黃天鵬,劉小雄,馬青原,張永杰
(西北工業(yè)大學 自動化學院,西安 710072)
近年來四旋翼無人機成為航空領域的一大研究熱點,由于四旋翼無人機優(yōu)異的垂直起降和低成本特性,使其在軍事、公共安全、政府應急救援指揮以及民用航拍、農(nóng)業(yè)植保等領域具有廣泛用途。但是四旋翼無人機作為典型的欠驅(qū)動非線性系統(tǒng),其位置控制是通過姿態(tài)控制實現(xiàn)的,并且所有的運動都建立在對4個電機的控制基礎上,因此四旋翼無人機的姿態(tài)控制至關重要。由于四旋翼無人機在飛行中受到環(huán)境干擾,自身電機高速轉(zhuǎn)動引起的陀螺力矩,存在的電機未建模動態(tài),旋翼葉片之間的氣動干擾和由于質(zhì)量分布不均引起的未知慣性力矩干擾,使得依賴精確建模的傳統(tǒng)控制方法[1-3]在實際中難以達到四旋翼的控制要求[4-5];雖然普通的自適應控制可以達到在控制信號中補償未知影響的效果,但是快速自適應會導致系統(tǒng)控制量的高頻振蕩,這樣的高頻控制信號在實際中不可實現(xiàn),并且對系統(tǒng)魯棒性造成嚴重影響[6]。
針對以上問題,本文采用L1自適應控制理論[7]進行四旋翼無人機的姿態(tài)控制律設計,達到在快速自適應的同時保證系統(tǒng)魯棒性的性能要求[8-9]。L1自適應控制理論通過在控制信號中引入低通濾波器,在低通帶寬內(nèi)補償模型的不確定干擾;通過采用投影算子自適應律來保證估計參數(shù)的有界性,由于將快速自適應與魯棒性解耦,因此可以在硬件限制范圍內(nèi)任意提高自適應的快速性來達到系統(tǒng)需要的動態(tài)性能而又不失系統(tǒng)的穩(wěn)定性[10]。本文主要講述了針對“X”型四旋翼無人機的非線性模型設計L1自適應角速率控制器,在此基礎上設計PID控制器將姿態(tài)控制轉(zhuǎn)化到內(nèi)環(huán)的L1自適應角速率控制。分析了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性,最后通過仿真說明了所設計L1自適應控制系統(tǒng)在滿足快速動態(tài)性能的情況下仍然具備良好的魯棒性。
本文采用“X”型四旋翼無人機為研究對象,根據(jù)其飛行控制原理,4個旋翼通過高速轉(zhuǎn)動產(chǎn)生升力,進而產(chǎn)生滾轉(zhuǎn)力矩和俯仰力矩控制滾轉(zhuǎn)角和俯仰角,旋翼轉(zhuǎn)動時產(chǎn)生的反扭矩控制偏航角,當旋翼機身滾轉(zhuǎn)角和俯仰角不為零時升力產(chǎn)生水平分力控制水平位置,升力在重力反方向的分力控制垂直位置,六個自由度的控制是通過調(diào)節(jié)4個旋翼的轉(zhuǎn)速即旋翼產(chǎn)生的升力和反扭矩實現(xiàn)的。因此定義U1,U2,U3,U4為四旋翼無人機的高度、滾轉(zhuǎn)、俯仰、偏航4個獨立控制通道的控制輸入:
(1)
由旋翼電機轉(zhuǎn)速與產(chǎn)生力和力矩關系進一步有:
(2)
其中:CT為升力系數(shù),CM為反扭矩系數(shù),?i為電機i的轉(zhuǎn)速。四旋翼的姿態(tài)角與機體系的角速度之間有如下關系[11]:
(3)
(4)
其中:φ、θ、ψ分別為滾轉(zhuǎn)角、俯仰角和偏航角;p、q、r分別為滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率和偏航角速率;Ix、Iy、Iz為四旋翼無人機繞x、y、z軸的轉(zhuǎn)動慣量,J為每個旋翼的轉(zhuǎn)動慣量;d為旋翼葉片中心到四旋翼無人機重心的距離;ΩM=-?1-?2+?3+?4為由于電機差動產(chǎn)生的陀螺力矩轉(zhuǎn)速。以上通過經(jīng)典力學運動方程建立四旋翼無人機姿態(tài)運動模型,為下面設計L1自適應控制器提供基礎。
考慮與四旋翼模型相對應的非線性系統(tǒng):
x(0)=x0
y(t)=CTx(t)
(5)
其中:x(t)∈Rn是可測量的系統(tǒng)狀態(tài),u(t)∈Rm為系統(tǒng)的控制輸入信號,Am是n×n的赫爾維茲矩陣,Bm∈Rn×m和C∈Rn×n是已知常數(shù)矩陣,ω∈Rm×m為未知常數(shù)對角矩陣,包含了由于質(zhì)量分布不均引起輸入力矩干擾,f(·)是未知非線性函數(shù),包含四旋翼模型的陀螺力矩干擾、與狀態(tài)有關的非線性和外界干擾。
