的論

3、文的整體結構，并討論了仿真的設計方法。在章節(jié)的結尾，分析了系統的組成，系統的控制（自動駕駛的初步評價），并簡要討論了風向對飛機飛行的影響。
　?。?）在第2章中，首先確定飛行器的坐標系和變換矩陣，以及為了接下來求解方程的基準點，在這樣的模型中，選定歐拉角。然后，定義基本狀態(tài)變量，基于牛頓定律的基礎上推導運動學（位置和速度之間的關系）和動力學方程（力和力矩之間的關系，以及位移量），在Simulink創(chuàng)建模型。接下來考慮作用在飛行器上

4、動力學方程，以及邊界層分離（flow separation effect）效應，模型的結果是12個非線性耦合的一階微分方程組。這樣相應的模型已在Matlab和Simulink建立并分析。
　　由于在飛機的飛行中，氣流的擾動起著重要的作用。因此通過矢量三角形理論以及馮·卡門理論建立的湍流模型和基于德賴登理論的隨機擾動的傳遞函數，并且從MIL-F-8785確定湍流模型參數。相應的模型在Matlab和Simulink研究。
　　考

5、慮到六個自由度的飛行器的模型是一組12個方程組成的方程非線性耦合系統，控制器的參數設計起來極為困難。因此，上述飛行器建立的模型（在縱向動力學和橫向動力學）需要在平衡位置線性化。這樣得到的平衡位置線性化的飛行器（trim flight）模型正是我們需要并研究的。
　　接著，在平衡位置線性化的動力學模型基礎上考慮側滑運動的傳遞函數（滾動角，軌道角，側滑角），和縱向運動（俯仰角，高度，空速）。通過奈奎斯特軌跡分析在開環(huán)和閉環(huán)系統下傳遞函

6、數的魯棒性。所有的傳遞函數的分析表明系統是穩(wěn)定的或中性的因此，建立的飛行器模型（按照它的微分穩(wěn)定性）是一種穩(wěn)定的結構。
　　本章最后在Matlab和Simulink環(huán)境設計的飛行模擬器，對航模的位置，以及飛機的基本參數的值進行實時跟蹤。隨后，飛行模擬器既可以擴展到研究系統（自動駕駛和系統的初步評估），也可以對系統進行高層次的分析。
　　（3）由于無人機自動駕駛是所有飛行階段完整的控制系統，其中，典型地自動駕駛系統被分成兩個部

7、分，底層系統-用于控制飛行器如高度，空速，航向角；上層的控制系統-來確定飛行路線和遵循的飛行路線。
　　在第三章中，基于閉環(huán)反饋的控制系統底層控制系統設計?？刂葡到y設計的想法是現在內環(huán)計算簡單的閉環(huán)系統，然后計算外環(huán)即整體的（可能計算所有的比較復雜）控制系統。自動駕駛儀的設計適用于無人機上 MAV使用的傳感器和計算設備。每個控制回路（除橫滾和俯仰控制回路以外）設計為PI控制器。對于橫滾和俯仰控制回路分別采用PID控制器和PD控制器

8、。對于俯仰角選擇PD控制器，是因為積分會對控制回路相應速度產生負面影響的。至于自動駕駛儀的計算被用來解耦動力系統傳遞函數（Decoupled TF）。控制系統被設計為橫向和縱向運動。
　　除了考慮控制系統結構的問題，還要考慮系統飽和問題以及對控制性能的影響。為了解決控制器飽和的問題，從信號積分器減去能使信號保持在飽和控制中的變量。此外，引入偏離控制面的最大偏移量。
　　設定每個控制環(huán)所需動態(tài)響應，并在確定控制器增益的基礎上獲

9、得典型傳遞函數。但由于這些公式包括選擇用于設計所需要的增益參數，它提出了一種基于根的質量方法。這種方法不僅可以選擇所需的動態(tài)收益，又保證了控制系統的穩(wěn)定性。因為有些環(huán)路會對外部環(huán)路造成影響，所以在選擇系統增益，需要考慮不同頻率參數之間的干擾。
　　同樣地，對于調節(jié)飛行器速度和飛行高度，為了實現無人機的縱向運動（通過調節(jié)發(fā)動機和俯仰角），使用有限狀態(tài)自動機獲得最優(yōu)的調節(jié)高度。
　　無人機控制的研究最初需要測試每個回路的性質和性

