四轴飞行器的模糊自整定PID控制方法研究.docx
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植保四轴飞行器的模糊PID控制
刘浩蓬,龙长江,,万清,王晓谊,胡奔
(华中农业大学工学院,武汉,430070)
« 四轴飞行器作为一种飞行稳定、控制灵活的飞行机器人.能很好的完成农田信息采集、低量喷雾等农田作业.在农业上的
应用越来越广泛.该文通过研究四轴R行器的姿态解算和飞行蟆理.设计了以STM32系列的单片机为核心处理器的四轴飞行控制系统.采用AHRS模块实时解算飞行器姿态参数.站合P1D(比例(Proportion)、积分(Integration)、微分
(Differentiation))控制算法调节电机的输出量来控制飞行姿态.传统的四轴飞行器采用参数固定的PID控制算法.在自身结
构参数发生改变时.控制性能下降.抵抗环境扰动能力差.该文根据传统PID控制算法中系数对控制特性的影响.采用模糊自整定
PID控制算法实现了四轴E行器的稳定飞行.试凝站果表明:
与传统P1D相比.模麴自整定P1D控制算法适应性强.参数整定简单,
系统的动态响应能力和稳定性获得了提高.很好的改善了植保四轴R行器栽荷变化后系统总体性能和抗扰动能力差的问题.为植保
无人机控制算法研究提供一定的借签作用。
关模糊自壑定PID:
STM32MCU;飞行控制
0引盲
四轴飞行器是一种具有对称结构的多旋翼直升机,由固定在中心板上的四个安装了旋翼的悬臀组成⑴。
由于四轴飞行器具有体积小、重量轻、结构简氓、操纵方便及机动灵活等飞行优势.同时能实现垂直起降和空中悬停,所以在军事上和民用中得到了广泛的应用。
例如四轴飞行器在敌情侦察及监视、战场破坏评估、当作反辐射和微型攻击武器、诱饵等军事上的应用比较成熟:
在航拍、测绘、森林防火等信息采集方面的民事应用也相对比较成熟⑵。
目前,四轴飞行器在病虫害防御和药物喷洒等农业植保方面应用相对较少。
农业植保飞机不同于其它类型飞行器,主要贴近地而飞行,地面地势变化以及区域气流改变都会严重影响四轴飞行器的飞行姿态,并且在播种或喷药过程中,飞行器自身重量会持续改变。
四轴飞行器控制大多采用传统的P1D控制算法,当栽荷变动量接近系统空重甚至超过时,在较大外界干扰下,基于普通P1D(比例(proportion)积分(integration)%微分(differentiation))(以下简称PID)控制算法的系
或白功拧制研究.
4S0070.Emil:
lcjflo«<163.coa
统容易产生振荡,导致飞行失稳。
因此植保四轴飞行器研究的关键是找到合适的控制算法,使四轴飞行器能够在外界存在干扰并且自身栽荷变化较大时仍能保持稳定飞行。
随着传感器检测技术和控制理论的不断发展,尤其是微电子和精密机械制造技术的逐步成熟,国内外很多的研究机构和专家学者开始对四轴飞行器进行动力学和运动学分析,并建立了系统的数学模型.提出了各种控制算法以实现四轴飞行器的自主飞行控制,并设计了飞行控制系统进行验证[3书。
控制系统通过传感器检测飞行过程中的姿态变化,根据算法调节4个旋翼的转速来抵抗外界的干扰,将飞行姿态和飞行速度自动稳定到预先设定的状态.木文为了提高植保四轴飞行器的控制精度和稳定性,采用一种单片机能够处理的模糊参数自整定PID控制算法,以期该控制算法能够在栽荷变动的情况下实时调节P1D参数,这样能够综合传统PID控制和模糊控制的优点,有效提高四轴飞行器系统的控制性能。
1.贝独飞行■控制系统设计
四轴飞行器是通过改变对伯上的4个无刷电机转速,使施加在机架上的6个自由度上的力矩发生改变来调节飞行姿态,这种欠驱动系统存在不稳定和强耦合等特点,在飞行过程中姿态除了受外界的干扰,自身机械机构、载荷的变化以及旋翼空气动力学的影响也不容忽视l7].四轴弋行器的机械结构如图1所示,4个无刷电机安装在机架的4个顶点,旋翼可以分为俯仰方向和横滚方向2组(俯仰方向:
1、2号与3、4号旋翼共同控制,横滚方向:
2、3号与]、4号旋翼共同控制),相邻旋翼安装时螺距反向并且使电机的转向相反.在转速相同的情况下可以抵消旋翼之间产生的反扭力,并同时产生向上的升力:
相邻旋翼转速不同时,旋翼产生的反扭力可以改变四轴飞行器的航向角:
当改变俯仰方向和横滚方向两组旋翼转速时就会产生偏转力矩,从而改变飞行器的姿态角。
