丁承君+++何乃晨

摘 要：隨著技術(shù)的發(fā)展，如今四旋翼無人機飛控系統(tǒng)中的姿態(tài)控制模塊已經(jīng)摒棄了最初使用的傳統(tǒng)PID控制方式，大多數(shù)采用模糊PID控制方式，其核心是模糊規(guī)則和隸屬函數(shù)的制定。但是由于上述兩者一般通過技術(shù)人員的經(jīng)驗來確定，所以并不能完全保證其正確性和精確性，為了彌補這個不足，文章提出了基于模糊模型參考學(xué)習(xí)控制（FMRLC）的模糊自適應(yīng)PID控制方式，使得飛控系統(tǒng)在運行的過程中根據(jù)無人機實際飛行效果來發(fā)現(xiàn)原有規(guī)則和隸屬函數(shù)的不足，并對其作出實時修正，使系統(tǒng)性能得到不斷改善，進(jìn)一步優(yōu)化控制效果，增強四旋翼無人機的懸停以及飛行穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞：四旋翼無人機；模糊自適應(yīng)PID；模糊模型參考學(xué)習(xí)控制；飛行測試

1 概述

四旋翼無人機的姿態(tài)控制方法有多種，但最常用的當(dāng)屬PID控制。經(jīng)典PID雖然最為簡單實用，但由于PID參數(shù)固定需手動調(diào)節(jié)的問題，對于外部環(huán)境和數(shù)學(xué)模型多變的無人機來說需要頻繁的參數(shù)整定，既繁瑣又耗時。針對這個缺陷，近年來出現(xiàn)了基于模糊PID控制的姿態(tài)解算方法，此種方法可根據(jù)事先制定好的控制規(guī)則和隸屬函數(shù)使系統(tǒng)自行調(diào)節(jié)PID參數(shù)，克服了傳統(tǒng)PID的缺點[1]。但模糊PID控制的效果非常依賴于控制規(guī)則與隸屬函數(shù)，為了使上述兩者向更加合理的方向趨近，本文提出基于模糊模型參考學(xué)習(xí)控制（FMRLC）的模糊自適應(yīng)PID控制方法，本方法可根據(jù)無人機的實際飛行效果與理想?yún)⒖寄Ｐ偷膶Ρ葋韺δ：刂埔?guī)則和隸屬函數(shù)進(jìn)行實時修正，進(jìn)一步優(yōu)化模糊PID姿態(tài)控制效果，增強四旋翼無人機的飛行穩(wěn)定性。

2 基于FMRLC的模糊自適應(yīng)PID姿態(tài)控制

四旋翼無人機的姿態(tài)控制有四個通道，分別控制油門以及橫滾角、俯仰角、偏航角三個姿態(tài)角，其中影響無人機空中自穩(wěn)性能的通道為橫滾角和俯仰角，由于四旋翼無人機機體的對稱性，所以橫滾角與俯仰角通道在控制方式以及PID參數(shù)調(diào)節(jié)方面具有相似性，本文以這兩個姿態(tài)角通道進(jìn)行研究。

模糊模型參考學(xué)習(xí)控制（FMRLC）的控制結(jié)構(gòu)圖如圖1所示，圖中下方虛線框內(nèi)為傳統(tǒng)模糊PID控制的結(jié)構(gòu)，其輸入為橫滾角誤差e和誤差變化率△e；輸出為PID參數(shù)變化量△Kp、△Ki、△Kd。模糊控制系統(tǒng)的核心是模糊控制器的設(shè)計[2]，包括模糊化、模糊推理、模糊規(guī)則以及去模糊化，其中模糊規(guī)則在本研究中即為姿態(tài)角PID參數(shù)的控制規(guī)則和隸屬函數(shù)。

