无人机侧向运动H∞控制器设计及仿真

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基于TECS｜H∞的无人机纵向着舰系统设计

ｗｓｐｅｅｔｄＴｅｕｍｔｌｄｎｓｓｍｏｒｉｎｅｎａｎｄｅａｅｉｅ（Ａ）ｗｓａｒｓｎｅ．ｈａｔａｉａｉｇｙｔｆＰｏｅｒＵｍｎｅＡｒｌｏｃｎｅｉＶｈｃｌＵＶａ
ｓｍｕａｅｉｌｔｄ，ａｄｉｌｔｏｒｓｔｈｗｅｈｔｅｏｐｉｇｃｎｒｌｆｒｅｏｉａｄｌｇｔｐｔｗａａｈｅｅｎｓｍｕａｉｎｅｕｌｓｏｄｔａｄｃｕｌｎｏｔｏｖｌｃｔｎｆｉｈａｈｏｙｓｃｉｖｄｔｏｇｃｏｄｎｔｇｌｖｔｒｎｔｒｔｅｅｆｃｓ，ａｄｒｑｉｅｎｔｆａｒｅｌｎｉｇａｄｒｓｒｉｅｈｒｕｈｏｒｉａｉｅｅａｏａｄｈｏｔｆｅｔｎｌｎｅｕｒｍｅｏｃｒｒａｄｎｎｅｔａｎｄｉｌｎｉｕｉａｗｉｄｓｕｂｎｅｎｅｃｌｅｔｏｕｓｎｓｗａａｈｉｖｄｂｓｅｉｃｔｎｏｈｄｅｉｎ．ｏｇｔｄｎｌｎｄｉｔｒａｃａｄｘｅｌｎｒｂｔｅｓｓｃｅｅｙｐｃｆａｉｓｆｔｅｉｏｓｇ
第３５卷第１期

毕业设计（论文）-无人机飞行控制仿真系统研究

无人机飞行姿态稳定控制系统研究

摘要

随着无人机在军民两用领域越来越多地发挥重要作用，无人机研究也越来越多地得到世界各国的普遍重视。自动飞行控制系统作为无人机的控制核心，是无人机研究的重点和热点问题。

本文以某型固定翼无人机为研究对象，主要研究了基于常规PID的无人机横侧向飞行控制律的设计问题。首先，建立了无人机的六自由度数学模型，并运用小扰动线性化方法建立了无人机纵向与横侧向系统的线性化方程；其次，介绍了一些常用的PID控制器参数整定法，作为飞行控制律设计的理论基础；再次，采用常规PID的方法进行了横侧向系统控制的设计，并针对不同空域的一些典型的状态点进行了大量的仿真研究。仿真结果表明，我们所设计的常规PID控制器在多数情况下能满足要求。

关键字：无人机，常规PID，飞行控制率，滚转角，仿真

UA V’s（Unmanned Aerial Vehicle）flight attitude stability control

system research

ABSTRACT

With the UAV in the field of military and civilian use more and more important role to play, UAV study countries in the world more and more widespread attention. Automatic flight control system as the core of UAV control is the focus of UAV research and hot topics.

无人机飞行控制算法设计与仿真分析

近年来，随着无人机技术的不断发展和应用需求的增长，

无人机飞行控制算法的设计与仿真分析成为了一个热门的研究领域。本文将深入探讨无人机飞行控制算法的设计原理和仿真分析方法。

无人机的飞行控制算法是指通过计算机对无人机进行精确

的控制，使其能够稳定、准确地执行特定的飞行任务。飞行控制算法的设计主要包括姿态控制、航迹控制和高度控制等方面。其中，姿态控制是无人机最基本的控制方式，它以无人机的姿态为基准，通过引导飞行器的前后左右、上下运动来实现机体的平稳飞行。航迹控制则是无人机在飞行过程中按照预定的路径进行规划和执行，通过不断优化路径规划算法来达到更高的飞行效率。高度控制则是指在飞行过程中对无人机的高度进行精确控制，保持其稳定飞行在特定的高度。

设计一个高效、稳定的无人机飞行控制算法是一个复杂的

工程问题。首先，需要了解无人机的基本飞行原理和飞行动力学模型，以便于根据其特性进行合理的控制。其次，需要选择合适的控制策略，常用的控制策略包括PID控制、模糊控制

