✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎个人主页:Matlab科研工作室
🍊个人信条:格物致知,求助可私信。
🔥 内容介绍
四轴飞行器(Quadrotor)由于其灵活的机动性和垂直起降能力,在各个领域得到广泛应用。然而,其固有的不稳定性以及在复杂环境中运行时的潜在故障风险,对控制系统的鲁棒性和可靠性提出了巨大挑战。本文深入探讨了四轴飞行器在其中一个推进器发生故障(即稳定发动机失效)情况下的姿态稳定控制问题,并提出了一种基于滑模控制(Sliding Mode Control, SMC)的解决方案。该方案旨在实现四轴飞行器在故障发生后的稳定姿态控制,同时确保系统具有良好的鲁棒性和抗干扰能力。本文首先建立四轴飞行器的动力学模型,然后详细阐述了滑模控制器的设计过程,并针对推进器故障情况进行了分析和调整。最后,通过仿真实验验证了所提出控制方案的有效性,展示了其在故障情况下实现稳定控制的能力。
关键词: 四轴飞行器,推进器故障,滑模控制,鲁棒控制,故障容错控制,姿态稳定,Quad3DOF
1. 引言
四轴飞行器作为一种欠驱动、非线性、强耦合的飞行器,其控制问题一直是学术界和工业界的研究热点。它通过调节四个推进器的转速来实现飞行和姿态控制。然而,由于其结构相对简单,推进器故障成为一种常见的且可能导致严重事故的风险因素。当其中一个推进器失效时,四轴飞行器的推力分布会发生明显变化,导致姿态控制失灵,甚至坠毁。因此,研究在推进器故障下的四轴飞行器控制策略,对于保障飞行安全和可靠性至关重要。
传统的线性控制方法,如PID控制,在面对非线性系统和不确定性时表现出明显的局限性。而滑模控制作为一种非线性鲁棒控制方法,因其对参数变化和外部干扰具有良好的适应性,在四轴飞行器控制中得到广泛应用。滑模控制的核心思想是引入一个滑模面,使系统状态强制沿着该滑模面运动,从而达到控制目标。本文基于滑模控制理论,针对四轴飞行器在单个推进器故障下的姿态稳定控制问题展开研究,旨在设计一种鲁棒的故障容错控制策略。
2. 四轴飞行器动力学模型
为实现控制器的设计和仿真,需要建立四轴飞行器的精确数学模型。本文采用标准的刚体动力学模型,假设四轴飞行器为一个刚性体,忽略空气动力效应和柔性变形的影响。四轴飞行器的运动可以分为平动和转动两部分,其中平动由力和力矩控制。
在惯性坐标系下,四轴飞行器的平动方程可以表示为:
ini
m * x'' = -k * x' + Fx
m * y'' = -k * y' + Fy
m * z'' = -k * z' + Fz - mg
其中,m
表示四轴飞行器的质量,(x, y, z)
表示飞行器质心的位置,k
表示阻尼系数,(Fx, Fy, Fz)
表示飞行器所受到的合力,g
表示重力加速度。
四轴飞行器的转动方程则需要引入欧拉角(roll φ, pitch θ, yaw ψ)来描述飞行器的姿态。转动方程可以表示为:
css
I * ω' + ω × (I * ω) = τ
其中,I
表示四轴飞行器的转动惯量矩阵,ω
表示飞行器的角速度,τ
表示飞行器所受到的合力矩。合力矩可以通过四个推进器的推力来控制,具体关系如下:
scss
τφ = l * (f2 - f4)
τθ = l * (f1 - f3)
τψ = c * (f1 + f3 - f2 - f4)
其中,l
表示推进器到飞行器中心的距离,c
表示推力与扭矩的系数,f1
、f2
、f3
、f4
分别表示四个推进器的推力。
3. 推进器故障模型
本文研究的是单推进器失效的情况。假设推进器 f1
失效,即 f1
的输出为零。在这种情况下,四轴飞行器将失去一个方向上的推力,从而导致姿态失控。失效的推进器不再提供推力,会直接影响到飞行器的推力分配和力矩控制。在这种情况下,控制系统的设计必须考虑到故障的影响,并采取相应的措施来补偿故障带来的偏差。
4. 基于滑模控制的故障容错控制设计
滑模控制的核心在于设计一个滑模面,使得系统状态能够滑入该滑模面,并沿着滑模面滑动,从而实现控制目标。本文针对四轴飞行器的姿态稳定问题,分别设计了 roll, pitch, yaw 三个方向的滑模控制器。
4.1 滑模面的设计
定义误差向量 e
和误差率向量 e_dot
:
ini
e = [φ - φd, θ - θd, ψ - ψd]
e_dot = [φ_dot - φd_dot, θ_dot - θd_dot, ψ_dot - ψd_dot]
其中,φd
、θd
、ψd
分别表示期望的 roll, pitch, yaw 角度。
定义滑模面为:
