翻译外文四旋翼飞行器的建模与控制Word格式.docx
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我们从数据中估计出系统参数,并建立了数学模型。
根据六自由度空气动力学模型我们推导纵向(俯仰/滚动)的解耦动力学和方位模式。
控制的方法是优化机械设计来达到解耦动力学中的动态控制并实现线性单输入单输出系统的控制。
控制器是为了让飞行器在仿真中更加稳定,然后去证明飞行器在小范围飞行中的倾斜和翻滚的补偿功能
2X‐4的硬件和构造
由于X‐4巨大的构造使它区别于其他的飞行器。
它包括一个底盘,电机和动力电池以及姿态控制单元和通讯电子设备。
每个子系统的描述详细如下:
2.1机壳
X‐4有铝制的中央框架和炭纤维四臂。
规则排列的安装点允许COG可以很容易地移动。
电机和电池都尽可能地安装在远离中心轴线的地方。
手臂角度略有倾斜,使四臂和转子之间空出更多的间隙。
电机顶部是旋转的中心,一个处在驱动杆和叶片之间自由关节点。
叶片被电机顶部和底部板紧紧夹住。
2.2驱动系统
在X‐4的电机设计被设计成用于托起四旋翼,并留有30%的余量(大于超过520千克)。
叶片是三层的碳纤维,由ANU设计制造。
.它的几何结构设计成这样是为了让转子在欠负荷下处在最佳的工作状态。
ANUX2旋桨使用的是为电机特制的截面
无线电遥控的飞行器是由JetiPhasor30-3三相无刷电机驱动的他们提供的高扭矩的性能可以直接驱动转子,省去了齿轮。
电机可以通过超过300瓦,额定电流可达35A。
电机通过定制电机控制板整流。
这些是由澳大利亚联邦科学与工业研究组织的昆士兰州开发中心高级技术信息和通信技术小组发明的。
该板立基于各地的飞思卡尔HC12D60A微处理器和东芝TB9060无刷电机转速控制芯片。
能量由24锂聚合物2000毫安电池提供。
每个单元有3.7伏的标称电压,范围从4.2V完全充电,并在枯竭时下降到3V。
每个单元可以提供高达20A的电池。
电池被连接到带有6平传,每个平传由四个单元串联而成的电源总线上,也就是说,每个转子有14.8v的标称电压和120A的电流消耗。
这可以使飞行器达到预期的在盘旋速度下11分钟的飞行时间。
2.3控制
该工艺是通过板载嵌入式HC12稳定控制器完成的。
该控制器从CSIROEimu惯性测量单元读取姿态数据:
角速度和加速度和50Hz下的估计角度位置。
该控制器根据CAN总线上的电机控制单元输出转子转速,也在50Hz。
2.4命令和遥测
根据相关机器人的用法和X-4的状态信息,信息是由连接到一台运行Linux的笔记本电脑基站上的长距离蓝牙模块传输的。
蓝牙单元具有100M的有效距离。
飞行器的遥测数据从基站上下载下来并显示在屏幕上。
用户可以通过笔记本电脑键盘和一个JR‐X3810无线手机发出命令。
无线手机也能通过机上的无线电接收机触发独立于蓝牙通信信道的安全开关。
即使在数据通信丢失的情况下,紧急切断开关可以通过禁用电机控制电路板立即停止转子。
3四转子动力学
[Poundsetal,2004]中描述的动态模型加入了基于四旋翼刚体动力学的摆动转子。
X-4的当前构型不包含hub-springs的原始模型。
因此摆动方程式可以被大大简化。
右
手惯性系记为I={Ex,Ey,EZ},其中x是飞行器的前面方向上和z是在重力的方向上。
方程如下:
其中m是质量,I是转动惯量,g是重力加速度,ρ是密度空气中,r是转子半径,A是转子桨盘的区域。
sk(x)是累死与sk(a)b=a×
b的斜对称矩阵,sx和cx代表sinx和cosx。
其中d是传单的臂长,h为齿轮之上转子的高度。
向量Ti和Qi是转子的旋翼拉力和扭矩,和Mi是当下转子的推力矢量——一个摇摇欲坠的转子,目前转子摆动完全是由于推力矢量从周围车辆的重心位移作用。
纵向的一次谐波和第i个转子的横向振荡角度由a1si和b1si表示。
非幅员推力和扭矩系数,CT和CQ,这里视为常数。
第i个转子的速度由!
