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🔥 内容介绍



三、外环位置控制 PID 回路设计

2. PID 控制结构(分轴独立控制:X 轴 / Y 轴 / Z 轴)
外环按 “X/Y 轴平面位置” 和 “Z 轴高度” 分轴设计 PID,其中 X/Y 轴通过控制滚转角 φ 和俯仰角 θ 实现位置调整,Z 轴直接控制油门 Thr,具体设计如下:

四、关键技术要点与优化
1. 传感器数据融合
- 姿态角融合:用卡尔曼滤波融合陀螺仪(高频但有漂移)与加速度计(低频但稳定)数据,提升姿态角精度(融合频率≥100Hz);
- 位置融合:室外用GPS+IMU 组合导航(EKF 滤波),室内用视觉 + IMU 融合(如 VIO),解决单一传感器噪声或遮挡问题。
2. 抗干扰与鲁棒性优化
- 积分饱和抑制:在 PID 中增加积分分离(如位置偏差超过 1m 时暂停积分)或积分限幅,避免姿态 / 油门突变;
- 噪声滤波:对陀螺仪数据加一阶低通滤波(截止频率 50-100Hz),对 GPS / 视觉位置数据加卡尔曼滤波,减少高频噪声对 PID 的影响;
- 前馈控制:在位置 PID 中加入速度前馈(如目标位置变化时,根据目标速度提前调整姿态指令),提升动态响应速度。
3. 参数整定流程
- 内环先整定:断开外环,给内环输入固定姿态角指令(如 φ*=10°),先调角速度内环 PID(固定 Ki_omega=0、Kd_omega=0,增大 Kp_omega 至临界震荡,再取 70% 为初始值;再调 Ki_omega 至静差消除;最后调 Kd_omega 至震荡抑制),再调姿态角外环 PID;
- 外环后整定:内环参数固定后,给外环输入固定位置指令(如 X*=2m),先调 Kp(至位置响应无明显超调),再调 Ki(至静差消除),最后调 Kd(至震荡抑制);
- 动态测试:通过阶跃响应(位置 / 姿态指令突变)和正弦响应(目标位置周期性变化)验证系统稳定性,记录超调量、上升时间、稳态误差,迭代优化参数。
⛳️ 运行结果


🔗 参考文献
[1] 徐大远,王英健,陈冠军,等.四轴飞行器的动力学建模和位置控制研究[J].电子科技, 2015, 28(1):4.DOI:JournalArticle/5b3b7a8fc095d70f0077cd2c.
[2] 付佳贺.小型四轴飞行器自主飞行控制系统的设计与实现[D].电子科技大学,2015.DOI:10.7666/d.D663532.
[3] 胡琦逸.四旋翼飞行器的姿态估计与优化控制研究[D].杭州电子科技大学,2014.
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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
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2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
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