和自适应控制等。PID控制是一种常用的控制方法，通过调节

比例、积分和微分参数来实现对飞行器稳定性的控制。模糊控制则是一种基于模糊推理的自适应控制算法，通过模糊规则库将模糊输入映射成模糊输出，从而实现对飞行器的控制。自适应控制则是一种根据飞行器的动态变化自动调整控制策略的方法，通过对飞行器状态进行实时监测和分析，自动调整控制参数，从而实现对飞行器的精确控制。

在设计好无人机飞行控制算法后，需要进行仿真分析来验

证该算法的有效性和性能。仿真分析可以将设计的算法应用到虚拟的飞行场景中进行模拟，通过对飞行器的各项指标进行评估，来判断控制算法的稳定性和性能是否达到要求。常用的仿真软件有MATLAB、Simulink、ROS等，通过建立适当的数

无人机控制系统设计与仿真

无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）作为一种自主飞行的飞行器，

在日常生活和工业领域中被广泛应用。为了确保无人机的安全飞行和高效任

务执行，优秀的无人机控制系统设计与仿真是非常重要的。

一、无人机控制系统设计

无人机控制系统的设计主要包括飞行控制系统和通信控制系统两个方面。

1. 飞行控制系统设计：

无人机飞行控制系统是确保飞行器平稳飞行、包括航向、高度和速度控

制在内的关键。设计一个稳定可靠的飞行控制系统需要以下步骤：

a) 确定飞行器的动力学模型：通过数学建模，从物理角度描述无人机的

运动特性。

b) 设计控制器：基于动力学模型，选择适当的控制器类型（如PID控制器、模糊控制器或模型预测控制器），设计控制器的参数，并利用控制理论

方法进行系统稳定性分析。

c) 构建控制系统：根据控制器设计结果，建立整个飞行控制系统，包括

传感器、执行器、控制算法等元素的组合，将信号传递和处理流程定义清楚。

2. 通信控制系统设计：

无人机通信控制系统是实现与地面控制站之间的通信和数据传输的关键。设计一个可靠的通信控制系统需要以下步骤：

a) 确定通信协议：根据任务需求和无人机特性，选择适当的通信协议（如Wi-Fi、蓝牙或Zigbee），考虑到通信距离和数据传输速率等因素。

b) 设计通信模块：根据通信协议，设计通信模块的硬件和软件，包括天线、无线模块和数据传输协议等元素。

c) 构建通信系统：根据通信模块设计结果，建立整个通信系统，包括无人机上的通信模块和地面控制站上的通信模块。

无人机自动驾驶控制系统设计与仿真

在近年来，随着科技的快速发展，无人机技术已经得到广泛应用。无人机的自动驾驶控制系统是其关键组成部分，对于实现无人机的自主飞行和任务执行起着至关重要的作用。本文将介绍无人机自动驾驶控制系统的设计和仿真方法，以及相关技术的发展和应用。

无人机自动驾驶控制系统设计是一个涉及多个学科领域的综合性工作。首先，需要对无人机的动力学和控制理论有一定的了解。无人机动力学模型可以描述无人机的运动规律，控制理论可以用于设计无人机的控制算法。其次，还需要对传感器技术和通信技术有一定的了解。传感器可以用来感知无人机周围的环境信息，通信技术可以实现无人机与地面控制站的数据传输和指令控制。最后，还需要了解无人机相关的软件开发和仿真技术。软件开发可以实现对无人机的控制和操作，仿真技术可以用来验证无人机控制系统的性能和稳定性。

在无人机自动驾驶控制系统设计中，首先需要确定控制系统的架构。通常将控制系统分为感知、决策和执行三个层次。感知层主要负责无人机周围环境的感知，包括飞行姿态信息、地形信息、障碍物识别等。决策层根据感知层提供的信息进行决策，包括路径规划、任务分配等。执行层负责执行决策层给出的指令，控制无人机的运动和行为。通过分层设计，可以使无人机的自动驾驶控制系统更加模块化和可扩展。

其次，对于无人机自动驾驶控制系统的每个模块，还需要进行具体的算法设计和实现。例如，针对感知模块，可以采用计算机视觉技术实现对环境的感知和障碍物的识别。针对决策模块，可以采用模糊控制或强化学习等方法实现无人机的路径规划和任务分配。针对执行模块，可以采用PID控制或模型预测控制等方法进行无人机的姿态控制和运动控制。通过合理选择算法和实现方法，可以提高无人机自动驾驶控制系统的性能和稳定性。

