EKF'nin otomatik bozucu reddetme uçuş kontrol sisteminin geliştirilmiş tasarımı
Özet: Dört rotorlu sistemde güçlü eşleşme, doğrusal olmama ve harici gürültü girişimine duyarlılık sorunlarına yönelik olarak, Aktif Bozukluk Bastırma Kontrolü (ADRC) ve geliştirilmiş bir genişletilmiş Kalman filtresi (EKF) birleştiren bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntem, dörtlü motoru kontrol etmek için aktif bir parazit reddetme kontrolörü kullanır, sınır gürültü parazitini filtrelemek için gelişmiş bir EKF kullanır, gelişmiş EKF'nin kontrol değeri olarak ADRC'nin optimum kontrol değeri çıktısını kullanır ve aşağıdaki gibi ölçüm gürültüsüyle uçak tutumunu verir. EKF'nin durum değişkenlerini iyileştirin ve iyileştirilmiş EKF filtreleme düzeltmesinden sonra daha doğru tutum değerleri elde edin. Deneysel sonuçlar, yöntemin uçağın tutum stabilizasyon süresini yaklaşık 0,7 saniyeye kadar kontrol ettiğini göstermektedir. Kademeli PID kontrolü ile karşılaştırıldığında, tutum izleme eğrisi daha stabildir, irtifa kontrolünün stabilizasyon süresi 1,7 saniye azalır ve parazit önleme yeteneği% 50 artar. Bu yöntem, dört rotorlu sistemin kararlılığını ve parazit önleme yeteneğini geliştirir ve dörtlü rotorun tutum kontrolü gereksinimlerini karşılar.
TP273
Bir
10.16157 / j.issn.0258-7998.175076
Çince alıntı biçimi: Jiang Haitao, Chang Qing, Wang Yaoli.EKF'nin otomatik bozucu reddetme uçuş kontrol sisteminin geliştirilmiş tasarımı.Elektronik Teknoloji Uygulaması, 2018, 44 (4): 18-22.
İngilizce alıntı biçimi: Jiang Haitao, Chang Qing, Wang Yaoli.Geliştirilmiş EKF'ye dayalı otomatik bozucu uçuş kontrol sisteminin tasarımı.Elektronik Tekniğin Uygulanması, 2018, 44 (4): 18-22.
0 Önsöz
Quadrotor, dikey kalkış ve iniş, havada süzülme ve sapma gibi karmaşık eylemler gerçekleştirebilen çok rotorlu bir insansız hava aracıdır.Bu nedenle, askeri ve sivil alanlardaki uygulama beklentileri çok iyimserdir, ancak kendi sistemi karmaşıktır ve dışarıdan savunmasızdır. Aerodinamik sorunları ve belirsiz faktörler her zaman araştırmacıları rahatsız etmiştir.
Yukarıda belirtilen sorunlara yanıt olarak, araştırmacılar, quadrotor sistem modelinin kontrol yöntemini ve filtreleme algoritmasını inceledi. Klasik PID algoritması, sistem modeline bağlı olmayan bir kontrol yöntemidir.Yöntem basit bir yapıya ve olgun bir teoriye sahiptir, ancak parametre ayarı daha karmaşıktır. Literatürdeki geri adım yöntemi, doğrusal olmayan sistemler üzerinde iyi bir izleme etkisine ve hızlı bir tepki hızına sahip olmasına rağmen, zayıf sağlamlığa ve zayıf anti-parazit yeteneğine sahiptir ve doğru bir sistem modeli kurması gerekmektedir. Literatür, dört rotorlu uçağı kontrol etmek için sinovyal kontrol yöntemini kullanır Sinovyal kontrol, geri adımlama yöntemine kıyasla daha iyi bir sağlamlığa sahip olmasına rağmen, bu tür algoritmalar, gerçek zamanlı olarak sistem girişimini tahmin etmez ve telafi etmez ve her kanalı kontrol etmez. Ayrıştırma işlemi, harici girişim büyük olduğunda, kontrol etkisi ideal değildir. Kontrol yönteminin seçimi, quadrotor modeline olan bağımlılığı azaltabilir ve iç sistemin göreceli kararlılığını sağlayabilse de, filtreleme algoritması üzerine yapılan araştırma, karmaşık ortamda quadrotorun güvenli uçuşu için de vazgeçilmezdir.
