四旋翼飞行器模糊PID姿态控制.docx

四旋翼飞行器模糊PID姿态控制.docx

《四旋翼飞行器模糊PID姿态控制.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《四旋翼飞行器模糊PID姿态控制.docx（14页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

四旋翼飞行器模糊PID姿态控制

计算机仿真

＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝：

＝＝＝＝＝

第３１卷第８期

文章编号：

１００６—９３４８（２０１４）０８一００７３一０５

：

：

＝＝：

：

：

２０１４年８月

：

＝：

：

四旋翼飞行器模糊Ｐｍ姿态控制

张镭，李浩

（河南大学物理与电子学院，河南开封４７５００４）

摘要：

在四旋翼飞行器控制姿态优化问题的研究中，为更好的实现对四旋翼飞行器的姿态控制，在ＭａｔＩａｂ环境下利用６一ＤＯＦ运动方程模块搭建了四旋翼飞行器的非线性模型。

选取四旋翼飞行器的姿态角作为控制对象，借助Ｍａｔｌａｂ模糊工具箱设计了模糊ＰＩＤ控制器并依据专家经验编辑了相应的模糊规则；同时设计了常规ＰＩＤ控制器并选取了最佳的ＰＩＤ控制参数，对两种控制器控制下的四旋翼飞行器姿态进行了相同条件下的Ｍａｄａｂ仿真。

仿真结果表明，模糊ＰＩＤ控制器相比常规ＰＩＤ控制器具有更优良的动态性能及鲁棒性。

对实际四旋翼飞行器的姿态控制具有一定的指导意义。

关键词：

四旋翼飞行器；姿态控制；仿真

中圈分类号：

１鹃９１．９文献标识码：

Ｂ

Ａｔｔｉ由ｕｄｅＣｏｎｔｒ０１０ｆＦｏｕｒ—Ｒ０ｔｏｒＡｉｒｃｒａｆｌｔｖｉａ

Ｆ眦ｚｙ咖

ＺＨＡＮＧＬｅｉ．ＵＨａｏ

（Ｃｏｌｌｅｇｅ

ＡＢＳＩＩＲＡＣＴ：

Ｉｎｏｒｄｅｒ

ｏｆＰｈｙｓｉｃｓ锄ｄ

ｔｏ

Ｅｌｅｃｔｍｎｉｃｓ，Ｈｅ咖ＵＩＩｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈｅｎ明Ｋ抵ｎｇ４７５００４，Ｃｈｉｎａ）

ａｉｒ；ｃ献。

ｗｅ

ｕｓｅｄｔＩｌｅ６一ＤＯＦｍｏｔｉｏｎ

ｅ－

ａｃｈｉｅｖｅｒｅｌｉａｂｌｅａｔｔｉｔｕｄｅｃ∞ｔｒｏｌｏｆｔｌＩｅｆｏｌｌｒ—ｒｏｔｏｒ

ｑｕａｔｉｏｎｍｏｄＩｌｌｅｔｏｃｏｎｓｔｎｌｃｔｍｅｎｏｎ—ｈｎｅａｒｍｏｄｅｌｏｆｔｌｌｅｆｏｕｒ—ｍｔｏｒａｉｒｃｒａｆｔｕｎｄｅｒｔｌｌｅ

ｅｎＶｉｒｏ砌ｅｎｔ

ｏｆＭａｄａｂｉｎｔｌｌｉｓ

ｐ８ｐｅｒ．ｗｅｃｈ０Ｓｅｔｌｌｅａ技ｉ￡ｕｄｅｏｆｔｌｌｅｆｏｕｒ—ｌＵｔｏｒ鹳ｃｏｎｔｒｏｌｐ＆随ｍｅｔｅｒ，ｄ皓ｉ印ｅｄｔｌｌｅｆＩｌｚｚｙＰＩＤｃｏｎｔｒｏＵｅｒ诵ｔＩｌｔｌｌｅｈｅｌｐ