ini
s = c * e + e_dot
其中,c
为正定矩阵。当系统状态滑到滑模面时,满足 s=0
, 则 e_dot = -c * e
,保证误差逐渐收敛到零。
4.2 控制律的设计
滑模控制的核心在于设计控制律,使得系统状态能够到达滑模面,并沿着滑模面滑动。本文采用趋近律方法设计控制律,采用如下的控制律:
ini
u = u_eq + u_sw
其中,u_eq
为等效控制律,使得系统状态在滑模面上保持运动,u_sw
为切换控制律,使得系统状态向滑模面靠拢。
等效控制律 u_eq
的设计依赖于动力学模型和滑模面的定义,其目的是抵消系统内部的非线性影响和保证系统在滑模面上的运动。切换控制律 u_sw
通常采用如下的形式:
ini
u_sw = -K * sign(s)
其中,K
为切换增益,sign(s)
表示符号函数。合适的切换增益可以保证系统状态能够快速到达滑模面,并抑制抖振现象。
4.3 针对推进器故障的控制律调整
当推进器失效时,需要调整控制律以补偿失效推进器的影响。由于 f1
失效,导致四轴飞行器的推力分配发生变化。因此,需要在控制律中引入补偿项。例如,可以重新分配剩余的三个推进器的推力,以尽可能地补偿 f1
失效带来的影响。
具体而言,可以在原有控制律的基础上,根据当前飞行器的姿态和角速度,计算出需要额外的力矩来补偿失效推进器的影响,并将该力矩添加到控制输出中。这部分补偿可以根据预先定义的故障模式和控制律进行计算。例如,如果 f1
推进器失效,则需要增加作用在 θ
轴上的力矩,以抵消由于 f1
推力缺失所造成的偏转。
5. 结论与展望
本文研究了四轴飞行器在单个推进器失效时的姿态稳定控制问题,提出了一种基于滑模控制的故障容错控制策略。通过理论分析和仿真实验,验证了所提出的控制策略的有效性,表明其能够有效地控制四轴飞行器在推进器故障发生后的姿态,并具有良好的鲁棒性。
未来的研究方向可以包括:
-
多推进器故障: 研究多个推进器同时失效的情况,并设计相应的控制策略。
-
自适应滑模控制: 引入自适应机制,根据系统状态动态调整控制参数,提高控制器的鲁棒性和适应性。
-
结合其他控制方法: 将滑模控制与其他控制方法相结合,例如模型预测控制(MPC),以进一步提高控制性能。
-
实际飞行实验: 将所提出的控制策略应用于实际的四轴飞行器,进行飞行实验验证。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
🎈 部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🎁 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制
🌿 往期回顾可以关注主页,点击搜索
🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:
🌈 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划(2E-VRP)、充电车辆路径规划(EVRP)、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
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
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
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
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划(EVRP)、 双层车辆路径规划(2E-VRP)、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌈 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌈电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电
🌈 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌈 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌈 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
👇