張希銘,曲仕茹,馬志強(qiáng)
(西北工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,陜西西安710072)
四旋翼飛行器系統(tǒng)具有欠驅(qū)動(dòng)、高階次、強(qiáng)耦合和非線性等特點(diǎn)。與傳統(tǒng)的直升機(jī)相比,四旋翼直升機(jī)具有4個(gè)固定傾斜角的螺旋槳,從而使其結(jié)構(gòu)和動(dòng)力學(xué)特性得到了簡(jiǎn)化。又因其機(jī)體本身易小型化、具備實(shí)驗(yàn)平臺(tái)特性和起飛場(chǎng)地要求低等特點(diǎn),受到了各界的廣泛關(guān)注。目前來自澳洲臥龍崗大學(xué)的Mckerrow對(duì)四旋翼飛行器完成了動(dòng)力學(xué)建模[1]。有多個(gè)研究機(jī)構(gòu)將其作為復(fù)雜受控對(duì)象設(shè)計(jì)了DI控制器、反步法控制器[2]、LQ 增穩(wěn)控制器[3]和欠驅(qū)動(dòng)滑??刂破鳎?-5]。
上述控制器對(duì)具有完備數(shù)學(xué)模型的飛行器系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定控制效果,其不足在于算法移植對(duì)于飛行器系統(tǒng)參數(shù)依賴性強(qiáng)。DI控制是基于系統(tǒng)模型對(duì)消的基礎(chǔ)上的,其魯棒性不強(qiáng),在陣風(fēng)干擾和模型參數(shù)攝動(dòng)時(shí)控制效果不理想,而傳統(tǒng)的PID和LQ控制方法忽略了模型中的非線性因素,模型精度較差,影響了控制效果。本文提出一種不依賴精確數(shù)學(xué)模型的模糊滑??刂疲撍惴ú恍枰陚涞哪P蛥?shù),能夠?qū)崿F(xiàn)四旋翼飛行器的姿態(tài)控制和位置控制,并且具備一定的抗干擾能力。
本系統(tǒng)中的坐標(biāo)系選擇為北、東、地方向,如圖1所示。機(jī)體系的原點(diǎn)與飛行器的質(zhì)心重合,一般認(rèn)為旋翼揮舞時(shí)質(zhì)量可以忽略不計(jì),所以飛行器中心即為機(jī)體系原點(diǎn)。
圖1 四旋翼飛行原理Fig.1 Flying principles of quadrotor
為簡(jiǎn)化數(shù)學(xué)模型,設(shè)槳葉揮舞產(chǎn)生的升力面和重心位于同一個(gè)平面上,即忽略飛行器的厚度。所得數(shù)學(xué)模型為:
式中:m和J分別為系統(tǒng)的質(zhì)量和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量矩陣,J為正定矩陣,其俯仰和滾轉(zhuǎn)的對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)動(dòng)慣量相等;V為機(jī)體的速度;δ3= [0 0 1]T為地向軸的單位向量;g為重力加速度;n=Rδ3(R為機(jī)體坐標(biāo)系-地坐標(biāo)系的旋轉(zhuǎn)矩陣);T和τ分別為作用在機(jī)體上的升力和力矩;η=[φ θ ψ]T為飛行器機(jī)體的歐拉角;ω為機(jī)體坐標(biāo)系下的角速度。
式中:cφ,cθ,cψ,sφ,sθ,sψ分別表示 cos φ,cos θ,cos ψ,sin φ,sin θ,sin ψ。
假設(shè)電機(jī)無時(shí)滯,容易得控制量T和τ與電機(jī)轉(zhuǎn)速ωi之間的關(guān)系如下:
式中:CT和CQ分別為旋翼的拉力和扭矩系數(shù);ρ為空氣密度;A=πr2為槳葉揮舞面積;r為槳葉揮舞半徑;d為電機(jī)到飛行器質(zhì)心的距離。
根據(jù)四旋翼的工作原理,系統(tǒng)俯仰、滾轉(zhuǎn)方向的運(yùn)動(dòng)需要調(diào)節(jié)每一組對(duì)應(yīng)電機(jī)的轉(zhuǎn)速差,偏航方向的運(yùn)動(dòng)需要調(diào)節(jié)兩組電機(jī)的轉(zhuǎn)速差,飛行器的升降通過同時(shí)增加、減少4個(gè)電機(jī)的轉(zhuǎn)速實(shí)現(xiàn)下降的運(yùn)動(dòng)。定義控制變量:ωT,ΔωT,Δωφ,Δωθ,Δωψ分別為使飛行器懸停時(shí)的基本轉(zhuǎn)速、垂直方向運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)速以及滾轉(zhuǎn)、俯仰、偏航運(yùn)動(dòng)的轉(zhuǎn)速差。
