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    基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2021-10-26 05:54:02
    機(jī)械與電子 2021年10期
    關(guān)鍵詞:姿態(tài)控制存儲(chǔ)器觀測(cè)器

    夏 金

    (西安培華學(xué)院,陜西 西安 710125)

    0 引言

    當(dāng)前無(wú)人機(jī)行業(yè)的發(fā)展基本處于起步階段,但其應(yīng)用前景十分廣闊,在監(jiān)測(cè)大氣污染、戰(zhàn)爭(zhēng)偵察、投放物資、防震減災(zāi)、巡查線路、目標(biāo)追蹤和邊防巡邏等軍用以及民用領(lǐng)域均有著廣泛應(yīng)用[1-2]。隨著導(dǎo)航系統(tǒng)與視頻監(jiān)控技術(shù)的進(jìn)步,無(wú)人機(jī)使用過(guò)程中不再受到重量、體積的影響,因此其飛行方式更加多樣化,垂直起降不再需要特殊的跑道,在近地、狹小空間等多種特殊環(huán)境下也能實(shí)現(xiàn)飛行,其飛行姿態(tài)包括懸停、前飛、側(cè)飛等各種飛行姿態(tài)[3]。

    由于無(wú)人機(jī)能夠在空中懸停,可以被應(yīng)用于特定場(chǎng)景的拍攝。但在動(dòng)態(tài)環(huán)境下,無(wú)人機(jī)因其自身技術(shù)特點(diǎn),易受風(fēng)向、參數(shù)變化、飛行條件參數(shù)不精確、載荷變化和外部風(fēng)場(chǎng)不確定性等多種因素的影響,增加了其在軌姿態(tài)控制難度。為此,相關(guān)學(xué)者對(duì)無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制做出了研究:文獻(xiàn)[4]方法的誤差控制精度較好,但控制效率較差;文獻(xiàn)[5]方法的控制效率較好,但對(duì)無(wú)人機(jī)的在軌姿態(tài)控制精度有待提高。對(duì)此,本文基于干擾觀測(cè)器對(duì)無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制系統(tǒng)做出了設(shè)計(jì)。

    1 無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

    無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)硬件由微處理器、存儲(chǔ)器組成,系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)如圖1所示。

    圖1 無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

    如圖1所示,所設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)包含微處理器與存儲(chǔ)器2個(gè)模塊。其中,微處理器與業(yè)務(wù)接口擴(kuò)展模塊、接口可擴(kuò)展寬帶IP及系統(tǒng)界面相連,為系統(tǒng)提供中控支持;存儲(chǔ)器與數(shù)據(jù)分析及利用模塊相連,提升無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性。

    1.1 微處理器設(shè)計(jì)

    微處理器是無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)中姿態(tài)控制的執(zhí)行平臺(tái),其具有快速采集系統(tǒng)傳感器測(cè)量數(shù)據(jù)并且進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)融合的能力。微處理器結(jié)構(gòu)如圖2所示。

    圖2 微處理器結(jié)構(gòu)

    STK53F406V芯片具有處理速度快、處理數(shù)據(jù)量大的特點(diǎn),故采用STK53F406V芯片作為微處理器主控芯片,以提高數(shù)據(jù)處理的能力。在微處理器中,通過(guò)SPI接口提升導(dǎo)航與定位控制所需數(shù)據(jù)的處理性能;SDI通信接口連接微處理器與存儲(chǔ)器芯片,提升系統(tǒng)同步通信的穩(wěn)定性;引入有源晶振為微處理器提供時(shí)鐘信號(hào)頻率;增加時(shí)鐘器來(lái)增加時(shí)鐘信號(hào)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。

    SPI接口使系統(tǒng)的存儲(chǔ)空間顯著提高,具有1 MB的片內(nèi)存儲(chǔ)單元、202 KB的SDI及8 KB的備用SDI、靈活的外部存儲(chǔ)器,可實(shí)現(xiàn)微處理器對(duì)導(dǎo)航與定位控制所需數(shù)據(jù)的處理。微處理器的外部接口具有2個(gè)通道,4個(gè)SBI單通道,能夠與采用數(shù)據(jù)總線的通信形式和匹配測(cè)量器件進(jìn)行對(duì)應(yīng)連接,處理器應(yīng)用SDI接口與外部接口數(shù)據(jù)存儲(chǔ)芯片進(jìn)行無(wú)線通信[6]。SDI通信接口由電源中的4條分線構(gòu)成,這樣的設(shè)計(jì)目的是節(jié)省USB的布局空間。

