抗干扰性轨迹跟踪控制无人Quadrotor基于混合控制器

文摘

本文的目的是探索dual-loop问题关于quadrotor无人驾驶飞行器的轨迹跟踪控制,应用线性有源干扰排斥和有条件的积分滑模控制器,即LARC-CISMC。quadrotor系统模型派生通过牛顿-欧拉方法和由两个子系统组成。混合动力控制器构造循环立场和态度。评估给出了所提出的控制器相比,该控制器对系统的线性有源干扰。仿真比较和实验测试表明,该控制器具有满意的集总扰动下的鲁棒性和准确性。

1。介绍

最近,随着自动化和无人驾驶飞行器的发展,研究人员主要集中在飞行控制器设计提高飞机的性能操作自主飞行任务。他们已经应用于民用和军事应用,如航空摄影、目标位置、灾害管理,农业保险(1- - - - - -3]。表演是特殊类型的无人机能够垂直起飞和着陆,在低空盘旋,飞向四面八方扩散。尤其是高水平的自动化、灵活性和复杂性的智能天线设备控制器的设计提出了新挑战。值得注意的是,控制,操作和交互的表演相当挑战性由于其固有的不稳定,高度非线性、欠驱动动力学(4]。恶劣的环境中的外部干扰是不可避免的,表演的稳定性影响,导致困难的控制器设计。与此同时,控制器耦合动力学的表演很敏感。除了模仿特征、未建模特性是控制器设计的另一个重要的考虑因素。此外,现有的不确定条件下(外部扰动如狂风)建模错误(内部不确定性),和结构参数变化的设计飞行控制架构特别具有挑战性。因此,当务之急是开发健壮的、有效的、高性能的控制方法能够解决以上的所有问题和改善控制性能和稳定性。

最近,许多成就已报告关于表演的控制方法。microquadrotor,闭环控制系统的线性二次控制器用来实现轨迹跟踪控制的目标(5]。马等人提出了一个模型预测控制方法来解决外部扰动下的轨迹跟踪问题(6]。一个线性二次高斯积分作用应用于稳定quadrotor的态度在徘徊阶段,效果很好7]。安萨里和Bajodah提出了双回线健壮的广义动态反演控制器quadrotor态度和位置控制,它提供了一种鲁棒轨迹跟踪策略受到模型的不确定性和参数的变化8]。尽管上述控制策略控制性能提供了一个良好的平衡,运营成本,计算复杂度,他们倾向于限制预测数学模型的准确性。此外,控制器也容易集中干扰,这些策略的性能将在不确定条件下显著降低。

研究人员还关注模范自由控制策略,不需要模型的信息。例如,田et al。9)提出了一种多变量supertwisting滑模控制(SMC)方法限定时间quadrotor姿态控制,数值模拟和实验验证说明该控制器的效率。高性能的轨迹跟踪控制器使用后退方法为quadrotor开发使用扰动观测器(10]。而只依靠名义模型和其局限性,扰动观测器可以估计干扰。Najm和Ibraheem11)使用线性有源干扰抑制控制(LADRC)方法稳定quadrotor的高度和态度。LADRC线性扩展的扰动观测器,可以拒绝集中干扰。然而,有两个控制回路(态度回路和位置环)quadrotor系统。一个控制器可能并不适用于级联结构。有时,位置环的输出产生可能导致不良的瞬变,带来意想不到的伤害到系统的组件。因此,方法,考虑多种控制策略由学者青睐。

丁等。12)结合LADRC和积分multicopter同步控制实现轨迹跟踪。在上面的控制系统,LADRC拒绝内循环障碍,有更多的优势和积分反推控制可以消除静态位置回路中的错误。同样,穆罕默德Basri et al。13)提出了一种混合动力控制器结合后退方法和自适应模糊方法实现复杂quadrotor轨迹跟踪,有效抑制时变扰动。稳定dual-loop quadrotor状态变量,一种新型控制器结合健壮的广义动态反演和适应性提出了非奇异终端滑模(14]。出于上述控制器,我们将开发一个混合dual-loop quadrotor控制器。本文的主要目的是演示和展示的跟踪性能的改善quadrotor控制混合方法。本文的主要贡献如下:(我)混合动力控制器的原理和组成进行了研究。更特别,LADRC介绍稳定位置环,和CISMC用于循环稳定的态度。(2)该控制器的仿真研究和实际应用程序的上下文中quadrotor轨迹跟踪。最好的作者的知识,没有报告LADRC-CISMC轨迹跟踪控制技术表演直到现在是可用的。(3)良好的鲁棒性是提供对各种集中干扰,包括建模错误,外部干扰和噪声的测量。

