无人机纵向自动控制毕业设计.docx

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。随着战场实时信息网(如JSTARS)和人工智能技术的发展，人机之间的信息交换和无人机的自主工作能力有了很大提高，这就保证了无人机能够最大限度地发挥其特有的长处，从而使无人机技术成为对未来作战最有影响的技术之一。 从低空，短航时向高空，长航时发展。老式的无人机滞空时间短，飞行高度低，侦察监视面积小，不能连续获取信息，甚至会造成情报“盲区”，不适应现代战争的需要。为此，美国陆军研制了“蒂尔”II超高空，长航时无人机。向隐形无人机方向发展。为了对付日益增强的地面防空火力的威胁，许多先进的隐形技术被应用到无人机的研制上。一是采用复合材料、雷达吸波材料和低噪声发动机。如美军“蒂尔”II无人机除了主梁外，几乎全部采用了石墨合成材料，并且对发动机出气口和卫星通信天线作了特殊设计，飞行高度在300米以上时，人耻听不见；在900米以上时，肉眼看不见。 二是采用限制红外光反射技术，在机身表面涂上能够吸收红外光的特制油漆并在发动机燃料中注入防红外辐射的化学制剂。三是减小机身表面缝隙，减少雷达反射面。四是采用充电表面涂层还具有变色的特性：从地面向上看，无人机具有与天空一样的颜色；从空中往下看，无人机呈现与大地一样的颜色。从实时战术侦察向空中预警方向发展。美军认为，21世纪的空中侦察系统主要由无人机组成。美军计划用预警无人机取代E3和E8有人驾驶预警机，使唤其成为21世纪航空侦察的主力。向空中格斗方向发展。攻击无人机是无人机的一个重要发展方向。由于无人机能预先靠前部署，可以在距离所防卫目标较远的距离上摧毁来袭的导弹，从而能够有效地克服“爱国者”或C300等反导导弹反应时间长、拦截距离近、拦截成功后的残骸对防卫目标仍有损害的缺点。如德国的“达尔”攻击型无人机，能够有效地对付多种地空导弹，为己方攻击机开辟空中通道。以色列的“哈比”反辐射无人机，具有自动搜索、全天候攻击和同时攻击多个目标的能力。 第二章 无人机系统建立数学模型2.1假设条件要研究飞机动力学模型的姿态仿真，首先必须建立飞机的数学模型。在忽略机体弹性震动和变形的条件下，飞的运动可看成包含六个自由度的刚体运动，其中包含绕三个轴的三种转动(滚动、俯仰与偏航)和沿三个轴的三种线运动(前进、上下与左右)。为了确切地描述飞机的运动状态，必须选定合适的坐标系。本文采用两种坐标系：在确定飞机的位置时，采用与地面固连的地面坐标系（地面坐标系）：在描述飞机的转动与移动时，采用机体坐标系或气流坐标系(速度坐标系)。假设飞机是一个刚体，并且质量不变。假设地球是一个惯性参考系，忽略地球公转与自传的影响。假设地球是一个平面。假设重力加速度是一个常数。2.2常用坐标系地面坐标系：要想确定飞机在地球的位置；机体坐标系：描述飞机的转动；（1） 地面坐标系地面坐标系的原点A固定在地面的某点，铅垂轴AYd向上为正，纵轴AYd于横轴AZd为水平面内互相垂直的两轴。图2.1 地面坐标系（2） 机体坐标系机体坐标系的原点在飞机的重心上，纵轴OXt在飞机对称平面内，平行于翼弦，指向机头为正；立轴OYt也在飞机对称平面内并且垂直于OXt，指向座舱盖为正；横轴OZt与OXtYt平面垂直，指向右翼为正。图2.2 机体坐标系2.3飞机参数无人机的运动参数就是完整描述飞机在空中飞行所需要的变量，一旦各项参数确定了，无人机在空中的姿态也就确定了。这些参数是飞控系统中的被控量。被控量包括俯仰角、滚转角、偏航角、迎角、侧滑角、航迹倾斜角、航迹偏转角；同时，可以利用副翼、方向舵、升降舵和油门杆来控制无人机的飞行姿态，这些称为无人机飞控系统中的控制量2.4十二阶非线性微分方程组根据牛顿第二定律F=ma可以列出无人机三轴力的动力学方程组：m(dVxtdt+ytVzt-ztVyt)=Fxtm(dVytdt+ztVxt-xtVzt)= Fytm(dVztdt+xtVyt-ytVxt)= Fzt按建立的力矩方程组为:dHxtdt+ytHzt-ztHyt=MxtdHytdt+ztHxt-xtHzt=MytdHztdt+xtHyt-ytHxt=Mzt通过坐标变换可以得出无人机的运动学方程组。