基于PID神经网络的无人机纵向姿态控制
无人机纵向自动控制毕业设计
第一章绪论无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。
机上无驾驶舱，但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备。
地面、舰艇上或母机遥控站人员通过雷达等设备，对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。
可在无线电遥控下像普通飞机一样起飞或用助推火箭发射升空，也可由母机带到空中投放飞行。
回收时，可用与普通飞机着陆过程一样的方式自动着陆，也可通过遥控用降落伞或拦网回收。
可反覆使用多次。
广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等。
无人机技术是一项涉及多个技术领域的综合技术，它对通信、传感器、人工智能和发动机技术有比较高的要求。
如果在恶劣环境下作战，它还需要有比较好的隐身能力。
无人机与所需的控制、拖运、储存、发射、回收、信息接收处理装置统称为无人机系统。
无人机种类很多，不同的无人机可以完成不同的特殊任务。
军用无人机的主要用途包括：战术侦察和地域监视、目标定位和火炮校射、电子侦察和电子干扰、通信中继转发、靶机和实施攻击等。
与有人飞机相比，无人机具有多种优势：1、由于机上没有驾驶员，因此可省去驾驶舱及有关的环控及安全救生设备，从而降低飞机的重量和成本。
2、无人机在作战时不会危及飞行员，更适于执行危险性高的任务。
3、由于机上没有驾驶员，飞机可以适应更激烈的机动和更加恶劣的飞行环境，留空时间也不会受到人所固有的生理限制。
4、在使用维护方面，无人机比较简单，而且费用低，操纵员只需在地面进行训练，无需上天飞行。
无人机从产生到现在已有多年，早在70年代西方就产生用无人机进行对地攻击和格斗空战的构想，在美国还进行了大量飞行试验，但是由于技术上的难度，使这些构想无法实现。
无人机存在的致命弱点主要有两个：一是自主作战能力差，由于无人机执行任务时需要有人参与遥控，其自主作战能力有限，因而缺乏有人飞机所具有的灵活性和适应能力。
二是完成任务的有效性低，由于控制人员对无人机所处环境的了解必须借助远距离通信，而这种远距离通信又随时会被压制而中断，从而造成了人机之间无法及时、准确交流信息，影响了无人机完成任务的有效性。
基于神经网络PID算法的疫情防控四旋翼无人机控制系统
基于神经网络 PID 算法的疫情防控四旋翼无人机控制系统摘要：近年来，对四旋翼无人机的研究受到人们的广泛重视。
由于其低廉的造价以及灵活的操作性，使得四旋翼无人机在民事和军事领域都有着重要的应用。
尤其是新冠疫情背景下，可利用四旋翼无人机开展“无接触式”消毒、物资配送以及救援观察等工作，从而大大降低病毒的传染率。
但现行的无人机控制算法多为传统、单一的PID 算法，使四旋翼无人机很难快速的适应各种环境变化和干扰，对其发展不利。
而本文在传统PID（Proportional Integration Differentiation）控制的基础上引进神经网络算法对PID算法的3个参数进行“实时”调节，使控制算法控制精度高，具有更好的静态特性和动态特性。
从而更好地实现四旋翼无人机在不确定性干扰和模型参数变化的情况下对飞行姿态的稳定控制，使其在复杂环境下也能保证安全稳定运行。
关键词：四旋翼无人机；新冠疫情；PID算法；神经网络算法；复杂环境；0前言从四旋翼无人机诞生发展到现在，演变出了许许多多的类型，其在军事及社会各行业也得到了充足的运用。
四旋翼无人机融合了直升机与固定翼飞行器的优点，能在各种复杂地形飞行，具有垂直起降、可携带负载、方便控制的特点，不需要滑跑就能够方便的起飞和降落，使用方便且易于伪装，具有很高的科研和应用价值。
在军事方面，有的任务是危险系数高，执行难度大，四旋翼无人机不需要人驾驶，便于完成某些特殊任务，四旋翼无人机也能利用其独特的优点为城市建设做出贡献，它能检测天气状况和空气指数来预测天气，方便人们的生活。
疫情当下，四旋翼无人机更是凭借它的优点一骑绝尘，在“无接触式”消毒、物资配送、救援观察、轨迹跟踪、自主飞行以及自动避障等方面大放异彩。
为了提高四旋翼无人机姿态控制系统的稳定性、鲁棒性、抗干扰性，本文对其控制算法进行优化设计。
1研究现状四旋翼无人机在结构和控制方法上跟一般的无人机有一定的区别，四旋翼无人机的控制系统包括姿态控制、速度控制和轨迹控制，而姿态控制是整个飞行控制的核心。
无人机飞行PID控制及智能PID控制技术研究
设计。 首先，建立无人机对象模型。在前苏联体制下，建立无人机六自由度十二＿二阶非线
性微分方程，并对模型进行线性化，得到无人机的纵向和侧向线性化方程。 接着，介绍了所采用的常规ＰＩＤ和智能ＰＩＤ控制的思路和方法。以及如何将智能
ＰＩＤ应用于无人机飞行控制律设计。 然后，针对纵向控制系统，研究了其组成和控制方案，分别用常规ＰＩＤ和智能