无人机结构设计与动态仿真

摘要

本文介绍了无人机结构设计与动态仿真的相关概念和方法。首先，我们简要介绍了无人机的分类和应用领域。然后，我们讨论了

无人机在结构设计中的重要性，并提出了一些常用的结构设计原则。接着，我们介绍了动态仿真的概念和应用，包括动力学建模和运动

控制。最后，我们提出了一些未来可能的研究方向。

1. 引言

无人机作为一种无需人类操控的飞行器，已经被广泛应用于军事、民用和商业领域。它们可以执行各种任务，如侦察、监视、货

物运输和科学研究。在无人机的设计和制造过程中，结构设计和动

态仿真是至关重要的环节。

2. 无人机结构设计

成功的无人机结构设计应考虑以下几个方面：

* 强度和刚度：无人机在飞行过程中会承受各种力和重力负荷，因此结构必须具有足够的强度和刚度来保证其安全性和稳定性。

* 质量和重量：无人机的总重量是限制其性能和续航时间的重要因素，因此结构设计应尽可能轻量化，同时保持足够的强度。

* 组装和维护：无人机的结构设计应考虑到其组装和维护的便捷性，以便更好地满足不同任务的需求。

* 环境适应性：无人机可能在不同的环境条件下使用，因此结构设计应具有一定的环境适应性，以确保其性能和可靠性。

3. 无人机动态仿真

无人机的动态仿真主要包括动力学建模和运动控制两个方面。

* 动力学建模：通过建立数学模型来描述无人机在不同状态下的运动特性，包括飞行姿态、加速度和力的分布等。这些模型可以帮助工程师更好地理解无人机的行为并优化其设计。

* 运动控制：通过设计控制算法来实现无人机的自动驾驶和稳定性控制。这些控制算法基于动力学模型，并根据无人机当前状态和目标任务进行决策和调整。

无人机飞行控制系统的设计与仿真

1.引言

无人机作为一种高效、灵活且具有广泛应用前景的航空器，正逐渐在军事、

民用、科研等领域发挥重要作用。而无人机的飞行控制系统是确保无人机能够稳定、准确地执行任务的重要核心技术之一。本文将探讨无人机飞行控制系统的设计与仿真问题。

2.无人机飞行控制系统概述

无人机飞行控制系统包括传感器、数据处理单元、执行器等多个组成部分。

传感器用于感知环境和飞行状态，数据处理单元负责实时处理传感器数据以及运算控制指令，执行器则负责控制无人机的各个设备以实现飞行控制。无人机飞行控制系统的设计目标是保证无人机在各种复杂环境中的稳定性、可控性和安全性。

3.传感器选择与布局

传感器对于无人机飞行控制系统至关重要，不仅能提供即时的环境信息，还

能感知无人机的飞行状态。在选择传感器时，需要考虑其精度、响应速度、可靠性等因素，并根据无人机的具体任务和应用场景进行布局。例如，用于测量姿态的加速度计和陀螺仪通常布置在无人机的重心附近，以实时感知无人机的姿态变化。

4.数据处理与控制算法

传感器采集的数据经过数据处理单元进行滤波、校准等处理，以获得更准确、可靠的飞行状态信息。在控制算法方面，常用的方法有PID控制器、模糊控制、

自适应控制等。根据无人机的任务特点和运行环境，选择合适的控制算法，并通过仿真测试进行参数优化和系统性能评估。

5.执行器选型与控制

执行器是无人机飞行控制系统中负责转化电信号为机械能的装置，常见的执

行器有电机、舵机、液压缸等。在无人机设计中，需要根据无人机的重量、飞行速度等因素选择合适的执行器，并通过控制信号实现对无人机各部件的精确控制。此外，还需要考虑执行器的能耗、寿命等因素，在设计中进行综合权衡。

基于飞行仿真技术的无人机飞行控制器设计

随着无人机技术的不断发展，无人机已经成为了许多行业的热门选择。然而，

在无人机的运行过程中，飞行控制器是至关重要的一个环节，尤其对于那些需要高度精确控制的应用来说。为了满足对于无人机的精确控制需求，飞行仿真技术是无人机飞行控制器设计中不可或缺的技术之一。