ｏｆＭａⅡａｂｆｕｚｚｙｔ００ｌｂｏｘ明ｄａｌｓｏｅｄｉｔｅｄｔｌｌｅｆｈｚｚｙｍｌｅｓｒｅｌｙｖｅｎｔｉｏｎＰＩＤ

ｏｎ

ｅｘｐｅｒ￡，ｓｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ．Ｍｅ锄ｗｈｉｌｅ，Ｗｅｄｅｓｉ印ｅｄｔ｝Ｉｅ

ｃｏｎ—

ｃｏｎ饷Ｕｅｒ硒ｔｈ

ｔｗｏ

ｔ｝Ｉｅｂｅｓｔ

ｐａ蹦ｎｅｔｅｒｓ，锄ｄｅｍｐｌｏｙｅｄＭａｎａｂ

ｓｉｍｌｌｌａｔｉ佃￡ｏ豫ａｌｉｚｅ

ｔｌｌｅａｎｉｌｕｄｅ

ｃ蚴ｔｌｄ

ｓｉｍｕ—

ｌａｔｉｏｎ诫ｔｈｔ１１ｉｓｋｉｎｄｓｏｆｃｏｎｔｍＵｅ璐ｏｆｔｌｌｅｆｏＩｌｒ—ｍｔｏｒ

ａｉｒｃｒｍ．Ｔｈｅ

ｒｅｓｕｌｔｏｆ山ｅｓｉｍｌｌｌａｔｉｏｎｓｈａｗｓｔｌｌａｔ，ｔｈｅｆ池ｚｙ

ＰＩＤｃｏｎ协）ｕｅｒｈ鹊ｍｏｒｅｅｘｃｅＵｅｎｔ

ｄｙｌｌ锄ｉｃ

ｐｍｐｅｒｔｙａｎｄｒｏｂ峭ｍｅｓｓｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔ｝ｌｔ｝ＩｅｃｏｎＶｅｎｔｉｏｎＰＩＤｃｏｎｔ阳Ｈｅｒ．

ＫＥＹＷＯＲＤＳ：

Ｆｏｌｌｒ—ｒｏｔｏｒａｉｒｃｍｆｔ；ＡｎｉｔｕｄｅｃｏｎｔＩＤｌ；Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ

立、稳定性好等优点，但它基于系统精确模型设计，当系统内

１

引言

近年来，四旋翼飞行器因其具有垂直起降、可携带负载、

部结构或者外部环境发生变化时，容易导致控制对象和模型失配，且其控制参数固定，抗扰动性和适应性差，难以控制非线性、不确定的复杂系统ｐＪ。

而本文提到的模糊ＰＩＤ控制器为非线性控制器【４Ｊ，它既保持了模糊控制算法不依赖精确模型、控制灵活快速的优点，又结合了ＰＩＤ控制算法静态误差小的优势，二者互补，能对非线性复杂系统实现良好的控制。