无人驾驶飞机（下面简称无人机）是１９１７年英国首先研制成功的。２０世纪５０ 年代，世界各国空军大量装备ＵＡＶ作为空靶。６０年代，美国率先研制成功无人驾驶 侦察机，并开始用于越战。无人机受到越来越多国家的青睐，发展迅猛。在１９８２年 的中东战争中，以色列在贝卡谷地交战中，用“侦察兵”和“猛犬”无人机诱骗叙军 的地空导弹的制导雷达开机，侦查获取了雷达的工作参数并测定了其所在位置。无人 机的飞速发展是在海湾战争后，以美国为首的多国部队的无人机在海湾战争中成功地 完成了战场侦察、火炮校射、通信中继和电子对抗任务。无人机的研制成功和战场运 用，揭开了以远距离攻击型智能化武器、信息化武器为主导的“非接触性战争”的新 篇章，由此引发了无人机及其飞行控制研究的热潮。
ＩＩ
硕士论文
无人机飞行ＰＩＤ挣制及智能ＰＩＤ控制技术研究
１ 绪论
１．１研究背景、目的及意义
无人驾驶飞机（ＵＡＶ，Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒ Ｊａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ）是一种由无线电遥控设备或自 身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。无人机大体上由无人机载体、地面站设备（无 线电控制、任务控制、发射回收等起降装置）以及有效负荷三部分组成。
由于无人机与有人机相比有上述无法比拟的优点，并且无人机在越南战争、中东 战争、两次海湾战争、科索沃战争、阿富汗战争、反恐战争中发挥了重要作用，取得 了突出的作战效果，所以许多国家对无人机的重要性和功用有了新的认识，给无人机 的研究发展注入了新的活力。
基于神经网络的无人机控制技术
基于神经网络的无人机控制技术无人机是一种具有高度智能化、高度自主化、高度协同化的新兴机器人系统。
它不仅在军事、安防领域大展拳脚，还在物流、环保、抢险救援、地质勘探等领域象征着智慧和进步。
然而，无人机的发展离不开可靠的自主控制技术，而基于神经网络的无人机控制技术正是目前最为前沿和热门的研究方向之一。
一、神经网络的基本原理及应用神经网络属于一种模拟大脑神经系统处理信息的计算模型，它能够通过不断地学习和调整，自主提高其处理信息的能力。
神经网络与传统计算机采用的算法不同，它更适合于处理具有模糊性、复杂性、非线性和不确定性的信息。
在实际应用中，神经网络可以广泛应用于识别、控制、优化、预测等领域，其中控制是其重要应用之一。
神经网络控制具有自适应性强、容错性好且可扩展性强的特点，已经成为控制领域中的一种重要方法。
二、无人机控制技术的发展与现状无人机控制技术一直是无人机的发展关键技术之一。
目前，无人机控制技术主要采用传统的控制算法，例如PID控制算法和容错控制算法等。
这些算法虽然简单有效，但是其对于无人机运动和环境变化的响应较慢，并且容错性差。
近年来，随着神经网络的应用不断拓展，基于神经网络的无人机控制技术逐渐成为研究热点。
目前，研究者们已经在无人机控制系统中应用了多种神经网络算法，例如BP神经网络、RBF神经网络、自适应神经网络和模糊神经网络等。
这些算法的应用可以有效提高无人机控制系统的自适应性、鲁棒性和泛化性能。
三、基于神经网络的无人机控制技术基于神经网络的无人机控制技术是指利用神经网络对无人机的运动状态、环境变化等进行学习和预测，从而实现无人机的自主控制。
其主要特点是：1. 自适应控制：神经网络能够自动调整控制器参数，从而改善无人机控制系统的自适应性和稳定性。
2. 鲁棒控制：神经网络能够容忍控制系统中的干扰和噪声，并能够及时调整控制器参数，提高控制系统的鲁棒性。
3. 泛化控制：神经网络能够处理控制系统中的非线性、模糊和动态调整等问题，提高无人机控制系统的泛化性能和可靠性。
农用无人机纵向姿态控制系统设计及仿真
农用无人机纵向姿态控制系统设计及仿真刘超;张长利;王树文;王润涛;张伶鳦;吕涛;栾吉玲;周雅楠【摘要】针对农用无人机的作业特点和应用领域，设计了一种基于经典 PID 控制方法的纵向姿态控制系统。
首先，利用MatLab 软件建立了无人机在配平点处的纵向运动数学模型，分析了无人机的纵向运动规律。
在此基础上，采用经典PID 理论对无人机纵向运动的俯仰角控制回路和高度控制回路进行设计。
通过Simulink 软件进行仿真实验，结果表明：该飞行姿态控制系统控制效果良好，可以满足农用无人机的技术要求。