    在微處理器外部接口與單通道之間引入6 MHz的有源晶振為微處理器提供時(shí)鐘信號(hào)頻率,微處理器的晶振與內(nèi)部的振蕩器相比,可增加時(shí)鐘器來(lái)增加時(shí)鐘信號(hào)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性。與此同時(shí),為了節(jié)省微處理器輸入數(shù)據(jù)的失真與啟動(dòng)時(shí)鐘器的時(shí)間,在設(shè)計(jì)微處理器的外圍電路時(shí),要使負(fù)載電容、無(wú)源晶振盡量減少與微處理器引腳的距離。在無(wú)人機(jī)主控板空間有限的條件下,增加30編程接口的下載器,選擇SDI為微處理器進(jìn)行代碼編寫,外圍電路的引腳接口只需要4個(gè)就可以實(shí)現(xiàn)內(nèi)部數(shù)據(jù)的快速傳輸,能夠減少引腳所占空間和接口需要的資源。微處理器的外圍電路組成系統(tǒng)的復(fù)位電路,按下電源復(fù)位鍵時(shí),微處理器的外用引腳處于高電平,這時(shí)電源系統(tǒng)復(fù)位結(jié)束[7-9]。

    1.2 存儲(chǔ)器設(shè)計(jì)

    控制系統(tǒng)的存儲(chǔ)器芯片選用AY54GN178M,此芯片使用SDI接口與系統(tǒng)的微處理器進(jìn)行無(wú)線通信,其整體設(shè)計(jì)以及參數(shù)符合無(wú)人機(jī)飛行姿態(tài)控制的設(shè)計(jì)要求[10-12]。為了避免無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中因?yàn)榈綦姸霈F(xiàn)采集數(shù)據(jù)丟失的情況,控制系統(tǒng)使用了可編輯程序的存儲(chǔ)器,用來(lái)存儲(chǔ)無(wú)人機(jī)的飛行姿態(tài)、控制數(shù)據(jù)參數(shù)和飛行控制參數(shù)[13-15]。存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)如圖3所示。

    圖3 存儲(chǔ)器結(jié)構(gòu)

    存儲(chǔ)器通過(guò)遙控發(fā)送PWM脈沖調(diào)制信號(hào),需要無(wú)線接收器接收相應(yīng)的指令同時(shí)傳達(dá)存儲(chǔ)器發(fā)送的信號(hào),利用時(shí)鐘信號(hào)的傳送功能輸出主控機(jī)的電機(jī)轉(zhuǎn)速,增加飛控板的飛行穩(wěn)定性。飛行中采集的數(shù)據(jù)參數(shù)通過(guò)集中器的傳輸存儲(chǔ)在系統(tǒng)的存儲(chǔ)器中[16-18]。

    2 基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制軟件設(shè)計(jì)

    無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)主要由干擾觀測(cè)器、姿態(tài)控制器和無(wú)人機(jī)姿態(tài)修正控制模塊組成。利用串聯(lián)低通濾波器來(lái)減少濾除干擾觀測(cè)器的外界干擾,計(jì)算干擾觀測(cè)器輸出值,將干擾觀測(cè)器擾動(dòng)與系統(tǒng)的控制參數(shù)控制在同一個(gè)范圍內(nèi),準(zhǔn)確估算飛行狀態(tài)和擾動(dòng)頻率,計(jì)算飛行姿態(tài)的狀態(tài)測(cè)量值,實(shí)現(xiàn)姿態(tài)控制器設(shè)計(jì);設(shè)計(jì)無(wú)人機(jī)姿態(tài)修正流程,并結(jié)合姿態(tài)控制器及硬件模塊,實(shí)現(xiàn)控制無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)軟件流程設(shè)計(jì)。

    2.1 干擾觀測(cè)器原理分析

    干擾觀測(cè)器是估計(jì)系統(tǒng)模型內(nèi)部不確定性和外部擾動(dòng)性的結(jié)構(gòu),在自抗擾控制領(lǐng)域被首次提出。其基本思想是將設(shè)計(jì)系統(tǒng)中模型的不確定性和外部擾動(dòng)轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)的總擾動(dòng),再將系統(tǒng)的總擾動(dòng)轉(zhuǎn)化為外部干擾的狀態(tài),加入原始的系統(tǒng)模型中,將原來(lái)N階系統(tǒng)模型擴(kuò)展為包含總擾動(dòng)的N+1階系統(tǒng)模型,根據(jù)擴(kuò)展后的N+1階模型對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)際的總擾動(dòng)的估計(jì)。擴(kuò)張狀態(tài)干擾觀測(cè)器除了對(duì)總擾動(dòng)的估計(jì),還包括了對(duì)外界存在的各種干擾的估計(jì),包括環(huán)境干擾、人為干擾、電子設(shè)備等方面的干擾,各種干擾可將復(fù)雜的系統(tǒng)轉(zhuǎn)化為可觀測(cè)的線性系統(tǒng),但這時(shí)會(huì)使非線性系統(tǒng)模型的界限擴(kuò)大,從而限制了干擾觀測(cè)器在實(shí)際中的應(yīng)用效果[19]。干擾觀測(cè)器基本結(jié)構(gòu)如圖4所示。

