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    四旋翼飛行器反演滑??刂破鞯脑O計與仿真

    2020-04-24 09:24:58洪向共易忠達張心馳
    科學技術與工程 2020年5期
    關鍵詞:旋翼滑模飛行器

    洪向共, 易忠達, 張心馳

    (南昌大學信息工程學院,南昌 330031)

    四旋翼飛行器作為多旋翼飛行器中的主要類型之一,其結構完整,機動性高,價格低廉,能完成垂直起降和自由懸停等固定翼飛行器無法做到的動作,所以可在多領域代替人工作[1],比如航拍圖像獲取、大型工程的監(jiān)察和測繪、復雜情況下的巡檢等。四旋翼飛行器作為復雜的欠驅動非線性系統(tǒng),控制器設計變量繁多,姿態(tài)環(huán)與位置環(huán)之間存在強耦合[2],整個系統(tǒng)輸入量是四個旋翼位置電機高速運轉產生的方向向上的拉力,輸出量是位置與姿態(tài)。

    目前中外相關專家學者提出了很多控制方法[3],比例積分微分(proportion integration differentiation, PID)控制[4]是非常經典的控制方法,也是當前的主流應用控制方法,通過建立模型,設定PID參數(shù),得到對飛行器的控制。這種方法簡單易實現(xiàn),但是穩(wěn)定性太差,當周圍環(huán)境改變,需要調整PID增益。之后分別有人提出了優(yōu)化的PID控制方法[5-6],第一種優(yōu)化方法利用模糊控制,第二種優(yōu)化方法利用反步法,都使控制系統(tǒng)的性能得到了一定的提升。針對傳統(tǒng)PID控制方法存在的問題,有人提出線性二次型調節(jié)器控制方法[7],利用內環(huán)線性二次型調節(jié)器(linear quadratic regulator, LQR)和外環(huán)PID的雙回路閉環(huán)控制系統(tǒng),達到提高飛行器穩(wěn)定性、控制系統(tǒng)魯棒性和精度的目的。然而,控制的強耦合還是存在,之后有人應用反饋線性化控制[8],在控制輸入前放置兩個積分器,實現(xiàn)了控制的解耦。對于傳統(tǒng)控制策略來說,一般先線性化四旋翼模型,之后將處理過后的模型做進一步的計算從而設計出控制器,此種方法對于飛行精度的控制并不好。非線性控制是目前的研究熱點,所以,控制算法如果采用現(xiàn)代非線性控制來設計的話,不但能得到更優(yōu)更有效的控制,而且精度也能得到提高,比如反演控制方法[9]、自適應控制方法[10-11]、非線性控制方法[12]等。

    基于當前四旋翼無人機控制方法存在的問題,提出結合反演控制和滑??刂频姆蔷€性系統(tǒng)控制方法。利用滑模變結構控制方法設計姿態(tài)環(huán)控制器,趨近運動的動態(tài)品質通過在滑??刂浦羞\用指數(shù)趨近律來優(yōu)化[13]。利用反演控制方法對控制非線性系統(tǒng)的優(yōu)越性設計了位置環(huán)控制器,通過增加非線性阻尼控制非線性項。從而得到適合四旋翼飛行器的飛行控制系統(tǒng)。

    1 動力學原理

    四旋翼飛行器的簡化模型如圖1所示。建立機體坐標系xbybzb和地面坐標系xgygzg,φ代表橫滾角,θ代表俯仰角,ψ代表偏航角。

    圖1 模型Fig.1 Model

    假設:①使用的模型作為剛體是對稱的;②飛行器質心、幾何中心、機體坐標系原點三點重合;③飛行器的推力正比于槳葉轉速的平方。

    機體坐標系分別繞Ogxg、Ogyg、Ogzg軸旋轉可以得到地面坐標系,其旋轉矩陣為[14]

    (1)

    式(1)中:S代表sin,C代表cos,所以有機體坐標系xbybzb到地面坐標系xgygzg的轉換:

