基于自抗扰ADRC控制的四旋翼飞行姿态控制模型研究（Simulink仿真实现）

原创 于 2025-08-05 11:42:49 发布 · 731 阅读 · 21 ·
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#数学建模 #支持向量机

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💥1 概述

基于自抗扰ADRC控制的四旋翼飞行姿态控制模型研究

摘要

关键词

1. 引言

2. 四旋翼无人机动力学模型

2.1 姿态运动学方程

2.2 控制输入与电机分配

3. 自抗扰控制（ADRC）原理

3.1 跟踪微分器（TD）

3.2 扩张状态观测器（ESO）

3.3 非线性状态误差反馈（NLSEF）

4. 改进ADRC的参数优化

5. 仿真验证与结果分析

5.1 仿真平台搭建

5.2 实验场景设计

5.3 结果分析

6. 结论与展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

🌈4 Simulink仿真、Matlab代码实现

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💥1 概述

基于自抗扰ADRC控制的四旋翼飞行姿态控制模型研究

摘要

自抗扰控制（ADRC）技术凭借其强大的扰动抑制能力，在无人机姿态控制领域展现出显著优势。本文聚焦四旋翼无人机姿态控制系统，深入探讨跟踪微分器（TD）与扩张状态观测器（ESO）的协同优化机制，构建了基于ADRC的滚转角（Roll）、俯仰角（Pitch）和偏航角（Yaw）三通道独立控制模型。通过数学建模与仿真分析，验证了该系统在复杂扰动环境下的鲁棒性，输出各姿态角及控制变量的动态响应曲线，为无人机高精度姿态控制提供了理论支撑与实践参考。

关键词

自抗扰控制技术；跟踪微分器；扩张状态观测器；无人机姿态控制；数学建模；仿真分析

1. 引言

四旋翼无人机因其结构简单、机动性强，广泛应用于农业植保、物流配送、灾害监测等领域。然而，其飞行姿态易受风扰、气动耦合效应及模型不确定性影响，导致传统PID控制难以满足高精度需求。ADRC作为一种非线性控制方法，通过ESO实时估计并补偿总扰动（包括外部干扰和内部模型误差），无需精确建模即可实现高鲁棒性控制。本文针对四旋翼姿态控制问题，研究ADRC的改进策略，并通过仿真验证其有效性。

2. 四旋翼无人机动力学模型

2.1 姿态运动学方程

四旋翼姿态由欧拉角（Roll、Pitch、Yaw）描述，其旋转动力学方程为：

2.2 控制输入与电机分配

通过调节四个电机的转速差实现姿态控制：

  • Roll角（ϕ）：电机1与电机3转速差
  • Pitch角（θ）：电机2与电机4转速差
  • Yaw角（ψ）：对角电机转速差（反扭矩效应）

3. 自抗扰控制（ADRC）原理

ADRC由跟踪微分器（TD）、扩张状态观测器（ESO）和非线性状态误差反馈（NLSEF）三部分组成，其核心思想是将扰动视为系统扩展状态并通过ESO实时估计补偿。

3.1 跟踪微分器（TD）

用于快速无超调地跟踪输入信号并提取微分信号，避免传统PID中微分突变的缺点。其离散形式为：

3.2 扩张状态观测器（ESO）

传统ESO采用fal函数估计扰动，但存在原点附近增益过大导致抖振的问题。本文改进为nfal函数：

3.3 非线性状态误差反馈（NLSEF）

4. 改进ADRC的参数优化

传统ADRC参数整定依赖经验，本文采用遗传算法（GA）实现自适应优化：

  1. 编码方式：实数编码，参数包括β01​,β02​,β03​,β1​,β2​,b0​,δ,α1​,α2​。

  2. 适应度函数：以ITAE（时间乘绝对误差积分）为指标，结合控制量变化率惩罚项：

  1. 优化结果：通过100代迭代，参数收敛至最优值，使系统阶跃响应超调量降低40%，调节时间缩短25%。

5. 仿真验证与结果分析

5.1 仿真平台搭建

在MATLAB/Simulink中构建四旋翼模型，输入为期望姿态角，输出为实际姿态角与电机转速。对比传统PID与改进ADRC的控制效果。

5.2 实验场景设计

  • 场景1：阶跃响应测试（目标姿态角：ϕ=35∘,θ=20∘,ψ=25∘）
  • 场景2：抗风扰测试（在悬停状态下施加1Hz方波扰动，幅值0.06N·m）
  • 场景3：模型不确定性测试（转动惯量增加20%，模拟负载变化）

5.3 结果分析

指标PID控制传统ADRC改进ADRC
阶跃超调量18%12%8%
调节时间1.8s1.2s0.9s
抗扰稳态误差±2.5°±1.2°±0.8°
抖振幅度0.15rad0.08rad0.03rad

结论：改进ADRC在动态响应、抗扰能力和稳态精度上均优于传统方法，nfal函数有效抑制了ESO抖振，遗传算法优化提升了参数适应性。

6. 结论与展望

本文提出一种基于改进ADRC的四旋翼飞行姿态控制模型，通过nfal函数优化ESO抖振问题，结合遗传算法实现参数自适应整定。仿真结果表明，该方法在复杂扰动环境下具有更强的鲁棒性。未来工作将聚焦于：

  1. 硬件在环（HIL）验证：在Links-RT实时仿真平台上测试算法实际性能。
  2. 多源扰动融合：结合视觉/IMU数据，提升地效扰动等复杂场景的观测精度。
  3. 智能算法融合：探索ADRC与深度强化学习的结合，实现全自主环境适应控制。

📚2 运行结果

🎉3 参考文献 

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]王俊生,马宏绪,蔡文澜,等.基于ADRC的小型四旋翼无人直升机控制方法研究[J].弹箭与制导学报, 2008, 28(3):5.

🌈4 Simulink仿真、Matlab代码实现

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