%This Longitudinal attitude control system is designed on the basis of Classic PID control method .It’ s also spe-cific to the character of how Agricultural unmanned aerial vehicle operates and its application field .The system firstly uses Matlab to build a Longitudinal motion mathematical model at the trim point of the vehicle ,which can analyze the Longitu-dinal motion of itself .Secondly , the system applies the Classic PID theory to the design of the Pitch and Height attitude control loop of the vehicle .The result shows that the attitude control system effects well during flight and can meet the technical requirement of Agricultural unmanned aerial vehicle .【期刊名称】《农机化研究》【年(卷),期】2016(000)010【总页数】6页(P6-10,46)【关键词】农用无人机;纵向姿态;PID控制, 仿真【作者】刘超;张长利;王树文;王润涛;张伶鳦;吕涛;栾吉玲;周雅楠【作者单位】东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030;东北农业大学电气与信息学院，哈尔滨 150030【正文语种】中文【中图分类】S251农用无人机是现代农业系统中的重要组成部分，具有中低空飞行、巡航速度低、载重量大的特点[1]。
神经网络控制下的无人机姿态控制研究
神经网络控制下的无人机姿态控制研究一、前言随着现代科技的不断发展，无人机越来越受到人们的关注和重视。
在日常生活中，我们可以看到无人机在农业、林业、航拍等领域的应用越来越广泛。
而在军事方面，无人机更是成为了必不可少的一部分。
为了更好地发挥无人机的优势，研究人员们不断努力探索着新的技术，其中，神经网络控制被广泛地应用于无人机的姿态控制。
二、无人机姿态控制无人机是一种复杂的机械系统，它的运动状态和姿态控制对于其功能的实现十分关键。
在现代飞行器中，飞行控制系统十分重要，姿态控制是其中的重要组成部分。
姿态控制是指通过控制飞行器的旋转运动，使其朝着一定方向前进，同时保持平稳的飞行状态。
传统的无人机姿态控制方法主要是基于PID控制器。
但是PID控制器中需要精确的模型和参数调整，而这些参数对于无人机姿态控制的鲁棒性要求较高。
因此，对于无人机姿态控制技术的研究，需要开发出更加高效、稳定和鲁棒的控制方法。
三、神经网络控制神经网络控制是一种基于非线性逼近方法的无模型控制方法，具有较强的适应性和鲁棒性。
这种控制方法可以应用于各种复杂的系统控制中。
在无人机姿态控制中，神经网络控制是一种有效的控制方法。
神经网络控制的基本思想是将神经网络作为控制器，通过输入-输出学习，不断地将控制器的权值系数调整到最优状态。
当神经网络控制器与被控制对象的输入、输出数据相匹配时，系统的控制效果最佳。
四、无人机姿态控制研究近年来，越来越多的学者开始研究使用神经网络控制无人机姿态控制。
在研究的过程中，主要有以下几点重要的研究方向：1. 神经网络控制算法优化神经网络控制的效果取决于控制算法的优化效果，因此优化算法是神经网络控制无人机姿态控制的一个重要研究方向。
学者们通过对不同的神经网络算法进行研究，不断地改进神经网络控制算法，在实现无人机姿态控制的同时，提升控制效果和稳定性。
2. 神经网络控制系统建模神经网络控制需要将被控制对象的输入输出转化为数值形式，学者们研究建立神经网络模型，可以更加准确地将无人机的各种数据输入到神经网络中，更好地实现无人机姿态控制。
无人机应用中的姿态控制与稳定技术研究
无人机应用中的姿态控制与稳定技术研究随着科技的不断发展，人类的生活也在不断地改变和进步，科技给我们带来了方便和快捷。
无人机技术是当前发展最迅速的一种科技，它可以用于军事侦查、物流配送、搜救等各种领域。
其中，无人机的姿态控制与稳定技术是无人机能够稳定飞行的重要保证。
姿态控制是指通过改变无人机的角度，使其能够按照特定的路线飞行或进行特定的操作。
姿态控制是无人机中最难的技术之一，也是影响其飞行稳定的关键因素。
在姿态控制方面，目前主要有三种控制方式：基于传统PID控制器、基于模糊控制器和基于神经网络控制。
其中，基于传统PID控制器是最常见的控制方式。
其基本原理是根据无人机当前状态（如位置、角度、速度等）与目标状态之间的误差，在控制器内部进行计算并输出控制信号，使得无人机可以接近目标位置。
传统的PID控制器还需要在飞行过程中不断调整控制参数，以达到更精确的控制效果。
模糊控制器是一种更加智能化的姿态控制方式，其基于的是模糊推理的思想。
模糊控制器可以自适应地调整控制参数，更适合于在飞行过程中应用。