本文根据四轴飞行器的这种飞行原理.设计了实时控制飞行器姿态的控制系统。
图1四轴R行器的机械机构
Fig.lMechanicalsiructureofthequadrocopter
本控制系统由AHRS姿态采集系统、姿态控制主控单元和执行的元等组成。
四轴飞行器控制系统的结构框图如图2所示,AHRS姿态采集系统通过驱动模块中的各传感器得到相应螟始数据,将数据通过滤波和融合解算出飞行器的姿态数据,并通过串行通信传给主控单元:
主控皿元结合RC无线控制数据和当前姿态数据,经过控制算法自动得出控制输出量,通过输出相应的尚虫控制信号来驱动执行氓元:
执行甲元通过电子调速器控制电机转速,进而改变飞行器各轴力矩来调节飞行器的姿态
图2四轴飞行器控制系统的结构椎图
Fig.2Blockdiagramofthequadrocopterstructuralcontrolsystem
2.传统PID控制在四#飞行■控制系统中的应用
2.1四轴飞行■的力学模型
四轴&行器的每个旋翼在飞行过程中电机的转动
方向保持不变,所以产生的升力R总是可以表示为:
z
(1)
式
(1)中,Q表示空气的密度,侃表示阻力系数,Ai表示第i个旋转翼的桨盘面积,气表示第i个电机的转速,Ri表示第i个桨叶的半径间。
四轴飞行器的每个轴的设计一般采用相同参数的机架、桨叶和电机,因此可以将4、血,、R]近似为常量灯,升力F|可以表示为式2:
F,=E ⑵
将四轴飞行器控制方式设计为X形,在俯仰方向上旋翼1和2控制量同时增加或减小,同样旋翼3和4控制量同时减少和增加,在横滚方向上,俯仰方向控制量在横滚方向产生的控制量刚好相互抵消,所以俯仰和横滚方向控制量互不干扰。
可以以横滚方向为例,横滚方向的控制取决于左边(旋翼2和3)与右边(旋翼1和4)产生的力矩差。
横滚方向上同一组旋翼的控制量相同。
横滚力矩为*:
£ \O✓
式(3)中,£表示为电机轴到飞行器重心轴的距离,飞行状态的控制是在电机设定的转速的基础上对转速进行实时微调,所以每个电机的转速可以表示为
设定转速刃。
和微调转速△口,控制飞行器姿态角度实际是在某一时刻控制飞行器的角加速度,绕Y轴转动的角加速度可以表示为:
%=T"' (4)
式(4)中%表示绕Y轴转动的角加速度,、表示绕Y轴转动的转动惯量。
在某一初始条件下,四轴所有机械结构和自身载荷恒定的情况下,可以将门身机构参数的乘积用K表示,当四轴E行器自身结构和载荷发生改变时,K值跟随变化。
由式
(2)-(4)可以对飞行器的角加速度进一步简化为:
%=K・A(d (5)
在离散控制系统中,特定初始条件下的某一时刻四轴&行器的姿态角变化量取决于与在时间t上的二次积分。
2.204飞行M统PID控制
PID控制器是一种线性控制系统,通过对偏差进行比例-枳分-微分控制实现对系统的控制〔⑵。
在四轴飞行系统中,PID控制器根据设定的姿态角与当前传感器输入的姿态角之间的偏差,参考过去状态、针对飞行器现状、同时预测飞行器未来状态,输出合适的电机转速.实现在系统控制参数不变条件下对四轴R行器的控制。
比例环节能够减小系统的响应时间,快速减小偏差,但是容易引起超调:
积分环节主要用于消除静差,提高系统控制精度,但是会影响系统的响应速度:
微分环节能在偏差变得太大之前引入一个早期的修正,从而加快系统的响应速度,减小调节时间。
根据四轴飞行器力学模型的推导,根据式(5)建立四轴飞行器横浪方向的PID控制,其MATLABSIMULINK仿真图如为图3所示:
图3传统PID控制MATLABSIMULINK仿真Fig.3ConventionalPIDsimulationdiagramusingMATLABSIMULINK
图3中PID控制器根据输入的角度偏差输出相应的转速增益火主要取决于系统的机械结构和电机的速度设定值力。
。
为了保证系统超调量不超过响应信号的1/2,系统上升时间不超过1S,通过改变PID的控制参数可知,在K=1时,PID比例系数应在如下范围内:
4WkpW7,lWkdW3,kiWO.1。
选取PID参数为kp=5,ki=O.01,kd=l及3,而无人机作业过程中如果自身载荷发生改变,K值也会相应发生改变,假定K值为1及3,运用不同参数组合仿真示例,得出系统仿真结果如图4所示:
图4传统PID控制器系统响应图