可以找到这篇文章的概述如下。quadrotor系统模型提出了部分2。在部分3和4混合动力控制器开发,以及稳定性分析。节5,提出了模拟和实验的结果。并给出了主要结论6。

2。系统描述

quadrotor飞机是由螺旋桨安装的结束X形框架如图1。每个螺旋桨提供推力 和时刻 。飞机的运动描述有两个坐标框架,即。,地球定点坐标框架()和物体固定坐标系()。这些符号 , ,和表明欧拉角(横滚、俯仰和偏航),分别。 表示螺旋桨的速度。

根据机械结构和驱动机制,控制信号的quadrotor计算如下: 在哪里之间的距离是一个螺旋桨飞机和的质量 控制信号。

quadrotor派生的刚体动力学模型,运用牛顿-欧拉方程(15]: 在哪里是飞机的质量,重力加速度, 是欧拉角矢量, 是位置向量, 转动惯量,和单位向量在物体固定坐标系,坐标系固地,分别。矩阵从地球定点坐标映射到物体固定坐标,这是由yaw-pitch-yaw欧拉角: 在哪里和简化形式的吗和 。

此外,模型(2)可以被描述成平移和旋转的子表示其线性和角度位置,分别为: 在哪里 , ,和空气阻力系数。之间的数学关系的控制输入和角速度 在哪里和分别被称为推力系数和力矩系数,然后呢是螺旋桨桨毂的中心之间的距离和quadrotor质量计数器。

手臂和时刻可以计算应用于quadrotor螺旋桨速度如下: 在哪里表示空气的密度,代表的磁盘区域螺旋桨,螺旋桨的半径。

动态模型(4时)可以简化quadrotor苍蝇盘旋或低速巡航(15]。在这种情况下, , , ,和 。与此同时,由于较小的转动惯量和对称结构quadrotor导致渺小和微不足道(16),因此,模型(4可以减少)

quadrotor的控制结构如图2。系统由两个循环,一个位置环和一个循环的态度。此外,闭环系统有四个渠道:高度通道,通道位置,态度频道,偏航通道。很明显,这个职位通道和态度通道是相互依存;即位置的输出通道的参考通道的态度。控制器设计我们的工作不需要信息的动态模型和只依赖于输入和输出数据。此外,每个状态变量(7)相关控制输入作为一个二阶导数。

3所示。位置环控制策略

位置控制回路的目的是稳定状态 并确保其跟踪零错误的方法。然而,有集总扰动位置回路可降低控制性能。LADRC集中干扰加入到系统的状态,消除扰动的线性扩张状态观测器(LESO),并使用反馈控制律,因此不需要详细和准确的数学模型。考虑一个二阶系统在它的一般形式17] 在哪里和分别是系统的输入和输出,是集总扰动,状态变量,是控制条件。

备注1(见[18])。集中的干扰另一种类型的术语吗 包括参数变化、环境扰动、和复杂的未建模特性(18]。

假设1。假设是有界的,可微。因此,一个人 , ,和他们的范围满足 和 。
重写(8), 微分方程可以通过重写它来自上面的方程如下: 与 添加一个增广状态, 。模型(9)转换成状态空间形式 在哪里

备注2。相比之下,(7),系统(9)代表一个通用的系统,因为它不仅限于integral-chained形式。
然后,我们设计以下扰动观测器,叫做LESO [19),估计包含集总干扰的状态: 在哪里 表示状态的估计 。《观察家》获得可以计算为 在哪里 表示观察者带宽。 , ,和选择的特征值在复平面。特征方程可以给出 从方程(15),计算系数