此外，模糊控制器还具有更好的适应性和稳定性，在复杂环境下的飞行效果更加优秀。
神经网络控制是一种更高级的姿态控制策略。
它将人工神经网络的学习算法应用到无人机控制中，通过不断的学习和优化，实现更为灵活、智能的姿态控制。
不过，神经网络控制需要大量的数据和计算资源，还有一定的运算时间，难度较大。
姿态稳定是指无人机在各种环境和外界干扰下能够保持稳定飞行的能力。
目前，无人机的姿态稳定主要借助于两种技术：陀螺仪技术和加速计技术。
陀螺仪技术是通过精密的陀螺仪组件来感受无人机的角速度变化，在姿态控制中起到重要的作用。
陀螺仪技术的精度和稳定性非常高，其可以通过运动学原理计算出无人机精确的角度变化，提高姿态控制的精度和响应速度。
加速计技术则是通过加速计来感受无人机的加速度变化。
加速计技术主要用于姿态控制时，对无人机实施微小的调整，保持其稳定飞行。
小型无人机纵向姿态模糊自适应PID控制与仿真
小型无人机纵向姿态模糊自适应PID控制与仿真
秦世引;陈锋;张永飞
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2008(3)2
【摘要】针对某小型实验无人机智能自主飞行的要求,提出了一种无人机纵向姿态的模糊控制方法,设计了模糊自适应PID控制器,可有效实现该无人机的纵向姿态控制和纵向航迹跟踪.仿真结果表明,所设计的模糊自适应PID控制器较传统的PID控制器具有更好的控制性能,其响应快、超调小、精度高,而且鲁棒性和自适应能力也较强,可满足自主飞行的要求.
【总页数】8页(P121-128)
【作者】秦世引;陈锋;张永飞
【作者单位】北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083;北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083;北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP273.1
【相关文献】
1.三维姿态实时显示的小型无人机飞控仿真系统 [J], 张云洲;胡禹超;吴成东;宋云宏
2.某小型无人机近地飞行纵向控制律的设计与仿真 [J], 陈鹏;段凤阳;郑志成;肖伟;
张庆杰
3.小型四旋翼无人机姿态测量仿真研究 [J], 楚仕彬;袁亮
4.小型固定翼无人机纵向姿态控制律的研究 [J], 张鹏;王键
5.农用无人机纵向姿态控制系统设计及仿真 [J], 刘超;张长利;王树文;王润涛;张伶鳦;吕涛;栾吉玲;周雅楠
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毕业设计论文——基于模糊PID算法的小型四旋翼无人飞行器控制系统设计
摘要四旋翼飞行器是一种四螺旋桨驱动的、可垂直起降的飞行器，这种结构被广泛用于微小型无人飞行器的设计，可以应用到航拍、考古、边境巡逻、反恐侦查等多个领域，具有重要的军用和民用价值。
四旋翼飞行器同时也具有欠驱动、多变量、强耦合、非线性和不确定等复杂特性，对其建模和控制是当今控制领域的难点和热点话题。
本次设计对小型四旋翼无人直升机的研究现状进行了细致、广泛的调研，综述了其主要分类、研究领域、关键技术和应用前景，然后针对圆点博士的四旋翼飞行器实际对象，对其建模方法和控制方案进行了初步的研究。
首先，针对四旋翼飞行器的动力学特性，根据欧拉定理以及牛顿定律建立四旋翼无人直升机的动力学模型，并且考虑了空气阻力、转动力矩对于桨叶的影响，建立了四旋翼飞行器的物理模型；根据实验数据和反复推算，建立系统的仿真状态方程；在Matlab环境下搭建了四旋翼飞行器的非线性模型。
选取四旋翼飞行器的姿态角作为控制对象，借助Matlab模糊工具箱设计了模糊PID控制器并依据专家经验编辑了相应的模糊规则；通过仿真和实时控制验证了控制方案的有效性，并在此控制方案下采集到了输入输出数据；利用单片机编写模糊PID算法控制程序，实现对圆点博士四旋翼飞行器实物的姿态控制。
本设计同时进行了Matlab仿真和实物控制设计，利用模糊PID算法，稳定有效的对四旋翼飞行器的姿态进行了控制。
关键词：四旋翼飞行器；模糊PID；姿态控制ⅠAbstractQuadrotor UA V is a four propeller driven, vertical take-off and landing aircraft, this structure is widely used in micro mini unmanned aerial vehicle design and can be applied to multiple areas of aerial, archaeology, border patrol, anti-terrorism investigation, has important military and civil value.Quadrotor UA V is a complicated