Fig.4SystemresponsecurveofconventionalPIDcontroller
由图4中可知机械结构的改变和电机转速设定值的变化都会对四轴&行器的姿态控制产生不可忽视的影响。
在不同的增益K条件下,通过调节PID的控制参数可以达到满意的控制效果。
实践表明.针对某种机械结构恒定的四轴飞行器,在负裁不改变的情况下,通过试凑法反复调试,传统的PID控制器可以达到良好的控制效果。
但是在喷雾、播种等载荷变动接近系统空载重量甚至超过空裁重量时,在存在干扰的情况下传统的PID调整参数方法可能产生振荡.导致飞行不稳定,无法实现有效的控制。
因此需要采取在线调节PID参数来适应系统的变化,达到稳定控制的效果。
3.模糊*自整定PID控制算法的仿真与试验
四轴飞行器自适应模糊PID控制器通过不断的检测姿态角误差《和误差的变化率弓,利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,以满足系统运行过程中不同《和弓对控制参数的不同要求,使四轴&行器具有良好的动静态性能口2■⑹。
3.1 PID控制■的仿K与结果分析
根据四轴&行器的姿态控制原理.同时考虑到在不同时刻PID控制算法三个参数的作用以及相互之间的互联关系,通过计算当前系统误差右和误差变化率V,利用模糊规则推理,制定PID控制器参数的模糊控制表。
同时将系统的误差e和误差变化率『的变化范围定义为模糊集上的论域e,《={_],0,1}。
模糊子集简单的定义为:
e,6={n,z,P},子集中的元素分别表示为负,零,正,从而得出各模糊子集的隶属度。
系统在线运行中,控制系统通过对模糊逻辑规则的结果处理,得出对应的修正参数,进一步运算就可以完成对PID参数的在线自整定模糊PID的控制
Fig.6FuzzyPIDcontrolprinciplediagram
在MATLAB环境下对模糊控制系统输入相应的指令,可以得到模糊系统fuzzpid.fis的结构,并得到模糊推理系统动态仿真环境如图6所示,改变输入的误差e和误差变化率/的值就能直接从图中得到PID控制器的修正参数。
1件
注:
图中为MATLAB下设计的模糊规则系统,通过输入误差。
和误差变化率QC.可以得出相应的PID参数调整值
Note:
ThefigureisthefuzzyrulesystemwhichdesignedbyMATLAB,withimputingerror(e)anderrorrate(ec),PIDparameteradjustmentvaluecanbeobtained.
图6PID系统参数修正
Fig.6ThecorrectedparameterofPIDcontroller
根据建立的模糊系统与传统的PID控制器相结合,将建立的四轴飞行器系统模型加入到MATLABSIMULINK中,同时加入模糊控制器,对设计的模糊PID控制器进行仿真。
得到系统的仿真模型如图7所示:
图7模糊PID系统模型MATLABSIMULINK彷真
Fig.7FuzzyPIDsimulationdiagram
usingMATLABSIMULINK
在给定的初始参数下,输入方波信号(初值为10),根据普通PID调节控制参数的选择,通过改变初始PID控制参数和受飞行器机械结构、电机转速值影响的增益K.通过不同参数组合,得到模糊PID的响应曲线如图8所示:
图8.模糊PID控制器系统响应图
Fig.8SystemresponsecurveoffuzzyPIDcontroller
通过图4所示的传统PID控制器和图8所示的模糊PID控制器的系统响应曲线的对比可知.基于模糊PID控制器的系统超调量减小50%左右,系统的响应速度明显加快,系统调节时间明显缩短,并且系统稳态误差明显减小。
3.2四输飞行■实际测试
本设计采用大盗450机架和朗宇kvl250无刷直流电机搭建四轴E行器实验平台,通过“夭地6六通道” RC遥控器输入控制信号用来给定飞行器的姿态
角度。
具体实物图如图1所示。
试验过程中对&行器的任意自由度方向都进行了控制的稳定性试验,而俯仰方向和横滚方向姿态的扰动对飞行器的安全影响最突出,对横滚方向进行试验(由于飞行器是对称结构,对俯仰方向的测试方式相同,且结果相似,并且将E行器旋转任意角度,测试结果同样如此),通过串行接口将AHRS姿态仪的数据直接输入到计算机。
