文摘
本文的目的是解决这个问题的控制quadrotor暴露于外部持续扰动。quadrotor系统划分为两个部分:态度子系统,子系统的位置。新的强劲积分终端滑模控制律(RITSMC)是专为稳定的内循环和快速跟踪期望的欧拉角的值。估计上显示的干扰 - - - - - -轴和控制子系统高度位置,提出了一种自适应反推技术,水平位置子系统使用后退控制方法控制。quadrotor子系统的稳定性保证了李雅普诺夫理论。提出的方法的有效性通过结果显然是理解的各种有效的模拟在MATLAB / Simulink仿真,并给出了另一种方法做了对比。
1。介绍
1.1。背景和动机
在过去的十年里,机器人领域吸引了研究人员的极大关注,特别是无人机(UAV)。quadrotor是一种无人驾驶飞机,它由四个转子。最后有一个简单的机械结构。quadrotor可以土地垂直起飞。quadrotor已经用于许多应用程序,如军事任务,新闻、灾害管理、考古学、地理监控、出租车服务,搜索/救援任务,环保、执行任务在海洋或其他行星,邮件和交付,和其他各种各样的应用程序(1,2]。因此,quadrotor是一个强耦合、高度非线性的系统。quadrotor是一个欠驱动系统,因为六个自由度( , , , , ,和 )应该由四个控制。
为了控制quadrotor在一个封闭的循环,许多技术设计如同步控制、模糊逻辑智能控制基础上,滑模控制,自适应控制方法,神经网络方法,智能模糊逻辑控制、模型预测控制(3),混合限定时间控制(4),比例导数滑模控制(5),非线性PID控制器(6),和自适应分数阶滑模控制7]。
1.2。文献综述
在文献[8),非线性控制技术为quadrotor设计的立场和态度。态度循环使用常规滑模控制器。后退控制技术是结合滑模控制设计鲁棒控制器的外循环和偏航角。为了估计quadrotor无人机的错,一个观察者。在文献[9),研制了一种二阶滑模控制技术来控制一个欠quadrotor无人机。为了选择最好的这个提议控制器系数,赫维茨分析使用。控制方法允许收敛状态变量的参考价值和确保quadrotor系统的稳定性。在文献[10),全局快速终端滑模控制技术开发quadrotor无人机。控制器允许解决颤振问题,稳定车辆,融合所有状态变量为零。在文献[11),一个非奇异的快速终端SMC技术建立了稳定和控制的不确定和非线性动力系统基于扰动观测器。在文献[12),一个基于滑模技术的自适应控制方法开发跟踪控制和一个不确定的quadrotor的稳定性。随时quadrotor未知参数的估计。该控制律保证quadrotor系统的稳定性,建议状态变量在有限时间收敛于其来源值。结合滑模控制和积分反推技术提出了文献[13]。飞行轨迹的控制策略允许跟踪干扰的存在和稳定的无人机的态度。在文献[14),一个非奇异的快速终端滑模(NFTSM)方法的目的是获得quadrotor态度的良好的性能。跟踪误差quadrotor通过该控制器融合为零。在这项研究中,文献[15),一个快速终端SMC的方法是提出了一个非线性弹簧质点系统的跟踪控制问题的存在噪声,外部扰动和参数不确定性。该控制器是通过实验和仿真结果证实了。在文献[16),一个高阶滑模观测器结合非奇异的修改super-twisting算法提出一个解决方案无人机系统(UAS)的轨迹跟踪问题。该方法技术提供了一个估计quadrotor的平移速度和提高鲁棒性能对无人机系统的外部扰动的能力。在文献[17),一个自适应super-twisting基于终端滑模技术应用于四阶系统。的实验结果提出了控制方案。在文献[18],偏航和高度的终端滑模控制器子系统设计。滑模技术开发控制quadrotor驱动子系统。在文献[19),两个非线性控制技术(往后退和滑模控制器)提出解决跟踪轨迹问题的存在相对较高的扰动,quadrotor系统受到输入延迟的问题,参数不确定性,取出不确定性,和时变状态和外部干扰;一个健壮的标称控制器和一个健壮的补偿器提出了文献[20.解决过程。