characteristic of the complicated characteristics such as the less drive, the multi variable, the strong coupling, the nonlinear and the uncertainty, and the difficulty and the hot topic in the control field.Research status of the design of small quadrotor UA V were detailed and extensive research, summarized the main classification, research areas, key technology and application prospect of and according to Dr. dot quadrotor actual object, the modeling method and control scheme were preliminary study.First, for the dynamic characteristics of quadrotor UA V, dynamic model of quadrotor UA V is established according to the theorem of Euler and Newton's laws, and consider the air resistance and rotation torque for the effects of blade, the establishment of the physical model of the quadrotor UA V; root according to experimental data and repeated calculation, the establishment of system simulation equation of state; under the MATLAB environment built the nonlinear model of the quadrotor UA V Select the attitude of the quadrotor angle as the control object, with the help of matlab fuzzy toolbox to design the fuzzy PID controller and according to experience of experts to edit the corresponding fuzzy rules; through the simulation and real-time control verify the effectiveness of the control scheme, and this control scheme under the collection to the data input and output; written by SCM fuzzy PID control algorithm, dots, Quad rotor UA V real attitude control. The design of the Matlab simulation and the physical control design, the use of fuzzy PID algorithm, the stability of the four rotor aircraft attitude control.Keywords:Quadrotor UA V;F uzzy PID;Attitude controlⅡ目录摘要（中文） (Ⅰ)摘要（英文） (Ⅱ)第一章概述 (1)1.1 课题背景及意义 (1)1.2 四旋翼飞行器的研究现状 (2)1.3 四旋翼飞行器的关键技术 (5)1.3.1 数学模型 (6)1.3.2 控制算法 (6)1.3.3 电子技术 (6)1.3.4 动力与能源问题 (6)1.4 本文主要内容 (6)1.5本章小结 (7)第二章四旋翼飞行器的运动原理及数学模型 (7)2.1四旋翼飞行器简介 (7)2.2 四旋翼飞行器的运动原理 (8)2.2.1 四旋翼飞行器高度控制 (8)2.2.2 四旋翼飞行器俯仰角控制 (9)2.2.3 四旋翼飞行器横滚角控制 (9)2.2.4 四旋翼飞行器偏航角控制 (10)2.3四旋翼飞行器的数学模型 (11)2.3.1坐标系建立 (11)2.3.2基于牛顿-欧拉公式的四旋翼飞行器动力学模型 (12)2.4 本章小结 (15)第三章四旋翼飞行器姿态控制算法研究 (15)3.1模糊PID控制原理 (15)3.2 姿态稳定回路的模糊PID控制器设计 (16)3.2.1 构建模糊PID控制器步骤 (17)3.2.2 基于Matlab的姿态角控制算法的仿真 (22)3.3 本章小结 (25)第四章四旋翼飞行器飞行控制系统软件设计 (25)4.1 模糊PID控制算法流程图 (25)4.2 系统实验及结果分析 (26)4.3 本章小结 (27)第五章总结与展望 (28)5.1 总结 (28)5.2 展望 (28)参考文献 (28)第一章概述有史以来，人类一直有一个梦想，那就是可以像蓝天上自由翱翔的鸟儿一样。