    圖4 干擾觀測(cè)器示意圖

    (1)

    k=a-d*+d

    (2)

    a為變飽和狀態(tài)控制器的輸出;d*為干擾估計(jì)值。

    隨著低通濾波器截止頻率的增加,濾波器帶寬也隨之增加,可提升系統(tǒng)的處理性能,有效抑制干擾。

    2.2 基于干擾觀測(cè)器的姿態(tài)控制器設(shè)計(jì)

    為了確認(rèn)干擾觀測(cè)器的擾動(dòng)干擾能力,需要對(duì)其進(jìn)行精度的分析與研究。本文設(shè)計(jì)的基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng),采用了干擾觀測(cè)器的對(duì)于各種干擾的估計(jì)能力,可以更加直觀地展示干擾值與實(shí)際計(jì)算結(jié)果之間的關(guān)系,對(duì)分析干擾頻域更加方便快捷,從干擾的種類、精度、動(dòng)態(tài)性能和飛行模式等方面對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行正弦波的干擾分析,將擾動(dòng)與系統(tǒng)的控制參數(shù)控制在同一個(gè)范圍內(nèi),實(shí)現(xiàn)對(duì)所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)飛行狀態(tài)以及擾動(dòng)頻率的正確估計(jì),抑制了非匹配與不確定性的估計(jì)結(jié)果。

    姿態(tài)控制器的設(shè)計(jì)是為了使無(wú)人機(jī)的實(shí)際姿態(tài)能夠達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)姿態(tài),設(shè)置期望值Φc、θ和φc,控制無(wú)人機(jī)的姿態(tài)角Φ、θ和φ無(wú)限接近或達(dá)到期望值。無(wú)人機(jī)飛行姿態(tài)的調(diào)節(jié)主要通過(guò)控制改變量μ1,μ2和μ3來(lái)實(shí)現(xiàn)。考慮到飛行姿態(tài)控制環(huán)節(jié)中存在不確定性以及外界干擾的因素,系統(tǒng)中涉及的飛行姿態(tài)的狀態(tài)測(cè)量值可以表示為

    (3)

    b為姿態(tài)控制系統(tǒng)中不確定量和外界干擾的復(fù)合量;A和E為數(shù)量矩陣;c為系統(tǒng)狀態(tài)相關(guān)的矩陣。根據(jù)公式可得

    (4)

    姿態(tài)控制器的設(shè)計(jì)包括控制飛行參量和切換函數(shù),確保函數(shù)切換后的姿態(tài)誤差接近0,在干擾觀測(cè)器的應(yīng)用下,重新估計(jì)姿態(tài)函數(shù),并結(jié)合干擾估計(jì)值和姿態(tài)控制器模型,根據(jù)函數(shù)率設(shè)計(jì)姿態(tài)控制。

    2.3 無(wú)人機(jī)姿態(tài)修正控制模塊

    基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)軟件流程如圖5所示。

    圖5 無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)軟件流程

    首先,對(duì)所設(shè)計(jì)的程序進(jìn)行初始化。在軟件飛行系統(tǒng)開啟或者復(fù)位結(jié)束后,系統(tǒng)需進(jìn)行自檢,初始化系統(tǒng)的硬件和軟件,其中,硬件初始化包括時(shí)鐘、接口設(shè)置、電源中斷和通道打通等步驟,在微處理器設(shè)計(jì)和安裝過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)誤差,所以為了確保微處理器處理數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度需要對(duì)其進(jìn)行初始校準(zhǔn)。系統(tǒng)軟件初始化需要進(jìn)行全部軟件測(cè)量變量的定義和聲明,飛行姿態(tài)控制系統(tǒng)的存儲(chǔ)器、傳感器等數(shù)據(jù)參數(shù)存儲(chǔ)在微處理器內(nèi)部的芯片內(nèi),系統(tǒng)放電后會(huì)自動(dòng)從芯片內(nèi)讀取軟件進(jìn)行初始化的操作。

