CN107037820A - 一种舱内飞行器的控制方法 - Google Patents

一种舱内飞行器的控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种舱内飞行器的控制方法，包括以下步骤：将机器人的设定角度与测量角度作差得到角度误差以及角度误差变化率；将角度误差以及角度误差变化率通过模糊参数调节器进行调节得到PID的参数，通过PID控制器输出控制量控制机器人姿态运动。该方法考虑到对于所设计的舱内飞行器，单纯的模糊控制控制精度不高，存在静态误差，而传统的PID控制调节参数不便利等缺点，将两种控制算法进行结合，提出一种高效的控制方法。内容主要包括：首先对舱内飞行器动力学模型进行分析；其次，采用模糊PID参数自整定控制方法进行飞行器姿态控制器的设计；最后，设计仿真实验，验证方法的有效性。通过本发明，解决了舱内飞行器的姿态控制中控制性能较差的问题。

Description

一种舱内飞行器的控制方法
技术领域
本发明涉及一种舱内飞行器的控制方法，具体地说是采用模糊PID算法对舱内飞行器的姿态进行控制。
背景技术
在空间技术领域，开发和试验一批前沿、核心的技术和设备，为未来中国航天技术发展、载人深空探测和空间应用提供有力支撑。考虑到在国际空间站(ISS)中，存在着宇航员人数有限且任务繁重的严重问题，为避免同样的问题发生在未来中国空间站中，有必要设计一款舱内机器人，作为技术验证设备或科学应用设备，将其用于协助宇航员完成一些舱内活动(Inter-Vehicular Activities,IVA)。相比于普通科学实验卫星和空间机器人，空间站舱内机器人工作于空间实验舱内，舱内可提供更好的科学实验环境和更高水平的微重力环境，更有利于科学实验的完成。
姿态控制是空间站舱内机器人自由飞行的基础，高精度、高性能的姿态控制系统(ACS)有利于机器人高效的运动和工作。目前应用于空间机器人的姿态控制方法有很多，从简单的PD、PID控制,到最优控制、自适应控制再到鲁棒控制，都已经能够提出很好的控制率，这些姿态控制器无论是在系统仿真还是在工程实践中，都得到了不错的结果。但是空间机器人系统的动态模型具有强烈的多变量耦合性和非线性的特点，导致上述控制方法都存在着一定程度的缺点。如PID控制算法不适用于动态非线性系统；最优控制算法鲁棒性差；鲁棒控制系统不工作在最优状态，使系统稳态精度差，目前最流行的H∞鲁棒控制存在的问题是控制器阶数偏高。以上控制方法的不足，都在一定程度上限制了其在空间机器人姿态控制中的应用。
模糊PID控制算法将模糊控制的参数实时整定的特点与PID控制的控制精度高，静态误差小的特点相结合，能够解决舱内飞行器姿态控制的要求。
发明内容
针对上述问题，本发明的目的在于提供一种舱内飞行器的控制方法。该方法采用模糊PID算法，将模糊控制与PID控制相结合，利用模糊控制器实时调节PID控制器的参数，以实现对舱内飞行器姿态的有效控制。
为了实现上述的目的，本发明采用以下技术方案：一种舱内飞行器的控制方法，包括以下步骤：
将机器人的设定角度与测量角度作差得到角度误差以及角度误差变化率；
将角度误差以及角度误差变化率通过模糊参数调节器进行调节得到PID的参数，通过PID控制器输出控制量控制机器人姿态运动。
所述机器人为舱内飞行器。
所述测量角度为滚转角或俯仰角或偏航角。
所述将角度误差以及角度误差变化率通过模糊参数调节器进行调节得到PID的参数包括以下步骤：
将角度误差、角度误差变化率分别进行模糊化得到角度误差模糊值、角度误差变化率模糊值；
将角度误差模糊值、角度误差变化率模糊值分别通过隶属度函数得到角度隶属度、角度变化率隶属度；
将角度隶属度、角度变化率隶属度通过模糊规则表得到PID的比例参数Kp、积分参数Ki、微分参数Kd的模糊值；
将各模糊值清晰化得到PID的比例参数Kp、积分参数Ki、微分参数Kd。
所述隶属度函数：
其中，a、b、c为阈值；x代表角度误差模糊值或角度误差变化率模糊值，u(x)是隶属度；该隶属度函数公式表示三角形隶属度函数。
所述模糊规则表如下：
表1 比例参数Kp的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小；e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
所述模糊规则表如下：
表2 积分参数Ki的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小；e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
所述模糊规则表如下：
表3 微分参数Kd的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小；e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
本发明的优点与积极效果为：
1.本发明采用模糊控制与PID控制相结合的方式对舱内飞行器进行控制，有效的解决了飞行器姿态运动的非线性和多耦合的对控制造成的不利影响。
2.该方法考虑到对于所设计的舱内飞行器，单纯的模糊控制控制精度不高，存在静态误差，而传统的PID控制调节参数不便利等缺点，将两种控制算法进行结合；通过本发明，解决了舱内飞行器的姿态控制中控制性能较差的问题。
附图说明
图1为模糊PID参数自整定姿态控制结构图；
图2为误差e和误差变化率ec的隶属度函数图；
图3为比例参数Kp、积分参数Ki和微分参数Kd的隶属度函数。
其中，图1中1为模糊参数调节器，2为PID控制器，3为舱内飞行器。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详述。
如图1所示，一种舱内飞行器的控制方法，该方法采用模糊参数调节器1和PID控制器2相结合的方式。模糊参数调节器1是一个Mamdani型模糊控制器，包括舱内飞行器系统输入角度误差和误差变化量的模糊化、三角隶属度函数、模糊规则和清晰化，输出为PID控制器2的参数Kp、Ki、Kd；所述的PID控制器2输入为舱内飞行器各个姿态通道的姿态误差，通过比例、积分、微分运算反馈输入，输出控制电压控制舱内飞行器3的涵道风扇的转速，达到对舱内飞行器3的姿态的控制，采用闭环反馈提高控制精度。
在模糊参数调节器1中对舱内飞行器的姿态误差和误差变化率进行模糊化处理。
模糊参数调节器1中隶属度函数为三角形隶属度函数。
模糊参数调节器1中建立Kp、Ki、Kd的模糊规则来根据输入的误差和误差变化率的模糊量来输出对应的控制量。
在舱内飞行器动力学模型中，通过对舱内飞行器运动方式的分析，根据牛顿-欧拉方程，建立其动力学模型。
在模糊参数调节器中对舱内飞行器的姿态误差和误差变化率进行模糊化处理。
式中，ke和kec分别为误差和误差变化率的量化因子；[-n,n]为模糊输入论域；[-emax,emax]为精确量e的实际论域；[-ecmax,ecmax]为精确量ec的实际论域。
滚转角的ke取值为1/30，kec取值为1/30；俯仰角的ke取值为1/30，kec取值为1/30；偏航角的ke取值为1/60，kec取值为1/60。[-n,n]取为[-3,3]。滚转角的emax取值为90，ecmax取值为90；俯仰角的emax取值为90，ecmax取值为90；偏航角的emax取值为180，ecmax取值为180。
模糊参数调节器中三角形隶属度函数描述为：
其中，a、b、c为阈值。隶属度函数u(x)幅值为1，x代表误差e或误差变化率ec或比例参数Kp或积分参数Ki或微分参数Kd，u(x)是对应参数的隶属度。该隶属度函数公式表示三角形隶属度函数，其具体形式如图2、图3所示。
模糊参数调节器中建立Kp、Ki、Kd的模糊规则来根据输入的误差和误差变化率的模糊量来输出对应的控制量。
如表1-表3所示，如下：
表1 比例参数Kp的模糊控制规则
表2 积分参数Ki的模糊控制规则
表3 微分参数Kd的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小。e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
清晰化：
其中kkp,kki和kkd分别为比例、积分和微分的量化因子，取值分别为3，0.1和0.1；[0,m]为模糊输出论域，其中m取值为3；[0,kpmax]、[0,kimax]、[0,kdmax]分别为Kp,Ki和Kd的实际论域，取值分别为9，0.3和0.3。
本实施例的舱内飞行器可以采用球形飞行器(专利名称：一种球形飞行器，专利号：201310714821.7)，在舱内飞行器动力学模型中，通过对舱内飞行器运动方式的分析，根据牛顿-欧拉方程，建立其动力学模型。
其中，Ix、Iy、Iz分别为机器人x轴、y轴和z轴的转动惯量；l为机器人球形半径；θ、ψ分别为滚转角、俯仰角和偏航角；U1、U2和U3分别x轴、y轴和z轴方向的输入控制力。

