双旋翼多输入多输出系统及解耦控制简介

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多旋翼无人机导航与控制系统设计

多旋翼无人机导航与控制系统设计

摘要多旋翼无人机已广泛应用于农业植保、电力巡检、航空摄影等行业。

然而,如何提高无人机在复杂环境下的安全稳定性始终是一个重要的课题。

本课题基于现有无人机硬件平台,以实现自主航点飞行为最终目的,研究导航算法和飞行控制算法。

主要研究内容如下:研究选择现有的四旋翼机体和STM32嵌入式硬件,为导航和飞行控制算法研究提供实验测试平台。

导航算法研究,包括航姿解算和组合导航算法。

航姿解算以陀螺仪、加速度计、磁罗盘数据为基础,采用扩展卡尔曼理论推算机体的姿态角信息。

算法选择理想的卡尔曼滤波权重并设置为定值,以减少算法运算量。

此外,采用卫星定位数据对航向角进行补偿,提高姿态角信息的准确性。

组合导航算法以卫星定位信息为基础,并结合惯性传感器数据进行数据融合,弥补卫星定位信息的不稳定和数据延时等缺陷,得到平滑、稳定的速度与位置信息。

控制系统设计,从多旋翼无人机空间六自由度运动进行分析,建立姿态、速度、高度等运动的数学模型。

利用模型辨识工具,辨识出模型的具体参数。

根据控制系统结构,自主飞行控制系统的设计分为水平横向控制、水平纵向控制、高度控制、航向控制四个独立控制回路。

考虑到模型干扰以及易受负载变化影响的特点,采用模型参考滑模控制理论,以提高控制系统的鲁棒性能。

室外实验结果表明,设计的导航系统推算的姿态角、速度、位置数据与高精度参考设备输出数据基本吻合,可为无人机提供稳定精确的导航信息。

设计的控制系统完成了实验机的自主航点飞行,并具有良好的抗干扰与鲁棒性能,验证了导航算法与控制系统设计的有效性。

关键词:多旋翼,导航系统,扩展卡尔曼,飞行控制系统,模型参考滑模控制IABSTRACTMulti-rotor UA V has been widely used in agriculture, plant protection, power inspection, aerial photography and other industries. However, how to improve the safety and stability of UA V in complex environment is still a serious problem. Based on the existing hardware platform of UA V, the navigation algorithm and flight control algorithm are studied to realize autonomous point flight in this thesis. The main research contents are as follows.The existing Quad-Rotor airframe and STM32 embedded hardware are selected to provide experimental test platform for navigation and flight control algorithm research. The research of navigation algorithm includes attitude calculation and integrated navigation. Based on gyroscope, accelerometer and magnetic compass data, the attitude information of the airframe is calculated by extended Kalman theory. The algorithm selects a stationary value as the Kalman filter weight, so that the computational complexity is reduced. In addition, the heading angle is compensated by satellite positioning data to improve the accuracy of attitude angle information. The data fusion of integrated navigation algorithm based on the satellite positioning information, combines inertial data to compensate for the instability and delay of satellite positioning information, and the smooth and stable speed and position information is obtained. To design the flight control system, the six-degree-of-freedom motion of multi-rotor UAV in space is analyzed, and the mathematical models of attitude, velocity and altitude are established. The system identification tool is used to identify the specific parameters of the model. According to the structure of the control system, the design of autonomous flight control system is divided into four independent control loops: horizontal lateral control, horizontal longitudinal control, altitude control and heading control. Considering the characteristics of model disturbance and susceptibility to load variation, the model reference sliding mode control theory is adopted to improve the robustness.The outdoor experiment results show that, the calculated attitude angle, velocity and position data of the designed navigation system coincides well with the high-precision reference equipment, and can provide stable and accurate navigation information for UAV. The designed control system has completed the autonomous waypoint flight of the experimental machine, and has good anti-interference and robust performance, which verifies the effectiveness of the navigation algorithm and control system design.Key Words:Multi-Rotor, Navigation system, Extended Kalman, Flight control system, Model reference sliding mode controlII目录摘要 (I)ABSTRACT (II)第一章绪论 (1)1.1研究背景和意义 (1)1.2国内外研究现状与发展趋势 (2)1.3主要研究内容 (4)第二章实验平台与整体方案设计 (6)2.1多旋翼实验平台 (6)2.1.1四旋翼机体 (6)2.1.2嵌入式硬件平台 (7)2.2整体方案设计 (9)2.2.1导航系统方案设计 (10)2.2.2控制系统方案设计 (10)2.3本章小结 (11)第三章导航系统设计 (12)3.1 导航算法基础理论 (12)3.1.1四元数理论 (12)3.1.2卡尔曼滤波理论 (13)3.2 传感器数据处理 (13)3.2.1数据校准 (14)3.2.2数据滤波 (14)3.3 航姿参考子系统设计 (15)3.4 组合导航子系统设计 (19)3.5 本章小结 (22)第四章飞行控制系统设计 (23)4.1运动建模与模型辨识 (24)4.1.1滚转运动模型 (24)4.1.2速度运动模型 (25)4.1.3位置模型 (26)4.1.4航向运动模型 (26)4.1.5高度运动模型 (26)4.2 MRSMC控制器设计 (27)III4.2.1 参考模型设计 (28)4.2.2 滑模控制器设计 (29)4.3本章小结 (33)第五章软件系统设计 (34)5.1软件开发环境 (34)5.2 IMU模块软件设计 (35)5.3导航模块软件设计 (37)5.4飞控软件设计 (37)5.5 IAP固件升级 (40)5.6本章小结 (42)第六章实验验证与分析 (43)6.1实验环境 (43)6.1.1 MTI-G设备 (43)6.1.2 RTK(Real-Time Kinematic)设备 (44)6.1.3地面监控站 (44)6.2导航算法验证 (45)6.2.1航姿解算验证 (45)6.2.2组合导航算法验证 (46)6.3飞行控制系统验证 (47)6.3.1姿态控制 (48)6.3.2航向控制 (48)6.3.3高度控制 (49)6.3.4速度控制 (50)6.3.5航点自主飞行控制 (50)6.4本章小结 (51)第七章总结与展望 (52)7.1总结 (52)7.2展望 (52)致谢 (53)参考文献 (54)IV第一章 绪论1第一章 绪论1.1研究背景和意义无人机为一种可借助遥控器操作或嵌入式算法编程完成自主飞行的无人驾驶的空中机器人。