通过上位机对STV32导入基于传统PID和模糊PID控制算法的控制程序,然后对四轴飞行器加载一个阶跃扰动,RC遥控器设定同一初始转速.将系统姿态偏转50度后释放,记录四轴R行器的控制系统的响应曲线,四轴K行器横滚方向的姿态数据变化曲线如图10所示:
(b)模陶PIDFuszvPID
图10.两种控制器响应曲线图
Fig.10Responsecurveoftwokindsofcontroller
图10中曲线⑴为漆转角速率曲线,曲线⑵为滚转角roll曲线,通过仔细对比(a),(b)响应曲线,可知基于模糊参数口整定的PID控制器的四轴《行器系统响应快,超调量小,稳定性高,能更好的适应载荷变化的四轴&行器的控制。
四轴£行器作用在每个轴上的电机转速调节量不会改变四轴飞行器的整体升力,例如在横滚方向上,调节量使一对旋翼(2、3旋翼)的转速增加就会等量的减少相对的一对旋翼(1、4旋翼)的转速。
四轴飞行器载荷变化时,要保持飞行姿态,需同时等量的改变4个旋翼的转速来抵消载荷向下的作用力,所以载荷变化直接决定了四个旋翼K行过程中的初始转速。
试验中,先将油门值设为l500us,将系统在传统PID控制算法下调试稳定,再通过设定不同的初始油门量进行试验。
在不同的电机初始转速下,测试传统PID和模糊PID算法作用下系统的稳定性。
测试结果如表1所示:
表1:
不同初始油门下的系统稳定性比较
Table.1Comparisonofthestabilityofthesystemunderdifferentinitialthrottle
>60RC设曾
传统PID,
Pio.
微廿(uO
上升
最大
是否
上升
ft大
调书
是否
(1000us
时阊
超调
时闾
的m
4W
时间
-1800us)
tf(s).
量
M(s>-
ts(s)j
1197.
051.
W.9%.
8/
抵荡
0.49
85.7%/
4.as.
梅定。
1292.
0."
73.8%-
2.58
卷定,
0.29-
78.6%
2.29-
总定,
isoa
0.33-
61.3%.
2.17.
0.36
40.0%.
1.75-
程定.•
1707.
0.62.
37.5%.
1.S3-
律定,
0.56S
22.5%.
1.84-
伤定,
注:
油门RC>1180时才能支撑机架自身重知在无干扰下保持平衡.将系统偏移稳态值40度后释放,采集相关实教数据.
设定系统响应曲线的允许偏差为±5%・
Note:
Inordertosupportitsownweightandkeepbalancewithoutinterference,thethrottleRCshouldbelargethan1180.ReleasingthesystemafterofYsetting40degreescomparedwiththesystemsteady-statevalue,relevantexperimentaldatahadbeenacquired.Theallowabledeviationofthesystemresponsecurveis♦5%.
由表1可知,参数固定的传统PID控制算法适应性较差,在载荷变化较大时,在干扰下容易失稳,在作业环境改变和载荷变化时需要重新调整系统参数。
而模糊PID控制算法能在线调节参数,对载荷变化和外界干扰有更好的适应性。
4.结论
本文通过对四轴飞行器控制原理的分析.设计了四轴飞行器控制系统,搭建了系统试验平台:
同时对四轴飞行器力学模型进行分析,通过MATLAB进行仿真实验,对传统PID控制器和模湖参数自整定PID控制器进行设计和仿真。
试验表明,传统的PID控制器只能针对机械结构固定的飞行器控制.通过反复试骏的方法找到较为合适的控制参数最终实现控制功能:
而模糊参数自整定PID控制器无需复杂的主控单元,就能够根据输入的偏差和偏差变化率来实时地调节控制参数。
在不改变原有的硬件系统基础上加入模糊控制算法,既没有增加系统的成本,又改善了控制品质。
这个过程中,需要建立模糊规则系统,本文只设计了较为简单的模糊规则。
如果采用运算速率更高的控制单元,结合进一步细化的模糊规则系统,有望更大程度的提高四轴&行器的控制品质.以更好的满足农业作业R行器控制的要求,具有很好的应用前景。
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