盧艷軍,李晨杰,張曉東
(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110136)
基于改進(jìn)型單神經(jīng)元PID對(duì)四旋翼的控制研究
盧艷軍,李晨杰,張曉東
(沈陽(yáng)航空航天大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110136)
針對(duì)利用傳統(tǒng)PID控制算法控制四旋翼姿態(tài)角時(shí),控制參數(shù)一成不變,從而影響四旋翼的快速性、穩(wěn)定性的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制算法。這種算法通過(guò)改變單神經(jīng)元中的學(xué)習(xí)速率而提高響應(yīng)速度,并對(duì)超調(diào)進(jìn)行限制。與標(biāo)準(zhǔn)單神經(jīng)自適應(yīng)算法相比,仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的算法具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度快、控制精度高、抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì),能較好地控制四旋翼的姿態(tài)。
四旋翼;單神經(jīng)元;自適應(yīng)控制算法;飛行控制
四旋翼飛行器需要完成懸浮、起降等各種復(fù)雜動(dòng)作,因此,需要控制系統(tǒng)對(duì)姿態(tài)具有良好的控制特性。四旋翼飛行器的姿態(tài)控制系統(tǒng)需要分別對(duì)Pitch(俯仰)、Roll(橫滾)、Yaw(偏航)3個(gè)角度進(jìn)行協(xié)調(diào)控制。針對(duì)四旋翼飛行器的控制器設(shè)計(jì)問(wèn)題,國(guó)內(nèi)外研究人員分別提出了PD控制、PID控制、反步法、滑??刂频瓤刂品椒?。雖然常規(guī)PID控制器的設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單易整定,但一成不變的PID參數(shù)無(wú)法根據(jù)環(huán)境變化而變化[1];雖然PD控制器的快速性好,但是,其穩(wěn)定性會(huì)變差[2]。反步法和滑??刂凭鶎?duì)模型進(jìn)行了線性化處理,忽略了模型的非線性部分,精度不高,影響控制效果[3]。對(duì)于遺傳算法的PID控制[4]和量子粒子群優(yōu)化的PID控制[5],遺傳算法和量子粒子群可以找到最優(yōu)解,但需要精確的四旋翼飛行器數(shù)學(xué)模型。在現(xiàn)實(shí)生活中,四旋翼的模型會(huì)隨著環(huán)境的變化而變化,基本上不能建立十分準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型,所以,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制是不可能的。
基于神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)[6],不僅可以完成對(duì)PID參數(shù)的實(shí)時(shí)調(diào)整,而且不需要四旋翼的準(zhǔn)確模型,整個(gè)系統(tǒng)的構(gòu)架簡(jiǎn)單。本文針對(duì)四旋翼的飛行控制提出了一種改進(jìn)的單神經(jīng)元的PID控制方法,并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。
一般情況下,四旋翼飛行器在機(jī)體四周有4個(gè)旋翼,一對(duì)旋翼正轉(zhuǎn),一對(duì)旋翼反轉(zhuǎn),以提供升力,并且相互抵消扭矩。四旋翼無(wú)人機(jī)可以調(diào)節(jié)4個(gè)電機(jī)的不同轉(zhuǎn)速,通過(guò)總體升力的變化控制四旋翼的位置變化,扭矩之間的相互抵消可讓四旋翼的姿態(tài)發(fā)生變化。四旋翼無(wú)人機(jī)有4個(gè)電機(jī)驅(qū)動(dòng),但是,它要實(shí)現(xiàn)6個(gè)狀態(tài)變化,所以說(shuō),這是一個(gè)欠驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)。四旋翼無(wú)人機(jī)具有變量多、非線性、耦合性強(qiáng)、欠驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn),因此,飛行器的控制設(shè)計(jì)問(wèn)題一直是四旋翼研究的重點(diǎn)。
在理想狀態(tài)下,當(dāng)這兩對(duì)旋翼旋轉(zhuǎn)速度不同時(shí),機(jī)體便會(huì)偏航;當(dāng)這兩對(duì)旋翼的轉(zhuǎn)速差不多時(shí),機(jī)體垂直方向的扭力矩就能夠保持平衡,機(jī)體偏航就會(huì)停止。四旋翼機(jī)體結(jié)構(gòu)對(duì)稱(chēng),俯仰和滾轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)不存在耦合關(guān)系,且繞這2個(gè)軸的運(yùn)動(dòng)原理相同,都是通過(guò)2個(gè)電機(jī)提供的不平衡力矩引起旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。當(dāng)電機(jī)1、電機(jī)3存在轉(zhuǎn)速差時(shí),機(jī)體發(fā)生俯仰運(yùn)動(dòng);當(dāng)電機(jī)2、電機(jī)4存在轉(zhuǎn)速差時(shí),機(jī)體發(fā)生滾轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)。
在實(shí)際情況下,四旋翼小型無(wú)人直升機(jī)具有縱、橫向非線性耦合嚴(yán)重,受空氣和周?chē)h(huán)境影響大等特點(diǎn)。此外,旋翼之間相互影響,加工和安裝時(shí)產(chǎn)生的誤差,涉及到的復(fù)雜的空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)等,都會(huì)給四旋翼小型飛行器的控制器設(shè)計(jì)帶來(lái)許多不確定的情況。本文在為四旋翼小型飛行器建模的過(guò)程中,主要基于以下假設(shè)條件:①將四旋翼無(wú)人機(jī)的整體結(jié)構(gòu)看作剛體;②四旋翼無(wú)人機(jī)的各對(duì)應(yīng)部分完全對(duì)稱(chēng);③四旋翼無(wú)人機(jī)的質(zhì)心在其幾何中心;④考慮槳葉在旋轉(zhuǎn)過(guò)程中的陀螺效應(yīng);⑤不考慮地面效應(yīng)。
為了作出四旋翼小型無(wú)人飛行器的數(shù)學(xué)模型,本文定義了2個(gè)坐標(biāo)系,分別為地面坐標(biāo)系和機(jī)體坐標(biāo)系。在地面坐標(biāo)系下,矢量為正方向;在機(jī)體坐標(biāo)系下,直升機(jī)俯仰角、滾動(dòng)角和偏航角的方向(正負(fù))通過(guò)右手定則來(lái)判斷。偏航角從機(jī)體坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到地面坐標(biāo)系,其轉(zhuǎn)換可描述為[7]:
同理,可以求出橫滾角φ和俯仰角θ。最終,從機(jī)體坐標(biāo)系到地面坐標(biāo)系的整體轉(zhuǎn)換可表示為:
四旋翼動(dòng)力學(xué)模型由平動(dòng)、轉(zhuǎn)動(dòng)2個(gè)部分構(gòu)成,根據(jù)牛頓定律可知:
式(3)中:FG為重力;FT為空氣阻力;FR為升力。
飛行器數(shù)學(xué)模型由兩部分構(gòu)成,在旋轉(zhuǎn)時(shí),四旋翼在力矩的作用下,繞著機(jī)體的質(zhì)心轉(zhuǎn)動(dòng)。所以,角運(yùn)動(dòng)方程為:
式(4)中:XD,YD,ZD為阻力矩;Ω為對(duì)角線螺旋槳角速度的差值。
綜上所述,四旋翼的數(shù)學(xué)模型就可以確定了。
傳統(tǒng)控制器具有設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、方便調(diào)試和參數(shù)設(shè)定與期望指標(biāo)緊密聯(lián)系的優(yōu)點(diǎn)[8]。但是,當(dāng)控制對(duì)象變化時(shí),控制器的參數(shù)不能根據(jù)外界條件的變化而變化,無(wú)法滿足高精度控制的要求。本文將單神經(jīng)與增量式PID控制器聯(lián)系在一起,以克服傳統(tǒng)PID參數(shù)調(diào)整的局限性[9]。單神經(jīng)自適應(yīng)PID原理如圖1所示。
圖1 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID結(jié)構(gòu)控制圖
轉(zhuǎn)換器的輸入端反應(yīng)的是四旋翼位置的期望值和實(shí)際值,輸出的是單神經(jīng)元學(xué)習(xí)需要的值;控制信號(hào)u由神經(jīng)元經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)后所產(chǎn)生,輸入Yd為期望值,經(jīng)過(guò)轉(zhuǎn)換后變成學(xué)習(xí)所需要的量x1、x2、x3。
單神經(jīng)自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)是將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)控制器聯(lián)系起來(lái),既有自學(xué)習(xí)的特點(diǎn),又有簡(jiǎn)單、方便實(shí)地操作的優(yōu)點(diǎn)。這樣一來(lái),可以使飛行器的控制器能夠根據(jù)環(huán)境的變化不斷改變加權(quán)系數(shù),以滿足控制的要求[10]。本文以使用無(wú)監(jiān)督HEBB的學(xué)習(xí)規(guī)則為例,對(duì)積分比例和微分分別使用不一樣的學(xué)習(xí)速率ηI,ηP,ηD,以調(diào)整PID的參數(shù)。大量的工程實(shí)踐表明,P,I,D這幾個(gè)系數(shù)的在線改正一般與學(xué)習(xí)速率和偏差e有關(guān)。如果ηI,ηP,ηD的初值選取過(guò)小,會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng),響應(yīng)過(guò)慢,還可能會(huì)導(dǎo)致四旋翼偏離或者墜機(jī);如果學(xué)習(xí)速率選取得過(guò)大,則快速性好,但是,它會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)散,或震蕩,或超調(diào)量大。所以,要根據(jù)差值來(lái)實(shí)時(shí)改變學(xué)習(xí)速率的值。在試驗(yàn)中,我們首先選取出2組學(xué)習(xí)速率的取值,ηI的大和小,ηP的大和小,ηD的大和小。這3個(gè)值的選取都必須保證系統(tǒng)運(yùn)行的快速性和準(zhǔn)確性。接下來(lái),根據(jù)偏差e、偏差變化率△e的信息來(lái)選擇學(xué)習(xí)速率。
當(dāng)偏差e比較大,然而偏差變化率△e又很小時(shí),說(shuō)明系統(tǒng)離期望值比較大,而且調(diào)節(jié)比較慢,應(yīng)該選擇ηP大值、ηD的大值、ηI的小值。
當(dāng)偏差e比較大,偏差變化率△e也很大時(shí),說(shuō)明系統(tǒng)正在快速調(diào)節(jié),保持當(dāng)前參數(shù)。
當(dāng)偏差e比較小,偏差變化率△e又很大時(shí),說(shuō)明系統(tǒng)已經(jīng)接近期望值。較大的偏差變化率可能會(huì)使系統(tǒng)震蕩,這時(shí)需要選擇較小的ηI,ηD和較大的ηP.
當(dāng)偏差e比較小,偏差變化率△e也很小時(shí),系統(tǒng)已經(jīng)到達(dá)期望值。這時(shí),要選擇比較小的ηI,ηP,ηD來(lái)減小系統(tǒng)的快速性,增強(qiáng)穩(wěn)定性。
根據(jù)試驗(yàn)確定一個(gè)較大的學(xué)習(xí)速率值和較小的學(xué)習(xí)速率值,然后在每次的計(jì)算中根據(jù)偏差和偏差的變化率實(shí)時(shí)選取學(xué)習(xí)速率。使用該算法選取學(xué)習(xí)速率時(shí),只需要根據(jù)條件判斷即可,實(shí)施起來(lái)簡(jiǎn)單,而且計(jì)算時(shí)間短,不會(huì)影響整體的計(jì)算速度。
圖2 經(jīng)典單神經(jīng)控制結(jié)果圖
圖3 改進(jìn)型單神經(jīng)控制結(jié)果圖
針對(duì)改進(jìn)后單神經(jīng)自適應(yīng)算法,在Simulink環(huán)境下開(kāi)始仿真研究。結(jié)合開(kāi)始建立的四旋翼無(wú)人機(jī)數(shù)學(xué)模型,選擇四旋翼的偏航角作為測(cè)試量,當(dāng)系統(tǒng)受到擾動(dòng)后,或者受到其他不可抗拒因素的影響時(shí),將正弦信號(hào)作為輸入信號(hào),即yd(k)=0.5×sin(20×pi×k×ts)。采用傳統(tǒng)單神經(jīng)控制器和改進(jìn)型單神經(jīng)控制器,對(duì)飛行器飛行偏航量進(jìn)行仿真,得出以下結(jié)論,如圖2、圖3所示。經(jīng)過(guò)仿真可知,如圖2所示,采用自適應(yīng)單神經(jīng)元PID,增大學(xué)習(xí)速率,可以有效縮短學(xué)習(xí)時(shí)間,加快響應(yīng)速度,但是,在系統(tǒng)0.5 s變化后容易產(chǎn)生超調(diào)、震蕩,甚至系統(tǒng)不穩(wěn)定的情況;采用改進(jìn)型自適應(yīng)單神經(jīng)元PID,讓其在誤差較大的時(shí)候增大學(xué)習(xí)速率,加快響應(yīng),誤差較小的時(shí)候減小學(xué)習(xí)速率,則可以抑制超調(diào)和震蕩。如圖3所示,在0.5 s系統(tǒng)變化后仍然能迅速調(diào)節(jié)。
試驗(yàn)結(jié)果表明,該控制算法與定常學(xué)習(xí)速率單神經(jīng)自適應(yīng)算法相比,有利于控制系統(tǒng)品質(zhì)的提高,且對(duì)外界的變化影響比較小,還具有很強(qiáng)的穩(wěn)定性,是一種很有發(fā)展?jié)摿Φ目刂破鳌?/p>
[1]楊慶,宋召青,時(shí)磊.四旋翼飛行器建模、控制與仿真[J].海軍航空工程學(xué)院學(xué)報(bào),2009,24(5):499-502.
[2]侯一民,朱志超.單神經(jīng)元PID控制算法在智能車(chē)控制系統(tǒng)的應(yīng)用[J].化工自動(dòng)化及儀表,2015(2):134-138.
[3]田聰玲.基于反步法的四旋翼飛行器非線性控制[D].哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué),2014.
[4]李俊,李運(yùn)堂.四旋翼飛行器的動(dòng)力學(xué)建模及PID控制[J].遼寧工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,31(1):114-117.
[5]王正林,王勝開(kāi),陳國(guó)順.MATLAB/Simulink與控制系統(tǒng)仿真[M].北京:北京電子工業(yè)出版社,2005:6-10.
[6]Du Chunyan,WuAiguo,ZhengAihong.The application of single neuron adaptive PID method to the speed control of i-sothermal forging processess[C]//Proceedings of the 6th World Congress on Intelligent Controland Automation,2006:21-23.
[7]Iman Sadeghzadeh,Ankit Mehta,Abbas Chamseddine,et al.Active Fault Tolerant Control of A Quadrotor UAV Based on Gainscheduled[C]//Proceedings of the IEEE 25th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering,2012:1-4.
[8]Wang,Gao X Z.A single neuron PID controller based on immune tuning and its application[C]//2010 Sixth International Conference on Nature Computation(ICNC),2010:2831-2836.
[9]吳成富,劉小齊,袁旭.四旋翼無(wú)人機(jī)建模及其PID控制律設(shè)計(jì)[J].電子設(shè)計(jì)工程,2012,20(16):68-70.
[10]胡錦添.基于PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四旋翼飛行器控制系統(tǒng)研究[D].廣州:廣州大學(xué),2013:256-314.
盧艷軍(1968—),女,遼寧義縣人,副教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)轱w行器自主控制技術(shù)和系統(tǒng)測(cè)試技術(shù)研究。李晨杰,河南靈寶人,碩士,主要研究方向?yàn)榍度胧较到y(tǒng)與智能控制。張曉東(1971—),男,遼寧朝陽(yáng)人,副教授,研究方向?yàn)閷?shí)時(shí)嵌入式系統(tǒng)和飛行器測(cè)控技術(shù)。
〔編輯:白潔〕
TP391
A
10.15913/j.cnki.kjycx.2017.23.030
2095-6835(2017)23-0030-03