Literatür, doğrusal olmayan sistemde güçlü üstünlük gösteren uçağın tutumunu tahmin etmek için parçacık filtresini kullanır, ancak hesaplama miktarı büyüktür ve quadrotorun gerçek zamanlı kontrol etkisini tatmin etmek zordur. Literatür, quadrotor verilerini birleştirmek için tamamlayıcı filtreleme kullanır Algoritma, jiroskop ve ivmeölçer sensörlerinin farklı özelliklerine göre daha iyi veriler elde etmek için jiroskop ve ivmeölçer sensörlerinin avantajlarını birleştirir, ancak aynı zamanda parçacık filtresiyle aynı sistem gecikme sorununa sahiptir. Literatür, sınır dışı gürültüyü etkili bir şekilde filtreleyebilen ve veri toplama doğruluğunu sağlayan Kalman filtrelemesine dayalı bir duruş tahmin algoritması önermektedir, ancak sistem filtreleme sapması büyük olduğunda, filtreleme sapması meydana gelecektir ve bu da sistemin normal şekilde çalışmamasına neden olacaktır.
Yukarıdaki sorunlara dayanarak, bu makale, uçağın tutumunu kontrol etmek için bir otomatik rahatsızlık-reddetme kontrolörü kullanan ve gelişmiş EKF ile gürültüden rahatsız olan tutumu filtreleyen, uçuş tutumunu daha kararlı hale getiren ve sistemi etkili bir şekilde iyileştiren gelişmiş bir EKF otomatik bozucu reddetme kontrol yöntemi önermektedir. Kararlılık ve parazit önleme.
1 Quadrotor uçakların dinamik modeli
Kuadrotorun matematiksel modelini elde etmek için, önce iki koordinat sistemi kurun: eylemsiz koordinat sistemi E (OXYZ) ve vücut koordinat sistemi B (OX'Y'Z '). Şekil 1'de gösterildiği gibi hem ağırlık merkezi hem de kütle merkezi uçağın O (O ') orijini ile çakışır.
Quadrotorun dinamik modeli:
Yukarıdaki formülden, kuadrotorun düşük tahrikli, doğrusal olmayan ve güçlü bir şekilde bağlanmış bir sistem olduğu görülebilir. Bu yazıda, kontrol sistemi olarak aktif parazit engelleme kontrolörü kullanılmış ve gürültülü hava taşıtının tutumunu değiştirmek için geliştirilmiş EKF kullanılmıştır Kontrol sistemi modeli Şekil 2'de gösterilmiştir.
2 ADRC sistemi
2.1 ADRC sistem yapısı
Aktif bozulma reddi kontrolü, geçiş sürecini izleme farklılaştırıcısı (TD) aracılığıyla düzenlemek, durumlar arasındaki bağlantı terimlerini izlemek ve tahmin etmek için genişletilmiş gözlemciyi (ESO) kullanmak ve aynı zamanda sistemin toplam bozulmasını tahmin etmek ve bozulma tahminine göre doğrusal olmayan durumu kullanmaktır. Gerçek zamanlı telafi için hata geri bildirimi (NLSEF). İkinci dereceden yapı Şekil 3'te gösterilmektedir.
2.2 Tutum kontrol sisteminin otomatik bozulma reddi dekuplaj kontrolü
Quadrotor tutum alt sistemi denklemi aşağıdaki gibidir:
Formülde, b1 ve b2 denetleyici kazançlarıdır.
Otomatik bozucu reddetme denetleyicisinin kalitesi, dahili modül parametrelerinin ayarlanmasıyla ilgilidir Bu nedenle, otomatik bozucu reddetme denetleyicisinin her bir modülünün parametrelerini ayarlamak gerekir.
