四旋翼飞行器有效载荷添加降应用的鲁棒自适应控制设计外文翻译资料

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文 目 Robust Adaptive Control Design for

Quadcopter Payload Add and Drop Applications

翻 目 四旋翼飞行器有效载荷加降应用的

鲁棒自适应控制设计

四旋翼飞行器有效载荷添加降应用的鲁棒自适应控制设计

Bara J. Emran, Jorge Dias, Lakmal Seneviratne, Guowei Cai

Robotics Institute, Khalifa University, Abu Dhabi, United Arab Emirates.

1. mail:bara.emran,jorge.dias,lakmal.seneviratne, guowei.cai@kustar.ac.ae

摘要：在不同的四轴飞行器应用中，负载增加或下降通常发生。一般来说，机载自动驾驶仪或稳定器的控制参数是针对特定条件进行调整的，比如没有有效载荷或恒定载荷。因此，这样的质量变化可能会显著地破坏自动控制性能。在我们的工作中，提出了一种强大的自适应控制方法来解决这个具有挑战性的问题，旨在实现对四旋翼飞行器和高度控制的一致性能, 提高系统对信号噪声的鲁棒性。使用我们的定制构建四轴飞行器平台作为案例研究，在质量估计方面，基于一系列仿真的位置跟踪与速度跟踪，我们证明了所提出的控制器的有效性。

它在基准PID控制方面的优势也通过跟踪性能比较得到了强调。

关键词：自适应控制，四旋翼无人机，负载添加或删除，稳健性增强

1、介绍

在过去十年中, 微型四轴飞行器在世界范围内得到广泛关注。与固定翼和单旋翼飞机相比，四轴飞行器有很好的设计，比如简单的构造，低成本，设计简单，以及更好的敏捷性和可操作性。照此，在航空摄影等实际应用中, 它们变得越来越占优势。此外，四轴飞行器是学术界的一个常见研究平台：他们被许多大学所采用，在动力学建模等许多关键领域都取得了成就（见例[7,11]），控制系统设计（见例[8]），任务规划（见例[9]），和多主体的协调（见例[10,14]）。

尽管如此受欢迎，四轴飞行器的增长速度：它的利用率最近扩展到了各种关键应用，包括负载运输，治疗和监测。在这些，有效载荷-传输是一个特别有希望的话题，一些针对其性能提升的结果在文献中已经被证明了。例如，[16] 研究了稳定问题, 并确定了四旋翼平台的稳定性约束。在13篇文章中，作者提出了一个完整的架构，使用多个单旋翼飞行器来协调完成负载运输和交付。[19]特别关注有效载荷下降问题：提出两个控制器并进行实验比较。与我们的调查有关，尽管该领域的研究已经启动，但仍有改进的需要。性能一致性是使用飞机运输的最重要的问题之一，这激励我们去完成本文所记录的工作。

在哈利法大学机器人研究所（KURI），一个微型的四旋翼无人机，如图1，是为各种研究活动而开发的。

图1 定制的四旋翼飞行器无人机平台

它是基于一个无线电控制的四轴飞行器，并配备了一个开源的自动驾驶系统，命名为PixHawk，以实现自治。没有有效载荷的自定义四轴飞行器有2.25千克，根据实验，它的最大起飞重量可以达到4.7千克。重量变化的范围相当广泛，使得四轴飞行器的控制和性能成为一个具有挑战性的话题。由于上板控制法通常是参数固定的，并且没有显著的重量变化，所以当整体重量发生变化时，它通常无法保持预期的性能。解决这类问题的一种合适的技术是自适应控制，主要是因为它有能力跟踪期望的输出信号，并有参数的不确定性。在自适应控制中，如果已知植物参数，控制器使植物输出与参考模型相匹配。但是，如果它们不为人所知，那么自适应律调整控制器参数以实现可接受的收敛到期望的输出跟踪。重要的是要提到，参数与精确值的收敛取决于输入信号的丰富性。也就是说，自适应控制只保证对参考模型的跟踪，而不是对植物参数的估计。本文提出了一种改进板载 z 轴 PI 控制的模型参考自适应控制方法, 使其在负载增加或下降前后能达到一致的性能。指出与参数不确定性有关的一个关键问题是测量噪声，主要是由测量噪声引起的。因此，在过去的十年中，人们对提高无人机应用的适应性控制的健壮性有强烈的兴趣，并且已经开发和实现了各种技术。

例如, [15] 的作者开发了一种鲁棒自适应技术来控制未知质量负载的无人机。在[3、5、17]中记录的其他作品中，为四轴飞行器自动控制开发了一种基于李雅普诺夫的强大自适应控制。

此外, 在 [4] 中, 开发并证明了一种新的自适应控制技术, 旨在提高参数估计的精度。此外，利用基于李雅普诺夫的鲁棒自适应控制来估计空气动力学的影响，在[1]中得到了证明。由于具有如此重要的重要性, 我们在工作中也认真地进行了对自适应控制的鲁棒性的增强。

本文的其余内容如下：在第二部分中，导出了一种由机载稳定器部分稳定的四轴飞行器飞行动力学模型。第三节详细介绍了完整的控制律设计过程，在此基础上，提出了一种新的自适应控制技术，并强调了鲁棒性增强。第四部分通过对一系列代表性场景的模拟, 对所提出的控制方法进行验证。最后, 在第五部分得出结论。