將圖1上方所示的模糊規(guī)則學(xué)習(xí)機和參考模型加入到傳統(tǒng)模糊PID控制之中即為模糊模型參考學(xué)習(xí)控制，目的是修正模糊控制器中的模糊規(guī)則。參考模型是能夠產(chǎn)生期望輸出的傳遞函數(shù)，四旋翼無人機的姿態(tài)角通道在仿真和實驗時期望迅速而平穩(wěn)的動態(tài)響應(yīng)，且超調(diào)量盡可能小，理想一階慣性環(huán)節(jié)可得到此效果，可將其用作參考模型。把一階慣性環(huán)節(jié)階躍響應(yīng)當(dāng)做無人機的理想擾動響應(yīng)，則參考模型輸出與實際輸出的誤差就可視作廣義誤差ye；誤差變化率為△ye，記作yec，兩者即為模糊規(guī)則學(xué)習(xí)機中模糊逆控制器的輸入量。

從圖1可知，模糊逆控制器與模糊控制器結(jié)構(gòu)相同，其構(gòu)建流程與模糊控制器也相似，輸入與輸出設(shè)定7個模糊子集：NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，依次表示為負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大。輸入?yún)?shù)模糊化之后，結(jié)合知識庫進(jìn)行模糊推理，其輸出p作為修正量，所改變的則是模糊控制器輸出量的隸屬函數(shù)，修正方式為圖線整體在論域軸上的平移，平移量以p為依據(jù)，如此即可使輸出量隸屬函數(shù)去模糊化后得到的清晰值相對于傳統(tǒng)模糊PID輸出量更趨于合理，增強控制系統(tǒng)的適應(yīng)性。

3 測試

測試用無人機所用機架為X450機架；電子調(diào)速器型號為FLYCOLOR 5V 3A-BEC無刷電調(diào)；電機型號為朗宇2212-9型1400KV無刷電機。飛控板中主控芯片選用STM32F103RCT6；通信模塊選用NRF24L01無線傳輸模塊；姿態(tài)傳感器選用MPU-6050六軸陀螺儀-加速度計模塊。分別采用傳統(tǒng)模糊PID與基于FMRLC的模糊自適應(yīng)PID編寫無人機姿態(tài)控制模塊，隨后進(jìn)行重心（電池）偏置的無人機懸停試驗。由于主控制器輸出的PWM信號高電平時間與電機轉(zhuǎn)速呈線性關(guān)系，故其可以代表電機的當(dāng)前轉(zhuǎn)速，PWM信號輸出平穩(wěn)說明四旋翼無人機電機轉(zhuǎn)速變化平穩(wěn)，即代表無人機懸停時抖動幅度小、自穩(wěn)性能好。

從圖2可以看出，（b）中波形明顯比（a）中波形幅度變化小且平穩(wěn)。說明采用基于FMRLC的模糊自適應(yīng)PID姿態(tài)控制的無人機自穩(wěn)性能更好。

4 結(jié)束語

無人機的自穩(wěn)性能是無人機飛控系統(tǒng)最重要的評判標(biāo)準(zhǔn)，本文將傳統(tǒng)模糊PID姿態(tài)控制優(yōu)化為基于模糊模型參考學(xué)習(xí)控制（FMRLC）的模糊自適應(yīng)PID姿態(tài)控制，通過對比測試表明了后者較之前者有更好的控制效果，印證了設(shè)計預(yù)期。

參考文獻(xiàn)

[1]劉慧博，王靜，吳彥合.無刷直流電機模糊自適應(yīng)PID控制研究與仿真[J].控制工程，2014（04）：583-587.

[2]戴俊珂，姜海明，鐘奇潤，等.基于自整定模糊PID算法的LD溫度控制系統(tǒng)[J].紅外與激光工程，2014（10）：3287-3291.

作者簡介：丁承君（1973，9-），男，漢族，河北工業(yè)大學(xué)，教授，博士生導(dǎo)師。

何乃晨（1990，10-），男，漢族，河北工業(yè)大學(xué)，碩士研究生。