CN109976146A - 一种无人机视轴稳定的复合控制方法 - Google Patents
一种无人机视轴稳定的复合控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109976146A CN109976146A CN201910326113.3A CN201910326113A CN109976146A CN 109976146 A CN109976146 A CN 109976146A CN 201910326113 A CN201910326113 A CN 201910326113A CN 109976146 A CN109976146 A CN 109976146A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- qft
- controller
- unmanned plane
- transmission function
- pid
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 239000002131 composite material Substances 0.000 title claims abstract description 9
- 238000013461 design Methods 0.000 claims abstract description 15
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 claims abstract description 7
- 238000007493 shaping process Methods 0.000 claims abstract description 6
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 16
- 238000011045 prefiltration Methods 0.000 claims description 8
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 claims description 6
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 6
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 abstract description 3
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000004044 response Effects 0.000 description 12
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 7
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 7
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000004069 differentiation Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B11/00—Automatic controllers
- G05B11/01—Automatic controllers electric
- G05B11/36—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential
- G05B11/42—Automatic controllers electric with provision for obtaining particular characteristics, e.g. proportional, integral, differential for obtaining a characteristic which is both proportional and time-dependent, e.g. P. I., P. I. D.
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
本发明涉及无人机视轴稳定控制领域，具体涉及一种无人机视轴稳定的复合控制方法。可以满足无人机对视轴稳定性的要求。该方法首先采用回路整形法设计定量反馈理论（Quantitative Feedback Theory，QFT）视轴稳定控制器，然后以QFT为主控制器,采用PID实现QFT的动态补偿。该方法是QFT和PID复合并行控制的视轴稳定方法，可以提高无人机对视轴稳定平台的抗干扰能力和鲁棒性，且优于QFT单独控制的方法。
Description
技术领域
本发明涉及无人机视轴稳定控制领域，具体涉及一种无人机视轴稳定的复合控制方法，主要用于提高无人机视轴稳定平台的动态响应性能和扰动隔离性能，可实现高精度无人机视轴稳定平台的鲁棒控制。
背景技术
针对无人机视轴稳定平台抗扰动能力不足的问题，目前提出的方法有：动态逆控制、H∞控制、QFT等；
动态逆控制建立在系统模型精确对消的基础上,在阵风干扰和模型参数扰动时难以取得理想的控制效果；
H∞控制主要应用在线性定常系统中，因此设计出的控制器比较保守，对可能存在非线性因素的系统不适用；