２

方便控制的特点而获得研究人员越来越多的关注。

由于这些特点的存在，四旋翼飞行器广泛应用于众多领域比如：

监控安保、搜寻营救、检测探索等等…。

但是四旋翼飞行器具有六个自由度却仅由位于十字形交叉结构末端的四个旋翼产生驱动力，是一种欠驱动、强耦合、多变量、非线性的复杂

系统旧Ｊ。

因此实现其闭环稳定控制是目前面临的主要困难。

四旋翼飞行器的控制主要包括姿态控制和位置控制，由于位置的改变是由于姿态的变化而引起的。

因此控制四旋翼飞行器的姿态是最为重要的。

为了实现对四旋翼飞行器的姿态控制，通常情况下人们采用的是比较成熟的ＰＩＤ控制器。

ＰＩＤ控制器具有原理简单、算法成熟、控制参数相互独

四旋翼飞行器非线性数学模型

四旋翼飞行器为十字形对称结构，其物理结构图如图ｌ

所示：

将四翼飞行器视为具有六个自由度的刚体，其运动方程可依据牛顿一欧拉方程建立。

考虑了四旋翼飞行器在运动过程中旋翼的回转效应，由文献［５］得到四旋翼飞行器最终的非线性数学模型如下：

收稿日期：

２０１３一１２—２９

一７３—

万方数据

图２模糊ＰＩＤ控制器结构图

ｐ－俯仰角；乒横滚角；妒偏航角；ｎ，乃，乃，乃・四个旋翼产生的升力

图１四旋翼飞行器结构图

制器的输入，ＰＩＤ部分采用的是ＰＤ控制，故选取对Ｋ”Ｋｄ两个参数的调节量△Ｋ。

△Ｋｄ作为输出。

由此得到模糊ＰＩＤ控

制器的模糊逻辑模型如图３所示。

扫：

毕卜铷＋笔香＝争卜争Ｑ＋等ｉ＝毕ｇ＋詈

戈＝一（一ｓｉｎ砂ｓｉｎ妒＋ｃ。

ｓ砂ｓｉｎ踟。

ｓ妒）等矿＝一（一ｃ。

ｓ归ｎ９＋ｓｉｎ沁ｎ６ｌｃ。

ｓ妒）等害＝ｇ一（ｃ。

ｓ胁妒）告

ｑ’

ＦｕｚｚｙＬｏｇｉｃＣＯｎｔｒｏｌＩｅｒ２

图３模糊逻辑框图

其中，ｘ、ｙ、ｚ分别表示导航坐标系下四旋翼飞行器在ｘ轴ｙ

轴ｚ轴方向上的位移，纵口、妒分别表示四旋翼飞行器在导

航坐标系下的俯仰姿态角、横滚姿态角、偏航姿态角；ｍ表示四旋翼飞行器总的质量；Ｕ表示四个旋翼产生的升力和，以表示四旋翼飞行器俯仰方向的力矩，％表示四旋翼飞行器横滚方向的力矩，以表示四旋翼飞行器偏航方向的力矩；ｎ表示四个旋翼转速的代数和；ｐ、ｇ、ｒ分别表示四旋翼飞行器在载体坐标系下的绕轴角速度；．，即表示旋翼的回转惯量；Ｌ、ｋ、，曩分别表示四旋翼飞行器绕ｘ轴、ｙ轴、ｚ轴转动的转动惯量。

在Ｍａｄａｂ软件平台下，其自带６一ＤＯＦ运动方程模块，该模块输入部分为导航坐标系下受到的力和力矩，输出部分包含有四旋翼的姿态输出，为保证系统的非线性特性，本次设计中采用该运动方程模块代替四旋翼飞行器的模型参与控制器的设计。

ＰＩＤ控制部分选取初始参数Ｋｐ为５０，Ｋｄ为３０，模糊ＰＩＤ控制器的ＰＩＤ控制模型如图４所示。

图４ＰＩＤ控制器框图

以控制四旋翼飞行器的俯仰姿态角为例，选取俯仰角度和角速度作为模糊控制器的输入，△Ｋ。

、△Ｋｄ为模糊推理部分

３模糊Ｐｍ控制器设计

３．１系统输入输出变量

模糊ＰＩＤ控制器由模糊推理和ＰＩＤ控制器两部分组成，其结构如图２所示。

由图可知模糊ＰＩＤ控制器模糊逻辑部分包含两个输入分别为偏差ｅ和偏差的变化率ｅｃ，输出部分为ＰＩＤ三个参数的变化值△Ｋｏ、△Ｋ；、△Ｋ。

，模糊ＰＩＤ控制器就是不断的检测偏差和偏差变化率，然后根据所编写的模糊规则产生相应的输出在ＰＩＤ控制器初始参数的基础上进行实时调节№］。

本文选取姿态角的偏差和姿态角偏差变化率作为模糊ＰＩＤ控

的输出。

他们的语言变量分别为Ｅ，Ｅｃ，△Ｋ。

，△Ｋ。

；设定其论域为Ｅ：

｛一０．１０．１｝，Ｅｃ：

｛一０．１５Ｏ．１５｝，△Ｋ。

：

｛一１０１０｝，△Ｋ。

：

｛一５５｝。

选取“负大（ＮＢ）”、“负中（ＮＭ）”、“负小（Ｎｓ）”、“零（ｚ）”、“正小（ＰＳ）”、“正中（ＰＭ）”、“正大（ＰＢ）”描述系统变量，得到系统子集为｛ＮＢ，ＮＭ，Ｎｓ，ｚ，ＰＳ，ＰＭ，ＰＢ｝，变量隶属函数选取为：