10、能。章節(jié)的結尾對不同的飛行任務進行了測試（沒有氣體擾動的影響）。為了測試自動駕駛在大氣擾動的影響下，在一個控制機動的形式提供測試信號。這個信號是測試飛機的所有狀態(tài)，并給出自動駕駛儀給的完整的評估?？刂茩C動研究工作已經表明，自動駕駛儀能夠很好的優(yōu)化所需的參數。此外，比較了自動駕駛儀選定的增益系數和直觀地選擇的增益系數。系數的建議表明系統動態(tài)過渡可以減少誤差。
　　（4）在第4章，分別組成設計狀態(tài)評估MAV系統和傳感器模型。傳感器建議

11、使用加速度計（加速度傳感器），陀螺（角速度傳感器），壓力傳感器（測量空氣速度和飛行高度），GPS傳感器（確定飛機，其空氣的速度和方位角的位置）。對于每個傳感器是簡要回顧的操作和簡單地建立了數學模型并考慮到測量和傳感器的噪聲不確定性。此外，通過考慮高斯馬爾科夫過程，討論了位置誤差因素對GPS傳感器精度的影響。通過自動駕駛儀對仿真模型的開發(fā)，為每個傳感器型號進行測試。
　　早期開發(fā)的自動駕駛儀，例如側傾角和俯仰的狀態(tài)可以用于反饋。然而

12、，MAV控制問題在于對于俯仰角和橫滾角不能直接通過傳感器測量。因此，在測量傳感器的基礎上對飛行器子系統參數估計是一個重要的任務。
　　所以在這一章考察了兩種參數評估方法，對于可以通過傳感器采集的數據（高度，空速，角速度），使用低通濾波器（LPF）剔除噪聲。對于不能直接測量（側傾角和俯仰），或者使用較低的頻率（GPS傳感器）測量，或者使用離散連續(xù)擴展卡爾曼濾波（EKF）。系統環(huán)路評價體系如下。同樣在參數中使用卡爾曼濾波器來對底層系統

13、的動態(tài)評估，可能對控制器帶來負的評價結果。每個回路的選擇要使得誤差協方差矩陣（RMSE）最小。首先是建立了橫滾角和俯仰角的估計，第二，GPS傳感器（評估北部和東部坐標，地面速度，偏航率，風的北部和東部，偏航角）的濾波，最后建立的飛行高度，飛行速度的回路。當選擇低通濾波器的帶寬是考慮到對系統的閉環(huán)穩(wěn)定性的影響。本章所有的模擬自動駕駛儀研究都是并行操作，并且對系統狀態(tài)評估另行制定，不影響彼此的工作。濾波器結果評價既包括沒有大氣擾動也包括存在

14、大氣擾動的。完整評估系統顯示，工作的預期質量，大氣干擾幾乎沒有對于飛機參數的質量評估沒有太大的影響。
　?。?）在工作的第五章調查了完整的系統，即系統中的數據全部傳輸到自動駕駛狀態(tài)評估體系。系統整體的分析采用以下的方法。最初在沒有大氣擾動時，分析系統調整了控制回路中不穩(wěn)定的自動駕駛儀的參數，改善回路動態(tài)特性。他們的速度明顯放緩，及改善系統的動態(tài)特性，也使得對自動駕駛儀大氣擾動不敏感。
　　此外，建立參數模型和參數調節(jié)過程（高

15、度，速度，航向角）。第三點確定控制特性（過渡進程和過沖量）。分別計算的穩(wěn)定飛行模式（控制機動結束后）的控制系統的操作錯誤。狀態(tài)估計系統應用第四章提出的方法。對于每一個估計的參數計算誤差的協方差。所得到的值與自動駕駛儀的獨立測試和狀態(tài)評估系統獲得的值進行比較。在本章的結尾中以相同的方式分析在不同強度的大氣干擾對整個系統的影響。
　　在氣體擾動大的時候，需要分析氣體擾動的分量。在一般情況下，整個系統的工作在大氣擾動不是十分惡劣的情況下