    (xgygzg)T=Rt(xbybzb)T

    (2)

    如圖1所示,機體坐標系xbybzb的角速度分別定義為p、q、r,由歐拉角和四旋翼角速度之間的關系有

    (3)

    (4)

    式(4)中:Fi(i=1,2,3,4)為各個旋翼所受的拉力;d為力矩系數(shù);l為機體坐標原點與旋翼中心的直線長度。定義U1、U2、U3、U4為四旋翼的4個控制輸入量,則

    (5)

    式(5)中:ωi(i=1,2,3,4)為旋翼轉速;kt為空氣阻力系數(shù);kd為旋轉力矩系數(shù)。

    由動力學普遍定理可得

    (6)

    利用動力學方程以及歐拉方程對飛行器進行受力計算,得出四旋翼的動力學方程為

    (7)

    式(7)中:l與式(4)中l(wèi)含義相同;g為重力系數(shù),N/kg。

    (8)

    (9)

    (10)

    式(10)中:

    (11)

    2 控制器設計

    2.1 姿態(tài)控制部分

    作為一個完整四旋翼飛行器的飛行控制系統(tǒng),其中最核心的部分要數(shù)姿態(tài)控制,而姿態(tài)控制設計的優(yōu)劣會直接決定整個飛行器的飛行品質,這里選取橫滾的狀態(tài)方程來說明姿態(tài)控制部分的設計流程。

    (12)

    (13)

    則有:

    (14)

    取滑??刂破鳎?/p>

    a2x4Ωr+ε1sgns1+k1s1)

    (15)

    式(15)中:ε1>0,k1>0,將式(15)代入式(13)可得

    (16)

    滿足Lyapunov穩(wěn)定性條件。

    同理得到其他兩個控制量為

    a4x2Ωr+ε2sgns2+k2s2)

    (17)

    ε3sgns3+k3s3)

    (18)

    2.2 位置控制部分

    根據(jù)飛行器動力學原理得知,3個位置變量x、y、z僅由輸入量U4控制,位置環(huán)、姿態(tài)環(huán)之間存在強耦合的問題,因此采用在反演設計中加入滑模控制來解耦合,在非線性系統(tǒng)中加入反演設計方法,提高系統(tǒng)性能,使得更易處理控制器中的未知參數(shù)[14]。下面以水平位置x子系統(tǒng)為例設計控制器,狀態(tài)方程如下:

    (19)

    給定期望值x7d,定義z7=x7d-x7為期望值與實際值的誤差,對其求導

    (20)

    (21)

    (22)

    (23)

    (24)

    因為橫滾角、俯仰角、偏航角與水平位置有耦合,定義虛擬控制量:

    v2=(Cx1Sx3Cx5+Sx1Sx5)U4

    (25)

    v2=(Cx1Sx3Cx5+Sx1Sx5)U4=

    (26)

    代入式(23)中有

    (27)

    滿足Lyapunov穩(wěn)定性判據(jù)。所以將式(22)帶入式(25)中,得

    (28)

    同理可得位置環(huán)的其他兩個虛擬控制量

    (29)

    (30)

    式中:

    (31)

    式(31)中:ρ3>0,ρ5>0。

    根據(jù)式(24),得到U4與式(29)、式(30)控制變量的關系式

    v4=(Cx1Sx3Sx5-Sx1Cx5)U4

    (32)

    v6=(Cx1Cx3)U4

    (33)

    在給出偏航角ψ期望值x5r的情況下,姿態(tài)環(huán)控制的期望信號選用俯仰角和橫滾角的期望值x1d和x3d[15],聯(lián)立式(26)、式(30)、式(31)可以得到:

    (34)

    最終得到完整四旋翼控制系統(tǒng)的4個控制量

    (35)