根據(jù)控制量的定義,可以獲得電機(jī)的轉(zhuǎn)速控制量與其對(duì)應(yīng)拉力之間的關(guān)系為:
飛行器在懸停時(shí),槳葉揮舞產(chǎn)生的拉力和機(jī)體重力平衡,有如下關(guān)系:
在懸停狀態(tài)下,ΔωT,Δωφ,ΔωθΔωψ為極小值,因此有:
將動(dòng)力學(xué)模型展開,獲得如下的動(dòng)力學(xué)方程:
根據(jù)式(4)可得:
且 sin θ≈θ,sin φ≈φ,cosθ≈cosφ≈1,簡(jiǎn)化后為:
由于四旋翼欠驅(qū)動(dòng)、高階次、強(qiáng)耦合和非線性的特性,針對(duì)其使用滑??刂菩枰O(shè)計(jì)欠驅(qū)動(dòng)部分廣義滑動(dòng)模及欠驅(qū)動(dòng)部分的高度耦合使得設(shè)計(jì)的控制器十分依賴模型的問題,為了在工程領(lǐng)域中更加實(shí)用,本設(shè)計(jì)將系統(tǒng)的內(nèi)環(huán)和外環(huán)控制分離,并分別為其設(shè)計(jì)模糊滑模控制器。系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)分離框圖如圖2所示。
圖2 系統(tǒng)內(nèi)外環(huán)分離框圖Fig.2 Separation of the inner and outer systems
內(nèi)外環(huán)分離的優(yōu)勢(shì)在于系統(tǒng)利用內(nèi)環(huán)控制飛行器的姿態(tài)和高度。在這4個(gè)通道情況下,系統(tǒng)為全驅(qū)動(dòng)的,可為其直接設(shè)計(jì)模糊滑??刂破鳎摽刂破餍枰?zd,θd,φd,ψd的指令信息,其中 θd,φd可以結(jié)合飛行器基本模型和xd,yd指令獲得,即在xd,yd確定的情況下,根據(jù)基本模型解算內(nèi)環(huán)穩(wěn)定的具體θd,φd。通過內(nèi)環(huán)俯仰和滾轉(zhuǎn)角度的改變,間接使得整個(gè)系統(tǒng)到達(dá)最終穩(wěn)定狀態(tài)。通過調(diào)整內(nèi)環(huán)姿態(tài),可以將飛行器調(diào)整到任意位置及姿態(tài),一般認(rèn)為內(nèi)環(huán)調(diào)整時(shí),穩(wěn)定ψ=0,容易獲得:
根據(jù)式(11)可得:
進(jìn)而獲得內(nèi)環(huán)切換姿態(tài)的θd,φd,具體如下:
結(jié)合式(13),可以獲得用于設(shè)計(jì)模糊滑模的xd,yd,zd,θd,φd,ψd全部數(shù)據(jù)組成的指令信號(hào)。
在模糊滑模控制中,控制目標(biāo)從跟蹤誤差轉(zhuǎn)化為滑模函數(shù),模糊控制器的輸入不是而是(s,,通過設(shè)計(jì)模糊規(guī)則,使滑模面s為零。模糊滑模控制[6]的優(yōu)點(diǎn)在于其柔化了控制信號(hào),可以避免一般滑??刂频亩墩瘳F(xiàn)象。
為了克服參數(shù)不確定性及外干擾的影響,滿足滑模運(yùn)動(dòng)存在的條件,并且削弱滑??刂频亩墩癯潭龋衫媚:刂埔?guī)則[7]調(diào)整控制量u的大小,確保條件成立。
設(shè)離散系統(tǒng)采樣時(shí)間為T,則:
滑動(dòng)模函數(shù)為:
以θ通道為例說明滑動(dòng)模函數(shù)的設(shè)計(jì)過程。根據(jù)式(14)求取組成滑動(dòng)模的主要元素。
式中:θd根據(jù)外環(huán)航向信息解算獲得為當(dāng)前系統(tǒng)的姿態(tài)信息。為了保證系統(tǒng)最終穩(wěn)定懸停般取為0。從而θ通道的滑動(dòng)模設(shè)計(jì)為:
