本文關(guān)鍵詞：小型無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)及其自適應(yīng)方法研究　出處：《北京理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：小型固定翼無(wú)人機(jī)的飛行控制可以分成三個(gè)階段:即自主起飛階段,自動(dòng)巡航階段和自主降落階段。這三個(gè)階段是個(gè)復(fù)雜的控制過(guò)程,在這個(gè)控制過(guò)程中涉及到無(wú)人機(jī)的姿態(tài)控制,高度與速度控制以及無(wú)人機(jī)的導(dǎo)航控制。然而在每一個(gè)飛行階段都存在著未知干擾和參數(shù)不確定性,所以設(shè)計(jì)可靠的飛行控制系統(tǒng)變得尤為重要。本文設(shè)計(jì)了可靠的自動(dòng)駕駛儀硬件系統(tǒng),并且在自動(dòng)駕駛儀中實(shí)現(xiàn)了基本的PID控制方法。除此之外,還進(jìn)一步進(jìn)行了一種高效的L1自適應(yīng)控制方法在無(wú)人機(jī)飛行控制中的應(yīng)用研究,解決了在飛行控制過(guò)程中一些參數(shù)不確定性和未知干擾的影響,并且通過(guò)李雅普諾夫穩(wěn)定性理論證明了算法的穩(wěn)定性。主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,利用當(dāng)前先進(jìn)的傳感器以及其他可靠的芯片設(shè)計(jì)了一款自動(dòng)駕駛儀系統(tǒng),通過(guò)調(diào)試和相關(guān)的實(shí)驗(yàn)測(cè)試滿足本文實(shí)驗(yàn)用的小型無(wú)人機(jī)的各個(gè)控制要求。其次,通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)飛行原理的分析,在自動(dòng)駕駛儀中實(shí)現(xiàn)了基于PID的無(wú)人機(jī)自主起降,捷聯(lián)式慣性導(dǎo)航控制,姿態(tài)控制等。在實(shí)現(xiàn)PID控制方法的基礎(chǔ)上,針對(duì)PID控制算法對(duì)參數(shù)不確定性和未知干擾及非線性特性的控制缺陷,在L1自適應(yīng)方法的基礎(chǔ)上結(jié)合極點(diǎn)配置控制算法和BGF(Bounded-Gain Forgetting)算法提出了一種高效的L1自適應(yīng)控制方法(High Performance L1 Adaptive Control,HPL1AC)。高效的L1自適應(yīng)控制算法解決了無(wú)人機(jī)飛行控制系統(tǒng)中的參數(shù)不確定性和未知干擾問(wèn)題,尤其是時(shí)變的BGF自適應(yīng)增益使得算法在非零初始狀態(tài)下有更好的未知參數(shù)估計(jì)能力。然后給出了該算法的基于Lyapunov穩(wěn)定性證明,并且將本文提出的算法通過(guò)球桿系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)與PID控制器進(jìn)行了比較,驗(yàn)證了該算法的較好的控制性能。除此之外,還將高效的L1自適應(yīng)控制算法應(yīng)用在無(wú)人機(jī)縱向模型控制仿真。通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)縱向通道姿態(tài)角的控制仿真和無(wú)人機(jī)自主起降過(guò)程的仿真更進(jìn)一步驗(yàn)證了算法的有效性。最后將高效的L1自適應(yīng)控制方法與輸出反饋相結(jié)合,提出一種高效的L1自適應(yīng)濾波器,可有效的濾除干擾,通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
[Abstract]:The flight control of a small fixed-wing UAV can be divided into three stages: autonomous take-off phase, automatic cruise phase and autonomous landing stage, which are complex control processes. In this control process, the attitude control, altitude and speed control and navigation control of the UAV are involved. However, there are unknown disturbances and parameter uncertainties in each flight phase. So it is very important to design a reliable flight control system. This paper designs a reliable autopilot hardware system and realizes the basic PID control method in autopilot. Furthermore, an efficient L1 adaptive control method is applied to UAV flight control, which solves the effects of uncertain parameters and unknown disturbances in flight control process. And the stability of the algorithm is proved by Lyapunov stability theory. The main research contents are as follows: firstly, an autopilot system is designed using advanced sensors and other reliable chips. Through debugging and related experimental tests to meet the control requirements of the small UAV used in this paper. Secondly, through the analysis of the flight principle of UAV. Autonomous takeoff and landing of UAV based on PID, Strapdown inertial navigation control, attitude control and so on are realized in autopilot. Based on the realization of PID control method. The control defects of PID control algorithm for parameter uncertainty, unknown disturbance and nonlinear characteristics are discussed. Combining pole placement control algorithm with BGF(Bounded-Gain Forgeting based on L1 adaptive method. An efficient L1 adaptive control method, High Performance L1 Adaptive Control, is proposed. The efficient L1 adaptive control algorithm solves the problem of parameter uncertainty and unknown disturbance in UAV flight control system. In particular, the time-varying BGF adaptive gain makes the algorithm have a better ability to estimate unknown parameters in the non-zero initial state. Then, the proof of the algorithm based on Lyapunov stability is given. In addition, the proposed algorithm is compared with the PID controller through the design experiment of the ball rod system controller, which verifies the better control performance of the algorithm. An efficient L1 adaptive control algorithm is also applied to the simulation of UAV longitudinal model control. The algorithm is further verified by the simulation of the attitude angle of the longitudinal channel and the autonomous take-off and landing process of the UAV. Finally, the efficient L1 adaptive control method is combined with the output feedback. An efficient L1 adaptive filter is proposed, which can effectively filter interference. The simulation results show that the algorithm is effective.
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V279;V249

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本文編號(hào)：1437419