飞行仿真技术是使用模拟技术来模拟飞行环境和物理特征，以便进行实际测试

之前进行飞行器控制系统设计的一种技术。这种技术的优势在于，可以预测无人机的行为，避免在测试过程中出现人员或设备损坏的风险，也可以节省时间和费用。

基于飞行仿真技术的无人机飞行控制器设计主要包括以下步骤：

一、飞行仿真环境的构建

构建真实的飞行仿真环境是设计一个有效的无人机飞行控制器的基础。

首先，需要定义飞行环境和所有可能影响无人机飞行的物理和气象特征。例如，无人机需要在一定的气压和温度下操作，需要考虑周围的仿真环境和恶劣天气的影响。其次，需要选择适当的仿真软件来构建这样的仿真环境。

二、编写控制算法

在构建飞行仿真环境之后，接下来需要编写控制算法，通过用数学公式来计算

无人机飞行所需的控制信号。这需要对控制系统的熟悉和理解。

在设计控制算法之前，需要考虑飞行控制器要实现的功能，包括姿态控制、飞

行高度和方向控制等。控制算法应该能够解决无人机在地面上时所面临的各种困难和问题，例如平稳加速、稳定飞行和减速停止等，以保证无人机在空中的可靠性和稳定性。

三、控制系统测试和验证

设计和编写好控制算法之后，需要在仿真环境中进行测试和验证。测试和验证

这些算法的最好方法是在飞机上添加某些传感器，这些传感器能够监测飞机的一些特征并向算法反馈相应的信息。

无人机控制系统设计与仿真研究

无人机作为一种新型的机器人，因为其灵活性和多功能而日益

受到人们的青睐。与传统的有人驾驶机器不同，无人机可以完成

各种复杂的飞行任务，例如物流配送、农业植保、摄影拍摄等。

无人机控制系统的设计与仿真研究，在保证飞行安全和提高机器

人的自主性方面具有重要意义。

一、无人机的控制系统设计

无人机控制系统有着很大的复杂度。它需要完成任务规划、运

动控制、环境感知、路径规划等多项任务。因此，无人机的控制

系统一般分为飞行控制、导航定位、通信与数据链接、物理保护

等几个模块。其中，飞行控制模块是最核心的部分，决定了无人

机的飞行质量和安全性。导航定位模块可依赖卫星的全球定位系

统（GPS）或惯性测量单元（IMU）实现位置估计，以及其他传感器进行环境感知。通信与数据链接模块则用来将传感器获取到的

地面监控中心，实现无人机的远程操控和数据传输。物理保护模

块则保障了无人机的良好状态，例如散热系统、防水、防尘等。

无人机飞行控制的实现过程主要通过PID控制、模型预测控制

或者神经网络控制，其中PID控制最为普遍。PID控制器的原理

是通过对误差、变化率和积分值进行处理，达到对无人机实时控

制的目的。此外，模型预测控制可以通过对无人机动力学的分析，

实现对未来轨迹的预测和校准。神经网络的控制则可以模拟无人

机的神经系统，对复杂的多种任务进行处理。通过不断的实时调整，无人机可以完成高精度、长时间的飞行任务。

二、无人机的仿真研究

作为一种新兴的技术领域，无人机的飞行控制系统设计和研究

需要先进行仿真实验。在实验前，需要详细了解无人机系统的工

无人机飞行控制系统设计与仿真

近年来，无人机的应用越来越广泛，涵盖了诸多领域，包括军事、民用、航空等行业。无人机的飞行控制系统是整个系统的核心和关键，它对飞行性能、稳定性和安全性有着重要影响。本文将介绍无人机飞行控制系统的设计与仿真。

一、无人机飞行控制系统的基本原理

无人机飞行控制系统的基本原理可概括为三个步骤：感知、决策和执行。感知阶段利用传感器获取周围环境信息，包括飞行器的姿态、位置、速度等数据。决策阶段根据感知到的数据，通过算法进行飞行任务规划和路径规划。执行阶段则是将决策结果转化为控制指令，通过执行机构对飞行器进行姿态调整和运动控制。二、无人机飞行控制系统的设计要素