基于模糊PID的无人机姿态控制器的设计_陈鹏
第35卷第1期2015年2月弹箭与制导学报Journal of Projectiles，Ｒockets，Missiles and GuidanceVol．35No．1Feb2015基于模糊PID的无人机姿态控制器的设计*陈鹏，段凤阳，张庆杰，郑志成，肖伟（空军航空大学飞行器控制系，长春130022）摘要：针对某型无人机控制器在非线性条件下动态性能欠佳的问题，把容易实现、鲁棒性好的PID控制法与智能模糊控制算法结合，设计出自适应模糊PID无人机姿态控制器。
针对隶属度函数过度依赖专家经验的问题，运用遗传算法来优化隶属度函数，使控制效果达到优化。
经过仿真验证，所设计的控制器不但有PID控制精度高、易于实现的优点，还有模糊控制器超调小、动态响应快等优点，并且提高了跟踪和抗干扰性能，可以完成准确快速的姿态控制。
关键词：模糊PID；无人机；姿态控制器；优化隶属函数中图分类号：V249．1文献标志码：ADesign of UAV Attitude Controller Based on Fuzzy PIDCHEN Peng，DUAN Fengyang，ZHANG Qingjie，ZHENG Zhicheng，XIAO Wei（Department of Aviation Controlling，Aviation University of Air Force，Changchun130022，China）Abstract：The design of adaptive fuzzy PID UAV attitude control uses common PID control method and fuzzy control algorithm，since the membership function is over dependent on expert experience；genetic algorithm is used to optimize the membership function，the optimal control effect．The dynamic performance and robustness of the controller are greatly improved compared with traditional attitude controller，which is proved by simulation．Keywords：fuzzy PID；UAV；attitude controller；optimization of membership function0引言在科技发展的浪潮中，不断有新的控制理论被提出，而经典的PID控制作为最有效的控制方法还是占据了90%以上的应用领域［1］，常规气动布局的飞机用PID方法来实现飞行姿态控制的应用亦是非常广泛［2］。
基于PID控制的四轴飞行器姿态控制研究
IT 大视野数码世界 P .57基于PID 控制的四轴飞行器姿态控制研究原思杰 北方民族大学 宁夏银川市 750001摘要：随着无人机技术的发展，四轴飞行器已经广泛应用于军事与民用等领域。
军事方面，四轴飞行器凭借着体积小、飞行灵活等优势可以用于侦察。
民用方面，可以用来航拍以及植保等。
为了能使四轴飞行器在各种复杂的环境中能很好地完成飞行任务，需要提高四轴飞行器的飞行稳定性，而四轴飞行器飞行的稳定程度主要取决于飞行器姿态控制系统的优良程度。
本设计以意法半导体公司的ARM V7内核微控制处理器为核心，设计了四轴飞行器的飞行姿态控制系统。
关键字：四轴飞行器 姿态控制 ARM V7 中图分类号：TN929.12； 文献标识码： A1 飞行姿态控制系统的总体结构四轴飞行器姿态控制系统主要由主控制部分、动力部分以及航姿测量三个部分组成。
主控部分的核心是主控制器；动力部分主要由给飞行器提供动力的电机以及调速器构成；航姿测量部分主要由高度测量模块与姿态测量模块组成，高低测量模块包含气压温度计，姿态测量模块包含加速度计、陀螺仪以及磁力计等。
飞行器姿态控制系统的总体结构如下图1所示。
图1 四轴飞行器姿态控制系统的总体结构图2 飞行器坐标系建立四轴飞行器的飞行姿态可以用多种方式进行描述，例如可以用欧拉角、方向余弦等进行描述。
欧拉角主要用偏航角、俯仰角和滚转角来描述四轴飞行器的飞行姿态。