i给出。
该无量纲的推力系数和扑方程将在3.1和3.2进行更详细的讨论。
3.1俯仰和横滚阻尼转子
一个四转子在它的桅杆和COG之间必然有一个水平位移。
当飞行器横摆和纵摇的时候,转子将承受一个垂直速度,导致流入角的变化。
通过Prouty,CT与垂直速度的相关性表示如下:
其中,a是极性电梯斜率,tatip是转子尖端的几何桨叶角,Vi是转子的诱导速度,并且是坚固的圆盘叶片的表面面积和转子圆盘区的比例。
极性电梯斜率本身是转子叶片角度的函数。
对于一些螺旋桨这是高度非线性翼型件等的关系,因此可以更好地表示为围绕一个设定点的变种,CT0:
其中CT是诱导改变流入的变化条件。
从公式12可以推出:
其中a0是在设定点的升降斜率。
3.2摇摆的桨叶
当转子水平翻转时,叶片上升和前后移动之间有一定的区别,这将导致转子尖端路径平面倾斜。
通过得到的转子平面的产生角将同时解决常数和正弦分量的叶片离心空气动力学静电重力矩制度。
摆动是很重要的,因为以前的模拟X‐4表明,对于飞行器,倾斜转子对稳定性有显著的影响旋翼
相比于直升机的刚体动力学,转子转动的动力学发展很快,发生在一次转子变革中。
因此,叶片震动方程式可以被写成飞行器二位速度的瞬时函数
四旋转子飞行不限于纵向运动。
当飞行器反复无常的移动时,转子的震动不应该和飞行器的物理前端一致。
第i个转子由于平面运动的震动是通过计算飞行器移动过程中的大小和方向并且定义一个参考系,bi,使其与参考方向对其得出。
我们计算了转子移动时的纵向和横向震动角度(u1si和v1si),然后在提坐标框架中重新表达它们(a1si和b1si,利用旋转矩阵)。
通过在局部框架中使用标准震动方程,我可以避免复杂的计算。
通过第一次计算前进比和转子的方位角方向,发现了每个转子的震动被。
这个结论是源自
其中,Vr(n)i为第i个转子速度向量的第n个元素,μri是第i个转子前进比,ri为运动的方位角方向。
在X‐4的配置省去了以前用弹簧铰链的虚拟偏移量。
因此,这个运动方程的描述可以大大简化:
在本地框架的第i个转子的纵向和横向振荡角度解决方案,有:
分别为,其中
是第i个转子无量纲化流量,近似的
其中
是锁数:
是是桨叶的转动惯量。
通过介于
和
框架映射转换成体坐标框架进而导出由于飞行器运动时机体框架的摆动角度方程:
飞行器俯仰与翻滚角速度产生的摆动角度被加入到这个体坐标框架中:
表1:
空气动力学的参数和相关误差
4模型参数化和稳定性
基于这个模型建立的控制器需要实体系统的参数是精确的。
大多数修饰语可以被自由的选择,比如一些、最重要的h变量等等,以用来口述系统的飞行性能。
飞行器模型的每一个动态响应的定义参量都存在误差。
我们通过分析外壳内的系统行为来选择旋翼机上cog高度的最优值。
4.1测量值和不确定性
通过测量值或者来源于实验的数据,我们建立的一整套的参数估计方法及相关误差。
通过其他已知值计算出参数的情况下,相关误差也可以被计算出:
•空气动力学参数
通过测量、计算、仿真过着参考资料,转子、叶片和空气动力学参数可以被推导出。
他们被列在表1中。
•零件和放置位置
飞行器的零件和放置位置在表2中给出。
主要这张表只包括一些主要零件,不包括螺丝和紧固件。
•通过先前处理点质量计算出转动惯量,对角线的惯性矩阵有表3给出
图4:
x-4的剖面图
表2:
元件质量和阈值
4.2自然稳定性分析
一个直升飞机或者四旋翼的显性动力学一车辆的纵向动力学相关。
直升飞机的徘徊运动与每一个轴都是解耦的。
四旋翼的对称性意味着其占用重要地位的动力学方程可以用一个单一方程表示。
我们通过深入了解这些动力学方程的自然稳定性来寻求控制系统的最佳几何框架。
在早期的工作中,我们应用Prouty的派生物来分析四旋翼的近徘徊动力学。