2.3 Otomatik bozulma reddi dekuplaj kontrol parametrelerinin ayarlanması
ADRC'deki modüller birbirini etkilemediği için her bir modülün parametreleri ayrı ayrı ayarlanabilmekte ve son olarak genel ayar yapılabilmektedir.
2.3.1 TD parametre ayarı
İzleme farklılaştırıcısındaki hız faktörü r izleme sinyalinin hızını etkiler ve etkisi Şekil 4'te gösterilmektedir. Bunlar arasında, T = 0.01, x = 5 başlangıç sinyalidir ve y, r = 1, 5 ve 14 hız faktörlerinin eğrilerine karşılık gelen izleme dalga biçimidir.
Şekil 4'ten görülebileceği gibi, hız faktörü r ne kadar büyükse, izleme hızı o kadar hızlıdır, bu da muhtemelen aşmaya neden olur ve diferansiyel izleyicinin önemini yitirir; r ne kadar küçükse, izleme süreci o kadar uzun ve sistemin gerçek zamanlı performansı o kadar kötüdür.
2.3.2 ESO parametre ayarı
ESO, aktif bozucu reddetme denetleyicisinin en önemli parçasıdır.Genel olarak, a1 = 0.5 ve a2 = 0.25 seçilir. , fal fonksiyonunun başlangıcına yakın doğrusal aralığın genişliğidir. çok büyükse, bazı doğrusal olmayan sinyaller doğru bir şekilde izlenemeyebilir, bu da ADRC'nin kontrol etkisini büyük ölçüde azaltır; çok küçükse, başlangıç yakınlarında sinyal sıçramaları meydana gelir ve bu azalır Sistemin kararlılığı. Ancak, 1, 2 ve 3 yalnızca ESO'nun yakınsama hızını etkiler ve kontrol nesnesinin değişmesinden dolayı değişmez.
2.3.3 NLSEF parametre ayarı
NLSEF'de, kontrol değişkeni kazançları b1 ve b2, kontrol etkisi üzerinde daha büyük bir etkiye sahiptir. Büyük bir kontrol kazancı, sistemin farklılaşmasına ve sistemin güvenliğini etkilemesine neden olacaktır; kontrol kazancı ne kadar küçükse, sistemin gerçek zamanlı performansı o kadar kötüdür, bu nedenle farklı kontrol sistemlerine göre dinamik olarak ayarlanmalıdır.
3 EKF filtreleme ilkesini ve algoritmasını geliştirin
Bu makale, iyileştirilmiş bir EKF algoritması önermektedir İlk olarak, filtreleme doğruluğunu iyileştirmek için gözlem matrisi hesaplanırken yinelemeli işleme gerçekleştirilir. Daha sonra, quadrotorun tutum verilerini tahmin etmek ve güncellemek için iki yinelemeli EKF kullanılır ve bunların çıkış durumu değişkenleri ağırlıklandırılır ve uçağın optimal durum tahminini çıkarmak için entegre edilir Prensip diyagram Şekil 5'te gösterilmektedir.
Ayrık bir rastgele sistem için: burada Wk ve Vk, k zamanında sistemin işlem gürültüsü ve gözlem gürültüsüdür ve her ikisi de ortalama değeri sıfır olan Gauss beyaz gürültüsüdür ve karşılık gelen varyanslar sırasıyla Qk ve Wk'dir. EKF algoritmasını geliştirme süreci aşağıdaki gibidir:
4 Simülasyon ve deneysel sonuçların analizi
Bu makalenin önceki çalışmasında, çift döngü PID simülasyonu ve deneyi ve iyileştirilmiş EKF otomatik parazit reddetme uçuş kontrol sistemi tamamlanmıştır.Geliştirilmiş EKF otomatik parazit reddetme denetleyicisinin kontrolü altındaki uçağın gerçek uçuş etkisi Şekil 6'da gösterilmektedir.