L1自適應控制通過設計滿足系統(tǒng)瞬態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能的狀態(tài)觀測器,然后以觀測狀態(tài)和實際系統(tǒng)狀態(tài)之間的誤差作為快速自適應律的輸入,估計出系統(tǒng)的未知參數(shù),進而用估計參數(shù)構(gòu)造控制信號,去抵消在低通濾波器帶寬范圍內(nèi)的不確定干擾,使系統(tǒng)輸出信號跟蹤輸入信號,L1控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 L1自適應控制結(jié)構(gòu)
根據(jù)被控對象模型設計如下狀態(tài)觀測器:
y(t)=CTx(t)
(6)
由于自適應控制律中包含估計參數(shù),因此為了確??刂菩盘柕挠薪缧院涂蓪崿F(xiàn)性,必須保證在快速自適應估計參數(shù)的同時保證估計參數(shù)的有界性,因此采用基于投影算子的自適應律,避免估計參數(shù)漂移和保證系統(tǒng)較好的魯棒性。設計基于投影算子的自適應律結(jié)構(gòu)如下:
(7)
為了使被控對象的性能達到理想模型:
ym(t)=CTxm(t)
(8)
在自適應律估計出未知參數(shù)后,構(gòu)造控制信號抵消系統(tǒng)的不確定性部分,并且使系統(tǒng)跟蹤上輸入信號,同時為了保證系統(tǒng)的魯棒性[14],引入低通濾波器解決快速自適應導致的控制信號高頻振蕩的問題,因此在控制信號中加入低通濾波器,控制結(jié)構(gòu)如下:
(9)
其中:
C(s)=ωkD(s)(I+ωkD(s))-1
(10)
基于以上分析,設計L1自適應控制結(jié)構(gòu)進行四旋翼姿態(tài)控制,模型參數(shù)見表1。
表1 模型參數(shù)
將四旋翼參數(shù)帶入模型方程中,得到狀態(tài)方程矩陣,通過極點配置方法求解反饋增益矩陣為:
從而求解出理想閉環(huán)系統(tǒng)Am和Bm陣如下:
極點配置后,非線性函數(shù)向量為:
(11)
其中:Kii為反饋增益矩陣K第i個對角線元素。
根據(jù)實際飛行狀態(tài),四旋翼機體角速率最大值3.5rad/s,電機轉(zhuǎn)速最大值設為6000rpm,則陀螺力矩轉(zhuǎn)速最大值為ΩM max=2513rad/s。根據(jù)以上物理量范圍,求得參數(shù)范圍θbi=0.1,并取任意正常數(shù)ε=0.1,則σbi=0.1,則投影算子邊界為:
Θ=[-0.1,0.1],Δ=[-0.1,0.1]
則L=max‖θ‖1=0.3。由于質(zhì)量分布不均引起的未知輸入增益范圍選取如下:
ω11∈[0.1,0.2],ω22∈[0.1,0.2],ω33∈[0.5,1.5]
選取自適應增益Γ=1000。
為了使角速率輸出以零穩(wěn)態(tài)誤差跟蹤到理想系統(tǒng)輸出:
yid=CTH(s)kgr(s)
(12)
設置:
選取D(s)=1/s,則有:
G(s)=H(s)(1-C(s))=
L1自適應控制方法范數(shù)穩(wěn)定條件為:
由G(s)的形式可知,在狀態(tài)矩陣Am對應的系統(tǒng)閉環(huán)性能條件下,為了滿足范數(shù)穩(wěn)定條件,增大低通濾波器帶寬可以保證系統(tǒng)滿足范數(shù)穩(wěn)定條件和閉環(huán)自適應系統(tǒng)良好的跟蹤性能。但是高帶寬低通濾波器會導致控制信號對外部噪聲敏感,系統(tǒng)魯棒性降低。因此低通濾波器的設計轉(zhuǎn)化為系統(tǒng)動態(tài)性能和魯棒性的約束優(yōu)化問題[15]。本文選取低通濾波器帶寬選取ωk=100。
在L1角速率控制器的基礎上,設計由目標角度到目標角速率的PID控制器,結(jié)構(gòu)如下:
(13)
因此系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)為PID控制與L1自適應控制串聯(lián)結(jié)構(gòu)。目標角度到目標角速率解算由于只涉及到目標信號的轉(zhuǎn)化,因此利用PD控制保證了角度控制的快速性與精確性,角速率控制中采用L1自適應控制作為整個旋翼姿態(tài)控制系統(tǒng)的核心,充分發(fā)揮L1自適應控制優(yōu)異的抗干擾能力和快速跟蹤性能,保證系統(tǒng)的快速性和魯棒性。
根據(jù)p、q、r通道的獨立控制可得,存在如下開環(huán)傳遞函數(shù):