无人机应用知识:无人机多旋翼控制系统分析与设计

无人机应用知识:无人机多旋翼控制系统分析与设计

无人机应用知识:无人机多旋翼控制系统分析与设计随着无人机技术的发展和应用领域的扩大,无人机控制系统及其相关技术已经成为无人机研究和应用中不可或缺的一部分。

本文旨在分析和探讨无人机多旋翼控制系统的基本原理、工作过程以及相关的设计方法和技巧。

一、多旋翼控制系统基本原理多旋翼无人机控制系统可以分为四个部分:传感器、控制器、执行机构和电源。

其中传感器负责获取无人机的运动状态数据,控制器则根据传感器数据计算出运动控制信号,执行机构负责根据控制信号对无人机进行控制,电源则提供控制系统和执行机构所需的能量。

在多旋翼控制系统中,最基本的控制方式是PID控制。

PID控制根据当前偏差量,即参考信号和实际输出的差值,通过比例积分微分计算出控制信号,然后输出给执行机构对无人机进行动态调整。

二、多旋翼控制系统工作过程在多旋翼无人机起飞时,传感器系统通过加速度计、陀螺仪等获取无人机的各项运动参数,控制器则根据这些传感器数据计算出控制信号,通过电调控制无人机电机工作,从而完成飞行动作。

控制器系统根据预设好的姿态角和控制策略计算出欲输出的控制信号,该控制信号会载波调制,以无线电的方式传输给无人机上面的电调(电调是用于调节电机的电压、电流和功率,控制电机加减速的装置),电调接收到控制信号后再将处理后的指令信号传递给电机,从而实现对无人机运动状态的调整。