根据无人机三个姿态角的关系： xtytzt=1sin00coscossin0-sincoscos* 可以推导出：ddt=xt-ytcos-ztsintanddt=(ytcos-ztsin)cosddt=ytsin+ztcos 同理，线位置的运动学方程组也用坐标变化的方法，可以得到：十二个一阶非线性微分方程组如下：mdVxtdt=Fxt+m(ztVyt-ytVzt)mdVytdt=Fyt+m(xtVzt-ztVxt)mdVztdt=Fzt+m(ytVxt-xtVyt)dxtdt=1IxIy -Ixy2IyMx+IxyMy-IxyIx+Iy-Izztxt+Iy2+Ixy2-IyIzytzt-IxyIffztdytdt=1IxIy -Ixy2IxMy+IxyMx-IxyIz+Ix-Iyytzt+IxIz+Ixy2-Ix2ztxt-IxIffztdztdt=1IzMz-Ix-Iyxtyt+Ixyxt2-yt2-Iffytddt=xt-ytcos-ztsintanddt=ytcos-ztsincosddt=ytsin+ztcosdLdt=Vxtcoscos+Vytsinsin-cossincos+Vzt(cossinsin+sincos)dHdt=Vxtsin+Vytcoscos-VztcossindZdt=-Vxtsincos+Vytsinsincos+cossin+Vzt(coscos-sinsinsin)采用微扰动法对这些非线性方程进行线性化。假定所有运动参数对某一稳定飞行状态的变化都是很微小的，它们的二次方及乘积可以忽略不记。因此，十二个一阶线性微分方程组可以化为：mdVxtdt=FxtmdVytdt=Fyt-mV0ztmdVztdt=Fzt+m(ytV0+xtV0)dxtdt=1IxIy-Ixy2IyMx+IxyMydytdt=1IxIy-Ixy2IxMy+IxyMxdztdt=MzIzddt=xt-ytddt=ytddt=ztdLdt=V0cos(-)dHdt=V0(-)dZdt=-V0(-)通过以上方程可以发现，关于dVzdt、dxtdt、dytdt、dztdt、ddt、ddt、dZdt的各方程是紧密联系的。由于这些方程描述的运动是围绕飞机横测方向而进行的。因此这些方程描述的运动叫横测向运动。其余的方程描述的是飞机在纵轴上（OXtYt平面）进行的叫纵向运动。由于本文主要研究无人机纵向飞行相关特性，因此只列出了线性化后的纵向运动方程式的状态方程为：vh=-n1v-n2v-N3v0n4v-n1a-n2a-N3a0-n4a01-N310-n1-n2-N30n400000 vh + 000000-n22-N3200 pz其中，N3v=n3v-n3n2 ，N3a=n3a-n3an2a , N3=n3+N3a , N3=-n3an2 , N3z=n3z-n3an2z , =z 。第三章 常规PID和智能PID控制的思路和方法PID控制自从被提出以后，由于其结构简单、鲁棒性强以及容易实现等优点被广泛运用于工业控制中。在计算机进入到控制领域后，PID控制算法集成到许多硬件产品中。但随着工业生产的发展，控制系统变得越来越复杂，对相应的性能指标更加严格，常规PID控制已经无法满足工业生产的要求。近年来，人们把智能控制与常规PID控制结合起来，形成了所谓的智能PID控制。3.1常规PID常规PID控制有比例单元（P）、积分单元（I）、微分单元（D）三部分组成，其输入e(t)与输出u(t)的关系为：ut=Kpet+1Ti0ted+Tdde(t)dt式中Kp为比例增益，Ti为积分时间常数，Td为微分时间，u(t)为控制量，e(t)为被控量y(t)和设定值r(t)的偏差, e(t)= r(t)- y(t),令积分增益Ki=1Ti，微分增益Kd=1Td。