蘇中濱，章宗鑫，馬晨茗，高 睿

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)電氣與信息學(xué)院，哈爾濱 150030）

自轉(zhuǎn)旋翼機(jī)（簡稱旋翼機(jī)）以旋翼被動(dòng)自轉(zhuǎn)提供升力，縱向螺旋槳推/拉產(chǎn)生前進(jìn)動(dòng)力。旋翼機(jī)具有短距離滑跑起飛、低速著陸、操作靈活、結(jié)構(gòu)簡單和安全性能高等特點(diǎn)。無人旋翼機(jī)旋翼通過相對來流作用自轉(zhuǎn)產(chǎn)生升力，載重量大、低空性強(qiáng)、故障率低，適應(yīng)農(nóng)業(yè)航空植保作業(yè)要求，在農(nóng)藥噴灑、低空農(nóng)情監(jiān)測作業(yè)中優(yōu)勢明顯。

飛行控制系統(tǒng)中經(jīng)典PID控制占重要部分，精度高，易實(shí)現(xiàn)，但經(jīng)典PID控制在模型非線性和參數(shù)時(shí)變性情況下控制效果不佳。載荷變動(dòng)量超過機(jī)體自身重量時(shí)，受外界干擾經(jīng)典PID控制系統(tǒng)易產(chǎn)生振蕩，飛行失穩(wěn)。模糊PID控制是通過不斷檢測姿態(tài)角誤差e和誤差變化率ec，根據(jù)模糊控制規(guī)則在線實(shí)時(shí)對整定PID控制器3個(gè)參數(shù)，解決經(jīng)典PID在參數(shù)變化時(shí)控制效果不佳問題[1]。因此，模糊PID控制同時(shí)具有經(jīng)典PID高精度與模糊控制快速響應(yīng)性和適應(yīng)性。本文為旋翼機(jī)姿態(tài)控制采用模糊PID控制，針對該姿態(tài)控制器MATLAB數(shù)字仿真。結(jié)果表明，采用模糊控制姿態(tài)控制器能夠?qū)π頇C(jī)姿態(tài)被控對象準(zhǔn)確跟蹤，魯棒性和自適應(yīng)性強(qiáng)。

1 旋翼機(jī)機(jī)體分析與姿態(tài)模型

1.1 旋翼機(jī)機(jī)體結(jié)構(gòu)分析

旋翼機(jī)結(jié)構(gòu)主要有：無動(dòng)力旋翼、推力系統(tǒng)，全動(dòng)垂尾，起落架和控制系統(tǒng)。

旋翼機(jī)在發(fā)動(dòng)機(jī)牽引或推動(dòng)下滑跑或飛行，獲得迎面氣流吹動(dòng)旋翼旋轉(zhuǎn)獲得升力。旋翼機(jī)旋翼槳葉剖面為正迎角，飛行時(shí)槳盤平面后傾。旋翼機(jī)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 旋翼機(jī)結(jié)構(gòu)Fig.1 Frameof UAV

無動(dòng)力旋翼是旋翼機(jī)主要升力裝置，旋翼機(jī)飛行時(shí)旋翼被動(dòng)旋轉(zhuǎn)提供旋翼機(jī)全部升力。由于旋翼機(jī)槳距固定，旋翼機(jī)機(jī)身姿態(tài)俯仰與橫滾需通過直接操縱槳盤相對姿態(tài)角實(shí)現(xiàn)。

全動(dòng)垂尾是旋翼機(jī)方向舵，主要用于控制機(jī)身航向，提高機(jī)動(dòng)性和操縱效率。

控制系統(tǒng)包括各類傳感器，陀螺儀，微控制器等硬件設(shè)備，用于實(shí)現(xiàn)旋翼機(jī)無人飛行控制[2]。

自轉(zhuǎn)旋翼機(jī)飛行操縱特性和固定翼與直升機(jī)類似，旋翼機(jī)通過發(fā)動(dòng)機(jī)產(chǎn)生推力或者牽引力使機(jī)體向前運(yùn)動(dòng)獲氣動(dòng)升力，依靠操縱方向舵控制機(jī)體飛行航向，該控制方式與固定翼飛行器相似；在橫滾和俯仰姿態(tài)操控上，旋翼機(jī)根據(jù)旋翼槳盤傾斜實(shí)現(xiàn)機(jī)體姿態(tài)變化，該控制方式與直升機(jī)相似。旋翼機(jī)旋翼轉(zhuǎn)速不固定，取決于滑跑或飛行時(shí)迎面氣流速度和槳盤迎角傾角，與固定翼飛行器和直升機(jī)不同。