三、多旋翼控制系统设计方法与技巧1、传感器选择:重要的无人机传感器包括加速度计、陀螺仪、罗盘等。

这些传感器需要具备高精度、高稳定性、低功耗等特点,才能保证控制系统的准确性和鲁棒性。

2、控制器算法优化:为了更好的控制无人机,需要考虑采用更加高效、准确的PID算法。

一般来说,需要优化参数、增加控制算法等方法来提升控制算法的性能。

3、执行机构选择:执行机构包括电机、电调等。

需要考虑其所需要的功率、重量、响应速度等因素,以及相关的信号输入接口和管理软件等因素,才能满足无人机的特定需求。

4、系统稳定性:为了保证无人机控制系统的稳定性,需要对传感器、控制器和执行机构等部分进行调试和验证。

多翼旋翼无人机控制系统设计研究

多翼旋翼无人机控制系统设计研究

多翼旋翼无人机控制系统设计研究随着无人机技术的不断发展,多翼旋翼无人机(Multi-Rotor UAV)已经成为了无人机市场中最受欢迎的种类之一。

多翼旋翼无人机具有机动性强、结构简单、成本较低等优势,在农业、测绘、电影拍摄等各个领域都有广泛的应用。

然而,多翼旋翼无人机的控制系统设计却是一个非常复杂的过程。

正确地设计控制系统可以提高无人机的稳定性和可靠性,从而使其更加适合各种不同的应用场景。

本文将探讨多翼旋翼无人机控制系统设计的相关问题。

一、多翼旋翼无人机的工作原理首先,我们需要了解多翼旋翼无人机的工作原理。

一般而言,多翼旋翼无人机由多个旋翼组成,通过调节旋翼的转速和方向来控制无人机的运动。

具体来说,当多翼旋翼无人机需要向前运动时,后面的旋翼转速会加快,前面的旋翼转速会减慢,通过这种方式来产生向前的推力。

当需要向左转时,左边的旋翼转速会加快,右边的旋翼转速会减慢,通过这种方式来产生向左的倾斜力。

通过调节旋翼的转速和方向可以实现无人机的多种运动模式。

二、控制系统设计需要考虑的因素在设计多翼旋翼无人机的控制系统时,需要考虑以下几个因素:1. 传感器选择:传感器是控制系统中非常重要的一部分,它可以帮助我们了解无人机的状态,并提供控制所需的数据。

在选择传感器时需要考虑多个因素,包括传感器的精度、响应时间、重量等。

2. 控制算法选择:选择适合的控制算法可以帮助我们更好地控制无人机的运动。

常用的控制算法包括PID控制器、模型预测控制等。

3. 控制器选择:控制器是控制系统的核心部分,它用于将传感器数据和控制算法进行整合,并给出对旋翼的转速和方向的控制信号。

在选择控制器时需要考虑多个因素,包括处理能力、响应速度、容错能力等。

4. 通信模块选择:通信模块用于将控制信号发送给旋翼,并接收旋翼返回的数据。

通信模块的选择需要考虑传输速度、传输距离、抗干扰能力等因素。

5. 电源选择:多翼旋翼无人机的电源需要具有一定的稳定性和可靠性,同时还需要尽可能地轻便。

多旋翼无人机基础知识二

多旋翼无人机基础知识二

多旋翼⽆⼈机基础知识⼆多旋翼⽆⼈机的组成1.光流定位系统光流(optic flow),从本质上说,就是我们在三维空间中视觉感应可以感觉到的运动模式,即光线的流动。

例如,当我们坐在车上的时候往窗外观看,可以看到外⾯的物体,树⽊,房屋不断的后退运动,这种运动模式是物体表⾯在⼀个视⾓下由视觉感应器(⼈眼或者摄像头等)感应到的物体与背景之间的相对位移。

光流系统不但可以提供物体相对的位移速度,还可以提供⼀定的⾓度信息。

⽽相对位移的速度信息可以通过积分获得相对位置信息2. 全球卫星导航系统GPS系统是美国从上世纪70年代开始研制并组建的卫星系统,可以利⽤导航卫星进⾏⽬标的测距和测速,具备在全球任何位置进⾏实时的三维导航定位的能⼒,是⽬前应⽤最⼴泛的精密导航定位系统北⽃系统是中国为了实现区域及全球卫星导航定位系统的⾃主权与主导地位⽽建设的⼀套卫星定位系统,⽤于航空航天、交通运输、资源勘探、安防监管等导航定位服务。

北⽃系统采⽤5颗静⽌同步轨道卫星和30颗⾮同步轨道卫星组成,是中国独⽴⾃主研制建设的新⼀代卫星导航系统。

GLONASS是俄罗斯在前苏联时期建⽴的卫星定位系统,但由于缺乏资⾦维护,⽬前系统的可⽤卫星从最初的24颗卫星减少到2015年的17颗可⽤在轨卫星,导致系统的可⽤性和定位精度逐步的下降。

欧盟的伽利略导航卫星系统是由欧洲⾃主、独⽴的民⽤全球卫星导航系统,不过⽬前为⽌该系统还只是计划⽅案,计划总共包含27颗⼯作卫星,3颗为候补卫星,此外还包含2个地⾯控制中⼼,但由于该计划由欧盟共同经营,同时与内部私企合营,各部分利益难以平衡,计划实施则⼀再推迟,⽬前还⽆法独⽴使⽤。

