三倾转旋翼无人机直升机模式建模与控制研究

针对一种新型三旋翼构型的倾转旋翼无人机的直升机模式控制问题进行研究,采用牛顿欧拉法对这种新型三旋翼构型的倾转旋翼无人机直升机模式进行了详细的动力学建模分析,建立了该无人机悬停模式6自由度非线性模型;在对该模型进行线性化的基础上,设计了这种三倾转旋翼无人机直升机模式下的高度、俯仰通道、滚转通道以及偏航通道的PID控制器,并在Matlab/Simlink环境下建立其仿真模型,对所设计的控制算法进行验证;实验结果表明,所设计的控制器能够满足系统的控制性能要求。     

低成本无人机姿态解算研究

针对小型四旋翼无人机姿态解算数据精度低、缺少余度控制、易发散等问题,提出一种基于GPS、三轴陀螺仪加速度计、三轴磁力计的随机加权自适应滤波算法估计无人机姿态。建立四旋翼无人机姿态旋转矩阵,搭建加速度计和磁力计获取无人机姿态信息的模型,以及采用四元数解算法的陀螺仪定姿解算模型。采用随机加权自适应估计法,依据多元函数求极值定理,在保证总体均方差最小的情况下导出最优随机加权因子,进而解算出姿态角信息,提高四旋翼无人机姿态解算滤波精度与稳定性。仿真与试验结果表明：随机加权自适应滤波与平均值滤波算法相比解算精度更高,输出结果更平稳,且无人机各项预期功能均能正常实现,能够满足四旋翼无人机自主飞行的需要。     

倾转定翼无人机姿态控制系统设计

所研究对象为四旋翼倾转定翼无人机（Quad Tilt Wing-Unmanned Aerial Vehicle, QTW-UAV）,首先对QTW-UAV的直升机模式进行动力学特性分析,建立其滚转运动数学模型,然后设计了基于模型参考的PID自适应控制器,在传统PID控制方法的基础上融合自适应控制算法,给出PID参数自整定率,实现了QTW-UAV姿态角的自适应控制。仿真结果表明,设计的控制器具有良好的稳态和跟踪性能,实现了QTW-UAV姿态稳定控制。     

基于遗传算法的四旋翼无人机系统参数辨识

建立准确地系统模型是实现四旋翼无人机的自动飞行控制的基础,为此提出了一种遗传算法,并将其应用于四旋翼无人机系统参数辨识当中。首先,根据四旋翼受力分析建立了小角度下的线性系统模型;然后,将遗传算法应用于线性模型未知参数的辨识中;最后,分别对比了滚转、俯仰和偏航方向的加速度值与实际测量值。实验结果表明在悬停状态或小角度飞行状态下,该辨识方法能够建立比较精确的系统模型。     

改进SIFT融合五官特征的旋转人脸检测算法

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法。该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了Kp、Ki、Kd的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小。通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验。结果表明：所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

基于改进单神经元的四旋翼PID控制器设计

针对传统PID控制算法对四旋翼飞行器的姿态角进行控制时,其控制参数很难随着环境的变化进行自整定,进而影响四旋翼飞行器的稳定性的问题,提出了一种改进的PID控制算法;该算法通过改进单神经元中的K值公式提高了K_p、K_i、K_d的学习速率,从而提高了系统的响应速度;通过增加超调惩罚措施,通过适当的放大或缩小超调,可以使系统超调达到最小;通过与增量型PID、标准二次型单神经元PID算法进行比较,并且进行仿真实验;结果表明:所提方法具有参数自整定能力强且快速响应、鲁棒性强及稳定性好。     

基于自适应单神经元PID的四旋翼飞行控制研究

针对传统增量式PID控制算法在四旋翼飞行器的姿态控制中自整定参数不足的缺点,提出了一种改进的自适应单神经元PID控制算法,该算法在单神经元加权系数调整的基础上引入PSD自适应控制方法,增加了对比例系数的自适应调整;通过建立四旋翼飞行器的动力学模型和飞行试验平台对该改进算法进行仿真验证;仿真结果表明,采用自适应单神经元PID算法的控制器结构简单且响应速度快,精度高,具有更高的鲁棒性和自适应能力,能有效的实现四旋翼飞行器姿态的稳定控制。     

基于准直光束的高精度滚转角测量方法研究

对于滚转角测量精度低并且难于测量的问题,提出了一种基于准直光束光斑位置变化的高精度滚转角测量方法。当被测物转动时,CCD上2光斑位置随之改变,2个光斑中心连线斜率亦改变。斜率变化由被测物俯仰、偏摆、滚转运动引起。在测量系统中基于自准直原理测量偏摆角和俯仰角,运用相关的算法,消除由偏摆和俯仰运动引起的滚转角误差,从而实现滚转角的精确测量。同时运用Zemax建立系统仿真模型,进行了滚转角的仿真实验测量。将仿真实验结果输入到滚转角解算模型中解算,结果表明:在0～1 800范围内滚转角的解算值与Zemax的设定值完全一致,由此验证了测量方法的可行性及正确性。     

四旋翼无人飞行器实验平台设计及姿态控制研究

为了实现四旋翼无人飞行器姿态的稳定控制并验证控制算法的性能,设计了一种可用于四旋翼无人飞行器姿态控制算法研究及控制性能测试的物理实验平台。首先,利用牛顿-欧拉法建立了四旋翼无人飞行器的六自由度动力学模型;其次,对姿态传感器数据进行融合,利用互补滤波算法实现对四旋翼飞行器姿态进行快速准确解算;然后,在MATLAB环境下搭建了四旋翼飞行器仿真模型,并设计改进的PID控制器对飞行姿态进行了仿真;最后,搭建了一个四旋翼无人飞行器姿态控制的物理实验平台,进行了飞行器姿态控制算法的性能测试。实验结果表明了四旋翼无人飞行器实验平台设计的合理性和正确性,是一种快速有效的飞行器姿态控制算法性能测试实验平台。     

基于PID算法的四旋翼飞行器定点跟踪控制

四旋翼飞行器是一种结构紧凑、飞行方式独特的垂直起降式飞行器,具有欠驱动、强耦合的特点。为实现对飞行器的控制,使之能从起始位置在一定时间内到达设定目标点并稳定悬停,根据其飞行特点建立动力学模型并在此基础上提出了一种双闭环PID控制方法。其中,外环实现飞行器的位置控制,使用目标点与反馈回的实际坐标的偏差作为控制器的输入,内环实现飞行器的姿态控制,其姿态的参考量由外环的输出经逆向求解获得的欧拉角与实际姿态角求得的偏差作为控制器的输入。通过PID算法后输出的姿态控制信号,经过四旋翼飞行器“十”字动力学模型解耦得到4个电机的转速控制值,从而完成定点跟踪任务。提出的双闭环PID控制方法在仿真中获得了验证,为飞行器的进一步研究提供了基础。     

P4P法相机姿态标定精度分析

为便于在相机标定系统设计前,对标定误差进行预估,分析影响标定误差的因素,指导相机标定系统工程设计,针对P4P相机标定算法,提出新的算法模型。解决原算法中方位角、俯仰角及横滚角各姿态角相互耦合的问题,使姿态角求解仅与相机内参和特征点图像坐标相关。在此基础上,建立误差分析模型,从理论上分析图像定位误差、畸变、主点误差、焦距误差、特征点位置误差对姿态角标定的影响,并进行仿真和实验。实验结果表明,标定精度仿真结果和实验值一致,误差分析模型准确有效。该模型能够指导标定系统工程设计,具有较高的工程应用价值。     

语音控制的四旋翼飞行器设计与实现

基于语音识别技术,设计了一套语音远程控制四旋翼飞行器的系统。使用LD3320语音处理芯片和STM32微处理器实现语音识别功能,采用NRF24L01将识别结果传输到飞行器。选用STM32作为四旋翼飞行器的主控芯片,采用六轴运动组件MPU6050、三轴数字罗盘HMC5583L等传感器对飞行器的姿态进行实时测量,再利用数字滤波器对姿态信息进行处理,然后采用四元数进行姿态解算,最后运用双闭环PID控制算法实现姿态控制的要求。测试结果表明,通过语音可以控制四旋翼的正常飞行及姿态变化,系统稳定可靠。     

无人机飞行仿真平台控制系统设计

为了便于在实验室模拟无人机在空中的偏航、俯仰、翻滚3个自由度的飞行姿态,设计了一套用于验证飞行控制系统的三轴转台半物理仿真系统;给出了系统的硬件结构和控制策略;转台系统采用TMS320LF2407作为核心处理器并采用旋转变压器作为反馈环节组成位置和速度的闭环控制;为了提高传统PID的控制精度,提出了一种速度、加速度前馈补偿PID控制方法,有效解决了位置随动系统的快速性和准确性这一矛盾;实验运行结果表明,该平台运行良好,控制精度高,能较好实现对无人机飞行姿态的模拟。     

基于DGPS航迹偏差的多旋翼无人机磁干扰检测技术研究

为了解决多旋翼无人机在飞行作业过程中受到环境磁干扰导致作业异常的问题,在使用DGPS进行差分定位的基础上,提出了一种基于航迹偏差的多旋翼无人机磁干扰检测技术。其基本原理是,当多旋翼无人机受到磁场干扰时,其飞行航迹会偏离预设航线,检测其航迹的偏离距离,通过与阈值比较,可以用来判断是否存在环境磁干扰。实验结果表明该方法可以有效检测环境磁场异常,在某些情况下比传统的磁航向角误差阈值检测方法可靠性更高,虚警率更小。综合使用航迹偏差检测方法和磁航向角误差检测方法,可有效（提高）环境磁场异常检测的准确度,降低虚警率。     