1.2 旋翼機(jī)姿態(tài)模型

飛行器在空間運(yùn)動(dòng)時(shí)視為六自由度剛體，飛行時(shí)姿態(tài)運(yùn)動(dòng)方程可分為運(yùn)動(dòng)學(xué)方程和動(dòng)力學(xué)方程，方程組分別如下所示：

式中，p，q，r依次為滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率及航向角速率，φ，θ，Ψ依次為滾轉(zhuǎn)角、俯仰角和航向角，m為無人機(jī)總體重量。M為整機(jī)所受外合力矩，與旋翼機(jī)角速率及副翼、升降、方向舵控制量相關(guān)非線性方程[2-3]。

上述模型適用于絕大多數(shù)機(jī)體一體飛行器，細(xì)分旋翼機(jī)在不同狀態(tài)下姿態(tài)模型需將旋翼飛行器視為自由剛體機(jī)體（除被動(dòng)旋翼之外機(jī)體結(jié)構(gòu)）和旋翼系統(tǒng)兩部分組成氣動(dòng)系統(tǒng)。細(xì)分后非線性全量模型可完整描述旋翼機(jī)空間運(yùn)動(dòng)中空氣動(dòng)力與力矩作用及相互作用，但全量數(shù)學(xué)模型中各狀態(tài)量及操縱量間非線性強(qiáng)，無法使用控制理論控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。成熟控制理論在線性化數(shù)學(xué)模型中控制方法研究與控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)更簡便。由于控制方式上旋翼機(jī)與固定翼飛行器一致，因此將旋翼機(jī)非線性運(yùn)動(dòng)方程線性化處理尤為必要。

本文根據(jù)線性化處理方法，采用“小偏差”線性方法，對無人旋翼機(jī)非線性全量運(yùn)動(dòng)方程線性化處理。無人旋翼機(jī)在某個(gè)平衡點(diǎn)保持其受合外力及合外力矩為0，此時(shí)線速度保持穩(wěn)定，做無角運(yùn)動(dòng)。當(dāng)旋翼機(jī)受外界干擾或施加操縱量情況下，此時(shí)所受合外力及合外力矩產(chǎn)生較小變化，表示為：

式中 Fx0、Fy0、Fz0及 Mx0、My0、Mz0分別為旋翼機(jī)在基準(zhǔn)運(yùn)動(dòng)下所受合外力及合外力矩。在外在干擾下及外加操縱作用下，旋翼機(jī)線速度和角速度Δvx、Δvy、Δvz、Δωx、Δωy、Δωz也發(fā)生變化。其線速度和角速度與外加操縱變化Δδp、Δδe、Δδa、Δδr均有關(guān)系，采用偏導(dǎo)形式，則ΔFx表示為：

將（3）～（5）代入（1）、（2）中，整理得到旋翼機(jī)線性小偏差線性運(yùn)動(dòng)方程（忽略高階小偏差增量）為：

式（6）中A，B分別為各方向合外力及合外力矩對飛行狀態(tài)機(jī)操作輸入偏導(dǎo)數(shù)矩陣。A矩陣中元素表示在基準(zhǔn)狀態(tài)下由于飛行狀態(tài)變化導(dǎo)致力和力矩變化；B矩陣中元素表示在基準(zhǔn)狀態(tài)下操縱輸入量導(dǎo)致力和力矩變化，具體參數(shù)不再贅述[1-3]。

由全量模型得出，在縱向通道內(nèi)各狀態(tài)變化及高度和前進(jìn)速度由兩個(gè)操縱組合控制實(shí)現(xiàn)。橫側(cè)向通道及航向通道氣動(dòng)模型結(jié)構(gòu)與普通無人機(jī)類似。按“小偏差”線性方程分析，在控制率設(shè)計(jì)中，不計(jì)次要因素，對控制效果影響較小且簡化控制率設(shè)計(jì)，簡化Matlab仿真實(shí)驗(yàn)過程，有助于仿真試驗(yàn)和實(shí)際旋翼機(jī)姿態(tài)控制設(shè)計(jì)。