其中，偏航角为绕四轴飞行器的Z b 轴旋转得到，以机头右偏为正；俯仰角为绕四轴飞行器的Y b 轴得到，以飞行器的抬头为正；滚转角为绕四轴飞行器的X b 轴旋转得到，以飞行器的右滚为正。
假设初始时刻的两个坐标系重合，绕O e X e 得到旋转角φ；绕O e Y e 得到旋转角θ；绕O e Z e 得到旋转角Ψ,再转换到机体坐标系O b X b Y b Z b 。
它们的坐标系旋转关系如下图2所示。
图2 坐标系旋转关系示意图3 基于PID 的飞行姿态控制系统的设计本设计中飞行器飞行姿态控制回路中三维角速度的大小由加速度计与陀螺仪测量积分融合得到，通过加速度计测量的加速度数据不断补偿陀螺仪测得的角速度数据，以达到提高对四轴飞行姿态控制的准确性。
基于改进神经网络PID控制的无人机飞行跟踪控制分析
文章编号：１００９－ ２２６９（ ２０１８） ０５－ ００６９－ ０４
基于改进神经网络 ＰＩＤ 控制的无人机飞行跟踪控制分析
程一斌，谭志银
（ 滁州职业技术学院，安徽 滁州 ２３９０００）
摘要：为提高无人机飞行跟踪精度，分析了传统 ＰＩＤ 控制器原理，在 ＰＩＤ 控制器基础上增加了神 经网络结构，引用遗传算法优化神经网络 ＰＩＤ 控制器． 采用 Ｍａｔｌａｂ 软件对改进神经网络 ＰＩＤ 控 制效果进行仿真，并与 ＰＩＤ 控制效果进行对比和分析．结果表明：无人机采用 ＰＩＤ 控制器，横滚角 位移、俯仰角位移和航偏角位移跟踪时间较长，跟踪过程发生偏差较大；采用改进神经网络 ＰＩＤ 控制器，横滚角位移、俯仰角位移和航偏角位移跟踪时间较短，跟踪过程发生偏差较小，响应速度 快且跟踪精度较高． 关键词：无人机；神经网络；ＰＩＤ 控制器；跟踪；仿真 中图分类号：ＴＰ３０２ 文献标志码：Ａ
第 ２５ 卷 第 ５ 期
２０１８ 年 １０ 月
兰州工业学院学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｌａｎｚｈｏｕ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏｌ．２５ Ｎｏ������ ５ Ｏｃｔ．２０１８
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改进PID的无人机飞行姿态角控制消颤算法
，
改进 Ｐ Ｉ Ｄ 的 无 人 机 飞行 姿 态 角控 制 消颤 算 法
陆兴 华 ， 詹 世尉 ，余文权 ，黄 臣炜
（ 广东工业大学 华立学院 ， 广东 广州 ５ １ １ ３ ２ ５ ） 摘 要 ：无人机在整个纵平面飞行过程 中， 由于飞行姿 态角 的大 幅度变 化 以及 气流 的作用 ， 导致 机身 颤
Ｌ Ｕ Ｘｉ ｎｇ — ｈ ｕ ａ，ＺＨＡＮ Ｓ ｈ ｉ — ｗｅ ｉ ，ＹＵ Ｗｅ ｎ— ｑ ｕ ａ ｎ，ＨＵＡＮＧ Ｃｈｅ ｎ— ｗｅ ｉ
（ Ｈｕ ａ ｌ ｉ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｄ ｏ ｎ ｇ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｎ ５ １ １ ３ ２ ５ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
１ １ ６
， Ａ ≯
传感器 与微 系统 （ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ）
２ ０ １ ７年 第 ３ ６卷 第 ３期
ｐ计 算 ～ 与一 测一
Ｄ ＯＩ ： １ ０ ． １ ３ ８ ７ ３ ／ Ｊ ． １ ０ ０ ０ — ９ ７ ８ ７ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ３ － ０ １ １ ６ － ０ ４
基于模糊pid控制的飞机纵向姿态控制系统设计
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一种无人机姿态智能PID控制研究
1 设计原理
一个典型的无人机姿态回路中纵向通道 P ID 控制系统结构图如图 1 所示。
图 2 典型二阶系统响应曲线
为此, 改进的智能 P 控制算法如下:
图 1 典型 P ID 闭环控制系统
其中 P ID 控制器的输出为
3
∑ u (k ) = u (k - 1) + K ix i (k )
(1)
i= 1
3
∑ u (k ) = u (k - 1) + K i (k ) x i (k ) , i = I, P , D i= 1
(3)
K P = K P0
(9)
212 仿人智能积分控制
常规 P ID 控制器对误差的积分过程如图 3 (b) 所示, 针对性不强, 曲线的 (a, b) 和 (b, c) 段, 正确的
CH EN X in, YA N G Y i2d ong , ZH A N G M in