QFT将系统的性能设计要求与模型参数的不确定性以定量的方式表现出来，得到满足系统鲁棒性能的控制器，与其他控制方法相比，QFT运用图形化设计方法，通过回路整形技术获得控制器，有利于工程实现。因此，QFT广泛应用于飞行器、机器人、船舶运动控制等领域。但是QFT作为一种鲁棒控制方法，设计时必然在系统的稳定性和精度之间进行折衷，当精度要求过高时，必然导致稳定性的下降，因此在精度要求较高的情况下，需要采取其他措施，弥补QFT控制的不足。
发明内容
本发明提供一种无人机视轴稳定的复合控制方法，其将QFT控制和PID控制相结合，提高无人机视轴稳定平台的动态响应性能和扰动隔离性能，实现高精度无人机视轴稳定平台的鲁棒控制。
为解决现有技术存在的问题，本发明的技术方案是：一种无人机视轴稳定的复合控制方法，其特征在于：所述的步骤为：
步骤一：无人机视轴稳定平台的受控对象P是电机及负载平台，选取受控对象的数学模型如公式(1)所示：
其中：Ce为电机反电动势系数，Te为电机的电磁时间常数，Tm为电机的机电时间常数；
步骤二：根据受控对象的特性进行控制器设计，QFT和PID复合并行控制方法的核心是设计QFT控制器，通过对系统进行回路整形,对系统的增益、零极点进行调整，得到控制器C(s)，传递函数如公式(2)所示：
其中：K为系统的开环增益，z1,z2…为传递函数的真正的零点，wni为传递函数的复杂的零点，r为开环传递函数积分环节的数目，p1,p2…为传递函数的真正的极点，wnj为传递函数的复杂的极点；
加入前置滤波器F(s)对控制系统进行补偿，前置滤波器设计时保持增益值不变，通过改变零极点值求得前置滤波器的传递函数，如公式(3)所示：
其中：K为系统的开环增益，z1,z2…为传递函数的真正的零点，wni为传递函数的复杂的零点，r为开环传递函数积分环节的数目，p1,p2…为传递函数的真正的极点，wnj为传递函数的复杂的极点；
步骤三：在QFT控制器的基础上，调节PID控制器的参数，使系统动态性能得到修正，PID参数调整采用Z-N整定方法，具体整定方式如公式四所示：
其中，km为系统开始振荡时的比例系数，ωm为振荡频率。
步骤四：将设计得到的复合并行控制器在系统中进行仿真分析，即可满足无人机对视轴稳定性的要求，且优于QFT单独控制的方法。
与现有技术相比，本发明的优点如下：
本发明将QFT控制和PID控制相结合，在QFT控制的基础上，增加PID控制，通过调整PID控制器的参数，满足无人机对视轴稳定性的要求；
本发明方法相比独立的QFT控制具有更加优异的动态响应性能和扰动隔离性能，可实现高精度无人机视轴稳定平台的鲁棒控制。
附图说明
图1为本发明的控制系统示意图；
图2为本发明的控制系统和独立QFT控制系统的阶跃响应对比曲线；
图3为本发明的控制系统和独立QFT控制系统的正弦响应稳态误差对比曲线。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明的设计原理：
本发明对于无人机飞行过程中的参数不确定和外界扰动带来的影响，QFT控制器在理论上具有良好的稳定性，可实现抗干扰功能，但在实际应用过程中，QFT在保证系统稳态性的同时，会牺牲系统的动态性能，因而设计的控制器实际效果并不理想，由于PID控制中的比例环节可以及时反映系统的计算结果与实际的偏差，控制器可根据偏差大小对偏差立即产生调节作用，以减少偏差；积分环节主要作用是消除偏差，保证测量结果的准确性；微分环节能够在偏差变大之前根据变化趋势提前引入修正值，可有效提高系统的动态性能。因此提出QFT控制和PID相结合的复合控制方法。QFT用于克服受控对象的参数不确定性,以满足视轴稳定平台的鲁棒性要求；PID控制可以进一步改善QFT控制的动态响应性能，并行控制器的核心是设计QFT控制器，QFT控制结构包括：受控对象P、控制器C、前置滤波器F、R和Y分别为系统的输入和输出、d为干扰信号，控制器C用来克服对象的参数不确定性,使系统满足鲁棒性需求，前置滤波器F用于对闭环频率特性进行整形,使其能够满足跟踪性能的要求。
QFT的开环传递函数为：
L(s)＝P(s)C(s) (5)
QFT控制系统的闭环传递函数为：
本方法一种无人机视轴稳定的复合控制方法，该方法由以下步骤实现：
无人机视轴稳定平台的受控对象P是电机及负载平台，受控对象P是电机及负载平台，系统模型参数的不确定性因素主要来源于电机和负载的装配、电机振动以及电路器件等误差，因此不确定性参数选取为Ce、Te、Tm，其中Ce为电机反电动势系数，Te为电机的电磁时间常数，Tm为电机的机电时间常数，选取受控对象P的数学模型如公式(7)模型为：
已知受控对象的参数为：反电动势系数Ce＝0.06V·s/rad,力矩系数Cm＝0.06N·m/A,转动惯量J＝6*10-5kg.m2,电阻R＝17±1.7Ω，电感L＝4.5±0.5mH,机电时间常数Tm＝JRa/CeCm,电磁时间常数Te＝La/Ra。由于被控对象参数存在扰动,其变动范围取基准值的±10％,故Ce的范围为[0.051,0.069],Tm的范围为[0.2551，0.3117],Te的范围为[0.0002385，0.0002915]；
根据模型参数的不确定性范围，选定一组频率点ω＝[0.05，0.1,0.25，0.5，1，5，10，50]rad/s，在每个频率点处计算不确定模型的频率响应,得到对象模板,在对象模板中选择一个标称点作为设计的参照点，根据稳定性、抗干扰性和跟踪指标要求,得到复合边界曲线。由于系统基准开环频率曲线上各频率点均低于边界曲线,因此需要对系统进行回路整形,得到控制器C：