备注3。所有的特征值的在左侧半平面,LESO是一个有界输入bounded-output (BIBO)系统。必须选择一个适当的观察者获得以确保赫维茨(20.]。

备注4。假设的导数在(10)符合条件 ;的估计误差(13)将渐近方法零。
扰动观测器跟踪系统的状态以适当的观察者带宽和产量 , ,和 。
根据反馈线性化的方法,我们可以通过简单地定义抵消总扰动控制器 我们需要确定错误反馈和用(17)系统(10),有 在哪里是参考。估计误差可以忽略如果扰动观测器大约是视为一个理想的观察者。然后,之间的关系和成为一个简单的线性双积分: 在这里,集中干扰估计和消除。和控制律是 二阶植物也有传递函数如下: 在这里,收益可以计算为21] 接下来,LADRC将被证明是稳定的。
位置环的跟踪误差定义如下: 误差矩阵是通过减去(10)(9): 在哪里 显然,LESO是一个有界输入bounded-output (BIBO)稳定的系统,因为所有特征多项式的根位于左侧半平面。

定理1。LADRC设计过程(8)- (22)导致BIBO稳定的闭环系统控制律和LESO是稳定的。
回忆(11)∼(14),有 在哪里 。
重写的闭环系统,一个

上述系统可以写入一个状态方程的公式如下:

控制器是BIBO稳定的特征值(28在左侧半平面。很明显,是有界的,因为是可微的。

根据LADRC的设计理念,有四个独立的控制器在位置环,如图3。

4所示。态度回路控制器设计

态度的循环,控制目标是稳定状态 并确保其跟踪零错误的方法。CISMC来源于SMC健壮,准确、容易实现相比其他控制器(22]。积分项CISMC可以增加静态错误的准确性和瞬态响应。考虑二阶对偶积分系统: 在哪里表示系统变量,是控制输入,系统输出,是控制增益,系统功能。

设计滑模面 在哪里和跟踪误差和它的导数,和是正数,表示“有条件的积分器的输出描述如下: 在哪里双曲正切函数,可以度聊天好(23),边界和双曲正切函数的连续近似的结果。条件的CISMC通过积分器ISMC确保改善瞬态响应和恢复SMC性能没有嚷嚷起来。

自 ,积分循环(31日)将被转换成一个指数稳定系统与外部输入 。自 ,积分循环(31日)将被转换成一个误差函数:

有条件的积分滑模控制器可以介绍给提供健壮的规定: 在哪里 选择代表一个控制增益足够大来抑制uncanceled条款和选择足够小才能恢复理想SMC没有一个积分器的性能。

有条件的积分滑模控制器的稳定性分析,事实将证明如下。

用(29日),(31日)和(32)的导数滑模面,一个人 在哪里 和表示引用的信号。

考虑一个李雅普诺夫函数: 和它的一阶导数

用(34)上面的公式,一个

假设错误和它的导数有界和满足 ( );然后(37)可以写成

选择一个适当的控制增益满足条件 在哪里是一个正数。在本文中,我们选择 。

结合(38)和(39),我们可以得到 。这意味着系统的跟踪误差渐近减少使用该控制律CISMC。

备注5(见[24])。在方程(39),较小的边界可以通过选择获得较大的参数 。更大的参数较小的边界,选择吗将达到24]。
CISMC的设计理念、态度控制器可以获得。跟踪循环表示为错误的态度 条件积分滑模面跟踪错误给出了推导的使用(30.): 的一阶导数滑模面可以作为计算 控制的法律态度循环可以通过合成获得(7),(42)和(43): 使用CISMC态度循环的控制结构是描绘在图4。

5。仿真和实验结果

5.1。仿真结果

在本节中,发达与MATLAB / SIMULINK环境模拟器被用来测试提出了quadrotor系统混合控制器。quadrotor的主要参数 , , , , , , , ,和 。应该注意的是,发现的结构参数可以直接和间接测量方法(25,26),这些参数是来源于实际quadrotor。仿真的目的是找到合适的参数使用自适应控制器果蝇优化算法(AFOA) [27]。参考信号被设置为使用步骤 和 。在参数优化,循环的态度是先调因为位置回路不能独立工作。调整控制器参数的态度循环位置回路的应用。此外,一种改进的误差函数(28]介绍了作为评价指标来评估优化的结果: 在哪里表示系统状态的跟踪误差,表示沉降时间,表示过度 ,和是重量因素。