比例作用：决定控制器的稳定性、超调量、响应速度等动态指标。Kp由小到大时，系统的响应速度加快；超调量由没有到有，慢慢变大；稳定性总体是由强到弱。为了兼顾系统的稳定性和动态性能，应该取合适的比例系数Kp。积分作用：积分调节与系统的稳态精度相关，加入积分能消除稳态误差，提高系统的跟踪精度，但过大的积分作用会造成系统的超调。同时积分的引入会给系统带来相角滞后，从而产生超调，甚至引起积分饱和。微分作用：主要是克服大惯性时间常数的影响，引入微分相当于系统引入一个动态阻尼，增大Td能减小超调量，但系统的调节时间会因此变大。总之，在PID参数整定过程中，一般都会遇到系统的稳定性和系统稳态、动态性能之间的矛盾，最后只能在三者中取一个折中，很难满足高精度、高性能的要求。3.2 PID参数的整定3.2.1临界比例度法将调节系统中调节器处于比例状态，将比例度由大逐渐变小，直至出现等幅震荡，此时比例度称为临界比例度k，k相应的震荡周期称为临界震荡周期Tk，PID参数整定如下表所示：表1 临界比例度法PID参数整定参数调节比例度积分时间Ti微分时间TD P2k PI 2.2k0.85Tk PID1.7k0.5Tk0.125Tk3.2.2衰减曲线法将闭环系统中的调节器置于纯比例作用，从大到小逐渐调节比例度，加扰动做调节的实验直至出现4：1的衰减震荡，此时的比例度记为s震荡周期记为Ts其中Ts为Y1到Y2的时间，如图：图3.1 衰减曲线法参数整定表2 衰减曲线法PID参数整定参数调节比例度积分时间Ti微分时间TD Ps PI 1.2s0.5Ts PID0.8s0.3Ts0.1Ts3.3 非线性智能PID的设计思想为了或者满意的系统性能，在控制中应采取灵活有效的控制方式，增强系统对不确定因素的适应性，各种新型PID控制算法层出不穷。智能控制是自动控制和人工智能的结合物。它包括基于知识推理的专家控制、基于规则的自学控制、基于联结机制的神经网络控制、基于模糊逻辑的只能控制和仿生智能控制等等。为了便于分析，以阶跃响应曲线为例说明如何根据系统的状态特征信息，适时改变PID的参数，以获得最佳的控制效果。图3.2 系统阶跃响应（1）AB阶段这是系统由静态到动态再向稳态转变的关键阶段，此时，采取变增益控制，当系统输出与希望值相差较大的时候，比例作用可以适当增强，而当系统输出上升接近希望值时，比例控制作用要降低，同时可适当引入微分控制，既有利于减小超调而又不至于影响上升时间。(2)BC阶段在这一段中，e0，e0，即误差|e|向增大的方向变化，说明此时的系统输出正背离希望值。此时的控制量应致力于压低超调，使系统稳态误差减小。故应始终加强积分作用，而适当引入微分作用，比例作用始终起作用。(3)CD阶段在这一段中，e0,即误差|e|向减小的方向变化，说明此时的系统输出正趋于希望值。如果再加强积分作用，势必造成控制作用过强，而出现回调，故应适当引入积分和微分作用。（3） DE阶段在这一段中，e0 ，e0，即误差|e|向增大的方向变化，说明此时的系统输出背离希望值。此时应始终加强积分作用，而适当引入微分作用。3.4无人机智能PID控制算法为满足本系统的高性能指标，必须兼顾动态、稳态性能和稳定性：响应速度快(协调时间短)、稳态精度高(可以饱精度跟踪一定的信号、无稳态误差)、动态性能好(阶跃响应超调小、振荡次数少)。因此宏观上根据系统误差分为大误差区和小误差区。大误差区的目标是保证系统响应的快速性，提供足够的控制量，使系统能够快速进入小误差区；小误差区的设计目标是追求系统的精度，使得系统在进入小误差区后不会再退出到大误差区。（1）大误差区的设计：该区的任务是提供足够大的控制量，保证系统能快速进入小误差区，为此采用一种柔化的Bang-Bang控制。常规Bang-Bang控制的引入对系统的快速性有明显改善，但只有单一的控制量，有时要保证系统能跟踪较高的速度信号，Bang-Bang控制取的比较大，这样使得系统在跟踪阶跃时容易产生超调，而且该控制量与小误差区界面控制量不连续，易使系统产生振荡。