3.⾼度计由于全球定位系统GNSS的缺陷,它的⾼度信息极为不准确,通常偏差达⼏⼗⽶甚⾄更⼤,⽆⼈机系统的⾼度测量需要额外的设备来辅助测量。

常⽤的⾼度传感器主要包含超声波传感器和⽓压⾼度传感器,此外还有激光⾼度计和微波雷达⾼度计等。

⽓压⾼度计的原理是地球上测量的⼤⽓压⼒在⼀定⽅位内是与相对海拔⾼度呈现对应关系的。

模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中的应用研究

模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中的应用研究

模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中的应用研究摘要:多旋翼飞行器在无人机领域得到了广泛应用。

然而,由于其非线性动力学和强耦合特性,导致飞行控制系统的设计与性能优化困难重重。

为了解决这一问题,模态解耦控制技术应运而生。

本文通过研究多旋翼飞行器的动力学特性,分析了模态解耦控制技术的原理和特点,并探讨了其在多旋翼飞行器中的应用现状及未来发展。

1. 引言多旋翼飞行器作为一种重要的无人机形式,在农业植保、航拍摄影、物流运输等领域发挥着重要的作用。

然而,多旋翼飞行器的飞行控制系统设计面临着非线性动力学和强耦合特性带来的困难。

传统的PID控制方法已经无法满足多旋翼飞行器高精度、高性能的控制要求,因此需引入更加先进的控制策略。

2. 多旋翼飞行器动力学建模多旋翼飞行器的控制涉及到多个自由度和动力学方程。

为了实现对其飞行姿态和位置的控制,需要对多旋翼飞行器进行准确的动力学建模。

通常,多旋翼飞行器的动力学模型可以分为刚体动力学和变桨动力学两个部分,并通过四元数描述姿态。

3. 模态解耦控制技术原理模态解耦控制技术是一种先进的控制策略,旨在解决多旋翼飞行器动力学方程中的强耦合问题。

它通过将系统的模态分解为不同的模态,并分别控制各个模态的输出,从而实现对系统的解耦和控制。

模态解耦控制技术可以极大地减小系统的复杂性,提高控制性能。

4. 模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中的应用近年来,模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中得到了广泛的应用。

一方面,模态解耦控制技术可以有效地减小飞行器的动力学耦合,提高飞行性能和稳定性。

另一方面,模态解耦控制技术还可以降低系统的复杂性,简化控制器设计。

在多旋翼飞行器的自动悬停、姿态控制、飞行轨迹规划等方面,模态解耦控制技术都取得了显著的效果。

5. 模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中的挑战与展望尽管模态解耦控制技术在多旋翼飞行器中取得了一定的应用效果,但仍面临着一些挑战。

首先,多旋翼飞行器的动力学特性较为复杂,需要进一步优化解耦算法,提高控制精度和鲁棒性。

多旋翼evtol技术原理_概述说明以及解释

多旋翼evtol技术原理_概述说明以及解释

多旋翼evtol技术原理概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在当今现代社会中,出行交通方式的创新与进化一直是人们关注的焦点。

随着科技的不断发展,电动垂直起降(eVTOL)技术作为一种全新的交通工具正在日益受到广泛关注和研究。

多旋翼eVTOL作为其中一种重要类型,在其相对小型、机动性强以及能够实现垂直起降等特点方面具备巨大潜力。

本文将深入探讨多旋翼eVTOL技术原理、应用领域以及相关发展前景。

1.2 文章结构本文共分为五个部分进行详细论述:引言、多旋翼eVTOL技术原理、多旋翼eVTOL技术说明、多旋翼eVTOL应用领域探讨以及结论与展望。

通过这样的结构安排,我们有助于逐步了解多旋翼eVTOL技术的基本原理与概念,并深入了解其在不同领域中的广泛应用。

1.3 目的本文的主要目的是对多旋翼eVTOL技术进行概述和解释,帮助读者更好地理解这一创新交通工具的运行原理和设计要点。

同时,我们还将针对多旋翼eVTOL 技术在个人出行、城市交通、物流配送、紧急救援以及环境监测等领域中的应用进行深入探讨,并展望其未来发展前景和可能带来的社会影响与挑战。