集总干扰模拟随机信号添加到输出端口的位置环。仿真时间态度回路和位置环参数调优的5 s,和采样时间为1毫秒。总结了仿真结果数据5- - - - - -8。我们观察到AFOA可以帮助LADRC-CISMC寻找合适的控制参数。更具体地说,图5显示了系统响应的态度,而静态跟踪零错误的方法。这表明LADRC-CISMC在瞬态响应提供了一个良好的跟踪性能。图7展示了系统的位置响应,其中 尽管现有的集中干扰跟踪参考好。结果表明,LADRC-CISMC能够集中干扰下的性能优越。数据6和8显示AFOA的迭代曲线。IITAE指数可以观察到,有能力进行深入的数据挖掘,而AFOA能够帮助LADRC-CISMC获得期望的跟踪性能。此外,仿真提供了一组可能的控制参数,在实验测试阶段可以手动调整。

该控制器的控制参数优化AFOA表列出1。

5.2。实验结果

在本节中,一个实验性的飞行试验进行了验证提出了控制器的性能。如图9实验平台包括一个X450 quadrotor,远程控制器,地面操作站,一个全球定位系统(GPS),一个叫做Pixhawk飞行控制器。quadrotor配备飞行控制器,包括嵌入式处理器,传感器和推进组件和一个无线数据链路连接到一个设备无线传输数据的能力。地面站项目过程飞行数据信息提取和追溯数据关于quadrotor的地位。quadrotor的实际位置是收集的GPS。与此同时,quadrotor采用20 HOBBYWING鹰电子速度控制器(ESC), SUNNYSKY a2212 - 980 kV无刷马达,2200 mAh锂电池,9450碳纤维螺旋桨。实验数据收集的频率50 Hz,转换成地面操作站。提出了混合动力控制器已经嵌入到Pixhawk硬件仿真平台的插件叫PX4蒙支持(29日]。

我们使用一个利萨曲线的形式 (30.)跟踪参考轨迹。狂风是衡量一个AR816数字风速计,和最大阵风测量实验中 。同时,提出的性能相比LADRC-CISMC PID进行了探讨。优化的PID控制参数表中列出2。数据10- - - - - -16描述的结果20秒的实验数据收集(LADRC-CISMC叫做控制器1;PID控制器2)。如图10quadrotor可以按照预定的轨迹。然而,位置由PID控制波动明显比混合控制器集总干扰的存在。它表明,PID控制方法没有扰动抑制能力。由于GPS信号的延迟,实际位置略有不同的预定的轨迹。然而,比PID控制器性能更好。数据11- - - - - -16显示的行为quadrotor的姿势,很明显减少位置和欧拉角振幅在我们提议比PID控制器。

此外,两个评价函数的最大误差和均方误差(31日,32)提出了评估的性能LADRC-CISMC控制器(1)与LADRC(控制器2),描述如下: 在哪里是引用和实验轨迹之间的差距在哪里采样时间和采样长度。计算结果列在表中3。最大误差值位置环控制器1的是67.68%,87.56%,和22.17%低于控制器2,分别。控制器1的均方误差的位置回路是55.67%,87.56%,和16.81%低于控制器2,分别。它表明该控制器比LADRC具有更高的跟踪精度。

从上面的比较可以得出实验结果,LADRC-CISMC可以实现更高的性能比PID轨迹跟踪。此外,提出了混合动力控制器展品更高拒绝集中干扰的能力。

6。结论

轨迹跟踪控制问题的表演受到集中干扰调查在本文中。提出了一种新颖的混合控制器dual-loop系统。这个设计的基础上,提出了一种鲁棒控制器命名LADRC位置环,和有条件的积分滑模控制器是专为循环的态度。提出的控制器提供高精度和快速收敛速度quadrotor以来提出的控制策略是集中干扰。此外,李雅普诺夫理论用于分析闭环系统的稳定性。仿真和实验结果证实的有效性和鲁棒性提出LADRC-CISMC混合控制器。我们未来的工作将集中在quadrotor容错控制。

符号

:	螺旋桨推力
:	推力系数
:	螺旋桨的时刻
:	力矩系数
:	螺旋桨的速度
:	空气密度
:	控制转矩
:	螺旋桨的半径
:	欧拉角
:	飞机的质量
:	位置
:	重力加速度
:	转动惯量
:	磁盘的螺旋桨
, , :	空气阻力系数
:	螺旋桨桨毂的中心之间的距离
:	观察者的带宽
和 :	正数
:	控制带宽
:	有条件的积分器
:	控制增益
:	参数
:	正数
:	观察者获得
:	错误的反馈
:	沉淀时间
:	过度
:	体重的因素。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。