基于神经网络的飞行器电机同步控制研究与实现

摘要

四旋翼飞行器作为一种新式的无人机，能够垂直进行起落，且具备简单灵活、能够进行悬停、设计简便等多方面的特点，尤其能够用于对复杂地形条件进行巡航勘测、高空录像等工作，兼具良好的民用性与军用性。它是通过调整四个旋翼旋转的速度来对飞行过程进行操作的，它的操作系统拥有四种控制形式，但有较高的自由度，因此，该操作系统是一种变量多、非线性、灵活变化的欠驱动系统。为了更深入的分析与控制，论文自行研制出一种四旋翼飞行器，并以此为基础进行动力学分析，采用四元数解答分析方法构造出新型互补滤波器，首次将动力学软件Adams与操作模拟软件Matlab/Simulink联合起来构建出一种仿真平台，对两种类型的PID控制器进行设计分析，使PID参数调整更容易实现，最终使飞行器达到能够进行悬停与自由飞行的目的。
　　首先，论文综合论述了国内外有关四旋翼飞行器的技术实践与理论研究;根据国内外研究现状和飞行器控制系统以及神经网落的特点，发现神经网络应用在飞控上具有很大优越性;接着对四旋翼飞行器的工作原理，飞行姿态进行分析，建立动力学模型;简单介绍四旋翼飞行器姿态解算的三种方法，并详细阐述四元数姿态解算法。
　　其次，设计经典PID控制器和基于神经网络的PID控制器;利用Adams与Matlab建立虚拟飞行平台和自己动手制作实际的飞行器;设计姿态解算系统，利用基于四元数的姿态解算法和传感器准确求出飞行器当前的飞行姿态。
　　最后，将动力学软件Adams与操作模拟软件Matlab/Simu link联合起来构建出一种仿真平台，对所设计的经典PID控制器和基于神经网络的PID控制器进行仿真，通过对仿真结果的分析可知基于神经网络的PID控制器是有明显优势的;通过实际飞行测试，对测试结果进行分析，验证了算法的有效性。

目录

摘要

第1章 绪论

1．1 课题来源及其背景

1．2 飞行器控制系统国内外研究现状

1．2．1 飞行器控制算法研究现状

1．2．2 神经网络在控制领域发展现状

1．3 神经网络应用于飞行器同步控制的优越性

1．4 本论文的主要研究内容

第2章 四旋翼飞行器电机同步技术研究

2．1 四旋翼飞行器同步控制参数

2．1．1 飞行器结构

2．1．2 飞行器工作原理

2．2 四旋翼飞行器飞行姿态分析

2．2．1 坐标系定义

2．2．2 姿态角定义

2．2．3 坐标转换矩阵

2．2．4 动力学方程的建立

2．3 飞行器姿态解算算法

2．3．1 姿态解算常用算法

2．3．2 基于四元数的姿态解算算法流程

2．4 本章小结

第3章 四旋翼飞行器的设计与实现

3．1 ADAMS虚拟四旋翼飞行器的设计与实现

3．1．1 ADAMS动力学设计软件

3．1．2 飞行器机械结构系统的建立

3．1．3 综合仿真系统的建立

3．2 真实飞行器的设计与实现

3．2．1 电机选型

3．2．2 螺旋桨选型

3．2．3 电调的选型

3．2．4 处理器的选型

3．3 本章小结

第4章 四旋翼飞行器同步控制算法的设计与实现

4．1．同步控制器的设计

4．1．1 经典PID控制器设计

4．1．2 基于神经网络的PID控制器设计

4．2 飞行器电机同步控制算法实现

4．2．1 经典PID控制算法实现

4．2．2 基于神经网络的PID控制算法实现

4．3 本章小结

第5章 四旋翼飞行器姿态解算系统设计与实现

5．1 传感器数据采集

5．1．1 传感器选型与电路设计

5．1．2 数据采集

5．2 处理器对数据的处理

5．2．1 传感器数据融合

5．2．2 互补滤波器

5．3 实现对电机的同步控制

5．3．1 无刷直流电机驱动电路设计

5．3．2 无刷直流电机控制程序设计

5．4 本章小结

第6章 测试与总结

6．1 系统测试

6．1．1 姿态控制回路的稳定性测试及控制参数确定

6．1．2 悬停控制测试及参数确定

6．1．3 实际飞行测试

6．2 总结

参考文献

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