    然后,在系統(tǒng)傳感器、存儲(chǔ)器、微處理器、電源電路和氣壓高度計(jì)中,使用數(shù)據(jù)總線方式進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳遞,并將姿態(tài)控制器設(shè)置為主機(jī),姿態(tài)微處理器設(shè)置成固化地址保存在初始化過(guò)程中。數(shù)據(jù)總線實(shí)行高低電平狀態(tài)的轉(zhuǎn)換來(lái)表示開始、傳達(dá)和結(jié)束傳達(dá)3種通信信號(hào),當(dāng)從高電平轉(zhuǎn)化為低電平時(shí),系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)開始傳遞,傳感器接收到數(shù)據(jù)發(fā)送低電平信號(hào)。

    最后,在軟件初始化后,需要對(duì)系統(tǒng)內(nèi)部時(shí)鐘、數(shù)據(jù)采樣頻率、引腳的設(shè)置進(jìn)行數(shù)據(jù)的處理。根據(jù)數(shù)據(jù)總線傳遞數(shù)據(jù)的速度,每當(dāng)進(jìn)行1個(gè)字節(jié)的傳遞時(shí),進(jìn)行10次數(shù)據(jù)的采集和原始磁場(chǎng)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)。由于飛行中受到磁場(chǎng)強(qiáng)度的干擾比較大,需對(duì)系統(tǒng)中相關(guān)的函數(shù)進(jìn)行校正,捕獲脈寬以及輸出頻率的控制信號(hào),將定時(shí)時(shí)鐘設(shè)置為上沿捕獲。

    3 實(shí)驗(yàn)研究

    3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境和指標(biāo)

    為了驗(yàn)證本文提出的基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)的有效性,以文獻(xiàn)[4]方法、文獻(xiàn)[5]方法作為實(shí)驗(yàn)對(duì)比方法,進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

    在MATLAB實(shí)驗(yàn)平臺(tái)搭建實(shí)驗(yàn)環(huán)境,設(shè)置無(wú)人機(jī)仿真參數(shù)如表1所示。

    表1 無(wú)人機(jī)仿真參數(shù)

    在上述無(wú)人機(jī)仿真參數(shù)的設(shè)置下,進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),在MATLAB2017b 平臺(tái)上進(jìn)行仿真,控制目標(biāo)為使系統(tǒng)從初始姿態(tài)角轉(zhuǎn)到期望姿態(tài)角、從初始角速度轉(zhuǎn)到期望角速度。分別采用以上3種方法對(duì)無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制過(guò)程中的擾動(dòng)估計(jì)值、擾動(dòng)控制量和控制耗時(shí)進(jìn)行分析,并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行討論。

    3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

    不同方法的無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)的擾動(dòng)估計(jì)值如圖6所示。

    圖6 無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)擾動(dòng)估計(jì)值

    根據(jù)圖6可知,本文提出的基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng),能夠?qū)_動(dòng)估計(jì)值和干擾控制器結(jié)合到一起,準(zhǔn)確計(jì)算姿態(tài)擾動(dòng)量,從而實(shí)現(xiàn)擾動(dòng)抑制,提升無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制精度。

    不同方法的無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)的擾動(dòng)控制量實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

    表2 無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)擾動(dòng)控制量實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    根據(jù)表2可知,本文提出的控制系統(tǒng)在60 s時(shí)的擾動(dòng)控制量絕對(duì)值為14°,高于對(duì)比文獻(xiàn)方法。本文提出的控制系統(tǒng)能夠有效抑制外界信息擾動(dòng),可以確保無(wú)人機(jī)姿態(tài)在控制過(guò)程橫滾角和俯仰角都達(dá)到期望值,因此控制量更大。

    不同方法的無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制耗時(shí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

    表3 無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制耗時(shí)

    如表3所示,在6次無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制實(shí)驗(yàn)中,文獻(xiàn)[4]方法的控制耗時(shí)平均值為3.6 s,文獻(xiàn)[5]方法的控制耗時(shí)平均值為5.3 s,而本文方法的控制耗時(shí)平均值為1.3 s,小于對(duì)比文獻(xiàn)方法。分析其原因可知,本文方法采用STK53F406V微處理器芯片有效提高了數(shù)據(jù)處理的能力,通過(guò)脈沖調(diào)制信號(hào)的采集與存儲(chǔ)提升了數(shù)據(jù)處理效率,能夠在最短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制,提升了其控制效率。

    4 結(jié)束語(yǔ)

    無(wú)人機(jī)如今廣泛應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域,在農(nóng)業(yè)以及軍用方面扮演了重要的角色。本文設(shè)計(jì)了基于干擾觀測(cè)器的無(wú)人機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)可知,所設(shè)計(jì)系統(tǒng)提高了干擾觀測(cè)器的擾動(dòng)估計(jì)精度以及系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性,提升了無(wú)人機(jī)在軌姿態(tài)控制的效率,使無(wú)人機(jī)能夠平穩(wěn)、安全地飛行。

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