选用的“柔化的Bang-Bang控制”，是比例控制和变形的BangBang控制相结合的控制律。“柔化的BangBang”控制量的一部分根据输入信号的变化率y求取，可保证系统跟踪速度、加速度信号的快速性。“柔化BangBang控制”与普通的BangBang控制相比，它的控制量随误差和输入信号变化而变化，在小误差区界面的控制量并不大，可以避免系统出现大的超调；同时若将柔化BnagBang控制量作为小误差区积分的初值，可以实现控制量的无扰切换，消除系统的振荡。（2）小误差区的设计：小误差区的主要任务是保证系统的精度，系统在进入小误差区后就不允许系统再进入大误差区。为了提高系统精度，又将本区分为多个小区。小误差区的控制律为：U=Kpe+U+Kde，其中Kd为微分系数，Kp为比例系数，U为智能积分项。具体的智能控制规则如下：a智能PID控制根据据误差的绝对值的大小，判别系统当前的运行状态，调整控制策略。b积分初值ui0，大小为大误差区到小误差区切换点的柔化BangBang控制量。普通积分方法其初值为零，这样必然导致开始时控制量过小而不能发挥积分的作用，在一段时间后控制量又过大引起积分滞后。而在本系统中这样做使得积分作用一开始就得以充分发挥，加快了积分过程，起到了尽快消差的目的，同时实现了无扰切换。c比例、积分、微分系数的整定规则，在智能PID控制中，这三个系数的变化最能体现智能的概念。为追求高性能，将小误差区又分为若干个误差带，分别采用不同的控制策略使系统同时具有良好的动态性能与稳态性能。由于大误差区的控制量比较大，系统刚进小误差区时速度比较大，因此系统在进小误差区后，比例控制取得比较小，以减小控制量，避免产生大的超调；之后随着误差的减小，比例控制减弱，不利于系统跟踪高速度、高加速度的信号，因此要适当的加大比例的系数，加强比例控制的作用：对积分控制，系统进入小误差区后，必须引入积分以保证系统的跟踪精度。同样的系统刚进小误差区时，积分也取得比较小，以兼顾系统的动态品质，随着误差的减小，加强积分作用以保证系统的跟踪精度。比例、积分、微分系数按照某种事先确定的规则变化，只需调整三个系数的初值和变化规则，就能比较容易的找到一组适合本系统的系数。通过实际的调试表明该方法能在很大程度上缩短调试时间，取得满意的效果。第四章 纵向控制系统的分析与设计41飞行控制系统结构分析从硬件来看，无人机的飞控系统有飞控计算机、测定装置和私服装置三部分组成。飞控计算机是无人机飞控系统的核心设备，主要功能是根据输入的传感器信息、存储的相关状态和数据以及无线电测控终端发过来的上行遥控指令与数据，经判断、运算和处理之后，输出指令给私服装置。测定装置主要负责测量无人机相关的状态信息，一般无人机的测量装置包括三轴转向角速度陀螺、垂直陀螺、磁航向传感器、气压高度和高度差传感器、真实空速传感器、迎角和偏航角传感器、发动机转速传感器等等。伺服系统是以舵机为执行元件的随动系统，它是影响飞控系统带宽的主要环节。4.2飞行控制系统的模态通常，无人机的飞行控制系统有俯仰、航向和横滚三个控制通道，每个通道由一个控制面控制，但在横滚和航向之间常常有交联，设计自动驾驶仪一般就要考虑各通道的独立性和关联性。控制增稳系统的设计一般都是按照纵向和横侧向分开进行的、因此，在此基础上设计自动驾驶仪也要相应地分开，分别设计纵向通道和横侧向自动驾驶仪。纵向通道可以稳定与控制飞机的俯仰角、高度、速度等；横侧向通道可以稳定与控制飞机的航向角、倾斜角、偏航距离等。控制飞机的这些不同的变量，就对应了驾驶仪不同的功能模块。根据所控制的状态量，可以完成姿态(俯仰角，滚转角)保持、航向保持、自动改平、低高度拉起和高度保持等功能。4.3纵向控制律的设计方案4.3.1俯仰姿态角的控制整个俯仰角控制系统的原理结构框图如图所示。从图中我们可以看到，整个控制系统是由外回路(俯仰角反馈回路)和内回路(俯仰角速率反馈回路)构成的。其中，内回路中的俯仰角速率信号由俯仰角速率陀螺提供;外回路中的俯仰角信号由垂直陀螺提供。