【四旋翼无人飞行器复合控制系统测试分析案例2600字】

目录TOC\o"1-3"\h\u30892四旋翼无人飞行器复合控制系统测试分析案例 1196991.1算法仿真 1267291.2实验测试 41.1算法仿真针对本文设计的无人飞行器复合控制算法仿真测试，可在统一的系统环境中采用对比的方式证明算法的优越性和适用性。设定无人飞行器姿态中的俯仰角在测量时间零轴位置进行1°的正向幅值跳跃，以3s为数据观测时长，以数据响应时间、数据收敛时间和数据稳定时间为判定标准，并将姿态真实变换状态、传统PID控制变换状态、模糊控制变换状态和复合控制变换状态进行类比算法仿真，得到各控制算法的姿态变化数据仿真曲线，如图5-1所示。图5-SEQ图\*ARABIC\s11控制算法姿态变换曲线示意图Fig.5-1Controlalgorithmattitudetransformationcurvediagram由仿真示意图可知，黑线为真实的系统姿态变换状态，蓝线为传统PID控制变换状态，响应时间长且响应幅度较大，最高超调度数已经达到了1.2°，后续数据变换有波动；绿线为模糊控制变换状态，响应时间长且信号幅值变化不足，后续数据稳定度不高，且波动时间较长；而本文设计的基于自适应的模糊控制效果最好，其数据响应时间短，很快达到变换幅值位置，数据收敛时间快，很快保持姿态稳定不变化，无超调和失调现象，数据稳定时间长，可一直保持姿态稳定状态，通过对比证明了本文设计复合控制算法性能的优越性。将传统PID控制算法和本文设计的复合控制算法进行算法移植，对相同状态的无人飞行器进行俯仰轴向阶段性姿态稳定控制，测试时长每1小时停止并导出一次数据，依次完成24小时的时间测试，系统采用俯仰轴向20°姿态稳定控制作为对比标准，则稳定控制下无人飞行器的姿态数据对比曲线如图5-2、图5-3和图5-4所示。图5-SEQ图\*ARABIC\s12传统PID稳定控制轴向曲线图Fig.5-2AxialcurveoftraditionalPIDstabilitycontrol图5-SEQ图\*ARABIC\s13模糊控制稳定状态轴向曲线图Fig.5-3Axialcurveofsteadystateunderfuzzycontrol图5-4复合控制稳定状态轴向曲线图Fig.5-4Axialcurveofstablestateofcompositecontrol由对比曲线图可知，传统的PID控制由于初始姿态没有进行设定，所以在稳定姿态保持时相位发生了翻转，虽然不影响姿态保持稳定的当前状态，但当出现过量超调时会造成控制变相的问题，需要进行初始位置设定，由于超调信息作用变化大，且稳定状态敏感波动，所以在无人飞行器姿态稳定保持时系统误差较大；模糊控制没有发生姿态相位反转现象，但由于失调影响，在稳定保持时系统误差依然较大；复合控制稳定反应时间较快，且稳定度较高，在24次测试中，每次都能保持较高的稳定控制力，证明了复合控制算法的工程适用性和控制精确性。对上述无人飞行器姿态稳定保持状态中的复合控制算法进行稳定精度检验，设定MEMS传感器的陀螺信息和加速度信息为理想数值，在俯仰轴向姿态中加入扰动信息，干扰信号幅值为1°，放大倍数为8倍，相位特性为0°，扰动频率为1，不考虑初始突变复合控制的响应时间延迟，则当复合控制算法接受到持续性干扰时，其稳定跟随度越高则俯仰轴向变化幅值越小，由此可得到数据仿真效果图如图5-5所示。图5-5复合控制稳定状态响应跟随示意图Fig.5-5Thesteadystateresponseofthecompositecontrolfollowsthegraph由上图可知，连续性干扰造成的姿态影响很小，复合控制算法稳定精度偏差较小，稳定度较高，且稳定趋势同干扰信号保持一定的谐振状态，自适应跟随姿态变化数值，间接的证明了复合控制算法对无人飞行器系统控制的精确性。对姿态控制时的跳变状态进行研究，可得到无人飞行器俯仰轴向的角速度波特图，以频率为横坐标，将稳定跟随增益和变相阶段作为考察标准，当角速度环进行PID控制的带宽为118时，可得到其频域特性曲线如图5-6所示。图5-6稳定控制俯仰轴向角速度环频域曲线图Fig.5-6Stablecontrolofpitchaxialangularvelocityloopfrequencydomaincurve由上图可知，复合控制算法不仅对无人飞行器的时域变换幅值和相位可进行稳定控制，也对其频域变换增益和变相频率阶段进行稳定控制，满足设计预期的控制全覆盖性特点。1.2实验测试在进行无人飞行器的系统级测试时，需要对无人飞行器进行固件烧录、参数配置、供电检查、电调校准等操作，通过连接线将桌面配置显示界面软件和无人飞行器连接，进行配置参数调整，如图5-7所示。图5-7参数配置PID调节界面显示图Fig.5-7ParameterconfigurationPIDadjustmentinterfacedisplay上图是参数配置中的PID控制调节界面，由于在实际外界环境中，无人飞行器会受到不规律的干扰影响，所以在初始化过程中应根据实际经验对复合控制算法中的PID参数进行必要的设定，可在无人飞行器运行时更快的达到平衡飞行状态，所以本文对姿态速率滚转角、姿态速率俯仰角和悬停速率的PID进行了微调，对其他参数仍然沿用上次实验测试的复用参数。为了保障无人飞行器的姿态稳定运行，在飞行实验前，还需对机翼的电调进行校准，提前让GPS定位模块启动并开始搜星，对MEMS传感器的水平面进行设置，对遥控器进行控制范围标定，对主控制器参数进行无线数据通讯比对，核验参数配置的有效性，同时对无人飞行器的初始飞行状态、悬停位置和稳定模式进行设置，完成一系列操作后可进入飞行启动阶段。无人飞行器飞行实验主要是验证本文设计的软硬件结构是否满足飞行要求，通过对每个模块进行功能验证，证明无人飞行器系统的正确性，同时检测复合控制算法是否可以提高无人飞行器的控制精度，并提高控制性能，本文选择无人空地作为实验地点，实验飞行状态如图5-8所示。图5-8无人飞行器飞行测试点外景图Fig.5-8Outsideviewoftheflighttestpointoftheunmannedaerialvehicle由上图可知，无人飞行器在空旷的环境下可以正常起飞和悬停，在外部环境干扰的同时保持较为稳定的飞行状态，姿态控制反应灵敏，证明本文设计的无人飞行器硬件结构和模块化软件功能正确，同时也证明了复合稳定控制算法的可行性和工程适用性。为了进一步验证复合控制算法的性能优越性，在保持外界测试环境条件基本一致的情况下，对无人飞行器的稳定悬停指标进行对比实验测试，本文选择风力指数2级的空旷场地进行稳定悬停测试，保持测试电池和飞行负重一致，测试时长为1min，悬停高度为4m，以初始第一次稳定悬停开始计时，分别对无人飞行器的传统PID控制算法和复合控制算法进行数据记录，形成高度、时间保持记录表，数据记录时间间隔为100ms，最终形成实验对比数据曲线，如图5-9和图5-10所示。图5-9传统PID控制悬停数据记录展示图Fig.5-9DisplaydiagramoftraditionalPIDcontrolhoverdatarecord图5-10复合控制悬停数据记录展示图Fig.5-10Compositecontrolhoverdatarecordingdisplaydiagram由以上图示可知，在4m高度的悬停位置，受到干扰因素的影响，两种无人飞行器控制方式都产生了数据波动，其中