(Co llege of A u tom a tion Engineering, N an jing U n iversity of A eronau tics & A stronau tics, N an jing, 210016, Ch ina)
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南 京 航 空 航 天 大 学 学 报
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
第 35 卷
器以其结构简单、鲁棒性好、易于整定等优点, 广泛 地被采用。 因此, 本文通过研究 P ID 控制器本质, 采用仿人智能控制思想, 研究并引入了智能比例、 积分以及单神经元控制等仿人智能控制和神经控 制方法[4, 5], 根据系统状态合理地分配比例、积分、 微分控制作用的权重, 实现 P ID 控制的智能化和 非线性化, 改善控制器的动态性能。 理论分析和仿 真实验表明, 这种控制器不仅算法简单、控制的动 态性能和稳态精度良好, 而且增强了鲁棒性和自适 应能力, 非常适用于对无人机这类非线性、时变系 统的姿态回路控制。
PID算法的无人机
(2.8) dH Fra bibliotek M 建立的力矩方程式为： 按 dt
8
dH xt dt dH yt dt dH zt dt
yt H zt zt H yt M xt zt H xt xt H zt M yt xt H yt yt H xt M zt
j ( zt Vxt xt Vyt ) k ( xt Vyt yt Vxt )
于是有：
x
t
dVxt dt dVyt dt dVzt dt
y
t
z
t
yt Vzt zt Vyt zt Vxt xt Vzt xt Vyt yt Vxt
(2.6)
dH 同理 在OXt、OYt和OZt轴上的投影分别为： dt dH xt dt dH yt dt dH zt dt yt H zt zt H yt zt H xt xt H zt xt H yt yt H xt
t t t t t t
、 之间的关系： xt 1 sin yt 0 cos sin 0 sin cos zt
变换后可得方程：
0 sin cos
2.2 各种坐标系、飞机运动参数及操纵机构
2.2.1 各种坐标系
为了确切地描述飞机的运动状态必须选用适当的坐标系， 要想确定飞机在地球上 的位置就必须采用地面坐标系；要想方便地描述飞机的转动与移动，必须采用机体坐 标系或气流坐标系(速度坐标系)。
3
1.地面坐标系 地面坐标系是与地球固连的坐标系。原点A固定在地面的某点，铅垂轴AYd向上 为正，纵轴AXd与横轴AZd。为水平面内互相垂直的两轴。一般取纵轴AXd为飞机的 应飞航线。用AXd=L表示航程、AZd=Z表示侧向偏离(向右为正)、AYd=H表示飞行高 度，见图2.1。
串级PID控制在微型无人机姿态控制中的应用
串级PID控制在微型无人机姿态控制中的应用【摘要】微型四旋翼无人机是典型的多变量、非线性、强耦合、欠驱动运动系统，传统PID算法在微型四旋翼姿态控制系统中无法满足高精度的控制要求，因此提出使用串级PID控制算法，并在软件上编程实现，通过飞行测试，验证了串级PID控制算法的有效性，为无人机姿态控制提供了一条新思路。
【关键词】微型四旋翼;姿态控制;串级PID控制引言微型四旋翼无人机是一种能够适应多种复杂环境的无人飞行器，相比传统的固定翼飞行器，微型四旋翼无人机结构简单，动作灵活[1-3]。
可在复杂地形环境中或者比较狭小的空间中使用，该飞行器在搜救、航拍和侦察等方面具有广阔的应用前景[4-8]。
本文针对微型四旋翼飞行器研究设计了基于的串级PID控制算法的姿态控制系统，并在软件上编程实现，利用飞行测试验证控制算法和控制系统的有效性和可靠性。
1.微型四旋翼飞行器系统组成本文研究对象为“X”四旋翼飞行器，其系统组成主要包括旋翼电机及驱动模块、姿态检测模块、无线遥控模块等几部分组成。
图1 四旋翼飞行机器人系统结构图主控器选用STM32F405RG芯片，通过NRF24L01接收控制命令，并采集姿态传感器数据进行飞行器姿态解算，输出4路PWM信号控制4个微型电机转速以实现对飞行器姿态的调整。
2.基于串级PID算法的飞控设计由于四旋翼飞行无人机控制系统为数字控制系统，所以采用串级PID控制时，选用数字PID。
数字式PID控制器有位置式PID控制算法和增量式PID控制算法两种形式，此处采用增量式PID控制算法，其表达式为：（1）其中，kp、kI、kD分别为控制器比例系数、积分系数和微分系数，u（k）是第k次采样时刻计算的PID输出值，e（k）是第k次采样时刻控制器输入的偏差。
，。
四旋翼飞行器每一时刻的姿态可分解为横滚角、俯仰角和偏航角，针对每一个自由度，都是一个二阶系统。
如式2所示，对这三个角度分别采用PID控制，这样就可以将复杂的非线性多变量输入多变量输出控制问题简化为两变量输入单变量输出问题。