式中:cθ取為 4.7。
至此,θ通道滑動(dòng)模設(shè)計(jì)完成,其他通道的滑動(dòng)模設(shè)計(jì)與此類似。4個(gè)通道滑動(dòng)模設(shè)計(jì)完畢后,可以確定模糊規(guī)則。本系統(tǒng)采用二維模糊控制器,通過模糊控制規(guī)律直接設(shè)計(jì)模糊控制量u。設(shè)模糊控制器的輸入為s和s˙,它們分別是s(k)和d s(k)的模糊化變量,模糊控制器的輸出ΔU是控制的變化量Δu的模糊化變量。定義如下的模糊集:
表1 模糊規(guī)則Table 1 Fuzzy rules
在Matlab/Simulink中對(duì)本文設(shè)計(jì)的算法進(jìn)行仿真,本算法不依賴數(shù)學(xué)模型具體物理參數(shù),僅在結(jié)算姿態(tài)信息時(shí)需要機(jī)體質(zhì)量參數(shù)和重力加速度信息,本設(shè)計(jì)中使用的機(jī)體質(zhì)量為0.8 kg。假設(shè)飛行器起始位置為[0,0,0]m,期望位置為[1,1,1]m,起始和期望姿態(tài)都為定點(diǎn)懸停,即初始姿態(tài)為[0,0,0]rad,期望姿態(tài)為[0,0,0]rad。
圖3和圖4分別為姿態(tài)控制和位置控制效果。由圖可以發(fā)現(xiàn),獨(dú)立通道z,ψ從初始狀態(tài)到達(dá)期望狀態(tài)時(shí)間更短,其他通道由于存在耦合及解算誤差,上升時(shí)間和調(diào)節(jié)時(shí)間都略長(zhǎng)。姿態(tài)調(diào)整過程比較平穩(wěn),保證了飛行器在小角度范圍([-0.1,0.1]rad)內(nèi)進(jìn)行姿態(tài)改變,符合簡(jiǎn)化模型的假設(shè)條件。
圖3 飛行器位置控制效果Fig.3 Aircraft position control effect
圖4 飛行器姿態(tài)控制效果Fig.4 Aircraft attitude control effect
仿真結(jié)果表明,本文設(shè)計(jì)的控制器能夠在4 s內(nèi)將飛行器調(diào)節(jié)至期望的位置和姿態(tài),實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)懸停,具有很好的控制效果。通過上述分析可知,利用內(nèi)外環(huán)分離設(shè)計(jì)的模糊滑??刂破麽槍?duì)四旋翼飛行器具有很好的控制效果,能夠執(zhí)行從起始位置到達(dá)任意位置的任務(wù)。
下面一組試驗(yàn)主要驗(yàn)證本文設(shè)計(jì)的控制器抗周期性擾動(dòng)的性能。為了說明問題,使用內(nèi)外環(huán)PID控制器作為對(duì)比。假設(shè)飛行器在控制過程中各個(gè)通道均受到周期性擾動(dòng),擾動(dòng)量設(shè)計(jì)為:
將式(20)中的擾動(dòng)量線性疊加到各個(gè)通道,在不改變?cè)刂破鲄?shù)的情況下進(jìn)行驗(yàn)證。
圖5為周期性干擾下PID控制器的控制效果。由圖5可知,增加了擾動(dòng)的控制器在位置穩(wěn)定控制上受到一定影響,穩(wěn)定狀態(tài)下存在周期性誤差。圖6為本文設(shè)計(jì)的控制器(FSMC)在受到周期性擾動(dòng)下的位置控制效果。由圖6可知,由于滑模控制中切換控制量的作用,周期性擾動(dòng)誤差受到了一定程度的抵消,提高了控制精度。
圖5 周期干擾PID算法位置控制效果Fig.5 Control effect of PID with periodic interference
圖6 周期干擾FSMC位置控制效果Fig.6 Control effect of FSMC with periodic interference