最后,我们将给出一些建议,指明下一步多旋翼eVTOL技术研究的方向。

请注意,文中提到的多旋翼eVTOL技术是一种基于电动垂直起降概念的飞行器设计,可以实现从垂直起飞到水平飞行模式的转换。

2. 多旋翼evtol技术原理:2.1 多旋翼基本原理:多旋翼是一种通过多个旋转的机翼产生升力以实现飞行的设备。

它由多个垂直安装的电动螺旋桨组成,这些螺旋桨可以同时或分别控制转动来实现飞行任务。

通过调整不同螺旋桨的转速和/或俯仰角度,多旋翼能够在垂直起降和水平飞行之间进行平滑过渡。

2.2 eVTOL概念解释:eVTOL代表电动垂直起降,是一种使用电动螺旋桨或风扇进行垂直起降和水平飞行的飞行器。

与传统的垂直起降机相比,eVTOL采用了电动化推进系统,使其更加环保、安静且能效更高。

2.3 多旋翼eVTOL设计要点:在设计多旋翼eVTOL时,需要考虑以下几个要点:- 结构设计: 多旋翼eVTOL的结构应该具有良好的强度和刚度,在不影响性能的前提下尽可能减小重量。

双旋翼飞机工作原理

双旋翼飞机工作原理

双旋翼飞机工作原理双旋翼飞机呀,就像是天空中的一个神奇的“双头怪”,不过这个“双头怪”可有着超级有趣的工作原理呢。

咱们先来说说双旋翼飞机的两个旋翼吧。

这两个旋翼就像是两个超级大的风扇,只不过它们吹的风不是为了让我们凉快,而是为了让飞机飞起来。

你可以想象一下,你手里拿着两个超级大的、会转得飞快的圆盘,要是它们转起来,力量肯定大得很。

双旋翼飞机的两个旋翼就是这样,当它们快速转动的时候,就会产生一种向上的力量,这个力量就是升力啦。

那这两个旋翼是怎么配合工作的呢?这里面的门道可不少呢。

一种双旋翼飞机是共轴双旋翼,就像两个套在一起的盘子,一个在上面转,一个在下面转,而且它们转动的方向还是相反的。

这就好比两个人在玩跷跷板,你上我下,这样的好处是啥呢?这样飞机就会很稳定。

你看啊,如果只有一个旋翼转,飞机就会像一个调皮的陀螺,一直想往一边倒,但是有了两个方向相反的旋翼一起转,就像两个人互相拉着,飞机就稳稳地待在空中啦。

打个比方,就像是你骑自行车的时候,要是只有一个轮子在转,你肯定东倒西歪的,但是两个轮子好好配合,你就能骑得稳稳当当的。

还有一种双旋翼飞机是纵列双旋翼,就像两个大风扇前后排列着。

这种飞机的两个旋翼就像是两个接力选手,前面的旋翼先把空气往下压,产生一部分升力,后面的旋翼接着再把空气往下压,又增加一部分升力,它们一起努力,飞机就飞起来啦。

这有点像两个人抬一个很重的东西,一个人先用力往上抬一点,另一个人接着再使把劲,东西就被抬起来了。

双旋翼飞机在控制方向上也很有趣。

通过改变两个旋翼的转速或者桨叶的角度,就能让飞机做出各种动作。

比如说,如果想让飞机往左转弯,就可以让左边的旋翼转得慢一点或者把左边旋翼的桨叶角度调一下,这样左边产生的升力就小了,飞机就会向左倾斜,然后就往左转弯啦。

这就像你走路的时候,你把左边的脚迈小一点,身体就会往左倾斜,然后就往左转弯啦。

双旋翼飞机的工作原理虽然听起来有点复杂,但是只要你把它想象成一些生活中的东西,就很容易理解啦。

多旋翼无人机二次开发 多旋翼无人机二次开发(现代职业)1_知识准备2系统配套飞控详细介绍

多旋翼无人机二次开发 多旋翼无人机二次开发(现代职业)1_知识准备2系统配套飞控详细介绍

第二章系统配套飞控详细介绍2.1硬件介绍2.1.1嵌入式软件介绍常见的嵌入式软件有Nuttx ,它是一种实时的嵌入式操作系统(RTOS),可以使用在微控制器的环境中。

在Nuttx嵌入式系统中,较为常用的是卡尔曼滤波。

卡尔曼滤波典型的应用,简单的讲,就是从一组有限的包含噪声的信号序列中预测出被测物体的位置坐标及其速度。

跟踪目标时,测量所得目标的位置、速度、加速度的信号往往包含有噪声,卡尔曼滤波则可以去除噪声的影响,得到一个较好的目标位置的估计值。

捷联惯导是利用惯性传感器(陀螺仪、角加速度传感器及线加速度传感器)及其基准位置和初始位置信息来计算获得飞行器的位置、速度及加速度的信息的导航方法。

捷联惯导算法的基本过程为:●初始化系统:给定飞行器的初始位置和初速度;校准数学平台;仪表校准。

●误差补偿●姿态矩阵计算。

●导航计算●输出导航信息图4.1 捷联惯导算法基本过程惯性元件有固定的漂移率,这会给导航造成误差,因此捷联惯导系统还须采用指令、GPS或其组合等方式定时进行修正,以获取持续准确的位置参数。