左边梯形隶属函数，中间三角形隶属函数，右边梯形隶属函数的组合函数形式ｏ“。

确定隶属函数的模糊子集后，利用ＭａⅡａｂ工具可以得到输入参数Ｅ、Ｅｃ的隶属函数图和输出参数△Ｋ。

、△Ｋｄ隶属函数图如图５至图８所示。

一７４一万方数据

图５参数Ｅ的隶属函数

＿０１．０．０５０００５０１

图６参数ＥＣ的隶属函数

图７参数丛。

的隶属函数

．５０

图８参数Ａ‰的隶属函数

３．２系统模糊规则

对于模糊ＰＩＤ控制而言，模糊控制器仅仅输出ＰＩＤ三个万方数据参数的调节量，而最终影响系统控制效果的还是ＰＩＤ控制器的实际参数。

因此根据ＰＩＤ控制器每个参数对系统动态及稳态控制的影响效果来建立相应的模糊规则。

模糊规则建立的原则为：

当偏差Ｅ较大的时候，选用较大的厶印，较小的△尉；当偏差Ｅ和偏差变化率ＥＣ中等大时，选用较小的△邱，适中的△尉；当偏差Ｅ较小的时候，适当增大Ｋ的值；当Ｅｃ较小的时候适当增大雠ｄ的值；当髓较大时，适当减小△邱值∽】。

根据以上几点原则并综合考虑参数△脚、“ｄ对整个系统动态及稳态性能的控制效果，最终建立本控制器的模糊规则如表１、２所示：

表ｌ关于Ａｑ的模糊规则（Ｅｃ）ＭａⅡａｂ软件绘制模糊逻辑部分的输入输出三维曲面如图８、９所示。

：

三＞≯蔷。

０．１—０－０５”Ｅ图８输出脒，的三维曲面对于四旋翼飞行器的横滚角、偏航角控制的模糊变量隶一７５—

４

２

委

。

一２

直

－４Ｏ．１

世拍拣基警

图９输出从ｄ的三维曲面

图１１正弦响应仿真结果

属函数和模糊规则的建立方法均与俯仰角的相类似，在此不一一描述。

宽为２ｓ，幅值为１ｒａｄ的脉冲干扰，两种控制器的仿真测试结果如图１２所示。

３．３模糊唧控制器仿真

在确定了系统控制的模糊规则后，对整个系统进行了仿真实验。

选取四旋翼飞行器的俯仰姿态角作为仿真控制对象，在阶跃输入条件下的仿真结果如图１０所示。

ｎ１２

０．５

ｎ］

０

ｎ０８刮

－０．５

嚣ｎ０６

婚

—１

垂ｎ０４

一１．５

４

６

８

１０

时间以

图１２脉冲干扰下正弦响应仿真结果

０

２４６８１０

时间如

由图１２可以看出，在干扰相同的情况下，模糊ＰＩＤ控制器受干扰影响的幅度变化更小，模糊ＰＩＤ控制器的的抗干扰能力强于常规ＰＩＤ控制器。

图１０阶跃响应仿真结果

由图１０可以看出，在阶跃输入下模糊ＰＩＤ控制器和常规ＰＩＤ控制器的静态误差都很小，当误差带取为５％的时候，常规ＰＩＤ控制下系统调节时间约为２ｓ，而模糊ＰＩＤ控制下系统的调节时间约为１．２ｓ。