内回路中俯仰角速率反馈的引入相当于改变了无人机的纵向阻尼导数，增加了它的纵向阻尼，从而使其短周期模态的阻尼特性得到了改善:外回路则构成了俯仰角稳定回路，可以改善无人机长周期模态的阻尼特性。通常，还需要加入俯仰速率限幅以限制过载;在俯仰角指令入口处，要加上俯仰角限幅;如引入俯仰角加速度的话，还可以达到提高系统稳定性的目的。控制器俯仰无人机舵机指令+升降舵指令俯仰角素的反馈高通滤波器俯仰角反馈图4.1 俯仰角姿态控制系统原理结构图图中 ，在阻尼回路中还包括了一个洗出网络，如果没有这个网络，当操纵飞机做稳态拉起的机动飞行时，阻尼器输出的稳态w2信号就会成为阻碍因素，而使这种机动飞行难以完成。洗出网络的作用就是在飞机稳态拉起时或稳态等高盘旋时，将阻尼器信号清除掉。这样 ， 整个无人机俯仰角控制系统控制律的结构就如图所示。图中， c为给定的指令信号， 为垂直陀螺测得的俯仰角信号，2为俯仰角速度陀螺测得的俯仰角速度信号。综上，其控制律可以表示成u=K2c-K222 当采用PID控制时，K2=Kp+Ki1s+Kds+纵向控制模型舵机K2 c-22K22图4.2 俯仰角控制律结构图在实际工程中，微分环节通常用一个高通滤波器ss+1来实现，我们通过选择适当的值，就可以获得相应的相位超前信号。从频率特性来看，高通网络是一个阻低频通高频的网络，同时它也是一个能提供相位超前的网络，因此，我们就可以把高通滤波器看成是一个微分网络。其中1/的值越大，相位超前也就越大，我们所获得的信号也就越近似于微分信号。我们在后面的无人机纵1句与横侧向飞行控制律的仿真中都取=0.1。 同时，积分环节也可以根据定义xdt=xit在软件中计算，其中t可以在软件中根据CPU的计算频率得到。由于积分是一个连续累加的过程，所以信号的积分值可能会达到一个很大的值，这会给系统带来意想不到的结果。由于执行机构受限，当积分值大到一定程度，使执行机构达到最大位置后，执行机构就不再变化了，而是一直停留在当前的位置，即使系统输出一直在变化，这样反馈通道就被破坏了。另一方面，当被积信号开始减小时，如果积分值很大的话，则需要花很长时间才能使其降到正常值，我们一般把这种现象称之为积分饱和。通常有两种方法可以有效的避免这种现象的发生:一种方法是当执行机构达到最大位置时积分停止，不再继续累加;另一个可行的方法是限制积分的累加，当积分值达到某一个值时就恒等于当前值，即所谓的积分限幅。因此，当采用常规PID控制时要注意采取必要的防止积分饱和的措施。而若采用智能PID控制就可以避免积分饱和的发生。由于我们在一开始的时候并不接入积分环节，只有当系统逐渐进入小误差区时才接入，使积分信号专门用来消除静差，因而不至于在整个过程中由于积分信号过大而使执行机构达到饱和，从而大大保证整个飞控系统的性能。无人机的纵向运动都是通过升降舵来自动控制的，所以可以把该运动的自动控制看成是一个单通道，这样便于用经典控制理论来研究。对于无人机的俯仰角控制，该控制律参数由两部分组成：阻尼回路（内回路）反馈增益K22，的确定，和俯仰角控制回路（外回路）中PID参数的确定。一般来讲，选择这些参数主要有两种方法:第一种方法是综合考虑所有回路中的参数，一次选定;另一种方法则是从最内层开始分部选取。我们将采用后一种方法，即先设计阻尼回路，确定参数K22，然后以此为基础设计姿态角控制回路，进而确定PID参数的值。接着，举例说明无人机俯仰角控制器参数的选取过程。若无人机在空中一点A（H=17194m，V=0.719Ma），已知无人机在A点的状态方程和输出方程可以表示为： 其中式中：X= x y T; U=x yT 因此，Y= 2T,并有2=,于是，可以得到：(s)(s)=-5.2096s+0.3678(s+0.003226)s-0.02435s+0.01(s2+2*0.14*2.54s+2.542) ；从式中可以看出：系统的特征方程中包含有一个正根。可见，为了增加该无人机的机动性，无人机被设计为静不稳定的，因此必须加入飞控系统才能保证飞机的稳定性。