(14)
(15)
Ami,Bmi,Ci(s)分別為對角矩陣Am,Bm,C(s)的第i個對角線元素。則由式(5)、(6)、(7)、(9)組成的L1自適應控制系統(tǒng)的保守時間增益為:
其中:φmi,ωgc i分別為開環(huán)傳遞函數(shù)矩陣Lo(s)的第i個對角線傳遞函數(shù)的相角裕度和截止頻率[7]。根據(jù)以上結(jié)論,將第3節(jié)模型參數(shù)帶入式(14),分別畫出p、q、r通道傳遞函數(shù)波特圖見圖2~圖4。
圖2 滾轉(zhuǎn)角速率通道波特圖
圖3 俯仰角速率通道波特圖
圖4 偏航角速率通道波特圖
由圖2~4可知,3個通道閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定,并且可以直接得到估計的保守時間余度分別為τ1=τ2=0.00 142s,τ3=0.00 056s。說明L1自適應控制器在快速自適應的同時保證了系統(tǒng)的時間延遲余度,因此也保證了系統(tǒng)的魯棒性。
根據(jù)以上控制器設計,在系統(tǒng)初始姿態(tài)和角速率狀態(tài)為零的條件下,輸入幅值5°、周期為10s的方波信號作為目標姿態(tài)角指令進行仿真驗證,仿真曲線如圖5所示。
圖5 L1自適應控制器性能
由圖5可知,在方波信號的姿態(tài)角指令輸入下,通過設計PID角度控制和基于投影算子的L1自適應控制器,四旋翼無人機的角度輸出在不確定非線性存在的情況下,能夠快速跟蹤到輸入姿態(tài)角,調(diào)節(jié)時間為1.2s,并且無超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)誤差。在快速自適應的同時,姿態(tài)控制量U2、U3、U4沒有出現(xiàn)高頻振蕩。
為了驗證系統(tǒng)的魯棒性,根據(jù)第3節(jié)算出的時間延遲余度,分別在滾轉(zhuǎn)、俯仰、偏航通道的控制量中加入15 ms、10 ms、5 ms的時間延遲,仿真結(jié)果如圖6所示。
圖6 三通道時間延遲分別為15 ms、10 ms、5 ms條件下L1自適應控制器性能
由圖6可知,在控制量延遲的情況下系統(tǒng)的跟蹤速度稍微變慢,調(diào)節(jié)時間為1.5 s,無超調(diào),無穩(wěn)態(tài)誤差,角速率變化在實際范圍內(nèi),控制量無高頻振蕩。以上仿真結(jié)果綜合說明了所設計L1自適應控制器在快速自適應滿足動態(tài)性能的條件下可以保持良好的魯棒性以抵抗外界干擾。
本文針對“X”型四旋翼的角度控制問題,提出PID控制與基于投影算子自適應律的L1自適應控制相結(jié)合的控制結(jié)構(gòu),重點闡述了L1自適應控制的結(jié)構(gòu),設計過程,魯棒性以及穩(wěn)定性分析,將非線性模型等效轉(zhuǎn)化成線性模型來設計常規(guī)狀態(tài)觀測器,提出估計未知參數(shù)范圍的方法,并通過系統(tǒng)波特圖具體說明了系統(tǒng)保守的魯棒性能估計和抵抗外界干擾的能力。通過采用投影算子自適應律保證了參數(shù)估計的范圍,并且在低通濾波器帶寬范圍內(nèi)補償不確定干擾。通過添加周期性方波輸入信號和在滾轉(zhuǎn)、俯仰、偏航控制通道中加入時間延遲條件下進行仿真,仿真結(jié)果說明了L1自適應控制結(jié)構(gòu)的優(yōu)點,即在模型中存在非線性和外界干擾的情況下,控制結(jié)構(gòu)既能通過快速自適應滿足系統(tǒng)動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)精度,又能保證系統(tǒng)良好的魯棒性,因此本文所設計的基于L1自適應控制的四旋翼無人機姿態(tài)控制方法能保證無人機的穩(wěn)定性和抗干擾能力,具有很好的實際應用價值。
[1] Fang Z, Zhi Z, Jun L, et al. Feedback linearization and continuous sliding mode control for a quadrotor UAV[A].Control Conference, 2008. CCC 2008. 27th Chinese[C]. IEEE, 2008: 349-353.