1.3。贡献
在本文中,一个健壮的积分终端滑模控制方法提出了一种quadrotor态度。然后,不可或缺的终端滑模面用于quadrotor的态度,以确保简而言之有限时间跟踪误差收敛到零。RITSMC方案是基于李雅普诺夫理论设计的。然而,一种自适应逐步退焊法旨在估计未知外扰作用的 - - - - - -轴和高度控制子系统。后退控制技术是用来控制的水平位置quadrotor存在外部扰动。本文的贡献是由以下几点:(我)小说quadrotor系统的混合控制结构后,kinematics-dynamics耦合,提出了外部干扰(2)的提出RITSMC quadrotor态度消除奇异性,而且不需要添加任何约束相比,台积电和减少在传统SMC的抖振效应(3)AB控制方法命令quadrotor的高度和估计,同时随时干扰
1.4。论文组织
剩下的论文结构如下:制定quadrotor系统的部分2。提出了新的RITSMC和自适应反推技术3。数值模拟结果准备部分4。最后,结论部分公开5。
2。系统建模
quadrotor配备四个转子,如图1。物体固定( , , ,和 )和固地( , , ,和 )定义框架。的绝对位置quadrotor是定义的向量 。向量 代表了欧拉角。角和线速度quadrotor是定义的向量 和 ,分别。
在这种情况下,使用牛顿-欧拉形式获得quadrotor模型(19,21,22]:
是旋转矩阵
给出了坐标变换的旋转矩阵:
我们使用来和来 。 代表quadrotor的总质量,是密度矩阵, 表示矩阵的惯性矩。是完全的推力;这个表达式是由 在哪里 , 角速度和吗是一个参数,取决于空气密度和叶片几何。 表示一个斜对称的矩阵。 , ,和气动摩擦力矩的合成,合成的陀螺效应扭矩,扭矩由四个旋翼的quadrotor,分别。这些表达式可以分别如下: 在哪里 , ,和代表了摩擦空气动力学参数。
表示转子惯性。 阻力系数和吗之间的距离是一个螺旋桨和quadrotor的中心。完整的quadrotor动力学的外部扰动称为(22)是
quadrotor输入之间的关系和螺旋桨的速度quadrotor可以编写如下(22]:
quadrotor位置子系统的动力学模型有三个输出( , ,和 )和一个控制输入 。为了解决驱动问题,三个虚拟控制( , ,和 )使用自适应输入往后退,后退方法的设计。给出了虚拟控制输入如下:
因此,所需的卷,音高和偏航角( )和总推力可以得到如下:
3所示。控制器设计和稳定性分析
本节介绍了quadrotor无人机的非线性鲁棒控制器的存在外部扰动。提出了控制quadrotor分为内循环和外循环。外层循环,高度的自适应反推控制器(AB)子系统的设计。AB法保证了跟踪所需的高度和未知扰动的准确估计作用于高度子系统。后退方法用于获取虚拟控制( , )。内循环,一个新的鲁棒积分终端滑模控制(RITSMC)提出。态度控制器生成滚动、俯仰和偏航力矩控制的方向quadrotor存在外部干扰。最后,提出了控制策略解决轨迹问题简而言之有限的时间与系统性能的准确性。提出控制方案如图2。
3.1。对高度自适应同步控制子系统
定义高度子系统的跟踪误差
考虑李亚普诺夫候选函数:
花时间导数的方程(12)
虚拟控制律 在哪里 是一个积极的常数。
定义步骤2的跟踪误差
虚拟控制和自适应高度子系统的法律是由方程(16)和方程(17),分别为: 在哪里和积极的参数和吗表示估计的 。
证明。李雅普诺夫函数被认为是如下: 的时间导数给药 考虑到控制律方程(16)和自适应律方程(17),我们得到
3.2。为水平位置同步控制子系统