另外，无人机的自然频率为2.54，阻尼比仅为0.14，可见，飞机自身的阻尼是很弱。从这一方面就可以看出，针对高空弱阻尼无人机而言，加入角速度反馈是必须的。Kp-5.21s3-1.83s2-4.12s-0.18s4+0.69s3+0.43s2+0.09s-0.002s-10s+10+Ki+-K24s4s+1SKd1s图4.3 俯仰角PID控制图图中，-10s+10表示升降舵回路传递参数，4s4s+1表示升降舵通道的洗出网络。根据上图，可以用MATLAB里的rlocus函数根据阻尼回路的开环传递函数画出根轨迹图，其中根轨迹增益K2就是所要确定的阻尼回路参数。图4.4 俯仰角速度回路根轨迹图有图可知，一开始随着K22的增大，阻尼回路中的一对共轭复根的振荡阻尼得到了明显改善，当K22增大到0.6时，振荡根的阻尼比达到最大值0.812.此后随着K22的增大阻尼比开始减小，自然频率增高，最终导致系统品质恶化。通过根轨迹分析，并非K22越大阻尼效果就越好，只有当K22在某一范围内时，这一条件才会成立。为此，我们选取K22=0.5，此时共轭复根所对应的阻尼比为0.68，从而可以很好地改善无人机短周期的阻尼。接着讨论无人机外回路中PID控制器参数的选取。一般地，为了获得满意的过度过程，通常要求系统具有45到70的相角裕度。查看相关资料规定，要保证飞控系统的幅值裕度不能小于6dB，相角裕度至少为45。因此，这里采用基于相角裕度的设定法对PID参数进行整定。先设定期望的相角裕度m=60,截止频率=4rad/s,取=4。于是：Kp=cosm|Gjc|=1.34 ; Td=tanm+4+tan2m2c=0.47 ; Ti=Td=1.88下面通过MATLAB仿真，看能否满足有足够的相角裕度和幅值裕度。通过MATLAB里的margin函数，可以得到其Bode图如下：图4.6 基于PID的俯仰角控制系统Bode图有图可知，在该参数下，相角裕度为69.5度，幅值裕度为12.7dB6dB，满足要求。表3 智能PID俯仰角控制规则表误差比例几分微分0.5Kp加柔化Bang-Bang000.40.5Kp/0.8Ki/0.7Kd0.30.4Kp/0.82Ki/0.720.95*Kd0.20.3Kp/0.83KI/0.730.952*Kd0.10.2Kp/0.84Ki/0.740.953*Kd0.1Kp/0.85Ki/0.750.954*Kd 上表中，智能PID控制器参数的初值就是前面根据频域分析法得到的PID参数，其中Ki=Kp/Ti, Kd=KD*Td。上述智能PID控制规则主要是根据经验公式得到的，对于不同高度的基准点而言，在误差区的划分会有微小差异，但其控制规则不变。4.3.2俯仰角控制律的仿真在木文中，所有关于飞行控制律的仿真均在MATLAB平台下完成。下图即为无人机基于PID控制的俯仰角控制系统的Simulink仿真框图。值得注意的是，图中的PID模块并非MATLAB提供的原始模块，我们已经把该原始模块所封装的子系统作了一些变动:当采用常规PID控制策略进行仿真时，图中PID模块所封装的子系统即为经典的PID模块，为了使仿真更接近工程实际，我们以一个超前网络模块s/(O.ls+l)来代替原有的纯微分模块;当采用智能PID控制策略进行仿真时，该PID所封装的子系统即为一个MATLAB Function模块，具体的智能PID控制算法由我们所编写的M文件来实现。针对无人机在不同空域中的基准状态点，我们分别编写了智能PID控制算法的M文件，限于篇幅，这些源程序就不在本文中给出了。-10s+10X=Ax+BuY=Cx+DuPID俯仰角-k4s4s+1俯仰角速率图4.7 俯仰角控制原理结构图在整个俯仰角控制律仿真过程中，升降舵回路传递函数用惯性环节-10s+10表示，升降舵通道的洗出网络用高通滤波器4s4s+1表示，升降舵面限幅为15，输入的俯仰角指令阶跃信号为5。