这些实验跟深入的指出通过分析四旋翼的额外关系和消除弹簧引起的震动并没有被运用到当前的X-4飞行器中。
通过直升飞机的基本动力学方程驱使了x的转变和在没有控制输入下的倾斜和翻转。
稳定性导数矩阵如下:
X是长度,
是俯仰角,s是拉普拉斯变换的微分算子。
我们通过将
与
修改了直升飞机的处理方式,同时由于转子在俯仰时的垂直运动我们加入了
:
这里
这个系统矩阵行列式的特征方程是:
特征多项式的指数解表示了系统的动态行为。
因为
并且
所以对于这个自然的开环的动力学系统是不可能让x-4稳定的。
Routh的判别式使用特征多项式来表达不稳定性的本质.R.D.表示如下
这里ABCD是29的系数。
如果结果是正的,飞行器将稳定。
负的则不稳定。
0的话俯仰动力学将是中性的。
这样的话
这个表达式中只有h是可变量。
对于一个传统的直升飞机,当h>
0时,飞行器具有不稳定的极对数。
如果转子反向(在cog之上),飞行器将会没有震荡的偏离。
如果转子和cog在同一平面上,飞行器将最低限度的稳定。
这种特性可以在一个3D模拟器中精确的模拟出来
表2:
对角线惯性原理
表3:
动力学方程的开环零极点
4.3参数模型
通过使用飞行器的物理值,平移和翻转的解耦动力学方程可以被计算出来。
参数的误差范围将根映射到一个复平面上。
飞行器的线性微分方程如下:
可以用一个单一的传递函数
来解这个方程,且转子的速度变量
这里
摆动角度的可以用一个关于
和
的方程表示:
根据先前的参数和误差,零极点在表4中被给出。
Cog之上的转子高度是误差的的最大贡献者,超过80%的几点误差估算。
因此,关于转子高度的转子高度对于动态模型是至关重要的。
最有自然稳定性的分析证明了h对于决定动力系统的特性也是很重要的。
H的根轨迹表明了开环极点在显著变化。
类似于自然例子,当cog在转子下面时,系统表现出不稳定性,当cog在转子上面时会出现明显的分歧,和cog在同一平面时,表现出中性。
Prouty建议直升机可以从反向配置的转子中受益,因为相比震荡的不稳定性,人造飞行器的纯粹的分歧点更容易被解决。
4.4最佳灵敏度的设计
自动补偿器的使用使得人造飞行器更加直观,并且系统的震荡也是可接受的。
此外,我们使用最基础的控制限制来配置飞行器的控制性能。
为了达到良好的性能,我们希望控制器具有很强的抗干扰能力以及快速响应能力。
然而因为波得积分的水床效应使得控制器的灵敏函数跳过所有频率并指向一个固定的设计目标:
这表明任何系统灵敏度的减少都会造成其他频率段里灵敏度的增加。
因此,在任何控制器应用之前,降低下伏系统的波得积分是迫切需要的,波得积分可以与系统开环函数的极对数相连。
表示如下:
S是系统的灵敏度函数,pi是开环极点,w是频率。
计算h从-0.05到0.05之间的波得积分。
当四旋翼与重心一致使,波得积分是0。
在这种配置下,俯仰动力是中性的。
当四旋翼移开cog时,积分量级会急剧下降。
考虑到h和飞机模型之间的相关误差,以及h和灵敏度之间的相关联系,更正和确认转子高度对于飞行器的性能是至关重要的。
对于x-4飞行器,h=0是转子最理想的位置。
然而,h不断变化的根轨迹表明在h点附近,飞行器的构造经理有意义的带有误差的变化。
因此,我们把cog设在稍微远离四旋翼的地方,这样的话小小的误差不会对稳定性造成影响。
5.控制和仿真
大量的控制技术已经被成功的运用到四旋翼飞行器中,包括PID、LQ和PD2等控制技术。
Bouabdalla发现在模型不确定性方面,由于方法简便,PID与LQ表现的更好。
对于那些对于h的变化很敏感的全震动模型,PID是值得追求的。
除了姿态动力学,x-4也有重要的电机动力学。
电机动力学的表现与刚体动力学相关—对于四旋翼的姿态控制,电机的快速响应是很重要的。
为了达到这个目的,转子速度控制正在发展中以提高转子电机系统的性能。