由于控制器C作用下的系统频域响应并未完全处于上下边界函数之间,难以保证系统具有较好的动态特性，为了满足系统的闭环响应设计要求，利用回路整形原理对系统的跟踪性能进行补偿，使得闭环系统的频率特性处于跟踪上、下界曲线之间,得到前置滤波器F：
并行控制系统是在QFT控制器的基础上，通过调节PID控制器的参数，使系统动态性能得到修正，从而改善无人机视轴稳定平台的控制效果。PID参数调整采用Z-N整定方法，具体整定方式如下：
式中，km为系统开始振荡时的比例系数，ωm为振荡频率。
通过参数整定，得到并行控制系统中PID控制器的参数为：KP＝500；Ki＝9；Kd＝0.003。
图2为本发明一种无人机视轴稳定的复合控制方法的控制系统和独立QFT控制系统的阶跃响应对比曲线，由图可见，QFT控制系统作用下的阶跃响应稳定时间为0.0041s，QFT和PID并行控制系统作用下的阶跃响应稳定时间为0.0023s。经实验对比可知，QFT和PID并行控制系统相比独立的QFT控制系统，稳定时间缩短了43.9％。实验结果表明：在相同的输入条件下，QFT和PID并行控制系统相比独立的QFT控制系统具备更加优异的动态性能。
当摇摆台的方位框架按1Hz，1(°/s)速度做正弦运动，当扰动为yd＝3sin(2πt)(°/s)的速度扰动时，得到本发明一种无人机视轴稳定的复合控制方法的控制系统和独立的QFT控制系统的稳态误差对比曲线如图3所示，由图可见，独立QFT控制系统的扰动隔离度为7.03％，QFT和PID并行控制系统的扰动隔离度为1.42％，扰动隔离度提升了79.8％。实验结果表明：在相同的扰动条件下，QFT和PID并行控制系统相比独立的QFT控制系统具备更加良好的扰动隔离性能。
以上所述是本发明的具体实施方式，应当指出，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (1)
1.一种无人机视轴稳定的复合控制方法，其特征在于：所述的步骤为：
步骤一：无人机视轴稳定平台的受控对象P是电机及负载平台，选取受控对象的数学模型如公式(1)所示：
其中：Ce为电机反电动势系数，Te为电机的电磁时间常数，Tm为电机的机电时间常数；
步骤二：根据受控对象的特性进行控制器设计，QFT和PID复合并行控制方法的核心是设计QFT控制器，通过对系统进行回路整形,对系统的增益、零极点进行调整，得到控制器C(s)，传递函数如公式(2)所示：
其中：K为系统的开环增益，z1,z2...为传递函数的真正的零点，wni为传递函数的复杂的零点，r为开环传递函数积分环节的数目，p1,p2...为传递函数的真正的极点，wnj为传递函数的复杂的极点；
加入前置滤波器F(s)对控制系统进行补偿，前置滤波器设计时保持增益值不变，通过改变零极点值求得前置滤波器的传递函数，如公式(3)所示：
其中：K为系统的开环增益，z1,z2...为传递函数的真正的零点，wni为传递函数的复杂的零点，r为开环传递函数积分环节的数目，p1,p2...为传递函数的真正的极点，wnj为传递函数的复杂的极点；
步骤三：在QFT控制器的基础上，调节PID控制器的参数，使系统动态性能得到修正，PID参数调整采用Z-N整定方法，具体整定方式如公式四所示：
其中，km为系统开始振荡时的比例系数，ωm为振荡频率。
步骤四：将设计得到的复合并行控制器在系统中进行仿真分析，即可满足无人机对视轴稳定性的要求，且优于QFT单独控制的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910326113.3A CN109976146A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种无人机视轴稳定的复合控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910326113.3A CN109976146A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种无人机视轴稳定的复合控制方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109976146A true CN109976146A (zh) | 2019-07-05 |
Family
ID=67085779
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910326113.3A Pending CN109976146A (zh) | 2019-04-23 | 2019-04-23 | 一种无人机视轴稳定的复合控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109976146A (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114610025A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-10 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 控制系统、控制方法和装置 |
| CN114879505A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-09 | 江南大学 | 基于定量反馈理论的气动调节阀控制方法 |