无人机飞行控制系统的设计要素包括飞行器动力学建模、控制器设计、传感器选择和通信系统等方面。

1. 飞行器动力学建模

飞行器动力学是无人机控制的基础，对于飞行器的运动和姿态控制起到关键作用。通过建立飞行器的运动学和动力学方程，可以模拟飞行器在不同环境下的运动响应，并为控制器设计提供基础数据。

2. 控制器设计

控制器设计是无人机飞行控制系统的核心。常见的控制器设计方法包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。根据飞行器的动力学特性和控制需求，选择合适的控制算法，并对控制器参数进行优化和调整，以实现稳定的飞行控制。

3. 传感器选择

传感器在感知环节中起到了至关重要的作用，对于准确获取飞行器的姿态、位

置和速度等数据至关重要。常见的传感器包括陀螺仪、加速度计、气压计、GPS

等。在传感器选择时，需权衡传感器的性能、成本和适用环境等因素。

4. 通信系统

基于粒子群算法的H∞鲁棒飞行控制系统设计

ＰａｔｃｅＳｒｒｉｌｗａｍＯｐｔｍｉａｉｎｉｚｔｏ
ＬＩｉｎ，ＺＨＡＮＧｅｇｏ．ＬＩＧｕｎｗｅａＪＷｉｕａｇｎ
（ｃｏｌｆＡｕｏｒｎ．ＮｏｔｗｅｔｒｏｙｅｈｉａＵｎｖｒｉＳｈｏｔｍａｏｏｉｒｈｓｅｎＰｌｔｃｎｃｌｉｅｓｔｙ．Ｘｉａ１０２ ’ ｎ７０７，Ｃｈｎ）ｉａＡｂｔａｔＲｏｓｏｔｏｌｒｄｓｇｏｌｈｏｔｏｙｔｍａｅｎＨｃｎｒｌｔｅｒｓｍａｎｙｓｕｉｄｉｈｓｐｐｒｓｒｃ：ｂｕｔｃｎｒｌｅｉｎｆｒｆｇｔｃｎｒｌｓｓｅｂｓｄｏｅｉｏｔｏｈｏｙｉｉｌｔｄｅｎｔｉａｅ．
Ｖｏ．８Ｎｏ１Ｉ２．Ｆｅ０８ｂ２０
基于粒子群算法的Ｈ∞ 棒飞行控制系统设计鲁
李建，卫国，广文章李
（北工业大学自动化学院。安西西７０７）１０２
摘
要：究了应用混合灵敏度Ｈ研控制理论设计飞行控制系统鲁棒控制器的问题．析并提出了利用粒子分

无人机的控制系统设计与仿真

随着科技的不断发展，无人机已经成为现代社会中不可或缺的

一部分，无论是军事上还是民用领域，都有广泛的应用。而无人

机的控制系统则是保证其正常运行与使用的关键。本文将分别从

无人机控制系统的设计和仿真两个方面来探讨无人机控制系统的

发展。

一、无人机控制系统的设计

无人机的控制系统是由四部分组成，分别是传感器、飞行控制器、电机和终端装置。传感器负责收集无人机的数据，飞行控制

器则根据数据实现对无人机的控制，电机则将控制系统的信号输

出为电动机信号，终端装置则为用户提供操作界面。

1.传感器

传感器是无人机控制系统中最关键的元素之一，因为它能够从

外部环境和内部状态中获取所需的数据来实现飞行控制。摄像机、激光雷达、GPS等传感器都被广泛应用在无人机的控制中。例如，摄像机主要负责拍摄航线的图像，激光雷达则可以用来识别高度