2 模糊PID姿態(tài)控制器設(shè)計(jì)

2.1 姿態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

姿態(tài)控制系統(tǒng)作用是利用下一時(shí)刻目標(biāo)姿態(tài)角與當(dāng)前姿態(tài)角差生成下一狀態(tài)時(shí)目標(biāo)角速率指令，使旋翼機(jī)在指定角速率下達(dá)下一時(shí)刻目標(biāo)姿態(tài)角。

采用雙閉環(huán)結(jié)構(gòu)應(yīng)用于本文研究旋翼機(jī)姿態(tài)控制系統(tǒng)。雙閉環(huán)結(jié)構(gòu)中，外環(huán)回路中由姿態(tài)角動(dòng)態(tài)逆控制得下一時(shí)刻目標(biāo)角速率，而擴(kuò)張觀測器與滑?？刂平Y(jié)合復(fù)合控制策略應(yīng)用于內(nèi)環(huán)回路實(shí)現(xiàn)旋翼機(jī)角速率精準(zhǔn)控制，整體控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)見圖2。

外環(huán)控制主要作用是將目標(biāo)姿態(tài)角與當(dāng)前姿態(tài)角作差生成目標(biāo)角速率，使旋翼機(jī)在給定角速率下能夠快速達(dá)到目標(biāo)姿態(tài)角。本文外環(huán)控制中所說動(dòng)態(tài)逆控制是指采用代數(shù)求逆方法抵消系統(tǒng)一部分非線性，再選擇合適輸入量，得到期望動(dòng)態(tài)模型。應(yīng)用動(dòng)態(tài)逆控制思路是動(dòng)態(tài)逆控制不需復(fù)雜增益調(diào)度，對線性精準(zhǔn)模型被控對象非線性部分完全補(bǔ)償。

圖2 旋翼機(jī)雙閉環(huán)姿態(tài)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.2 Frameof UAV attitude-control system

從（1）式中得知，姿態(tài)角與角速率相關(guān)方程為非線性。式（1）中，將角速率作為姿態(tài)系統(tǒng)輸入，式（1）狀態(tài)方程可改寫為式（7）。

式中，g（x）為非線性控制分布函數(shù)。由于姿態(tài)角特性可知φ，，故在飛行狀態(tài)下|g(x)≠0|因此非線性控制分布函數(shù)g（x）可逆，故由式（7）可得

從式（9）可知，v為系統(tǒng)控制量，帶入設(shè)計(jì)特定量，最終可得動(dòng)態(tài)誤差為0。

內(nèi)環(huán)控制采用滑模變結(jié)構(gòu)魯棒控制方法與擴(kuò)張觀測器觀測模型非線性項(xiàng)相結(jié)合復(fù)合控制策略控制結(jié)構(gòu)如圖3所示[3-7]。

非線性滑模控制器中，s為空間滑模面，設(shè)x?為狀態(tài)量跟蹤誤差。在空間滑模面s外滿足≤-η|s|滑模條件。選擇控制量為U?=-f（?x）+x˙d-λx?，此時(shí)可得滑模面為：

而切換控制增益 k滿足 k≥BF+ηB+（B-1）（ f?-x¨d+ λx?˙）。本次仿真中滑模控制器參數(shù) λ=2.78，η=0.15，F(xiàn)=0.5f?，B=1.15

從（10）式與控制增益k滿足條件可見，內(nèi)環(huán)控制系統(tǒng)中滑模變結(jié)構(gòu)控制在計(jì)算控制增益不確定性時(shí)降低控制連續(xù)性，但旋翼機(jī)控制中瞬時(shí)控制切換無法實(shí)現(xiàn)，激發(fā)旋翼機(jī)模型中高頻未建模部分，為減免這種情況，文中使用邊界層飽和函數(shù)消除顫振，使用飽和函數(shù)sat（s/φ）。

式（11）中，Φ為滑動(dòng)平面邊界厚度，該值越大，滑動(dòng)平面邊界越寬，本次仿真Φ=0.24。在邊界層內(nèi)系統(tǒng)狀態(tài)軌跡連續(xù)，減小顫振。采用邊界層飽和函數(shù)方法放棄部分跟蹤性能[5-10]。

