针对四旋翼无人机吊挂系统的负载摆动抑制和轨迹跟踪问题,提出一种线性自抗扰控制器(Liner Active Disturbance Rejection Controller,LADRC)的轨迹跟踪控制方法。首先,考虑到四旋翼吊挂负载耦合飞行的未知外界扰动与模型的动态不确定性...针对四旋翼无人机吊挂系统的负载摆动抑制和轨迹跟踪问题,提出一种线性自抗扰控制器(Liner Active Disturbance Rejection Controller,LADRC)的轨迹跟踪控制方法。首先,考虑到四旋翼吊挂负载耦合飞行的未知外界扰动与模型的动态不确定性,为飞行器的姿态、位置设计线性自抗扰控制器,通过扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)观测负载摆动和环境干扰对机体的扰动,并对控制量进行相应补偿,来抑制外界和负载摆动给机体带来的干扰,保证无人机飞行过程中的稳定性。其次,针对四旋翼无人机吊挂系统在飞行过程中负载摆角过大的问题,设计加速度规划摆角抑制算法,通过摆角的实时反馈对四旋翼无人机的位置轨迹输入进行路径规划,实现飞行过程中负载摆动的抑制。最后,通过仿真结果证明该控制方法对飞行器的位置及姿态控制效果较好,同时验证了所提的轨迹规划方法能够有效抑制吊挂物的摆动,且对干扰的鲁棒性较强。展开更多
针对四旋翼无人机吊挂负载系统传统建模方法(牛顿-欧拉/拉格朗日)建模步骤繁琐、计算效率低以及负载摆动稳定时间过长的问题。首先,提出一种基于Kane法建立四旋翼吊挂系统动力学模型的方法。该方法无需分析牛顿-欧拉法中的理想约束反力...针对四旋翼无人机吊挂负载系统传统建模方法(牛顿-欧拉/拉格朗日)建模步骤繁琐、计算效率低以及负载摆动稳定时间过长的问题。首先,提出一种基于Kane法建立四旋翼吊挂系统动力学模型的方法。该方法无需分析牛顿-欧拉法中的理想约束反力,也不必计算拉格朗日法中的动力学函数及其导数。在此基础上,设计一种基于自适应矩估计-神经网络-PID(Adaptive Moment Estimation-Neural Network-PID,Adam-NN-PID)的抗摆控制器,并搭配一种摆角-位移控制策略,以实现负载快速稳定;最后,在仿真环节中,对系统加入多种风扰,以研究抗摆控制器的动态控制效果。仿真结果表明:相较于传统PID和BPNN-PID摆角控制器,基于Adam-NN-PID设计的抗摆控制器,能更快速的使负载稳定,并且负载摆动幅度更小。展开更多
文摘针对四旋翼无人机吊挂系统的负载摆动抑制和轨迹跟踪问题,提出一种线性自抗扰控制器(Liner Active Disturbance Rejection Controller,LADRC)的轨迹跟踪控制方法。首先,考虑到四旋翼吊挂负载耦合飞行的未知外界扰动与模型的动态不确定性,为飞行器的姿态、位置设计线性自抗扰控制器,通过扩张状态观测器(Extended State Observer,ESO)观测负载摆动和环境干扰对机体的扰动,并对控制量进行相应补偿,来抑制外界和负载摆动给机体带来的干扰,保证无人机飞行过程中的稳定性。其次,针对四旋翼无人机吊挂系统在飞行过程中负载摆角过大的问题,设计加速度规划摆角抑制算法,通过摆角的实时反馈对四旋翼无人机的位置轨迹输入进行路径规划,实现飞行过程中负载摆动的抑制。最后,通过仿真结果证明该控制方法对飞行器的位置及姿态控制效果较好,同时验证了所提的轨迹规划方法能够有效抑制吊挂物的摆动,且对干扰的鲁棒性较强。
文摘针对四旋翼无人机吊挂负载系统传统建模方法(牛顿-欧拉/拉格朗日)建模步骤繁琐、计算效率低以及负载摆动稳定时间过长的问题。首先,提出一种基于Kane法建立四旋翼吊挂系统动力学模型的方法。该方法无需分析牛顿-欧拉法中的理想约束反力,也不必计算拉格朗日法中的动力学函数及其导数。在此基础上,设计一种基于自适应矩估计-神经网络-PID(Adaptive Moment Estimation-Neural Network-PID,Adam-NN-PID)的抗摆控制器,并搭配一种摆角-位移控制策略,以实现负载快速稳定;最后,在仿真环节中,对系统加入多种风扰,以研究抗摆控制器的动态控制效果。仿真结果表明:相较于传统PID和BPNN-PID摆角控制器,基于Adam-NN-PID设计的抗摆控制器,能更快速的使负载稳定,并且负载摆动幅度更小。