和障碍物，GPS可以为飞行控制器提供定位信息。

2.飞行控制器

飞行控制器是无人机控制系统的中央神经系统，与传感器和电

机等组件协调工作。其主要的功能是处理来自传感器的数据，实

现对无人机的控制，例如实现飞行姿态稳定，自动驾驶等。飞行

控制器技术目前较为成熟，由于无人机的种类较多，因此市场上

也出现了各种适用于不同型号无人机的飞行控制器。

3.电机

电机是无人机控制系统中最基本的组成部分之一，负责将控制

系统的信号转化为电动机信号，并驱动无人机起飞、降落、悬停、加速和减速等操作。电机技术也在不断发展，目前市场上有许多

种不同规格的电机适用于不同型号的无人机。

4.终端装置

终端装置是无人机控制系统中的人机交互界面，主要为用户提

小型无人机纵向运动H∞鲁棒控制器设计

闫放;董朝轶;李健;冀晓萌

【期刊名称】《计算机仿真》

【年(卷),期】2013(30)10

【摘要】随着飞行环境的日趋复杂和飞行任务的日益多样化,高品质鲁棒飞行控制系统研究得到广泛地重视.对于小型无人机,由于飞行包线及自身飞行控制系统存在多种不确定性,飞行器本身也易受到大气紊流等强干扰的作用,为了设计满足特定性能要求的鲁棒控制器,针对某重点实验室小型无人机纵向运动数学模型,提出将H∞混合灵敏度设计方法应用于多变量飞行控制系统的设计,通过加权矩阵的选择获得满足静态稳定性和动态性能指标的H∞鲁棒控制器.将所得控制器分别应用于标称模型与摄动模型进行仿真,仿真结果表明,控制系统不仅能够保证闭环稳定性,而且对于内、外部扰动具有较好的鲁棒性能.

【总页数】6页(P89-94)

【作者】闫放;董朝轶;李健;冀晓萌

【作者单位】内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010051;内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010051;内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010051;内蒙古工业大学电力学院,内蒙古呼和浩特010051

【正文语种】中文

【中图分类】V411.8

【相关文献】

1.小型潜器纵向运动阻力试验研究 [J], 李伟华;龙建军;吴百海

2.基于H∞回路成形的无人机纵向鲁棒控制器研究 [J], 李东武;张跃;储海荣;贾宏光

3.舰载无人机着舰轨迹跟踪鲁棒控制器设计 [J], 张杨;吴文海;胡云安;程春华

4.某型无人机纵向运动静稳定性分析 [J], 郭道通;柯宏发;冯建锋

无人机控制系统的建模与仿真研究

无人机（Unmanned Aerial Vehicle，UAV）的广泛应用已经引起了全球范围内

的极大关注。无人机控制系统的建模与仿真研究是提高无人机飞行性能和安全性的重要一环。本文将围绕无人机控制系统的建模和仿真进行探讨，通过对无人机的控制系统、建模方法以及仿真技术的研究，为无人机技术的发展提供参考和指导。

无人机控制系统是无人机飞行过程中起关键作用的一套系统，包括传感器、执

行器以及飞行控制计算机等组成部分。传感器用于获取飞行参数，执行器用于控制无人机的动作，而飞行控制计算机则负责控制和调节无人机的姿态和轨迹。建模无人机控制系统是为了更好地理解和分析无人机的飞行特性，并为后续的控制算法设计提供基础。

在实施无人机控制系统的建模过程中，首先需要确定无人机的动力学模型。动

力学模型可以精确描述无人机在空中飞行时产生的力和力矩，包括质量、惯性、空气动力学和推力等因素。常用的动力学模型包括刚体动力学模型和柔性动力学模型。刚体动力学模型适用于那些刚性结构的无人机，而柔性动力学模型则适用于具有柔性结构的无人机。

建立了动力学模型后，可以进一步对无人机的控制系统进行建模。无人机的控

制系统一般包括内环控制和外环控制。内环控制用于控制无人机的姿态，包括横滚、俯仰和偏航角度的调节。外环控制则负责控制无人机的轨迹和导航，使其能够完成特定的任务。在建模过程中，可以使用各种控制方法和技术，例如PID控制器、

自适应控制算法等。

除了对无人机控制系统进行建模，仿真也是研究无人机控制系统的重要手段。

无人机倾斜转弯飞行控制系统设计与仿真

I. 介绍

A. 研究背景

B. 研究目的

C. 研究意义

II. 相关技术背景

A. 无人机倾斜转弯飞行概述

B. 控制系统设计原理

C. 仿真平台选择

III. 控制系统设计与建模

A. 系统框架设计

B. 控制器设计

C. 传感器选择与配置

D. 无人机建模

IV. 实验仿真

A. 场景设置与测试

B. 仿真结果分析

C. 仿真结果对比

V. 结论与展望

A. 实验结果总结

B. 存在的问题与未来工作

C. 对该领域发展的展望

VI. 参考文献第一章节：介绍

A. 研究背景

随着人类社会的发展，无人机技术越来越成熟，被广泛应用于军事、民用、商用等领域。在军事领域，无人机的应用已经从最初的侦查、侦察、目标指示等任务，发展到战场监视、打击突击任务等高端技术应用。而在民用领域，无人机可以用于航拍、物流送货、农业植物保护等多个方向。