而內(nèi)環(huán)控制中采用擴(kuò)張觀測器方法是估計(jì)非線性項(xiàng)f（x），可解決旋翼機(jī)建模困難，實(shí)現(xiàn)觀測擾動(dòng)項(xiàng)并保證控制器在控制系數(shù)穩(wěn)定情況下保持較強(qiáng)適應(yīng)性。對于旋翼機(jī)角速率一階系統(tǒng)擴(kuò)張狀態(tài)觀測器如式（12）所示[8-9]。

圖3 角速率控制結(jié)構(gòu)Fig.3 Structureof angular ratecontroller

滑模變結(jié)構(gòu)魯棒控制解決模型參數(shù)不確定性問題，擴(kuò)張觀測器解決模型結(jié)構(gòu)不精確性問題，兩者互為補(bǔ)充，最終解決角速率閉環(huán)系統(tǒng)控制穩(wěn)定性和一致性問題。

2.2 經(jīng)典PID控制與模糊控制

經(jīng)典PID控制器是具有良好性能線性控制系統(tǒng)，通過對比目標(biāo)狀態(tài)與現(xiàn)實(shí)狀態(tài)偏差比例（P）、積分（I）、微分（D）控制實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)準(zhǔn)確控制。PID控制中，比例控制（P）主要調(diào)整系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間，用于快速減小偏差，但如果比例系數(shù)不當(dāng)容易引發(fā)超調(diào)，導(dǎo)致飛行器姿態(tài)調(diào)節(jié)過于靈敏；積分控制（I）主要用于消除靜差，提高控制精度，但參數(shù)不當(dāng)影響系統(tǒng)響應(yīng)速度；微分控制（D）主要用于當(dāng)系統(tǒng)進(jìn)入較大偏差之前過渡至下一個(gè)調(diào)節(jié)周期，加快響應(yīng)速度，減少系統(tǒng)震蕩時(shí)間[12]。

在飛行器系統(tǒng)中，經(jīng)典PID控制器將預(yù)先設(shè)定目標(biāo)姿態(tài)角與當(dāng)前角度傳感器（陀螺儀，加速度計(jì)等）輸入姿態(tài)角之間偏差，針對飛行器現(xiàn)狀及飛行器下個(gè)瞬間預(yù)測瞬時(shí)狀態(tài)，輸出控制量調(diào)整飛行器姿態(tài)狀態(tài)。根據(jù)經(jīng)典PID控制定義，Matlab Simulink仿真，如圖4所示。

圖4 經(jīng)典PID控制Matlab Simulink仿真Fig.4 Conventional PID simulation diagram using Maltab Simulink

模糊控制是模擬人類思維方式控制理論，關(guān)鍵是模糊控制規(guī)則表。根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)和反復(fù)調(diào)試設(shè)計(jì)優(yōu)良模糊規(guī)則表，設(shè)計(jì)出性能較好模糊控制器。

設(shè)計(jì)模糊控制器控制規(guī)則根據(jù)Kp，Ki，Kd及e、ec關(guān)系，整定基本原則，結(jié)合研究人員經(jīng)驗(yàn)，建立模糊控制規(guī)則表。模糊控制器輸入與輸出變量之間論域，一般選擇誤差e和誤差變化率ec及控制量論域均大于或等于6。

2.3 模糊PID姿態(tài)控制器結(jié)構(gòu)

模糊PID姿態(tài)控制器將模糊控制器與經(jīng)典PID控制結(jié)合并將雙閉環(huán)姿態(tài)控制系統(tǒng)作為被控對象，通過不斷檢測姿態(tài)角誤差e和誤差變化率ec，根據(jù)模糊控制規(guī)則在線實(shí)時(shí)對PID控制器Kp，Ki，Kd3個(gè)參數(shù)整定，使旋翼機(jī)具有良好動(dòng)態(tài)與靜態(tài)性能?？刂平Y(jié)構(gòu)見圖5。

