小型無人直升機飛行動力學(xué)、控制及試驗研究.pdf

1、小型無人直升機因其可以垂直起降、定點懸停、低速飛行、前飛、后飛等特殊飛行的突出特點，以及具有重量輕、成本低、尺寸小的優(yōu)勢，在民用與軍事領(lǐng)域得到了普遍的應(yīng)用。然而，小型無人直升機是一個具有強耦合、欠驅(qū)動、多變量、時變、開環(huán)不穩(wěn)定特性的高階非線性控制系統(tǒng)，對其自主飛行的研究充滿了巨大的挑戰(zhàn)。因此，本文以小型無人直升機為研究對象，針對其動力學(xué)建模、飛行控制技術(shù)及航跡規(guī)劃算法展開了研究，目標是為了創(chuàng)建一個既能充分發(fā)揮其性能又能保證飛行安全的控制

2、系統(tǒng)，為未來的智能空中機器人設(shè)計打下了基礎(chǔ)。
　　論文首先系統(tǒng)性地推導(dǎo)了小型無人直升機的非線性飛行動力學(xué)模型并給出了模型線性化的處理方法。在建模過程中，利用Newton-Euler方程列出了機體的剛體運動學(xué)與動力學(xué)方程；根據(jù)經(jīng)典動量理論推導(dǎo)出了簡化的主旋翼動力學(xué)模型及其揮舞運動方程；考慮到偏航角速度反饋控制系統(tǒng)，建立了簡化的偏航動力學(xué)模型。整個動力學(xué)模型中還涉及了機身阻力、垂尾與平尾的力和力矩。
　　針對小型無人直升機在懸停

3、處線性模型的系統(tǒng)辨識問題，提出了一種結(jié)合預(yù)測誤差法和改進人工蜂群算法（PEM-IABC）的混合辨識算法。首先，該算法將系統(tǒng)辨識問題轉(zhuǎn)化為目標函數(shù)優(yōu)化問題，用PEM算法確定搜索空間參數(shù)的上下限。然后，在雇傭蜂搜索階段，利用自適應(yīng)搜索策略來加快算法的收斂速度；在跟隨蜂搜索階段，引入一種新穎的概率選擇形式來確保蜜蜂種群的多樣性；在偵察蜂搜索階段，采用Logistic混沌算子來提高算法的全局搜索性能。根據(jù)機載電子設(shè)備采集到的飛行數(shù)據(jù)，用PEM-

4、IABC算法對模型中的未知參數(shù)進行了辨識。最后，對辨識得到的模型進行了分析與驗證，結(jié)果表明本文所提算法能有效估計出無人直升機動力學(xué)模型中的未知參數(shù)。進一步地，利用風(fēng)洞試驗對模型中的主旋翼揮舞運動時間常數(shù)進行了修正。
　　在獲得無人直升機線性模型的基礎(chǔ)上，提出了一種基于H?靜態(tài)輸出反饋控制算法來實現(xiàn)直升機的抗風(fēng)擾懸?？刂破鞯脑O(shè)計。首先，用H?理論給出了線性時不變系統(tǒng)的靜態(tài)輸出反饋控制技術(shù)。然后，采用一種高效數(shù)值解法來求解H?靜態(tài)輸出

5、反饋控制的增益。最后，根據(jù)此控制算法設(shè)計了無人直升機姿態(tài)與位置回路的控制器，并通過數(shù)值仿真驗證了所設(shè)計控制器的有效性。
　　基于無人直升機非線性動力學(xué)模型的動態(tài)不確定性與外部擾動的不確定性，提出了一種基于線性自抗擾控制（LADRC）的多回路軌跡跟蹤控制算法。首先，根據(jù)動力學(xué)方程的階次設(shè)計了一階、二階和三階LADRC控制器，并構(gòu)建了無人直升機的軌跡蹤系統(tǒng)，將整個系統(tǒng)分為姿態(tài)、速度和位置三個控制回路。然后，利用螢火蟲算法（GSO）的尋

6、優(yōu)優(yōu)勢對LADRC控制器進行了參數(shù)整定。最后，在測量噪聲與陣風(fēng)干擾的總擾動下，通過帶爬升率的“8”字形軌跡跟蹤仿真對本文設(shè)計的軌跡跟蹤控制器的性能進行了檢驗。結(jié)果表明，與ADCRC控制器相比，LADRC控制器具有較高的控制精度與魯棒性，能有效抑制系統(tǒng)擾動。
　　為解決無人直升機在復(fù)雜多變環(huán)境下的飛行問題，提出了一種基于云模型人工蜂群算法的無人機航跡規(guī)劃方法。在飛行區(qū)域已知的情況下，首先構(gòu)建二維與三維規(guī)劃空間模型，并給出相應(yīng)的航跡代