【无人机设计】固定翼无人机的阵风建模和 SISO 飞控设计（Matlab实现）

荧光Matlab

于 2025-03-18 16:46:56 发布

阅读量1k

点赞数 24

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：无人机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab88888/article/details/146345393

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

一、引言

固定翼无人机凭借其飞行速度快、航程远、载荷能力强等优势，在军事侦察、气象监测、航空测绘、物流运输等众多领域得到了广泛应用。然而，在实际飞行过程中，固定翼无人机不可避免地会遭遇各种大气扰动，其中阵风是影响其飞行稳定性和控制性能的重要因素之一。准确地对阵风进行建模，并设计有效的单输入单输出（SISO）飞行控制系统（飞控），对于提高固定翼无人机在复杂气象条件下的飞行安全性和任务执行效率具有至关重要的意义

二、固定翼无人机阵风建模

（一）阵风的特性与分类阵风是大气中短时间内风速和风向的剧烈变化，根据其持续时间和影响范围，可分为离散阵风、连续阵风等类型。离散阵风通常具有突发性和短暂性，对无人机的瞬间冲击力较大；连续阵风则会在较长时间内持续影响无人机的飞行状态。此外，阵风还可能包含垂直阵风、水平阵风以及不同方向的组合阵风，这些特性都增加了阵风建模的复杂性

（二）建模方法 1. 基于物理原理的建模：根据大气动力学和流体力学的基本原理，结合风洞实验数据和实际气象观测资料，建立阵风的数学模型。例如，通过求解纳维-斯托克斯方程或边界层方程来描述阵风的形成和传播过程，但这种方法计算复杂，对计算资源要求较高。 2. 统计建模：利用大量的历史气象数据，采用统计分析方法来建立阵风的概率模型。如通过分析阵风的风速、风向的概率分布函数，得到阵风的统计特性，这种方法简单实用，但缺乏对物理机制的深入描述。 3. 随机过程建模：将阵风视为随机过程，运用随机微分方程或时间序列分析方法来建模。常见的模型包括高斯-马尔可夫过程、自回归滑动平均模型等，能够较好地模拟阵风的随机变化特性。

三、SISO 飞控设计

（一）飞控系统的功能与要求固定翼无人机的SISO飞控系统主要负责控制无人机的一个自由度（如俯仰、滚转或偏航），以实现稳定飞行和精确控制。其基本要求包括能够快速响应控制指令、抑制外界干扰（如阵风）、保证系统的稳定性和鲁棒性等。（二）设计方法 1. 经典控制理论方法：如比例-积分-微分（PID）控制算法，通过调整比例、积分和微分三个参数，使系统达到期望的性能指标。PID控制具有结构简单、易于实现等优点，在固定翼无人机的SISO飞控设计中得到了广泛应用。 2. 现代控制理论方法：包括状态反馈控制、线性二次型最优控制等。这些方法基于系统的状态空间模型，能够更精确地描述系统的动态特性，实现更优的控制性能，但对系统模型的准确性要求较高。 3. 智能控制方法：如模糊控制、神经网络控制等。智能控制方法不需要精确的数学模型，能够自适应地处理复杂的非线性系统和不确定性因素，在阵风等干扰较大的情况下具有较好的控制效果。

四、研究现状与挑战

目前，关于固定翼无人机的阵风建模和SISO飞控设计已经取得了一定的研究成果。然而，仍面临一些挑战。在阵风建模方面，如何更准确地描述阵风的复杂特性，尤其是在不同气象条件和地形环境下的阵风特性，以及如何将多种建模方法相结合以提高模型的精度和实用性，是需要进一步研究的问题。在SISO飞控设计方面，如何提高飞控系统的鲁棒性和自适应能力，以应对阵风等不确定性干扰，以及如何在保证控制性能的同时降低系统的复杂度和成本，也是亟待解决的关键问题。

五、结论与展望

固定翼无人机的阵风建模和SISO飞控设计是保障其安全、稳定飞行的重要技术。通过合理的阵风建模和有效的飞控设计，可以提高固定翼无人机在复杂气象条件下的抗干扰能力和飞行性能。未来，随着航空技术、控制理论和计算机技术的不断发展，相信在阵风建模的准确性和飞控系统的智能化、鲁棒性等方面将会取得更大的突破，为固定翼无人机的广泛应用提供更坚实的技术支持。

📚2 运行结果

部分代码：


%% Part a 
clc; 
clear all; 
close all; 

x0 = [0;0;0;0];

u0 = 272; 
Lv = 580; 
alv = 10; 

num = alv*sqrt(Lv/u0)*[0.3398*(Lv/u0)^2 2.7478*(Lv/u0) 1];
den = [0.1539*(Lv/u0)^3 1.9754*(Lv/u0)^2 2.9958*(Lv/u0) 1];

sys1 = tf(num,den)

sim('Prob2')

figure
plot(time,Noise); 
xlabel('$Time$ $(sec)$','interpreter','latex','FontSize', 20); 
ylabel('$Noise$ $n(t)$','interpreter','latex','FontSize', 20);
hold on 

figure
plot(time,vg); 
xlabel('$Time$ $(sec)$','interpreter','latex','FontSize', 20); 
ylabel('$V_g(t)$ $(m/s)$','interpreter','latex','FontSize', 20);
hold on 

figure
plot(time,y); 
xlabel('$Time$ $(sec)$','interpreter','latex','FontSize', 20); 
ylabel('$a_y$ $(m/s^2)$','interpreter','latex','FontSize', 20);

%% Part B 
% From numerical caluclations we got from state space
% Controllabe Cannoical form 
Ag = [-6.20 1 0; 
      -4.218 0 1 ; 
      -0.6702 0 0];
Bg = [15.120;57.246;9.786]; 
Cg = [1 0 0];
Dg = 0;

A = [-0.5,  0, -1, 0.02;
     -150, -7, -0.15, 0;
     30, 0.1, -1, 0; 
     0 1 0 0]; 
 
B = [-0.02, 56, 1, 0]';

G = [0.5; 150; -30; 0]; 
u0 = 272; % m/s 
C = [-0.5*u0 0 0 0];

M1 = [A ;zeros(3,4)];
M2 = [G*Cg; Ag];
M = [M1,M2];

N = [zeros(4,1); Bg]

Al = M; 
Ql = N*N';

X_cap = lyap(Al,Ql);

F = [C zeros(1,3)]

rms = sqrt(F*X_cap*F')
%%

% Check using matlab 
[Agg,Bgg,Cgg,Dgg] = tf2ss(num,den)
% Matlab gives the matrics in observable cannonical form 

M1g = [A ;zeros(3,4)];
M2g = [G*Cgg; Agg];
Mgg = [M1g,M2g];

Ngg = [zeros(4,1); Bgg]

Alg = Mgg; 
Qg1 = Ngg*Ngg';

X_capg = lyap(Alg,Qg1);

Fg = [C zeros(1,3)]