2、四旋翼飞行器动态模型

四轴飞行器飞行动力学模型通常是基于6 DOF（即6自由度的牛顿-欧拉方程）。影响模型复杂性和保真度的一个基本问题是由转子产生的空气动力和力矩的表达式。此外，机载稳定器，无论是单独的功能模块，还是机载自动驾驶系统的一部分，通常被用来抑制敏感的耦合机身反应。在本节中，首先介绍了包含所有这些关键动态模式的第一原则模型。其次, 对模型进行了线性化, 推导了后续控制律设计中的胀态动力学。

2.1第一原理动态模型

四轴飞行器模型包括（1）运动学和刚体动力学，（2）机载稳定动力学。前者是由

（1）

m为四旋翼飞行器质量，为欧拉角矢量，和分别为体轴速度和角速度，为变换矩阵，为重力，为惯性矩阵，和为由转子产生的空气动力和力矩。为了确定最后两项，我们首先定义转子的力和转矩为

（2）

为空气密度，为转子直径，和分别为无量纲推力和功率系数,参考风洞实验数据库[23],为电动机转速

（3）

为旋转速度变化与操纵杆输入偏转的比例比，为控制信号，为在悬停时的旋转速度。

转子振动是四轴飞行器x/y轴的气动力和力矩的关键，因此也包含在我们的模型中。[2]中提出的一种简单的准稳态表达式用于表示转子摆动角和，空气动力和转子的力矩如下

（4）

联合动力和力矩如下

（5）

是关于四选一飞行器的CG转子的位置矢量。

对于机载稳定器，它主要作用于姿态和起伏动力学。PID控制一般用于稳定滚动和俯仰角的角度和角速度，而PI控制则用于稳定垂直速度（即摆动动力学）和偏航率。这四个控制通道中每一个控制通道产生的稳定器动力学都可以是一种形式的表达，如下所列

（6）

中间状态表示期望的驱动命令之间的差异的集成与相关的飞行状态 是卷/俯仰角速率和消失在隆起和偏航率稳定，是相关的PID增益，是等效的副翼/升降机/胀/舵命令, 进一步分配给马达使用以下转换。

（7）

2.2 四旋翼飞行器的升降动力学模型

四旋翼飞行器的第一原理模型是通过将上述结构与物理参数相结合而完全确定的。后者是通过一系列的测量和测试获得的，在CAD的帮助下（为惯性矩）， 风洞数据库（为和）,和系统识别 (用于封闭源板载稳定器)。感兴趣的读者可以参考[6]以获得验证的具体参数。对于控制律的设计，诸如此类一个模型需要在指定的条件下被线性化（在我们的工作中停留），可以用它来表示

（8）

X和u的形成如下：

（9）

（10）

值得注意的是，由于船上的稳定装置的存在，四种主要的动力学模式（即：纵向的，拉的，拉的，和偏航的，都是很好的解耦的。因此，可以明确地表达出隆起的动态

（11）

用集总参数（由于存在稳定化的存在），其等效的传递函数格式，如下所示，最终用于自适应控制律设计。

（12）

是相关的集总参数，m是四旋翼飞行器的质量。

3、鲁棒自适应控制方案

最近在适应性控制方面的研究成果，在[12、20、21、22]中有很好的记录，为我们的工作打下了坚实的基础。在我们的工作中，我们采用了[21]的适应性控制方案。图2显示了它的所有框架。更具体地说，我们开发了一个模型参考自适应控制律来处理四旋翼飞行器在有效载荷增加或下降中的质量差异。其次，通过对参数漂移的重新调整，增强了自适应律的鲁棒性。最后，通过适当调整升速的自适应控制律，将一个简单的比例控制应用于高空稳定回路，以达到预期的跟踪效果。值得注意的是，在本节的其余部分中，另一个解耦的动态模式（即无论在上升通道中发生了什么变化，都假定滚动、俯仰和偏航运动都是稳定的。

图2 提出的自适应控制方案的框图

3.1模型参考自适应控制律

当负载增加或下降时，四旋翼飞行器动力学的参数会受到不可忽略的变化。参照图 2, 在这种情况下, 检索所需性能的直观方法是相应地调整PI控制器。然而，这种调优通常是时间上的，非系统的，甚至可能无法接近于封闭的机载稳定器。因此，我们在这里提出了一种适应性控制律，特别适合于在线处理参数变化，并强制整个系统遵循期望的性能。

我们的控制律设计从在状态空间形式中使用下面的参考模型开始定义所需的轨迹

（13）

表示所需的系统性能，表示速度输入命令。速度跟踪误差可以由以下定义

（14）

使用表示改变后的四轴飞行器质量的估计，我们提出了以下自适应控制律

（15）

为了计算的导数, 上述自适应控制律首先被替代为，[12]. 其收益率

（16）

接下来，从.（16）中减去.（13），我们有

（17）

有

（18）

为了证明自适应控制律是渐近稳定的，我们定义了下面的李雅普诺夫函数

其中，都是正的确定常数。然后将此李雅普诺夫函数的导数计算为