四旋翼惯性导航姿态解算算法的改进与仿真

为了实现四旋翼飞行器的高精度导航,提出了互补滤波法和四元数算法对传感器获得的数据进行修正,最大限度的抑制干扰误差并提高姿态角解算的准确度。首先简单推导了捷联式惯性导航系统的算法基本原理并利用互补滤波算法进行改进,然后给出了惯性导航系统的力学编排模型分析旋翼飞行器的运动姿态。最后仿真验证数据选用惯性仪表MPU6050和HMC5883所得到实测数据采集并进行仿真分析,平台处理器选用STM32来仿真惯性仪表的测量速度,最终得到实验结果证明算法可行性。     

基于MEMS传感器的风洞尾旋姿态测量研究

尾旋是飞机在失去控制后的一种极危险的飞行状态,陷入尾旋极易造成飞机的坠毁,在飞机研制过程中为了提高其机动性及抗尾旋能力,必须对这种极限飞行状态进行研究。在立式风洞中开展尾旋试验是目前效率最高,安全性最有保障的技术手段。试验测试的主要参数是飞机在尾旋及改出过程中的姿态角（包括俯仰角、偏航角和滚转角）。在此简要介绍了通过陀螺仪、加速度计和地磁计进行姿态数据融合的算法,以及采用了一种MEMS传感器进行尾旋姿态测量的试验技术,并且其姿态数据可由Zigbee无线数据模块实时传送到测量计算机。通过试验验证,该技术简单有效,不受现场环境限制,系统动态性能稳定可靠,角度测试精度为优于1°,满足了试验需求,提高了试验效率及数据质量。     

基于模糊PID的多类型轴同步运动控制技术研究

在大型复杂设备中,存在着大量多轴联动或同步运动驱动机构。为提高多轴同步运动精度,对常用的同步控制模型进行了研究和分析,提出了以模糊PID控制算法为核心的主-从式与耦合式相结合的控制模型,并开展了双电机轴系统、双液压轴系统以及混合轴系统的建模仿真与试验分析。结果表明该控制方法不仅能够减小多轴同步系统的同步运动误差,还能有效减小外部干扰的影响。     

基于PLC的环境模拟系统温度控制算法的研究与实现

针对环境模拟试验温度控制系统中被控对象存在的非线性、时滞等特点,本文采用区间限幅PID控制算法和模糊PID控制算法对传统控制方法进行了改进。首先为了解决模拟量三通粗调阀调节缓慢的缺点,建立了区间限幅PID控制算法的控制规则表,并将其在PLC中实现。其次提出用模糊PID控制算法来解决电加热器的非线性、大时滞性问题,并结合实际控制经验建立了模糊控制规则表,然后将模糊PID控制算法在PLC中进行实现。最后将限幅PID和模糊PID控制算法应用于某大型环境模拟试验控制系统,实验结果表明利用改进算法对温度控制具有良好的稳定性及精确度。     

液压驱动型四足机器人电液伺服控制系统仿真建模与实验分析

复杂的作业环境和艰巨的作业任务使液压驱动型四足机器人对其伺服系统的精度、速度和力量均比一般机器人在普通情况下有更高的要求。为掌握液压驱动型四足机器人在多种路况下行走时各液压缸的受力情况以及液压系统内流量、压力的变化情况,需要对其虚拟样机进行机械动力系统和液压伺服系统的联合仿真,定性分析电液伺服系统位置、速度等被控对象的特性,并分析PID控制器在四足机器人伺服控制方面的特性与不足。针对传统控制算法在四足机器人控制存在的短板问题,设计了一种非对称前馈补偿模糊自适应PID算法,并利用物理样机进行了实际验证。实验结果为四足机器人电液伺服控制系统硬件、软件和控制算法的设计与优化指明了方向,还为研究四足机器人平稳步态控制策略提供了决策依据和数据支持。     

一种三相三线与三相四线自适应电能表的设计

针对合成孔径雷达（SAR）清晰成像的特点,为保证雷达天线波束指向稳定,设计了某型机载雷达天线稳定平台。为了消除雷达天线稳定平台控制中存在的非线性及不确定性因素的影响,提出了一种应用于雷达天线稳定平台控制系统的模糊PID控制策略。稳定平台是依据陀螺仪所采集载机的角速度,运用反向运动补偿的原理进行工作。控制策略中,在传统PID控制的基础上引入模糊控制算法,根据跟踪误差信号动态改变PID控制器参数,改善稳定平台的控制效果,完成稳定平台控制器的优化设计。仿真结果表明,优化后的模糊PID控制算法与传统PID控制算法比较,在稳定平台转速控制方面受到的外部干扰影响更小,响应速度更快。因此,基于模糊PID控制算法的雷达天线稳定平台具有更高的稳定性能。