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小型无人直升机飞行动力学、控制及试验研究

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第一章 绪论

1.1研究背景与意义

1.2国内外研究现状

1.3关键技术问题

1.4本文的研究内容

1.5本文的主要创新点

第二章 小型无人直升机的飞行动力学建模

2.1引言

2.2小型无人直升机实验系统介绍

2.3坐标系统

2.4无人直升机飞行动力学模型结构介绍

2.5小型无人直升机模型的线性化

2.6本章小结

第三章 小型无人直升机的系统辨识

3.1引言

3.2人工蜂群算法概述

3.3算法的改进策略

3.4标准测试函数

3.5算法的时间复杂度分析

3.6基于IABC算法的无人直升机系统辨识

3.7 Trex-600系统辨识实验系统

3.8飞行实验数据采集及预处理

3.9辨识结果与分析

3.10本章小结

第四章 小型无人直升机的风洞试验

4.1引言

4.2风洞试验设备的介绍

4.3实验目的

4.4实验过程

4.5数据处理方法

4.6数据修正方法

4.7实验数据分析

4.8本章小结

第五章 无人直升机的H∞静态输出反馈控制

5.1引言

5.2系统的H∞性能

5.3 H∞静态输出反馈控制的概述

5.4 H∞静态输出反馈求解算法

5.5无人直升机抗风扰悬停控制系统的设计

5.6本章小结

第六章 基于线性自抗扰控制器的无人直升机轨迹跟踪控制

6.1引言

6.2自抗扰控制器的原理

6.3线性自抗扰控制器的原理

6.4线性自抗扰控制的稳定性

6.5无人直升机轨迹跟踪控制器设计

6.6线性自抗扰控制器的参数整定

6.7轨迹跟踪仿真实例

6.8本章小结

第七章 无人直升机的航迹规划

7.1引言

7.2航迹规划建模

7.3航迹规划算法描述

7.4无人机的二维航迹规划

7.5无人机的三维航迹规划

7.6本章小结

第八章 总结与展望

8.1工作总结

8.2研究展望

参考文献

致谢

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摘要

小型无人直升机因其可以垂直起降、定点悬停、低速飞行、前飞、后飞等特殊飞行的突出特点,以及具有重量轻、成本低、尺寸小的优势,在民用与军事领域得到了普遍的应用。然而,小型无人直升机是一个具有强耦合、欠驱动、多变量、时变、开环不稳定特性的高阶非线性控制系统,对其自主飞行的研究充满了巨大的挑战。因此,本文以小型无人直升机为研究对象,针对其动力学建模、飞行控制技术及航迹规划算法展开了研究,目标是为了创建一个既能充分发挥其性能又能保证飞行安全的控制系统,为未来的智能空中机器人设计打下了基础。
  论文首先系统性地推导了小型无人直升机的非线性飞行动力学模型并给出了模型线性化的处理方法。在建模过程中,利用Newton-Euler方程列出了机体的刚体运动学与动力学方程;根据经典动量理论推导出了简化的主旋翼动力学模型及其挥舞运动方程;考虑到偏航角速度反馈控制系统,建立了简化的偏航动力学模型。整个动力学模型中还涉及了机身阻力、垂尾与平尾的力和力矩。
  针对小型无人直升机在悬停处线性模型的系统辨识问题,提出了一种结合预测误差法和改进人工蜂群算法(PEM-IABC)的混合辨识算法。首先,该算法将系统辨识问题转化为目标函数优化问题,用PEM算法确定搜索空间参数的上下限。然后,在雇佣蜂搜索阶段,利用自适应搜索策略来加快算法的收敛速度;在跟随蜂搜索阶段,引入一种新颖的概率选择形式来确保蜜蜂种群的多样性;在侦察蜂搜索阶段,采用Logistic混沌算子来提高算法的全局搜索性能。根据机载电子设备采集到的飞行数据,用PEM-IABC算法对模型中的未知参数进行了辨识。最后,对辨识得到的模型进行了分析与验证,结果表明本文所提算法能有效估计出无人直升机动力学模型中的未知参数。进一步地,利用风洞试验对模型中的主旋翼挥舞运动时间常数进行了修正。
  在获得无人直升机线性模型的基础上,提出了一种基于H?静态输出反馈控制算法来实现直升机的抗风扰悬停控制器的设计。首先,用H?理论给出了线性时不变系统的静态输出反馈控制技术。然后,采用一种高效数值解法来求解H?静态输出反馈控制的增益。最后,根据此控制算法设计了无人直升机姿态与位置回路的控制器,并通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性。
  基于无人直升机非线性动力学模型的动态不确定性与外部扰动的不确定性,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)的多回路轨迹跟踪控制算法。首先,根据动力学方程的阶次设计了一阶、二阶和三阶LADRC控制器,并构建了无人直升机的轨迹踪系统,将整个系统分为姿态、速度和位置三个控制回路。然后,利用萤火虫算法(GSO)的寻优优势对LADRC控制器进行了参数整定。最后,在测量噪声与阵风干扰的总扰动下,通过带爬升率的“8”字形轨迹跟踪仿真对本文设计的轨迹跟踪控制器的性能进行了检验。结果表明,与ADCRC控制器相比,LADRC控制器具有较高的控制精度与鲁棒性,能有效抑制系统扰动。
  为解决无人直升机在复杂多变环境下的飞行问题,提出了一种基于云模型人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。在飞行区域已知的情况下,首先构建二维与三维规划空间模型,并给出相应的航迹代价模型。然后,将航迹规划问题转换成多维函数优化问题,利用ABC算法优越的寻优能力来搜索无人机的最优航线。同时,引入一维正态云模型算子来提高跟随蜂搜索阶段的求解精度与收敛速度。最后,通过一系列的仿真验证了该算法的可行性与有效性。

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