模糊PID控制器工作原理是3個(gè)雙輸入—單輸出模糊控制器，在運(yùn)行過程中不斷把被控對象即上文提到姿態(tài)控制系統(tǒng)輸出值與給定值比較，得偏差e和偏差率ec計(jì)算，求出PID控制器3個(gè)參數(shù)增量 ΔKp，ΔKi，ΔKd，在初始參數(shù)值 Kp0，Ki0，Kd0基礎(chǔ)上整定。

本次仿真中偏差e和偏差率ec論域?yàn)閧-3，-2，-1，0，1，2，3}，將基本論域劃分為7個(gè)模糊子集：{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}分別對應(yīng)字母縮寫為（NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB）。模糊PID控制器其控制策略核心為模糊控制，而模糊規(guī)則是模糊控制器核心，模糊規(guī)則決定控制器性能。

圖5 模糊PID控制器Fig.5 Fuzzy PID controller

①當(dāng)誤差值e比較大且誤差率ec較小時(shí)，為提高系統(tǒng)反應(yīng)速度，Kp應(yīng)選用較大值，為防止超調(diào)過大，Ki，Kd取較小值；

②當(dāng)誤差值e和誤差變化率ec中等大小時(shí)，Kp，Ki取適中值，Kd取較大值；

③當(dāng)誤差值e較小時(shí)，Kp取較大值且為減小靜差，增大Ki值，而Kd隨誤差變化率ec變化[11-17]。

由上述描述得模糊規(guī)則表1。

表1 Kp，Ki，Kd 模糊規(guī)則Table1 Fuzzy ruletable

3 仿真結(jié)果與分析

對比并仿真研究模糊PID控制器與經(jīng)典PID控制器對系統(tǒng)階躍信號(hào)響應(yīng)，外加階躍激勵(lì)信號(hào)，研究其對指令信號(hào)收斂性與收斂速度。仿真結(jié)果見圖6。

設(shè)置運(yùn)動(dòng)軌跡為畫圓運(yùn)動(dòng)，外環(huán)姿態(tài)角控制回路在給定目標(biāo)俯仰角和滾轉(zhuǎn)角情況使用MATLAB仿真，觀測仿真姿態(tài)角與目標(biāo)角之間誤差。平飛階段，在指令滾轉(zhuǎn)角為+18°時(shí)，目標(biāo)滾轉(zhuǎn)角與仿真滾轉(zhuǎn)角對比如圖7所示。

平飛階段，在指令滾轉(zhuǎn)角為+0.4°時(shí)，目標(biāo)俯仰角與仿真俯仰角對比如圖8所示。

穩(wěn)定畫圓飛行后滾轉(zhuǎn)角、俯仰角最大、最小角度以及與目標(biāo)角誤差如表2所示。

仿真俯仰角速率如圖9所示。

仿真滾轉(zhuǎn)角速率如圖10所示。

圖6 模糊PID與傳統(tǒng)PID仿真比較Fig.6 Simulation comparison between fuzzy PID and traditional PID

圖7 目標(biāo)滾轉(zhuǎn)角與仿真滾轉(zhuǎn)角對比Fig.7 Comparison between target roll angleand simulation roll angle

圖8 目標(biāo)俯仰角與仿真俯仰角對比Fig.8 Comparison between target pitch angleand simulation roll angle

表2 滾轉(zhuǎn)、俯仰角與目標(biāo)角對比表Table2 Comparison between roll angleor pitch angleand target angle

圖9 仿真俯仰角速率Fig.9 Simulation of pitch anglerate

圖10 仿真滾轉(zhuǎn)角速率Fig.10 Simulation of roll anglerate

穩(wěn)定平飛后，仿真滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率最大與最小值如表3所示。

仿真結(jié)果顯示，在系統(tǒng)階躍響應(yīng)下模糊PID控制器相較經(jīng)典PID收斂時(shí)間減少0.04 s，而在給定目標(biāo)角情況下滾轉(zhuǎn)角和俯仰角誤差在0.01°與0.05°上下。因此，在較大變化和存在擾動(dòng)情況下，模糊PID控制性能優(yōu)于經(jīng)典PID控制。

從系統(tǒng)對于階躍信號(hào)響應(yīng)特性中可知，姿態(tài)控制系統(tǒng)中模糊PID不僅擁有經(jīng)典PID控制高精度，計(jì)算量小、易實(shí)現(xiàn)優(yōu)點(diǎn)，還具有超調(diào)小，動(dòng)態(tài)響應(yīng)快等優(yōu)點(diǎn)。通過仿真也證明本文研究模糊PID姿態(tài)控制系統(tǒng)能夠滿足旋翼機(jī)在仿真飛行中穩(wěn)定控制姿態(tài)要求，提高姿態(tài)控制速度和抗干擾性。

表3 穩(wěn)定平飛后，仿真滾轉(zhuǎn)角速率、俯仰角速率對比Table3 After steady flight,simulation of roll anglerateand pitch anglerate (°·s-1)

4 飛行測試與分析

本文采用單葉槳長600 mm，機(jī)身長度450 mm，機(jī)身重量1 000 g小型自旋翼航模機(jī)作為姿態(tài)角實(shí)際試驗(yàn)試飛機(jī)型。試飛樣機(jī)體如圖11所示。

起飛爬升與降落階段采取人工遙控控制，進(jìn)入平飛狀態(tài)時(shí)切換到自動(dòng)飛行模式。傳感器記錄滾轉(zhuǎn)角與俯仰角數(shù)據(jù)如圖12～13所示。由圖12～13可知，試驗(yàn)機(jī)實(shí)際滾轉(zhuǎn)角、俯仰角與指定目標(biāo)角跟隨性良好，表示旋翼機(jī)在平飛階段可較好根據(jù)目標(biāo)指令完成平穩(wěn)飛行。在瞬間切換指令角度時(shí)，實(shí)際飛行角度有短時(shí)波動(dòng)，跟隨性有待提高。

圖11 自轉(zhuǎn)旋翼機(jī)試驗(yàn)機(jī)Fig.11 Unmanned autogyro

圖12 指定滾轉(zhuǎn)角與實(shí)際滾轉(zhuǎn)角對比Fig.12 Comparison between target roll angleand real roll angle

圖13 指定俯仰角與實(shí)際俯仰角對比Fig.13 Comparison between target pitch angleand real pitch angle

5 討論與結(jié)論

通過旋翼機(jī)姿態(tài)運(yùn)動(dòng)動(dòng)力學(xué)模型與氣動(dòng)學(xué)模型分析，采用“小偏差”線性方法，對無人旋翼機(jī)非線性全量運(yùn)動(dòng)方程線性化處理。在縱向通道內(nèi)，各狀態(tài)變化及高度和前進(jìn)速度由兩個(gè)操縱組合控制實(shí)現(xiàn)，橫側(cè)向通道及航向通道氣動(dòng)模型結(jié)構(gòu)類似普通無人機(jī)。在姿態(tài)控制設(shè)計(jì)時(shí)，根據(jù)其模型與以往經(jīng)驗(yàn)采用雙閉環(huán)復(fù)合控制策略。在雙閉環(huán)控制策略中，外環(huán)姿態(tài)使用動(dòng)態(tài)逆控制生成目標(biāo)角速率，內(nèi)環(huán)角速率控制使用滑模變結(jié)構(gòu)控制與擴(kuò)張狀態(tài)觀測器結(jié)合控制策略。將模糊控制與PID控制結(jié)合并應(yīng)用于雙閉環(huán)符合控制策略，可提高飛行控制中參數(shù)調(diào)整與動(dòng)態(tài)響應(yīng)性。

MATLAB仿真與實(shí)際飛行試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)典PID控制器在控制旋翼機(jī)姿態(tài)控制上動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢，參數(shù)調(diào)整困難；模糊PID姿態(tài)控制器具有控制靈活、魯棒性好且適應(yīng)性強(qiáng)優(yōu)點(diǎn)，可根據(jù)輸入偏差與偏差量實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)控制參數(shù)，增強(qiáng)姿態(tài)控制穩(wěn)定性，達(dá)到仿真中滾轉(zhuǎn)角、俯仰角目標(biāo)角要求。將該設(shè)計(jì)應(yīng)用到實(shí)際旋翼機(jī)控制系統(tǒng)中，可在不改變原有硬件條件下增強(qiáng)姿態(tài)控制穩(wěn)定性，在實(shí)際飛行中，平飛階段姿態(tài)控制可較好完成自動(dòng)飛行指令要求。

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