4.1 Geliştirilmiş EKF'nin otomatik bozulma reddi stabilite kontrol deneyi
Bu yöntemin dört rotorlu hava taşıtının stabilite kontrolü üzerindeki etkisini doğrulamak için, verilen uçağın dönüş açısının beklenen değeri = 20 ° olup simülasyon sonucu Şekil 7'de gösterilmektedir.
Şekil 7'den eğim açısının istenen değere yaklaşık 0,9 sn'de ulaşabildiği ve durum ayarlaması sırasında salınım olmadığı görülebilmektedir.Bu kontrol yönteminin uçağın stabilitesine ideal bir etkiye sahip olduğu görülmektedir.
4.2 Geliştirilmiş EKF'nin aktif girişim reddi ve kademeli PID karşılaştırma deneyi
Verilen yuvarlanma açısının başlangıç değeri 0 ° ve sinyal periyodik olarak değişen bir kare dalgadır, burada yuvarlanma kanalı kare dalga kazancı is = 15 ° 'dir. Gelişmiş EKF'nin otomatik bozulma reddi ve kademeli PID kontrolü altındaki sistemin çıkış eğrisi Şekil 8'de gösterilmektedir.
Şekil 8'den, iki kontrol yönteminin dönüş açısı üzerinde iyi bir izleme etkisine sahip olduğu, ancak kademeli PID kontrol cihazının tutum açısı yanıt eğrisinin salınımlar üreteceği, ancak geliştirilmiş EKF otomatik bozulma reddetme kontrolünün bu fenomeni olmadığı görülebilir. .
4.3 Yükseklik kontrolü karşılaştırma deneyi
Quadrotorun başlangıç yüksekliğinin 0 m ve beklenen yüksekliğin 2 m olduğu göz önüne alındığında, geliştirilmiş EKF'nin aktif bozucu reddi ve kademeli PID kontrolü altındaki sistem çıkışı Şekil 9'da gösterilmektedir.
Şekil 9'dan, 2 m'lik beklenen bir değerin koşulu altında, kademeli PID kontrolünün aşımının% 50'den fazla olduğu ve stabilizasyon süresinin yaklaşık 0,9 sn olduğu, iyileştirilmiş EKF otomatik bozulma reddi kontrol eğrisinin aşılmasının% 5'in altında olduğu ve sabit olduğu görülebilir. Süre yaklaşık 0,5 saniyedir.
4.4 Gelişmiş EKF'nin ADRC, ADRC, kademeli PID anti-parazit karşılaştırma deneyi
Kuadrotor gerçekten uçtuğunda, sistem sensör gürültüsü girişiminden ve harici mutasyonlardan etkilenecektir.Sensör gürültü girişimini simüle etmek için deney, yuvarlanma açısının geri besleme değişkenine Gauss beyaz gürültüsü ekler; harici mutasyonların etkisini simüle etmek için, sistem 200 ms'de etkilenecektir. Yuvarlanma açısı döngüsünün açısal ivmesi, kontrolörün anti-parazit performansını tespit etmek için ani bir değişim sinyali olarak genliği 20 ve darbe genişliği 100 ms olan dikdörtgen bir dalga ekler Simülasyon sonuçları Şekil 10'da gösterilmektedir.
Şekil 10'dan aynı koşullar altında, geliştirilmiş EKF aktif bozucu reddetme kontrolörünün anti-parazit etkisinin daha belirgin olduğu görülebilir.
4.5 Uçağın gerçek dönüş açısı ve irtifa eğrisi
Gerçek uçuşta, dönüş açısı genliği yaklaşık 12 olan ani bir değişiklik sinyali verildiğinde, belirli bir irtifanın genliği yaklaşık 8'dir. Verileri bilgisayara aktarmak için veri iletimini kullanın ve ana bilgisayardaki eğriler Şekil 11'de gösterilmektedir.