2.1.2安装与调试安装:飞控应该在多旋翼平面的几何中心,并固定在减震器上;连线:见下图。

图4.2 飞控接口图4.3 飞控接线标注●在安装完飞控之后(安装前也可以),我们就需要开始使用地面站软件,也就是Mission Planner(下面使用缩写:MP)来对飞控上的很多传感器进行调试和校准。

下面我们将详细介绍MP软件的使用。

●将飞控和电脑用数据线连接。

在烧录固件完成之前不要点击右上角的连接按钮。

图4.4 MP软件界面●固件升级:最开始的工作就是往飞控内烧录多旋翼飞行器固件,也就是固件升级。

在MP的主界面的左上角有一排按钮,我们仅仅使用前四个按钮。

●点击初始设置,将看到很多图标。

图4.5 烧写固件●选择第三个图标(多旋翼飞行器)图4.6 确认刷新固件●点击Yes开始上传固件。

图4.7 烧写固件中●固件烧录完成!我们第一次使用配套飞控时,也可以通过向导来烧录固件。

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双旋翼多输入多输出系统及解耦控制简介1复杂控制系统 (1)1.1 多变量系统 (1)1.2 非线性系统 (3)2 双旋翼系统的组成及工作原理 (4)3双旋翼系统的结构框图 (6)1复杂控制系统复杂控制系统一般为多变量、时变和具有分布参数的非线性系统,由于其非线性和高维性,使得研究难度大,难以建立准确的数学模型。

大多数的系统具有不止一个输入变量,不止一个输出变量。

因此,他们不是单输入单输出(SISO)系统,而属于多变量系统的范畴。

如果在这些输入变量与输出变量之间存在着一一对应的关系,而其他输入变量对该输出变量的影响很小,关联程度很低,则整个系统可分解为若干个独立的单输入单输出系统来处理。

然而,也有相当一部分系统,各输出变量与输入变量之间的相互关联的程度较高,或者说藕合较强,这时候必须考虑多变量系统的特点。

可以认为多变量系统是单输入单输出系统的延伸与扩展,也可以认为,单输入单输出系统是多变量系统的一种特例。

因此,多变量系统是从更为一般的、更广阔的角度来考虑问题的。

在自动控制系统中,各个控制系统之间的耦合是经常发生的,因为在大多数多输入多输出(MIMO)控制系统中,一个输入信号的变化会使多个输出量发生变化,每个输出也不只受一个输入的影响。