由此得到，在模糊ＰＩＤ控制下系统的响应速度更快。

并且在模糊ＰＩＤ控制器作用下系统的超调量要比常规ＰＩＤ控制器作用下系统超调量明显小。

由此得到，在模糊ＰＩＤ控制器作用下系统的动态性能更好。

正弦输入下，两种控制器的仿真结果如图１１所示。

由图１ｌ可以看出，常规ＰＩＤ控制器的控制精度为大于４％，而模糊ＰＩＤ控制器的控制精度为２％左右，后者控制精度明显高于前者。

模糊ＰｌＤ控制器具有更好的稳态性能。

为验证模糊ＰＩＤ控制器和常规ＰＩＤ控制器的抗干扰能力强弱，正弦输入条件下，在ｔ＝５ｓ的时候加载周期为１０ｓ，脉

从以上各仿真结果可知，模糊ＰＩＤ控制器较常规ＰＩＤ控制器的系统响应速度更快、超调量更小，控制精度更高，抗干扰能力更强，控制效果更好，因此模糊ＰＩＤ控制器能更好的实现对四旋翼飞行器的控制。

３．４验证仿真结果

为了验证模糊ＰＩＤ控制器的实际性能，搭建了物理实验平台。

平台采用美国Ⅱ公司的ＤｓＰ２８１２作为控制核心进行Ｃ语言编程，无刷直流电机选用朗宇２２１２ｋＶ９８０配合商用电调给系统提供动力，通过１２ｃ接口的数字式陀螺仪加速度计模块实时检测系统姿态，模拟接口的超声波模块检测四旋翼飞行器的高度，姿态控制部分采用模糊ＰＩＤ控制器，使用ＮＲＦ２４ＬＤｌ模块对系统进行遥控操作。

平台实际效果如图１３所示，实验结果表明，模糊ＰＩＤ控制器能对四旋翼飞行器

一７６一万方数据

进行有效控制。

参考文献：

［１］岳基隆，张庆杰，朱华勇．微小型四旋翼无人机研究进展及关

键技术浅析［Ｊ］．电光与控制，２０１０，１０（１０）：

４６—５２．

［２］聂博文，等．微小型四旋翼飞行器的研究现状与关键技术［Ｊ］．

电光与控制，２００７，１４（６）：

１１３一１１７．

［３］李俊，李运堂．四旋翼飞行器的动力学建模与ＰＩＤ控制［Ｊ］．

辽宁工程技术大学学报，２０１２，３１（１）：

１１４一１１７．［４］

Ｇｅｏｒｇｅ

ａ

Ｌｉｍｎａｉｏｓ，Ｎｉｋｏｓ‰ｕｒｖｅｌ叫ｄｉｓ．Ｆｕｚｚｙ

Ｌ晒ｃ

ｃｏｎｔＩｏｕｅｒｆｏｒ

ＭｉＩＩｉｃ∞【）【ｉａｌ

ｈｌｄ∞ｒＨｅｌｉｃｏｐｔｅｒ［Ｊ］．ＪＩｎｔｅｕＲｏｂｏｔｓｙｓｔ，２０１２，

（６５）：

１８７—２０１．［５］

朱君．四旋翼无人飞行器控制系统设计及控制方法研究［Ｄ］．内蒙古科技大学硕士学位论文，２０１２．

［６］孙怡．基于模糊ＰＩＤ控制的多电机同步控制［Ｄ］．华南理工大

学硕士学位论文，２０１２．［７］

图１３物理平台实际效果

［８］

田凡．电液伺服系统模糊ＰＩＤ控制仿真与试验研究［Ｄ］．太原理工大学硕士学位论文，２０ｌＯ．

刘朝英，宋哲英，宋雪玲．ＭＡｌＬＡＢ在模糊控制系统仿真中的应用［Ｊ］．计算机仿真，２００ｌ，１８（３）：

１ｌ一１４．

４结论

本文通过在Ｍ“ａｂ环境下建立四旋翼飞行器的非线性模型，分别设计了模糊ＰＩＤ控制器模型和常规ＰＩＤ控制器模型，并在软件平台下对两种控制器的系统控制效果进行了软件仿真，仿真结果表明模糊ＰＩＤ控制器在动态性能及稳态性能上均优于常规ＰＩＤ控制器，模糊ＰＩＤ控制器能更好的实现对四旋翼飞行器的控制。