[2] Zeng Y, Jiang Q, Liu Q, et al. PID vs. MRAC control techniques applied to a quadrotor's attitude[A]. 2012 Second International Conference on Instrumentation, Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC)[C]. IEEE, 2012: 1086-1089.
[3] Raptis I A. Linear and nonlinear control of unmanned rotorcraft[J]. 2009.
[4] 龍云露, 陳 洋, 滕 雄. 四旋翼飛行器姿態(tài)解算與濾波[J]. 計算機測量與控制, 2016, 24(10):194-197.
[5] 范云生, 曹亞博, 趙永生,等. 四旋翼無人飛行器實驗平臺設計及姿態(tài)控制研究[J]. 計算機測量與控制, 2016, 24(7):117-120.
[6] Tao G. A unification of multivariable MRAC based on high frequency gain matrix decompositions[A].American Control Conference, 2003. Proceedings of the 2003[C]. IEEE, 2003, 2: 945-950.
[7] Hovakimyan N, Cao C. L1 Adaptive Control Theory: Guaranteed Robustness with Fast Adaptation[M]. Society for Industrial and Applied Mathematics, 2010.
[8] Cao C, Hovakimyan N. Stability margins of L1 adaptive controller: Part II[A].American Control Conference, 2007. ACC'07[C]. IEEE, 2007: 3931-3936.
[9] Li D, Hovakimyan N, Georgiou T. Robustness of L1 adaptive controllers in the gap metric[A].American Control Conference (ACC), 2010[C]. IEEE, 2010: 3247-3252.
[10] Minh Q H, Weihua Z, Lihua X. L1 adaptive control for quadcopter: Design and implementation[A]. In Proc. of the 13th Int.Conf. on Control Automation Robotics and Vision (ICARCV)[C]. 2014: 1496-1501.
[11] 吳森堂, 費玉華. 飛行控制系統(tǒng)[M]. 北京航空航天大學出版社, 2005.
[12] Cao C, Hovakimyan N. L1 adaptive controller for a class of systems with unknown nonlinearities: Part I[A].American Control Conference, 2008[C]. IEEE, 2008: 4093-4098.
[13] Pomet J B, Praly L. Adaptive nonlinear regulation: Estimation from the Lyapunov equation[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 1992, 37(6): 729-740.
[14] 王亮亮,劉小雄,馬青原,等.基于L1 自適應方法的無人機縱向阻尼控制器設計,飛行力學,2015,33(12):523-527
[15] Li D, Hovakimyan N, Cao C, et al. Filter design for feedback-loop trade-off of L1 adaptive controller: A linear matrix inequality approach[A].Proc. AIAA Guidance, Navigation and Control[C]. 2008.