在实际的生产过程中,精确的分析结果表明,所有的系统都是非线性的。

而线性系统则是一种简化或近似。

因此,随着生产和科学的发展,非线性问题愈来愈多地成为人们所关心的问题之一。

特别是由于某些非线性系统本身所具有的独特性质(如自激振荡、区域稳定、频率俘获和非线性补偿等),使得非线性系统在工程范围中的应用有所推广,并日益为各学科所重视。

1.1 多变量系统通常的多变量系统不止一个输入,也不止一个输出,这样的系统被称为多输入多输出(MIMO)系统。

多输入多输出(MIMO)系统的一个很重要的性质就是变量之间的藕合性,即任一个输出一般都不只取决于一个输入,同时一个输入信号的变化也会使多个输出量发生变化。

①多变量系统的关联性对于单变量系统来说,其输入与输出之间是一一对应的,不存在所谓的关联性问题。

但是对于多变量系统而言,实际的多变量系统中被控对象总是存在一定的关联性的。

也正是由于关联性的存在,使多变量系统的分析和设计变得颇为复杂。

因此,在设计多变量系统时必须充分考虑关联性的影响。

针对控制任务的不同,对系统关联性的考虑也有所不同。

例如,如果反馈控制系统的任务仅仅是要镇定一个不稳定的被控对象,那么闭环系统是否存在关联性将是无足轻重的。

但对于多变量伺服控制系统来说,一个基本的要求就是它的各个输出端的响应能够及时跟随相应的参考输入的变化,并且对其它的输出端几乎不产生影响。

此时显然要求闭环系统是无关联的,至少也应当是弱关联的。

众所周知,“解耦控制”是解决多变量系统关联性问题的一种自然而有效的方法。

但是,对一般的多变量系统而言,完全的解耦控制是难以实现的。

有鉴于此,在多变量系统的设计方法中,一般都不要求完全消除系统的关联,而是采用将闭环系统的关联性减小到可以接受的程度的做法,以此来换取控制器的简单结构。

②多变量系统的性能指标从工程应用的观点来看,对一个多变量系统通常有稳定性、关联性、整体性、暂态和稳态响应特性几个方面的性能指标要求。

1)稳定性稳定性是控制系统最为基本的一项性能要求。

设计时必须首先保证系统的稳定性,然后再考虑其它各项性能指标。

通常我们不仅要求闭环系统稳定,而且还要求它具有充分的稳定裕度。

2)关联性对于多变量伺服控制系统来说,总是要求闭环系统具有弱关联性。

在一定的条件下当开环系统为弱关联性时,相应的闭环系统也具有弱关联性。

然而由于反馈作用的存在,开环系统的关联性与闭环系统的关联性并不必然等价,因此在系统设计时往往需要综合考虑开环与闭环的关联性,针对具体的问题选择最简单有效的方法来减小闭环系统的关联性。

为了完整地考察系统的关联性,在系统设计完成后一般还需要作阶跃响应特性分析,依次在各个参考输入端施加阶跃信号,观察各个输出端的响应,最终检验关联性是否满足设计要求。

3)整体性整体性是指闭环系统当其中某些部件发生了故障,致使若干回路断开时仍保持稳定性的一种性能。

由于部件故障源较多,各种故障模式的组合情况相当复杂,因此很难保证系统对所有故障情况都具有整体性,实际上也并无必要达到这种面面俱到的整体性。

针对具体的控制问题,一般只需考虑最容易发生的部件故障,保证系统具有良好的整体性即可。

1.2 非线性系统近年来,非线性科学越来越受到人们的重视,数学中的非线性分析,非线性泛函,物理学中的非线性动力学等发展都很迅速。

与此同时,非线性控制理论也得到了蓬勃发展,与前些年相比,现在更多的控制学专家转入非线性系统的研究,更多的工程师力图用非线性理论设计与控制工程系统。

这一方面是由于理论的发展,特别是非线性系统几何理论诞生以后,为实际应用提供了可能性;另一方面则来自实践的需要,特别是高技术科学对精度的要求,使传统的线性近似方法无法满足。

事实上非线性控制系统的发展几乎是与线性系统平行的,但是非线性系统的理论远不及线性系统的理论完善。

这主要是由于非线性系统本身所包含的现象十分丰富,迄今为止对它的了解还不够。

例如,线性系统的稳定性只有稳定、渐进稳定和不稳定;而非线性系统解的形态要复杂的多,系统的稳定性除了稳定、渐进稳定和不稳定外,它还可能有极限环(稳定极限环和不稳定极限环)以及混沌和分叉等。

另外受数学分析工具的限制,对于线性系统己有完善的数学工具,例如微分方程理论、矩阵论等,但对非线性系统合适的数学工具却远远不够。

非线性系统的研究在一些重要的方面取得了令人瞩目的成就,己发展了非常丰富的分析结果和独特的设计方法。

例如,Lurie系统的绝对稳定性,变结构控制方法等,特别地,非线性系统的微分几何控制方法取得了一系列重要成果。

在过去的20年中,微分几何方法一直是非线性系统研究的主流。

无论是在非线性系统的分析上,还是在非线性系统的设计上,都已建立了相当系统的理论和方法。

非线性控制系统的研究方法有两个最大的特点:一是从针对一个个具体的非线性控制系统发展起来的,由简单到复杂,由特殊到一般的方法;另一特点是模仿线性系统己有的研究方法。