    3 實驗及結果分析

    從仿真和實際實驗兩個方面去說明控制方法的性能。

    為進一步驗證所設計控制器的可行性,采用Matlab/Simulink工具箱進行仿真驗證。模型參數(shù)如表1所示。

    表1 模型參數(shù)Table 1 Model parameters

    假設四旋翼飛行器初始狀態(tài)保持靜止,并且位置和角度都為0,設計期望信號xr、yr、zr、ψr分別為sin0.5t、cos0.5t、0.2t、sin0.5t。四旋翼飛行器姿態(tài)控制器參數(shù)在經過大量調試后選取ε1=5,ε2=5,ε3=10,c1=15,c2=15,c3=20,k1=10,k2=10,k3=13,飛行器位置環(huán)控制器參數(shù)為ρ1=ρ2=ρ3=ρ4=ρ5=ρ6=5。并分別于t=2 s、t=5 s、t=8 s依次向x、y、z方向加入幅值為0.2 m、持續(xù)時間為5 s的矩形波干擾,于t=11 s向偏航角加入幅值為10°、持續(xù)時間為5 s的矩形波干擾,結果如圖2~圖5所示。

    圖2 x跟蹤軌跡與誤差Fig.2 x position response curve and error

    圖3 y跟蹤軌跡與誤差Fig.3 y position response curve and error

    仿真結果中,方法1和方法2分別表示本文所提出的控制方法和常規(guī)的反演控制方法。圖2中兩種控制方法都于初始時刻不久達到最大誤差,其中方法1的最大誤差為0.1 m,方法2的最大誤差接近0.12 m,之后兩者都能迅速地收斂于期望信號,在加入干擾項后,方法2的誤差明顯大方法1,超過0.07 m。干擾項結束后兩條曲線都能貼合于期望曲線。

    圖3中,由于飛行器初始狀態(tài)y軸方向為0,所以期望曲線cos0.5t使得在初始時刻y軸方向有個從初始位置0到期望位置1的跳變,之后迅速收斂,在加入干擾項后,方法2相比于方法1有更大的誤差,達到0.08 m,干擾項結束后兩條曲線都能貼合于期望曲線。

    圖4、圖5分別為z軸方向以及偏航角的響應曲線,可以看出,在系統(tǒng)趨于穩(wěn)定后,隨著干擾項的加入,方法1控制下的誤差都要小于方法2控制下的誤差,更為貼近期望的控制曲線。

    為了驗證提出的控制方法實際飛行時的可靠性,將兩種控制方法依次部署到四旋翼無人機,并分別在室外同一環(huán)境下飛行5 min,取出飛行數(shù)據(jù),以實際飛行軌跡數(shù)據(jù)為例比較兩種控制方法下的性能。如圖6所示,可知在實際飛行過程中,本文提出的控制方法相比于方法2來說,飛行誤差更小,更接近參考軌跡。

    綜合以上可知,本文提出的控制方法在保持現(xiàn)代非線性控制方法的精度高、控制優(yōu)的優(yōu)勢外,相比傳統(tǒng)PID控制方法,具有控制解耦合、穩(wěn)定性高、魯棒性好等特點。

    圖4 z跟蹤軌跡與誤差Fig.4 z position response curve and error

    圖5 偏航角控制響應曲線及誤差Fig.5 Yaw angle control response curve and error

    圖6 三維運動軌跡對比圖Fig.6 Comparison of three-dimensional motion trajectories

    4 結論

    以四旋翼飛行器作為研究對象,建立了四旋翼飛行狀態(tài)模型,在對姿態(tài)環(huán)的控制中,利用滑模變結構控制在非線性系統(tǒng)控制中的優(yōu)越性,采用了基于指數(shù)趨近律的滑模變結構控制方法,并針對位置環(huán)的強耦合性質設計了一種反演控制器,通過計算機仿真和實際飛行試驗,與常規(guī)反演控制器進行對比,結果說明了所設計的算法在精確度、穩(wěn)定性等方面都能達到預期的控制效果,且具備較強的抗干擾性。

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