在本部分中,后退方法用于控制quadrotor的水平位置。
介绍了跟踪误差和职位:
李亚普诺夫候选函数定义为
从方程(25),虚拟控制律 在哪里 是积极的常数。
考虑步骤2得到的跟踪误差
虚拟控制的法律水平子系统给出
证明。使用相同的过程提出了分段3.1展示水平子系统的稳定性。
3.3。健壮的整体态度子系统终端滑模控制律
为了解决颤振现象,消除奇点在台积电,一个健壮的非线性控制器基于积分终端滑模技术是专为quadrotor态度。
分别介绍了跟踪错误和它的导数的态度子系统:
考虑ITSM表面quadrotor态度的功能(23,24] 在哪里 和 积极的常量和吗 和 的正整数 。
的表面动力学
使用指数趋近律,我们得到的
证明。为了演示态度子系统的稳定性,辊子系统的李亚普诺夫候选函数给出如下:
的时间导数是
4所示。仿真结果
验证所提出的控制器的性能,数值模拟将在本节。quadrotor用于仿真的参数选择表1。最初的态度和立场quadrotor被选为(0,0,0)rad和(0,0,0)m。所需的轨迹的偏航角和表的位置2。中使用的外部扰动仿真给出如下: 在 ; 在 ; 在 ; 在 ; 在 ;和 在 。此外,提出了控制器的参数表中列出3。
备注1。为了实现平稳和快速跟踪性能,提出的设计参数AB-RITSMC, B-SMC, SMC技术已经调整通过使用MATLAB / Simulink工具箱优化方法(见,例如,(25])。
此外,为了突出该控制律的优越性,比较往后退滑模控制和一阶滑模控制技术完成。
仿真结果如图3- - - - - -8。预期的和实际的跟踪位置 , ,和如图3,提出的控制策略驱动quadrotor跟踪所需的飞行轨迹更快和更准确地可以看到,传统的滑模控制方法,逐步退焊法滑模控制器。不断添加干扰位置子系统 。看来,该控制方法已经有效地保存quadrotor在有限时间的地位与SMC和B-SMC;可以观察到相同的行为 为位置和在 为quadrotor系统的位置。此外,轨迹的态度 , ,和如图4。可以看出quadrotor态度跟踪所需的角度在有限时间短。滑动的态度变量( , ,和 )如图6;在有限时间内收敛到零的滑动表面可以观察到。轨迹跟踪误差的位置描述在图5。估计方向上的作用力如图8。为了证明该控制策略的优越性,quadrotor轨迹路径性能在三维空间如图7。显然,可以看出,提出的控制策略能够准确地跟踪广场轨迹的外部干扰。该控制方法获得更好的性能比传统SMC和B-SMC方法的抗干扰性和轨迹跟踪。
5。结论
在这项研究中,我们调查了飞行轨迹跟踪问题quadrotor的干扰现象。提出的控制方案是由三个不同的部分:控制高度,水平位置,一种态度子系统。首先,高度子系统是基于自适应逐步退焊法来解决。此外,后退方法设计控制位置和quadrotor。这个循环的控制目标是(我)获得所需的横滚和俯仰角度,(ii)跟踪所需的飞行轨迹在有限时间,和(3)产生的总推力。其次,一个新的积分终端滑模鲁棒控制器构造稳定态度子系统。RITSMC控制方案的目标(我)跟踪所需的角度(2)稳定quadrotor态度(3)生成滚动、俯仰和偏航力矩
此外,该控制器达到quadrotor轨迹的快速、准确跟踪。最后,仿真结果表明,该控制器能够改善控制性能quadrotor无人机系统的外部扰动的存在。所提出的控制策略显示了传统滑模控制策略的有效性和优越性,往后退滑模控制技术。
将来会考虑以下几点工作:(我)考虑到电机quadrotor的动力学(2)包含了作动器和传感器的故障检测(3)使用自适应RITSMC quadrotor控制系统的改进方法
数据可用性
没有新数据在研究过程中创建的。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。