电机的线性开环传递函数HM-CL:
3.实际上,x-4的转子被设在h=-0.07m的地方,这样的话它可以被人随意的控制
图7离散的程序块图
u是速度输入参考值
5.1离散化模型
控制器工作在50hz的频率下,一个姿态数据可以最快被更新的频率,并且对于控制设计,飞行器的姿态数据被以ts=0.02s离散。
IMU同时传回了角度与速度数据,这有助于不正确的PID控制器的实现。
完整的离散化模型
是转子速度运行状态的变种,850弧度/秒。
Z=1这个额外的零点是用零极点半离散化方法得到的。
5.2控制设计
所推荐的控制器包括0角度跟踪误差的积分和一个复杂的零点对来稳定飞行器。
控制器的传递函数C:
因为电机力学的快速性,主导几点与姿势结构有相互作用。
如果转子慢一点的话,非主导几点将会靠近单位圆,导致震荡及潜在的不稳定性。
抵消迟钝的电机零极点与给飞行器供电的锂电池的动力相关。
足够的的增加将导致极点靠近单位圆,减少影响。
5.3干扰抑制
姿态动力的干扰将表现为由子速度产生的气动效应的形式。
由于电机速度输出的干扰,我们使用为电机速度控制器服务的敏感模型。
我们希望将x-4的位置变化控制在0.5米内。
图8螺旋角灵敏度函数波特图
我们将通过滤色片的白噪声作为电机输出干扰的模型F:
螺旋角的灵敏度w:
这里HM是电机,CM是电机补偿器。
螺旋角灵敏度的峰值在0.4弧度/秒的点。
螺旋角被整合到x轴上。
由方程35和40得到传递函数X:
在角敏感峰值点的单元干扰会产生一个0.01米的位置变化,正好在目标范围内。
然而,由于动力的积分,x的敏感峰值将会出现在直流电的低频段(wd<
0.01rad.s-1);
在此范围内的正弦曲线将会产生0.78m的位置偏差和微不足道的角度偏差。
既然偏差很小—600s一段—终将会在位置测量时被轻易的补偿。
5.4仿真
完整的控制系统的仿真是在Matlab的Simulink中完成的。
它包括对控制器进行多重抽样的非线性系统,电机的磁化饱和,测量的量子化以及电机控制器的回转极限性。
在仿真中,闭环系统有一个2秒的脉冲响应和一个0.2弧度的最大角度测量偏差。
一个w=0.01rad.s-1的正弦信号输入产生的角度偏差将被归入模型的非线性烦扰并且没有被传送到输出。
很可能慢干扰下的误差测量将会由于量子化的传感器而丢失。
图9x-4飞行器的俯仰和翻滚模型
6飞行器的安装和性能
在飞行条件下测试设计好的飞行控制器之前,我们先在装置内部测试了一下。
在此配置下,当飞行器在空中水平运动时,没有出现震动现象,可以自由的俯仰和翻滚。
实际上,x-4有两个额外的稳定的震荡极点:
z=0.9664+±
0.0331,这是从机械的交叉耦合中得到的。
转子可以在初始测试时保持在低速状态,在这个速度下,系统的变化与转子速度成比例。
这将导致全速系统传递函数的简化:
这需要重新布置实轴上控制器的零点:
在实际应用时,发现转子低俗运行时可以可靠运行(w<
450rads-1)。
在俯仰和翻滚时,飞行器可以自稳,并且保持水平。
为了测试动力性能,22个步进动作进行了超过800秒,每一个步进动作都进行了分析。
步进动作被分成10级,并进行了反反复复的测试,以测试方向乖离率。
用飞行器使飞行器0度翻转并且在试验台上锁定偏航。
图10:
每一步的低速参考值(黑色)数据(蓝色)和预测值(绿色)
从数据可以看出,在这个转子速度下,与2.25秒的上升时间,30%的超调量和15秒的稳定时间相比,系统有1.25秒的上升时间,30%的超调量和40秒的稳定时间。
分布实验表明了两个不同极点有0.4hz的震荡和±
1的角度误差。
这个震荡将会导致X-4在飞行过程中产生±
0.027m的水平位移。
研究表明,当转子速度上升时,系统将会表现半稳定的无序行为,并将导致飞行器脱缰成为可能。
