基于反演算法的旋翼式小型无人机在阵风干扰下的位置控制

论文摘要

近年来,旋翼式小型无人机由于其体积小,机动性强,能够垂直升降等特点在搜救,勘察,监控,航拍,高压线路巡查等方面有着广泛的应用,而能够对无人机的位置实现精确控制是这些应用的关键。然而,在实际应用中怎样削弱阵风的干扰是无人机控制技术的一大难题。本文提出了一种基于反演算法的旋翼式小型无人机在阵风干扰下位置控制器的设计思路和方法。阵风模型是利用风洞实验测得的数据,进行最小二乘法辨识,拟合出力和力矩与风速的高阶多项式数学关系式而建立。通过此模型得到无人机在阵风干扰下力和力矩的补偿量。然后,将得到的力和力矩补偿量与反演算法设计的期望力和力矩进行合成,作为在阵风干扰下新的参考力和力矩,再通过该参考的力和力矩设计出控制器的输入。最后,在MATALAB/SIMULINK环境下,给定不同的风速,对控制算法进行仿真。为了证实基于风洞实验建立的阵风模型的旋翼式小型无人机位置控制器的抗风性能,我们引进了另一种基于Dryden大气紊流的阵风模型,分别对基于这两种阵风模型的位置控制器进行仿真。结果表明应用风洞实验条件下的阵风模型设计的控制器具有更强的抗风性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• ACKNOWLEDGEMENTS
• NOMENCLATURE
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• CHAPTER 1 INTRODUCTION
• 1.1 Background and motivation
• 1.2 Literature review
• 1.3 Contribution of the thesis
• 1.4 Dissertation organization
• CHAPTER 2 RUAV MODEL
• 2.1 Introduction
• 2.2 Rigid body model
• 2.3 Main rotor and flybar flapping dynamics
• 2.4 Servo actuator dynamics
• 2.5 Summary
• CHAPTER 3 GUST MODEL
• 3.1 Introduction
• 3.2 Gust model from wind tunnel experiment
• 3.2.1 Brief introduction of wind tunnel experiment
• 3.2.2 Identification of Fx , Fy , Fz
• 3.4 Summary
• CHAPTER 4 BACKSTEPPING CONTROLLER DESIGN
• 4.1 Introduction
• 4.2 Strategy to attenuate gust wind disturbance
• 4.3 Backstepping algorithm
• 4.4 Controller parameters analysis
• 4.5 Summary
• CHAPTER 5 SIMULATION RESULTS AND DISCUSSIONS
• 5.1 Introduction
• 5.2 Dryden wind turbulence model
• 5.3 Case 1
• 5.4 Case 2
• 5.5 Case 3
• 5.6 Robustness of controller parameters to initial position
• 5.7 Summary
• CHAPTER 6 CONCLUSIONS
• 6.1 Conclusions
• 6.2 Future work
• REFERENCES