-
2019
- 2019-04-23 CN CN201910326113.3A patent/CN109976146A/zh active Pending
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| DIPESH MAKWANA 等: "Automated Synthesis of Robust QFT-PID Controllers based on Piecewise Linear Approximations", 《WEB OF SCIENCE》 * |
| 王秀 等: "复合并行控制的无人机视轴稳定方法", 《电子测量技术》 * |
| 石宝兰 等: "基于定量反馈理论的弹道导弹俯仰通道姿态控制系统设计", 《导弹与航天运载技术》 * |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114610025A (zh) * | 2022-03-04 | 2022-06-10 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 控制系统、控制方法和装置 |
| CN114879505A (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-09 | 江南大学 | 基于定量反馈理论的气动调节阀控制方法 |
| CN114879505B (zh) * | 2022-05-27 | 2023-02-28 | 江南大学 | 基于定量反馈理论的气动调节阀控制方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109756166B (zh) | 永磁同步电机双闭环矢量控制pi调节器参数整定方法 | |
| Mao et al. | Design and implementation of continuous finite-time sliding mode control for 2-DOF inertially stabilized platform subject to multiple disturbances | |
| CN108762083B (zh) | 一种基于加速度观测器的自动控制系统 | |
| CN104242769A (zh) | 基于连续终端滑模技术的永磁同步电机速度复合控制方法 | |
| CN109521786A (zh) | 基于比例积分观测器的四旋翼无人机滑模姿态控制方法 | |
| CN110784149B (zh) | 交流伺服系统机械谐振抑制方法以及系统 | |
| CN106054884B (zh) | 基于神经网络的l1自适应船舶动力定位双环控制系统 | |
| CN108599649A (zh) | Pmsm位置伺服系统高阶对象控制器设计及参数确定方法 | |
| CN109976146A (zh) | 一种无人机视轴稳定的复合控制方法 | |
| CN112769364B (zh) | 一种直流电机伺服系统的快速自适应抗扰控制方法 | |
| CN105182744B (zh) | 纳米定位系统的抗干扰控制方法 | |
| CN111831002A (zh) | 一种基于预设性能的超高声速飞行器姿态控制方法 | |
| CN106354013B (zh) | 攻角的线性自抗扰控制方法 | |
| CN108931916A (zh) | 电磁式快反镜的跟踪控制系统及带宽提高和相位滞后补偿方法 | |
| Li et al. | Improved active disturbance rejection control of permanent-magnet synchronous motor based on BP neural network | |
| Niu et al. | Based on ADRC UAV longitudinal pitching Angle control research | |
| CN112821840B (zh) | 一种永磁同步电机非光滑自适应直接转矩控制方法和系统 | |
| CN110262249A (zh) | 基于bp神经网络的永磁同步伺服系统谐振陷波器参数自校正方法 | |
| CN113890424A (zh) | 基于参数辨识的永磁同步电机速度环pi控制器调谐方法 | |
| CN109889113B (zh) | 一种基于自抗扰控制的永磁电机变速扫描控制系统 | |
| CN107168047B (zh) | 提高重复补偿pid控制系统的控制性能的方法 | |
| CN115453874A (zh) | 一种基于扩张状态观测器的快速反射镜谐振控制方法 | |
| Verma et al. | Design of a lead-lag compensator for position loop control of a gimballed payload | |
| CN114726275A (zh) | 一种应用于含摩擦随动系统的自适应滑模控制方法 | |
| CN105932919B (zh) | 一种基于电机模型的永磁同步电机位置控制方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20190705 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |