劉明亮，李克媛，關(guān)妍妍

（黑龍江省電子工程高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，哈爾濱 150080）

0 引 言

無人駕駛直升機(jī)具有強(qiáng)耦合、非線性、多輸入多輸出的復(fù)雜特點(diǎn)，對(duì)其飛行狀態(tài)的研究至關(guān)重要。在復(fù)雜的飛行狀態(tài)下，由于無人駕駛直升機(jī)自身的不穩(wěn)定性，應(yīng)該具備良好的飛行控制系統(tǒng)，良好的飛行控制系統(tǒng)可以很好地改善直升機(jī)的飛行品質(zhì)、迅速完成飛行任務(wù)。為了更加精確地確定飛行的姿態(tài)、速度、高度和航向，一直以來，控制工程師們都在尋找更好的無人駕駛直升機(jī)的飛行控制算法。國外的許多科研機(jī)構(gòu)分別開展了對(duì)小型無人駕駛直升機(jī)的研究工作，研究人員基于所建立的微小型無人直升機(jī)數(shù)學(xué)模型，提出了多種控制算法，做出了多種嘗試?？突仿〈髮W(xué)研究人員設(shè)計(jì)生產(chǎn)的小型無人駕駛直升機(jī)，主要利用PID控制算法并對(duì)控制器的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化；麻省理工學(xué)院采用模型直升機(jī)，用卡爾曼波濾器提高了導(dǎo)航的精度，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的算法對(duì)直升機(jī)的內(nèi)環(huán)姿態(tài)進(jìn)行控制；NASA的Ames無人駕駛直升機(jī)研究中心將帶模型逆前饋的顯模型跟蹤方法應(yīng)用到ADOCS項(xiàng)目上，實(shí)現(xiàn)了黑鷹直升機(jī)的飛行控制［1－2］。文章對(duì)經(jīng)典的PID控制算法、模糊PID控制算法、自抗擾控制算法、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法、帶逆模型前饋的顯模型跟蹤控制算法、H∞回路成形控制算法在飛行控制中的應(yīng)用進(jìn)行了分析［3］。

1 經(jīng)典PID控制

PID控制算法具有結(jié)構(gòu)簡單、可靠性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在工程中的各個(gè)領(lǐng)域。PID調(diào)節(jié)器包含一個(gè)比例環(huán)節(jié)、一個(gè)積分環(huán)節(jié)、一個(gè)微分環(huán)節(jié)。主要通過偏差的比例、積分、微分進(jìn)行線性組合對(duì)被控對(duì)象進(jìn)行控制。PID控制器見圖1。

圖1 PID控制器Fig．1 PID controller

如果被控對(duì)象的參數(shù)不能完全確定，被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型很難精確地獲得，采用PID控制方法最為有效。PID控制器通過比例、積分、微分求出控制量，目的是提高系統(tǒng)的頻響特性。基于PID控制算法的飛行控制系統(tǒng)主要由3個(gè)控制回路構(gòu)成：①姿態(tài)控制；②速度控制；③高度控制。為更精確地獲得無人駕駛直升機(jī)的狀態(tài)信息，達(dá)到更好地控制效果，采用一個(gè)愛普科佳斯EMI濾波器對(duì)直升機(jī)的狀態(tài)信息進(jìn)行濾波［4］?；赑ID控制算法的飛行控制系統(tǒng)框圖見圖2。

圖2 PID控制算法的飛行控制系統(tǒng)框圖Fig．2 Flight control system block diagram of the PID control algorithm

本文基于經(jīng)典PID控制方法，設(shè)計(jì)了一種無人駕駛直升機(jī)的飛行控制系統(tǒng)，主要包含姿態(tài)、速度、高度的控制，能實(shí)現(xiàn)無人駕駛直升機(jī)的位置懸停、轉(zhuǎn)彎與起飛等飛行控制功能。

2 模糊PID控制

經(jīng)典PID控制器的結(jié)構(gòu)比較簡單而且魯棒性比較強(qiáng)，但其在靜態(tài)和動(dòng)態(tài)性能以及跟蹤設(shè)定值與抑制擾動(dòng)能力之間存在矛盾，使系統(tǒng)不能達(dá)到預(yù)期效果。模糊PID控制算法基本設(shè)計(jì)思想是結(jié)合模糊理論和PID控制兩者的優(yōu)點(diǎn)，其響應(yīng)特性比數(shù)字PID控制更優(yōu)越，并且具有較好的魯棒性。模糊PID控制算法對(duì)于非線性、時(shí)變性的被控對(duì)象能夠獲得較滿意的控制效果?？刂乒δ苤饕鶕?jù)被控過程的運(yùn)行狀態(tài)給出合適的控制量；學(xué)習(xí)功能主要根據(jù)給出控制量的控制效果，對(duì)控制器的控制決策進(jìn)一步改進(jìn)。模糊PID控制算法主要通過控制飛行中的參數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)無人駕駛直升機(jī)姿態(tài)、速度、高度的控制，系統(tǒng)框圖見圖3。