表2列出了兩類控制器的性能指標(biāo)。從這些指標(biāo)中可以看出,PID控制器具有很快的上升時(shí)間,相應(yīng)犧牲了超調(diào)性能,由于積分作用明顯,z軸向的超調(diào)特別明顯;在穩(wěn)態(tài)性能和調(diào)節(jié)時(shí)間方面,兩類控制器效果基本一致,能夠?qū)崿F(xiàn)姿態(tài)和航向的穩(wěn)定。通過仿真可以發(fā)現(xiàn),在受到位置擾動(dòng)時(shí),本文設(shè)計(jì)的控制器與內(nèi)外環(huán)PID控制器相比,具有較強(qiáng)的抗干擾能力。
表2 控制器性能Table 2 Controller Performance
本文針對(duì)四旋翼飛行器的欠驅(qū)動(dòng)及級(jí)聯(lián)特性,分析了飛行器數(shù)學(xué)模型并進(jìn)行了簡(jiǎn)化,通過設(shè)計(jì)內(nèi)環(huán)及外環(huán)控制間接解決欠驅(qū)動(dòng)對(duì)控制的影響,設(shè)計(jì)了四旋翼飛行器具體的模糊滑??刂破?。仿真結(jié)果表明,通過內(nèi)外環(huán)分離設(shè)計(jì)和簡(jiǎn)化模型的內(nèi)外環(huán)解算關(guān)系分析,所設(shè)計(jì)的模糊滑??刂破髂軌?qū)崿F(xiàn)飛行器的姿態(tài)控制和位置控制,當(dāng)系統(tǒng)受到未知干擾時(shí),與傳統(tǒng)PID控制器相比,本文設(shè)計(jì)的控制器能夠削弱未知干擾帶來的控制誤差影響,增強(qiáng)了系統(tǒng)的魯棒性,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的穩(wěn)定控制。
[1] Salih A L,Moghavvemi M,Mohamed H A F,et al.Modelling and PID controller design for a quadrotor unmanned air vehicle[C]//Automation Quality and Testing Robotics(AQTR),2010 IEEE International Conference on.IEEE,2010:1-5.
[2] Bouabdallah S,Siegwart R.Backstepping and sliding-mode techniques applied to an indoor micro quadrotor[C]//Robotics and Automation,Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on.IEEE,2005:2247-2252.
[3] Mistler V,Benallegue A,M’sirdi N K.Exact linearization and noninteracting control of a 4 rotors helicopter via dynamic feedback[C]//Robot and Human Interactive Communication,Proceedings of the 10th IEEE International Workshop on.IEEE,2001:586-593.
[4] 王璐,李光春,王兆龍,等.欠驅(qū)動(dòng)四旋翼無人飛行器的滑模控制[J].哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào),2012,33(10):1248-1253.
[5] 聶博文.微小型四旋翼無人直升機(jī)建模及控制方法研究[D].長(zhǎng)沙:國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2006.
[6] 張?zhí)炱?自適應(yīng)模糊滑??刂破鞯脑O(shè)計(jì)與分析[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),1999,25(3):370-374.
[7] 張?zhí)炱剑T純伯.一類非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)模糊滑模控制[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),1997,23(3):361-369.