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基于PID和LESO的無人機控制

2018-07-24 00:42:08
導航定位與授時 2018年4期
關鍵詞:方法系統(tǒng)設計

田 磊

(1.北京航空航天大學 自動化科學與電氣工程學院,北京100191;2.北京航空航天大學 飛行器控制一體化技術國防科技重點實驗室,北京100191)

0 引言

近年來,四旋翼無人機因體積小、質量小、易于操作等優(yōu)點被應用于許多領域。視頻拍攝、噴灑農(nóng)藥、消防滅火等都有無人機的身影,部分物流公司還提出無人機投放快遞的構想,而對無人機控制方法的研究也一度成為控制領域的熱點。

傳統(tǒng)的PID控制方法設計簡單,有一定的抗干擾能力,但當干擾較大時,實際值與期望值往往偏差較大,魯棒性較差?;ぷ兘Y構控制[1]具有很強的魯棒性,能夠克服系統(tǒng)的不確定性,對非線性系統(tǒng)具有很好的控制效果,但它的致命缺點是抖振現(xiàn)象,有時候會引起系統(tǒng)不穩(wěn)定,甚至控制系統(tǒng)不可用。自適應控制[2]能夠跟蹤系統(tǒng)特性,感知系統(tǒng)變化,并實時修正控制參數(shù),但其設計復雜,不易于實現(xiàn)。韓京清老師提出的自抗擾控制(ADRC)[3]既有PID的優(yōu)點又結合了現(xiàn)代控制理論狀態(tài)觀測的優(yōu)點。ADRC理論的核心是擴張狀態(tài)觀測器(ESO),可以估計系統(tǒng)所受到的擾動,并在控制器中進行補償。而將非線性ADRC簡化為線性,使ADRC的調(diào)整參數(shù)減少到3個,促進了ADRC 在工程上迅速推廣和應用。

本文提出了一種基于PID和線性擴張狀態(tài)觀測器(LESO)的控制方法,將其應用到四旋翼無人機飛行控制中,并與傳統(tǒng)PID控制方法進行對比,驗證了自抗擾控制(ADRC)在無人機控制中有著抗干擾能力強、易于實現(xiàn)的優(yōu)點。

1 四旋翼無人機的建模

如圖1所示,四旋翼無人機通過4個電機帶動4個旋翼提供升力,同時1、3和2、4這2對旋翼旋轉的方向相反以平衡扭矩[4]。

(1)

上述表達式明確了坐標系之間的轉換關系,根據(jù)牛頓—歐拉方程,可以得到四旋翼無人機的動力學模型。

(2)

(3)

其中,F(xiàn)為機身所受的外力總和,m為機身質量,V為無人機在導航坐標系中的移動速度,記作[vxvyvz]T,M為機身所受到的力矩總和,Ω為機體坐標系下機體三軸角速度,記作[pqr]T,I為機身轉動慣量矩陣,由于四旋翼無人機的對稱布局特點可將其近似為一對角矩陣,記為I=diag[IxxIyyIzz]T。

若只考慮無人機自身的重力和旋翼產(chǎn)生的升力和扭矩,則

(4)

(5)

由文獻[5]可知,四旋翼無人機的升力和扭矩與旋翼轉速的平方成正比,即滿足如下關系式:

(6)

其中,i∈{1,2,3,4},分別代表編號1、2、3、4的4個旋翼,b為升力系數(shù),d為扭矩系數(shù)。由此可知,四旋翼無人機的升力和扭矩可由控制旋翼的轉速進行調(diào)節(jié)。因此系統(tǒng)的控制輸入可定義為

(7)

由式(4)、式(5)可得

(8)

(9)

為了簡化模型,將無人機在空間中的運動視為剛體運動,其在導航坐標系下的位置P定義為(x,y,z),則無人機平動時的運動學方程為

(10)

而歐拉角Φ={φθψ}T與機體坐標系下機體三軸角速度Ω=[pqr]T之間的關系滿足

(11)

將式(8)、式(10)代入式(2),將式(9)、式(11)代入式(3)可得:

(12)

(13)

通過簡化模型可得,高度z和歐拉角Φ={φθψ}T的控制實現(xiàn)了解耦,進而可以簡化控制設計,在接下來的控制器設計中將以橫滾角φ為例加以說明研究。

2 控制器的設計與仿真

若以橫滾角φ為例,對于給定初始值φ0和擾動N,采用傳統(tǒng)PID設計,系統(tǒng)結構圖如圖2所示。

其中,PID部分的數(shù)學模型[10]為

(14)

因為無人機的控制是通過調(diào)整旋翼轉速實現(xiàn)的,所以控制改變的是角加速度,因此采用PD模型可以保證系統(tǒng)無靜差,也不會出現(xiàn)積分環(huán)節(jié)I所帶來的延時影響,將上述PID模型簡化為PD模型,能夠很好地滿足控制要求?,F(xiàn)采用在上述PID控制器的基礎上增加LESO的設計方法[11-15],可得系統(tǒng)結構圖如圖3所示。

其中,LESO部分的數(shù)學模型[16]為

(15)

A、B、C與被控對象中的取值相同,H為需要設計的觀測器增益矩陣,參數(shù)化處理后,觀測器的增益矩陣為

其中,ω0為觀測器帶寬。因此觀測器的特征方程為

|sI-A+HC|=(s+ω0)3

(16)

可得特征方程的極點都配置在s=-ω0處,進而使LESO的設計變得簡單。

取給定值φ0為如圖4所示的正弦信號。

擾動N為如圖5所示的平穩(wěn)信號。

進而可得傳統(tǒng)PID方法的仿真結果如圖6所示,加入LESO的仿真結果如圖7所示,其中實線代表橫滾角給定值,虛線代表橫滾角實際值。

由圖6和圖7可以明顯看出,加入LESO后無人機橫滾角曲線的跟隨效果較好。由圖8可知,傳統(tǒng)PID方法的誤差值一直在10°以內(nèi)并隨干擾上下波動。而由圖9可知,加入LESO后的誤差值可以縮小到2°以內(nèi),最終穩(wěn)定到0.5°以內(nèi)。綜上所述,加入LESO的控制器使得無人機在飛行過程中抗干擾效果更好。

3 實際無人機飛行數(shù)據(jù)對比

上述仿真結果顯示,加入LESO的抗干擾效果非常理想,進而在實際飛行中進行驗證。分別收集采用PID控制方法和采用PID和LESO組合控制方法的無人機飛行數(shù)據(jù),如圖10、圖11所示,其中實線代表橫滾角給定值,虛線代表橫滾角實際值。計算擾動后橫滾角的誤差值,如圖12、圖13所示。由圖12可知,傳統(tǒng)PID方法的誤差值一直在10°左右;而由圖13可知,加入LESO后的誤差值可以縮小到2°以內(nèi),實際飛行與仿真得到的結論基本一致。綜上所述,自抗擾控制(ADRC)用于無人機控制產(chǎn)生了非常良好的干擾抑制效果。

4 結論

本文基于傳統(tǒng)PID控制方法,加入線性擴張狀態(tài)觀測器(LESO),提出一種干擾抑制的改進方法,并將其應用在無人機飛行控制中。通過仿真和實際飛行驗證,證明了該方法具有良好的干擾抑制特性,設計相對簡單,效果理想,是一種可行并實用的控制方法。

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