无人机在不同领域的应用需求不同，因此需要针对不同的需求设计控制策略。其中，倾斜转弯控制技术是无人机飞行中的关键技术，控制着无人机在飞行中的姿态和飞行方向，从而保证无人机飞行的速度和操控性。因此，研究无人机倾斜转弯控制技术，对于无人机飞行技术发展具有重要意义。

B. 研究目的

本次研究的主要目的是设计一套高效稳定的无人机倾斜转弯飞行控制系统，以提高无人机飞行的速度和操纵性，保证无人机的安全性和可靠性。在这个基础上，通过实验仿真来检验设计的控制系统是否可行。

C. 研究意义

倾斜转弯控制技术在无人机飞行中的应用是非常广泛的，无论是在军事领域还是民用领域，都有着广泛的需求。通过本次研究，可以为无人机飞行控制系统的设计提供新的思路和方向，

H∞控制器的设计.pptx

定理对于系统 P(s)，存在一个状态反馈H 控制器，当且仅当存在一个对
称正定矩阵 X 和 W，使得以下矩阵不等式成立：
AX
B12W
( AX BT
11
B12W
)T
B11 I
(C1X
D1W2 DT
11
)T
0
2-4
C1 X D12W
D11
I
成立，而且，如果上面的矩阵不等式存在一个可行解 W *、X * ，则有
设置 mincx 函数的解算精度为 1e-5，计算得到系统的反馈控制矩阵：
3
4
5
在上面的仿真结果中，flag 同 EVP 问题中的flag 一样，都是 X，W 是否是系统的解得标志。仿真结果中 flag 负定，说明 X,W 是系统的解。这样就求得了系统的状态反馈控制矩阵。
下面给出闭环系统的仿真结果：
一、H∞控制器的设计（一）H∞状态反馈控制器设计思路
图 2-1 广义系统
针对如上图所示的广义系统，P(s)是一个线性时不变系统，其状态方程可以
用下面的式子描述:
x Ax B11 B12u
z C1x D11 D12u
2-1
y C2 x D21 D22u
其中： x Rn 是状态向量，u Rm 是控制输入， y R p 是测量输出， z R r

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８０２

Ｃｏｍｐｕｔｅｒ

Ｍｅ舾ｕｒｅｍｅｎｔ＆ＣｏｎｔｒｏＩ

ｌ】工ｌ附＂～，Ｉ、Ｉ

文章编号：１６７１—４５９８（２００８）０６一０８０２一０３

中图分类号：ＴＰ３９１．９；Ｖ２４９．１文献标识码：Ａ

无人机侧向运动Ｈ∞控制器设计及仿真

段

镇，阂建国，董维中

（西北工业大学自动化学院，陕西西安７１００７２）

摘要：研究了鲁棒控制中Ｈ。状态反馈方法在无人机侧向控制律设计中的应用；建立了无人机侧向运动的小扰动方程，根据控制目标选取了合适的广义状态变量，建立了广义被控对象，应用ｍａｔｌａｂ鲁棒控制工具箱中线性矩阵不等式（ＬＭＩ）的求解方法设计了系统Ｈｏ。状态反馈控制器，并进行了数字仿真验证；以无人机侧向运动中滚转控制通道的Ｈ。鲁棒控制器设计为例，给出设计过程及仿真结果｝与ＰＩＤ控制器的控制效果进行比较，说明控制器能够使系统有更好的动态和稳态性能，且比ＰＩＤ控制器对外界噪声干扰有较好的抑制作用，现已成功应用于某型无人机。

关键词：鲁棒；Ｈｏ。状态反馈；无人机Ｉ控制器；广义被控对象

Ｌａｔｅｒａｌ

Ｍｏｔｉｏｎ

Ｈ。。Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ’

ｓ

ＤｅｓｉｇｎａｎｄＳｉｍｕＩａｔｉｏｎｏｆＵＡＶ

ＤｕａｎＺｈｅｎ，

ＹａｎＪｉａｎｇｕｏ，Ｄｏｎｇ

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（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ

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７１００７２，

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Ａｂｓｔｎｃｔ：Ｈ∞Ｓｔａｔｅｆｅｅｄｂａｃｋｍｅｔｈｏｄｗａｓ

ｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｅ

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ｔｉｏｎ

ｅｑｕａｔｉｏｎｓ

ｏｆｌａｔｅｒａｌｍｏｔｉｏｎｗａｓｂｕｉｌｔ，ｔｈｅｇｅｎｅｒａＩｉｚｅｄ

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ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ，ａｎｄｔｈｅｇｅｎｅｒ—

ａｌｉｚｅｄｐｌａｎｔｗａｓｂｕｉｌｔ，Ｈ酗ｓｔａｔｅｆｅｅｄｂａｃｋｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ

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Ｍａｔｌａｂｔｏｏｌｂｏｘ，

ｄｉｇｌｔａｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗａｓｃａｒ＾ｅｄｆｏｒ坩１ｉｄａｔｉｎｇ．Ｔ００ｋｔｈｅＨｏ。ｃｏｎｔｒ０１１ｅｒｄｅｓｉｇｎｏｆｔｈｅｒｏｌｌ

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引言

无人机具有体积小、重量轻、机动灵活和成本低等特点，

目前越来越引起世界各国的强烈关注，对其性能也相应提出更高的要求。采用传统的ＰＩＤ控制很难兼顾系统的动态与稳态性能，且由于建模时的不确定性，仿真结果和实际飞行结果存在较大的误差［Ｉ－２］，有时甚至连稳定性都难以保证，这就使无人机飞行存在隐患。

２０世纪８０年代提出的以系统的Ｈ。范数为性能指标的Ｈ。控制理论是目前解决鲁棒控制问题比较成功且比较完善的理论体系，已成为近２０年来自动控制理论及工程应用研究的热门课题之一［３］。Ｈ～控制理论考虑了实际系统与标称数学模型间的不确定性，并在模型不确定性和外干扰存在的条件下保证设计的反馈控制系统稳定，且满足一定的性能要求。但大部分Ｈ。控制器的设计仅考虑外界输入为干扰信号的情况，本文考虑将参考信号作为外界输入，提出将跟踪参考信号误差的积分选为状态变量来准确跟踪参考信号的方法，设计了无人机侧向运动中滚转控制通道的Ｈ。状态反馈控制器，通过仿真验证了系统输出不仅可以准确跟踪参考信号，而且可以使系统响应具有满意的性能指标，对传感器噪声干扰具有一定得抑制能

力。

收稿日期：２００７一１０一０９；修回日期：２００７一１１—２１。

作者简介：段镇（１９８２一），男，辽宁人，硕士研究生，主要从事无人机建模与飞行控制系统设计方向的研究。

国建国（１９５６一），男，上海人，教授，主要从事计算机控制与智能控制，鲁棒控制，光传飞控及无人机系统方向的研究。

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ｃｈｉｎａｍｃａ．ｃｏｍ

ｌ

Ｈ。控制理论

将系统描述为如图ｌ所示广义系统：

苍

图１

Ｈ。控制广义系统描述

其中Ｐ（Ｓ）是一个线性时不变系统，即广义被控对象，由以下状态空间描述：

ｚ—Ａｏ＋Ｂｌ叫＋Ｂ２“２＝ｃｌｚ＋Ｄｌｌ加＋Ｄ１２甜（１）

，一ｃ２ｚ＋Ｄ２１叫＋Ｄ２２“

式中，ｚ是状态向量，Ｈ是控制输入信号，ｙ是量测输出信号，叫为外部输入信号，包括参考信号，干扰和传感器噪声，ｚ为被控输出信号，也称为评价信号。Ｋ（５）为待设计的控制器。

对于Ｈ。控制问题，有许多种求解方法，从最初复杂的算子方法，到Ｒｉｃｃａｔｉ方程处理方法，目前应用广泛的是基于线性矩阵不等式（ＬＭＩ）的处理方法，这种方法的好处是可以用相对直接的矩阵运算来得到控制器的设计方法，对系统模型无须过多的限制条件。

定理Ｈ］：对系统（１），存在一个状态反馈Ｈ。控制器，当且仅当存在一个对称正定矩阵ｘ和矩阵ｗ，使得以下的矩阵不等式（２）成立。

万方数据