我们相信不稳定性是由于转子的高频噪声破坏了IMU加速计数据的正确性。
我们相信给传感器附加电隔离将会使全速运行成为可能。
7结论
我们自主研发了一个大型的四旋翼飞行平台,并且作为代表,被用在了当前的机器人研究当中。
对飞行姿态的研究使我们能够调整机械构造以达到最佳控制和干扰抑制。
我们设计了一个控制器来稳定翻滚模式下的显性解耦,并且使用以带干扰输入的模型来估计飞行器的性能。
最终结果表明,在低速飞行下,补偿器成功的规范了飞行姿态。
原文:
Modelling
and
Control
of
a
Quad-Rotor
Robot
Paul
Pounds,
Robert
Mahony,
Peter
Corke
Australian
National
University,
Canberra,
Australia
CSIRO
ICT
Centre,
Brisbane,
paul.,
peter.
Abstract
To
date,
most
quad-rotor
aerial
robots
have
been
based
on
flying
toys.Although
such
systems
can
be
used
as
prototypes,
they
are
not
sufficiently
robust
to
serve
experimental
robotics
platforms.
We
have
developed
the
X-4
Flyer,
robot
using
custom-built
chassis
avionics
with
off-the-shelf
motors
batteries,
highly
reliable
experi-
mental
platform.
The
vehicle
uses
tuned
plant
dynamics
an
onboard
embedded
attitude
controller
stabilise
flight.
A
linear
SISO
con-
troller
was
designed
regulate
flyer
attitude.
1Introduction
major
limitation
helicopters
is
need
for
exten-
sive,
costly,
maintenance
flight.Un-
manned
Air
Vehicles
(UAVs)
Micro
Vehicle
(MAV)
rotorcraft
are
no
exception.
Simplifying
me-
chanical
structure
machine
produces
clear
benefits
logistics
operating
these
devices.
Quad-rotors
simple
they
do
complicated
swashplates
linkages
found
in
conventional
rotorcraft.
majority
four-
rotor
aerobots
constructed
from
remote-control
toy
components.
As
result,
craft
lack
necessary
reliability
performance
practical
platforms.
1.1Existing
Platforms
Several
recently,
use
toy
or
research.
Many
research
quad-
rotors
began
life
commercially
available
toy,
HMX-4
RCtoys’
Draganflyer.
Unmodi