非线性系统的控制方法主要有:①古典控制方法1)相平面法相平面法仅适用于二阶及简单三阶系统。

它的优点是能给出系统的全部动态特性,这其中包括一些非解析的系统。

因而是现代分析理论所不能及的。

此外,从相平面法产生了现代控制理论中的变结构控制(VSC)。

2)函数描述法函数描述法(又称谐波线性化法)的研究对象可以是任意阶次的系统,但其中只有执行机构具有非线性。

此方法原本是用来寻求系统中自振及稳定性判据的,但后来被发展成为可以判定原点稳定性和稳定度,求解强迫振动等问题的方法。

现已成为应用于非线性系统的一种综合方法。

②综合方法1)L ya punov 方法这一方法是迄今为止最完善、最一般的非线性方法。

正是由于这种一般性,无论用来分析稳定性,或是来镇定和综合都欠缺构造性。

2)变结构控制它是一种实用的非线性控制系统的综合方法,可以赋予系统各种良好的性能和品质,其应用前景是广泛的。

应注意的是,抖颤是影响变结构控制的主要缺点③微分代数控制1986年,微分几何控制理论的创始人之一,A.Isidori发现了微分几何控制理论的一些病态,而这种病态实际上是非线性系统的本质现象,主要涉及到非线性系统的可逆性和在动态反馈下的结构性质。

这时候有两种代数方案显得非常有成效:一个是M.Fliess把微分代数用到控制理论中,另一个是从易于接受的线性代数角度重新考虑非线性的结构性质。

④混沌控制随着参数的变化,非线性动力系统的运动状态由于失稳而出现混沌状态,这是相当普遍的现象。

由于混沌行为是高度不稳定的,因此对于实际系统,混沌的出现往往是不希望的,有时甚至是有害的。

2 双旋翼系统的组成及工作原理双旋翼多输入多输出系统(TRMS)是为控制实验设计的实验装置。

在某些方面它的性能类似于直升飞机;从控制的观点看它是一个带显著交叉耦合的高阶非线性系统。

主要由底座、支撑杆、两个旋翼(主旋翼和尾旋翼)、横梁、平衡锤、位置传感器、旋翼的直流电机和测速电机、电源控制开关盒以及用三条带状数据线连接的PCL-812PG 接口卡的PC机等。

组成实验装置的示意图如图1所示:图1 双旋翼系统的结构图横梁的支点处安装了曲轴, 这样横梁就可以在水平和垂直面自由旋转。

横梁的支点处安装了位置传感器,用来测量横梁的位置和速度。

在横梁的两端安装了旋翼,两个旋翼都带有直流电机和测速电机,直流电机用来驱动旋翼,旋转测速电机用来测量旋翼的角速度。

尾端带有重物的平衡锤臂被固定在横梁的曲轴处。

系统的输入信号为旋翼电机的输入电压h u v u 当输入为零时,横梁将与水平方向成28度角约为0.49rad 。

系统就保持在这样的一个初始平衡状态,横梁的状态由四个参数描述:由位置传感器测量的水平角h α和垂直角v α; 相应的横梁的水平角速度h Ω 和垂直角速度v Ω 。

两个附加的状态变量为旋翼的水平角速度h w 和垂直角速度v w , 这两个角速度是由测速电机测量的。

对TRMS 的控制过程可描述:为计算机输出的控制信号经D/A 转换,成为直流电机的输入电压,驱动旋翼旋转,电压值的改变引起旋翼转速的改变,从而改变旋翼周围的空气动力,引起横梁位置的变化,用传感器测量横梁的位置和速度作为TRMS 的输出信号,经过A/D 转换后送入计算机,计算机根据一定的控制算法计算出数字量的控制信号,再去控制TRMS 最终使得横梁处于期望的位置。

图2 双旋翼系统的模型图2所示为的实物图。

当拧紧水平轴闭锁螺钉,松开垂直轴闭锁螺钉时,横梁只能在水平面转动,在垂直平面的运动被阻止;拧紧垂直轴闭锁螺钉,松开水平轴闭锁螺钉时,横梁只能在垂直平面内运动,在水平面的运动被锁住。

因此通过调节闭锁螺钉,可以将2自由度系统变为1自由度系统。

1 自由度和2自由度的转换有利于系统的模型建立,同时可以在1 自由度的情况下进行单输入单输出的控制,在2自由度的情况下可以进行双输入双输出的控制。

总之,TRMS 为复杂非线性时变控制建立了广阔的实验平台。

3双旋翼系统的结构框图对于高阶非线性交叉耦合系统,用经典建模方法通常都非常复杂。

因此用一种系统的结构图为基础的更为简单的近似法,这种方法非常适合在Simulink 环境中使用。

双旋翼系统的模型结构图如图3所示,控制电压h U 和v U 是直流电机的输入,直流电机用来驱动旋翼旋转。

驱动旋翼的直流电机的模型,由带有静态非线性的线性动态系统组成。

线性部分的形式为一阶传递函数()11h h G T S =+和()11v v G T S =+,直流电机的静态特性为非线性函数()h h U 和()v V U ,输入电压的范围是±10伏。

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