发等。

［作者简介］

张镭（１９８０一），男（满族），河南省开封市人，副

教授，硕士研究生导师，研究领域为仿真技术，控制系统软件开发，电液伺服系统的控制等。

李浩（１９９０一），男（汉族），湖南省邵阳市人，硕

士研究生，主要研究领域为智能控制，控制系统开

（上接第４４页）

航姿系统测姿算法研究［Ｊ］．传感技术学报，２０１１．２４（１２）：

１７１８一１７２２．

［７］张丽杰，常估．微小型航姿测量系统及其数据融合方法［Ｊ］

中国惯性技术学报，２０ｌｌ，１９（３）：

３０７—３１１．

［２］ｚｈｕ

Ｒｏｎｇ，Ｚｈｏｕ

ｚｈａｏｙｉｎｇ．ＡｓⅡ“ｌｌｏｗ—ｃ憾ｔｈｙ晡ｄ丽ｅｎ谢ｏｎ

［作者简介］

吴中华（１９８７一），男（汉族），河南省焦作市人，硕

Ｅ研究生，主要研究领域为飞行器控制与仿真，导航制导与控制。

ｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｔｓｅｒｍｒａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥｓｅｎ∞玛Ｊｏｕｍａｌ，２００９，９

（３）：

２２３—２３０．

［３］汪芳，朱少华，雷宏杰．基于卡尔曼滤波的数字式捷联航姿系

统算法设计［Ｊ］．中国惯性技术学报，２００８，１６（２）：

２０８—２１１．［４］

ｚｈｕＲ０ｎｇ，ｓｕｎｆｏｒａｔｔｉｔｕｄｅ

贾秋玲（１９６６一），女（汉族），河南人，副教授，硕士

研究生导师，主要研究领域为飞行器建模与仿真，

鲁棒控制，导航制导与控制等。

Ｄ∞ｇ，ｚｈ叫ｚｈ如ｙｉｎｇ．Ａ

ｕｓｉｎｇｌｏｗ

ｃｏｓｔ

ｌｉｎｅａｒ

ｆｕｓｉ∞ａ１９０ｒｉｔＩｌｍ

ｄｅｔｅ珊ｉｎａｔｉｍｌ

ＭＥＭｓ

ｂａ８ｅｄ鸵ｎ∞璐［Ｊ］．

Ｍｅ踮ｕＩ＿ｅｍｅｎｔ，２００７，４０（３）：

３２２—３２８．

［５］严恭敏，严卫生，徐德民．简化ＵＫＦ在ｓＩＮｓ大失准角初始对准

中的应用［Ｊ］．中国惯性技术学报，２００８，１６（３）：

２５３—２“．［６］

汪芳，朱少华，雷宏杰．基于卡尔曼滤波的数字式捷联航姿系统算法设计［Ｊ］．中国惯性技术学报，２００８，１６（２）：

２０８—２１１．

付伟（１９９０一），男（汉族），陕西省西安市人，硕士研究生，主要研

究领域为飞行器控制与仿真，导航制导与控制。

王靖宇（１９９０一），女（汉族），陕西省西安市人，硕士研究生，主要研

究领域为飞行器控制与仿真，导航制导与控制。

一７７—

万方数据

四旋翼飞行器模糊PID姿态控制

作者：

作者单位：

刊名：

英文刊名：

年，卷（期）：

张镭，李浩，ZHANGLei，LIHao河南大学物理与电子学院,河南开封,475004计算机仿真ComputerSimulation2014,31（8）

1.岳基隆;张庆杰;朱华勇微小型四旋翼无人机研究进展及关键技术浅析2010（10）

2.聂博文微小型四旋翼飞行器的研究现状与关键技术2007（06）

3.李俊;李运堂四旋翼飞行器的动力学建模与PID控制2012（01）

4.GeorgeLimnaios;NikosTsourveloudisFuzzyLogicControllerforaMiniCoaxialIndoorHelicopter2012（65）

5.朱君四旋翼无人飞行器控制系统设计及控制方法研究2012

6.孙怡基于模糊PID控制的多电机同步控制2012

7.刘朝英;宋哲英;宋雪玲MATLAB在模糊控制系统仿真中的应用2001（03）

8.田凡电液伺服系统模糊PID控制仿真与试验研究2010