Claims (8)

1.一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于包括以下步骤：
将机器人的设定角度与测量角度作差得到角度误差以及角度误差变化率；
将角度误差以及角度误差变化率通过模糊参数调节器进行调节得到PID的参数，通过PID控制器输出控制量控制机器人姿态运动。
2.根据权利要求1所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述机器人为舱内飞行器。
3.根据权利要求1所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述测量角度为滚转角或俯仰角或偏航角。
4.根据权利要求1所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述将角度误差以及角度误差变化率通过模糊参数调节器进行调节得到PID的参数包括以下步骤：
将角度误差、角度误差变化率分别进行模糊化得到角度误差模糊值、角度误差变化率模糊值；
将角度误差模糊值、角度误差变化率模糊值分别通过隶属度函数得到角度隶属度、角度变化率隶属度；
将角度隶属度、角度变化率隶属度通过模糊规则表得到PID的比例参数Kp、积分参数Ki、微分参数Kd的模糊值；
将各模糊值清晰化得到PID的比例参数Kp、积分参数Ki、微分参数Kd。
5.根据权利要求4所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述隶属度函数：
其中，a、b、c为阈值；x代表角度误差模糊值或角度误差变化率模糊值，u(x)是隶属度；该隶属度函数公式表示三角形隶属度函数。
6.根据权利要求4所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述模糊规则表如下：
表1比例参数Kp的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小；e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
7.根据权利要求4所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述模糊规则表如下：
表2积分参数Ki的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小；e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
8.根据权利要求4所述的一种舱内飞行器的控制方法，其特征在于所述模糊规则表如下：
表3微分参数Kd的模糊控制规则
其中，NB表示负大，NM表示负中，NS表示负小，ZO表示零，PB表示正大，PM表示正中，PS表示正小；e和ec分别表示角度隶属度、角度变化率隶属度。
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