Şekil 11'den, iyileştirilmiş EKF otomatik bozucu reddetme kontrolörü altındaki dört rotorlu uçağın, tutum açısını hızla kurtarabildiği ve yüksekliği kontrol edebildiği ve uçağın kararlı uçuşunu gerçekleştirebildiği görülebilmektedir.
5. Sonuç
Deneysel sonuçlar, bu yöntemin kontrolü altında, uçağın 50 ° 'lik bir yalpalama açısından hızla dengeye gelebildiğini ve yükseklik kontrolü ve anti-parazit yeteneğinin kademeli PID kontrolünden daha hızlı ve kararlı olduğunu göstermektedir. Bir sonraki çalışmada, kuadrotorun engellerden kaçınma ve yol planlaması incelenecek, kuadrotor ile engel arasındaki mesafe ultrasonik ile ölçülecek ve uçağın yerini tespit etmek için monoküler görüş kullanılacak ve son olarak kuadrotorun otonom uçuşu gerçekleştirilecektir. .
Referanslar
Fang Yongchun, Shen Hui, Sun Xiuyun, ve diğerleri İnsansız helikopter istikametinin otomatik bozulma reddi kontrolü Kontrol Teorisi ve Uygulaması, 2014, 31 (2): 238-243.
Liu Yisha, Yang Shengxuan, Wang Wei.Kadrotor uçaklar için otomatik bozucu-reddetme uçuş kontrol yöntemi Kontrol Teorisi ve Uygulaması, 2015, 32 (10): 1351-1360.
Tian Congling Anti-adımlama yöntemine dayalı quadrotorun doğrusal olmayan kontrolü Harbin: Harbin Teknoloji Enstitüsü, 2014.
MADANI T, BENALLEGUE A. Quadrotor helikopter için geri adım kontrolü. Intelligent Robots and Systems, 2006 IEEE / RSJ Uluslararası Konferansı, 2006.
Wang Lu, Li Guangchun, Wang Zhaolong ve diğerleri.Alt tahrikli dört rotorlu insansız hava aracının sinovyal kontrolü Harbin Mühendislik Üniversitesi Dergisi, 2012, 33 (10): 1248-1253.
Qu Shiru, Ma Zhiqiang. Quadrotor tutum tahmininde geliştirilmiş parçacık filtresinin uygulanması Uçuş Mekaniği, 2013, 31 (5): 458-461, 466.
Wan Xiaofeng, Kang Liping, Yu Yunjun, vd.Kadrotor tutum hesaplamasında tamamlayıcı filtreleme algoritmasının uygulanması.Ölçüm ve Kontrol Teknolojisi, 2015, 34 (2): 8-11.
Wang Shaohua, Yang Ying. Kalman Filtresine Dayalı Kuadrotorun Tutum Tahmini ve Kontrol Algoritması Araştırması Kontrol Teorisi ve Uygulaması, 2013, 30 (9): 1109-1115.
Nie Peng, Li Peihua, Li Zhengqiang, ve diğerleri.Kalman Filtresine Dayalı Küçük İHA'lar için Tutum Tahmin Algoritması Araştırması.Shenyang University of Aeronautics and Astronautics, 2013, 30 (6): 53-57.
Zhang Guangyu, Yuan Changsheng.Otomatik bozucu reddetme teorisine dayalı küçük dört rotorun tutum kontrolü Havacılık Mühendisliğinde İlerleme, 2014, 5 (3): 338-342.
Han Jingqing Aktif rahatsızlık reddi kontrolörü ve uygulaması Kontrol ve karar, 1998 (1): 19-23.
Yang Liben, Zhang Weiguo, Huang Degang.ADRC tutum ayrıştırmasına dayalı olarak quadrotorların sağlam yörünge takibi. Journal of Beihang University, 2015, 41 (6): 1026-1033.
yazar bilgileri:
Jiang Haitao, Chang Qing, Wang Yaoli
(Bilgi ve Bilgisayar Okulu, Taiyuan Teknoloji Üniversitesi, Taiyuan 030024, Shanxi)