圖3 模糊PID控制算法系統(tǒng)框圖Fig．3 Fuzzy PID control algorithm system

模糊PID控制具有快速性和良好的穩(wěn)態(tài)精度，改變了模糊控制在控制小偏差范圍時(shí)精度不高的特點(diǎn)，可以有效增強(qiáng)抗干擾能力，針對(duì)無人駕駛直升機(jī)這種控制方法具有很大的推廣意義［5］。

3 自抗擾控制 （ADRC）

自抗擾控制器依據(jù)期望軌跡和實(shí)際軌跡誤差大小及方向來控制，是通過過程誤差來抑制或消除誤差的方法。自抗擾控制具有特殊的優(yōu)點(diǎn)，在許多方面得到了應(yīng)用。自抗擾控制器包括安排過渡過程，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器 （ESO），非線性組合3個(gè)部分。自抗擾控制器的結(jié)構(gòu)框圖見圖4。

圖4 自抗擾控制器的結(jié)構(gòu)框圖Fig．4 ADRC structure block diagram

自抗擾控制算法在無人駕駛直升機(jī)導(dǎo)航控制中利用了ADRC強(qiáng)的干擾補(bǔ)償能力，與PID控制器相比，抗干擾能力明顯增強(qiáng)。由于導(dǎo)航控制系統(tǒng)模型的不確定性、外界干擾能力強(qiáng)，無人駕駛直升機(jī)的航向控制問題是個(gè)難點(diǎn)，所以基本的控制方法很難取得好的效果。由于ADRC控制器不依賴精確的數(shù)學(xué)模型，ADRC能夠很容易進(jìn)行解耦控制，所以經(jīng)常把自抗擾控制算法應(yīng)用在導(dǎo)航控制中。自抗擾控制參數(shù)的準(zhǔn)確設(shè)定對(duì)于導(dǎo)航控制起著至關(guān)重要的作用：主要包括跟蹤微分器參數(shù)整定；擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的參數(shù)整定；非線性反饋控制率的參數(shù)整定［6－8］。根據(jù)二階自抗擾控制器的結(jié)構(gòu)、導(dǎo)航運(yùn)動(dòng)的數(shù)學(xué)模型，使用Matlab中Simulink搭建了自抗擾導(dǎo)航控制系統(tǒng)見圖5。

圖5 基于自抗擾控制器的導(dǎo)航控制系統(tǒng)Fig．5 Navigation control system of ADRC controller

運(yùn)用自抗擾控制算法，搭建了導(dǎo)航控制系統(tǒng)。從而進(jìn)行控制量的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償，有效地消除了模型的誤差及外界干擾對(duì)控制效果帶來的影響，能夠保證直升機(jī)正常飛行［9－10］。

4 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制

小波變換是空間和頻率的局部變換，小波變換能夠有效地從信號(hào)中提取有效的信息。通過伸縮、平移、角度變換等運(yùn)算功能對(duì)所研究的對(duì)象進(jìn)行細(xì)微的分析，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自適應(yīng)性、魯棒性好等優(yōu)點(diǎn)，如能把二者有效的結(jié)合在一起，將其應(yīng)用在無人駕駛直升機(jī)的飛行控制算法中，能夠提高直升機(jī)的飛行控制能力。首先用小波對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，然后提取特征向量送入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［11－12］。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以小波函數(shù)為基底的一種函數(shù)型網(wǎng)絡(luò)，具有2個(gè)優(yōu)點(diǎn)：①小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以避免BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)上的盲目性；②小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以避免局部最優(yōu)等非線性問題［13］。小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用在無人駕駛直升機(jī)中，主要用于對(duì)直升機(jī)姿態(tài)的控制，包括角度、速度等?；谛〔ㄉ窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以控制直升機(jī)的姿態(tài)，能夠改善飛機(jī)在姿態(tài)控制中的穩(wěn)定性［14］。利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法控制直升機(jī)的姿態(tài)框架圖見圖6，圖中濾波器是用來產(chǎn)生理想輸入并且限制其幅度［15］。

5 帶逆模型前饋的顯模型跟蹤控制

圖6 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制直升機(jī)的姿態(tài)Fig．6 Wavelet neural network control helicopter gesture

模型跟蹤分為隱模型跟蹤控制與顯模型跟蹤控制。隱模型跟蹤是將理想的控制目標(biāo)模型隱式地包含在控制系統(tǒng)中；顯模型跟蹤是將理想目標(biāo)模型顯式地設(shè)計(jì)在控制系統(tǒng)中，應(yīng)用反饋控制，使無人駕駛直升機(jī)的飛行狀態(tài)與顯模型的輸出狀態(tài)相同。顯模型跟蹤設(shè)計(jì)方法主要分為經(jīng)典的單回路設(shè)計(jì)方法、LQ最優(yōu)設(shè)計(jì)方法和帶逆模型前饋的設(shè)計(jì)方法。帶逆模型前饋的顯模型跟蹤控制比傳統(tǒng)的顯模型跟蹤控制增加了逆模型前饋模塊，反饋模塊用來補(bǔ)償模型的差異，實(shí)現(xiàn)了基本的控制性能［16］。圖7為顯模型跟蹤的控制框圖，控制系統(tǒng)分為4個(gè)模塊：被控對(duì)象模塊、對(duì)象逆模塊、前饋模塊和反饋模塊。