将前 面 所 设计的基于常规PID的俯仰角控制系统(高高空E点)进行时域仿真，其阶跃响应曲线如图11所示。从图中可知，其超调量%=15%，调节时间ts=6.3s。下面 ，我们在高高空E基准状态点附近取一点F( H=17505m,V =0.801Ma)，将原先在A点所设计的常规PID控制器用于F点，以考察我们所设计控制器的鲁棒性。己知无人机F点处的纵向线性化参数如下所示: 图4.8 常规PID俯仰角阶跃响应（E点） 图4.9 常规PID俯仰角阶跃响应（F点） 以上两图，我们可以看到，当常规PID作用于F点时，虽然超调量比在E点时要稍微小了一些，但调节过程却明显变慢。可见，常规PID虽然具有一定的鲁棒性，但是当对象模型发生一定变化的时候，其控制性能还是会受到较大程度的影响，并且难以兼顾系统的动态和稳态性能。因此，如果我们要想在F点也取得较好的控制性能的话，必须考虑在该点重新设计PID控制器，这样无疑会增加我们很多工作量。 我们来看一下智能PID控制的效果。首先针对E点采用表中的控制规则设计了一个智能PID控制器并进行仿真，然后，再将所设计好的智能PID控制器用于F点，得到的俯仰角阶跃响应曲线分别下图所示。图4.10 智能PID俯仰角阶跃响应（E点） 图4.11 智能PID俯仰角阶跃响应（F点）通过比较可知，常规PID有一定的鲁棒性，当当对象模型发生变化时，其控制性还是会受到较大程度的影响，并且很难兼顾稳态和动态性能。因此，智能PID的优越之处很明显，不但有力地抑制了超调，而且调节时间也缩短了。4.4高度保持控制律的研究与仿真高度控制属于飞机的重心控制，在飞机的编队飞行、执行轰炸任务、远距离巡航及进场着陆时的初始阶段等都要保持高度的稳定。无人机的高度保持与控制是不能仅靠其俯仰角的稳定与控制来完成的。当飞机受到纵向常值干扰力矩时，硬反馈式角稳定系统存在着俯仰角及航迹倾斜角静差，角稳定系统虽能保持飞行器在垂风气流作用下的俯仰角稳定，但几秒钟后飞行速度向量将偏离原方向，产生高度漂移。另外，在俯仰角稳定的动态过程中，如果航迹倾斜角变化量平均值不为零，也会引起飞行高度的改变。所以高度保持系统需要有测量相对于给定高度偏差的测量装置 高度差传感器，如气压高度表、无线电高度表和大气数据传感器等。将高度偏差信号输入俯仰角控制系统，控制飞机的姿态，改变飞机航迹倾斜角，控制飞机的升降，直至至高度差为零，使飞机回到预定高度。无人机俯仰内回路控制器高度微分反馈高度反馈高度传感器信号图4.12 高度控制系统原理图无人机纵向模型舵机K2HK2K222K2HS图4.13 高度系统控制律对于高度控制回路而言，高度偏差信号和高度变化率的反馈，可以满足在一个飞行状态高度阶跃响应的要求，然而考虑到无人机在整个包线范围内不同的平衡状态变化，我们还需要加一个积分环节，以保证无人机的无静差飞行。这样，无人机高度控制系统的控制律就可以表示成: u=K2(c-)+K222+K2H(Hc-H)-K2HH当采用常规PID控制时,K2=Kn+Kj*1s+Kds这里，我们还要特别强调一点，在高度控制系统中，相对于给定高俯仰角的偏离信号反馈是至关重要的。若控制中没有俯仰角的偏离信号，则在高度稳定过程中舵总是向上偏转，导致升力增量总为正，轨迹总是向上弯曲。当无人机到达给定高度时，由于速度向量不在水平位置而超越给定高度，出现正的高度差，到了这时舵向下偏转，这样就不可避免地出现在给定高度线上的振荡运动。当引入俯仰角偏离信号后，无人机在未达到给定高度时就提前收回舵面，减小了它的上升率，从而对高度的振荡起了一定的阻尼作用。在实际系统中，我们通常还需要加入俯仰角指令限幅器。另外，在实际测量高度差信号时，高度传感器存在着大气干扰或地形干扰。这些干扰对伺服回路的工作状态有着恶劣的影响。因此我们有必要在高度控制回路中设置高度滤波器。由于陆地地形和海面地形的差异，高度传感器所适用的滤波器也各不相同，一般分为无线电高度滤波器和海浪滤波器。要特别说明的一点是，当无人机在作纵向机动飞行时，应该把定高系统断开，否则会影响到它的纵向机动能力。控