圖7 顯模型跟蹤的控制框圖Fig．7 Significant model tracking control block diagram

顯模型跟蹤控制采用逆模型前饋，因?yàn)闊o人駕駛直升機(jī)對(duì)象的高度復(fù)雜性，其對(duì)象的逆模型建立不可能十分精確，因此仍需反饋控制來補(bǔ)償逆模型的誤差。這種控制算法建立的難點(diǎn)在于逆模型的獲取，由于對(duì)象都是非線性和不穩(wěn)定的，并且耦合能力強(qiáng)，不確定性高，所以逆模型很難求解。由于逆模型的簡化處理，所以逆模型在高頻段準(zhǔn)確度不高，這種方法的高頻控制性能不強(qiáng)。該方法沒有仔細(xì)考慮系統(tǒng)的不確定性，所以其魯棒性能不足。

6 H∞回路成形控制

H∞回路成形是指根據(jù)要求指定系統(tǒng)的開環(huán)傳遞函數(shù)，用H∞設(shè)計(jì)來保證系統(tǒng)的特性。H∞回路成形控制是將經(jīng)典控制理論與魯棒性控制相結(jié)合，進(jìn)行控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的一種方法。H∞回路成形控制方法的設(shè)計(jì)過程不用考慮系統(tǒng)閉環(huán)頻率特性，其設(shè)計(jì)方法簡單。H∞回路成形控制主要采用前置模塊與后置模塊來配置控制變量的變化，目的是獲得良好的分布曲線［17］。H∞回路成形控制框圖見圖8。

圖8 H∞回路成形控制Fig．8 H∞loop shaping control

H∞回路成形控制中控制器有前向與反饋控制器，既能保證魯棒性，又能提高抗干擾能力。H∞回路成形的設(shè)計(jì)流程分為3個(gè)步驟：回路成形、魯棒鎮(zhèn)定、組合H∞控制器。由于在飛行過程中要求對(duì)象飛行狀態(tài)變化的多樣性，控制律只能根據(jù)某些狀態(tài)點(diǎn)設(shè)計(jì)，但不能保證全局控制的最優(yōu)性。在設(shè)計(jì)完控制器之后，必須做大量仿真，來有效的驗(yàn)證控制系統(tǒng)的正確性［18］。

7 控制算法對(duì)比

無人駕駛直升機(jī)是一個(gè)典型的強(qiáng)耦合、非線性、多輸入多輸出的復(fù)雜高階系統(tǒng)。為了設(shè)計(jì)出先進(jìn)的飛行控制器，以尋求更好的控制效果。在直升機(jī)數(shù)學(xué)建模的基礎(chǔ)上，針對(duì)控制對(duì)象的特點(diǎn)，對(duì)直升機(jī)模型的控制算法進(jìn)行了比對(duì)。對(duì)比結(jié)果見表1。

表1 控制算法對(duì)比情況Table 1 Control algorithm contrast

8 總結(jié)與展望

無人駕駛直升機(jī)無論是在工業(yè)上還是在國防上都具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。由于無人駕駛直升機(jī)的飛行控制系統(tǒng)具有易于控制和實(shí)驗(yàn)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，所以我們必須在控制算法上進(jìn)行深入與持續(xù)的研究。其難點(diǎn)是對(duì)無人駕駛直升機(jī)的控制模型進(jìn)行控制算法的改進(jìn)和選取，設(shè)計(jì)先進(jìn)的控制器，以尋求更好的飛行控制效果。無人駕駛直升機(jī)飛行控制系統(tǒng)研究是一個(gè)長期的課題，目前只是對(duì)模型直升機(jī)的姿態(tài)控制做了初步探討。要得到無人駕駛直升機(jī)在其它飛行狀態(tài)下的控制算法，還要將它的全面運(yùn)動(dòng)方程考慮在內(nèi)，并針對(duì)飛行器各部分的應(yīng)用特點(diǎn)結(jié)合設(shè)計(jì)。通過有效地選擇飛行控制算法，可以提高無人駕駛直升機(jī)的可靠性、精確性和有效性。帶逆模型前饋的顯模型跟蹤控制算法和H∞回路成形控制算法的魯棒性較強(qiáng)，是目前應(yīng)用在直升機(jī)飛行控制系統(tǒng)中比較先進(jìn)的控制算法。若能將多種飛行控制算法相結(jié)合，就能夠更有效地完成飛行模型的控制?？傊?，隨著飛行控制算法的不斷完善和進(jìn)步，無人駕駛直升機(jī)飛行控制技術(shù)也正朝著數(shù)字化、綜合化和智能化的方向發(fā)展。

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