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四轴飞行器串级ADRC轨迹跟踪控制胡文华;曹仁赢【摘要】四轴飞行器是一个欠驱动系统,具有非线性、强耦合、易受干扰等特点,为此本文设计了一种串级自抗扰控制器(ADRC),并采用改进粒子群算法进行控制器参数自整定.串级ADRC的外环为位置控制环,内环为姿态角控制环.为避免外环产生的高频信号噪声不利于内环控制,外环采用线性ADRC,而内环采用非线性ADRC.Simulink仿真结果表明,该方法对四轴飞行器轨迹跟踪具有良好的控制效果,并能有效抑制外部干扰.【期刊名称】《武汉科技大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2019(042)004【总页数】6页(P299-304)【关键词】四轴飞行器;自抗扰控制;轨迹跟踪;粒子群算法;参数自整定;Simulink仿真【作者】胡文华;曹仁赢【作者单位】华东交通大学电气与自动化工程学院,江西南昌,330013;华东交通大学电气与自动化工程学院,江西南昌,330013【正文语种】中文【中图分类】V249.12;TP273四轴飞行器具有功能多样、飞行灵活、能垂直起降的特点，在基础设施建设、农业、能源、公共安全、新闻媒体等领域已获得广泛应用。
从控制角度出发，四轴飞行器为欠驱动、强耦合、非线性的复杂系统，难以精确建模，同时易受外部环境的干扰。
四轴飞行器最传统的控制方法是PID控制。
文献[1]在PID控制基础上加入限制积分饱和的模块，以避免系统产生超调，但外部干扰会影响飞行器的稳定性；文献[2]针对姿态角速率、姿态角分别设计内环LQR(线性二次型调节器)控制以及外环PID 控制的双回路闭环控制器，改善了系统的控制性能，但LQR本质上依然是线性控制，模型不确定对其控制效果有较大影响；文献[3]采用鲁棒控制，对外界干扰和负载不确定具有一定的适应性；文献[4]采用自抗扰控制(active disturbance rejection control, ADRC)技术，并使用粒子群算法对ADRC参数自整定，既利用了ADRC的抗干扰性能，也解决了ADRC参数过多、整定费时、难以获得最优解的问题，具有重要借鉴意义；文献[5]采用有限时间反步控制并结合辅助输入饱和补偿器，避免了旋转运动的奇异性；文献[6]将反步法和滑模控制相结合，并将定位算法扩展到无人机中，提高了非线性控制器的控制性能。
基于加速度的无人机纵向控制方案设计作者：李道斌来源：《现代电子技术》2015年第18期摘要：针对无人机常规纵向控制方案成本较高、姿态变化剧烈、高度跟踪超调大的问题，设计一种基于加速度的纵向控制方案。
建立了无人机纵向线性运动模型，介绍基于加速度的纵向控制方程和控制框图，给出纵向控制所需的硬件，提出了控制参数设计的具体步骤，进行了平飞、爬升和下降三种状态数学仿真，并与常规的纵向控制数学仿真结果进行了对比。
仿真对比表明，基于加速度的纵向控制方案成本抗干扰能力强，姿态变化平稳，高度跟踪精度高、速度快、无超调，适用于各型无人机的纵向控制。
关键词：无人机；加速度；纵向控制；数学仿真中图分类号： TN911⁃34； V249.1 文献标识码： A 文章编号： 1004⁃373X（2015）18⁃0095⁃03Abstract： Since the general longitudinal control schemes for UAV has high cost， drastic attitude change and great overshoot in height tracking， a longitudinal control scheme based on acceleration was designed， and the longitudinal linear motion model of UVA was established. The acceleration⁃based longitudinal control equationand control block diagram are introduced. The hardware needed for longitudinal control is given. The specific design steps of the control parameters are presented. The mathematical simulation of level flight， climbout and decline was conducted. The simulation results are compared with the mathematical simulation results of conventional longitudinal control law. Simulation comparison results show that the proposed scheme has good anti⁃interference ability， smooth attitude change， high⁃accuracy height tracking， fast speed and no overshoot，which is suitable for the longitudinal control of various UAVs.Keywords： UAV； acceleration； longitudinal control； mathematical simulation0 引言无人机是“无人驾驶飞行器”（UAV）的简称，是一种由动力驱动，依靠无线电遥控设备操纵或按自动程序控制飞行，可重复使用的航空器[1]。
第一章绪论无人驾驶飞机简称“无人机”，是利用无线电遥控设备和自备的程序控制装置操纵的不载人飞机。
机上无驾驶舱，但安装有自动驾驶仪、程序控制装置等设备。
地面、舰艇上或母机遥控站人员通过雷达等设备，对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输。
可在无线电遥控下像普通飞机一样起飞或用助推火箭发射升空，也可由母机带到空中投放飞行。
回收时，可用与普通飞机着陆过程一样的方式自动着陆，也可通过遥控用降落伞或拦网回收。
可反覆使用多次。
广泛用于空中侦察、监视、通信、反潜、电子干扰等。
无人机技术是一项涉及多个技术领域的综合技术，它对通信、传感器、人工智能和发动机技术有比较高的要求。
如果在恶劣环境下作战，它还需要有比较好的隐身能力。
无人机与所需的控制、拖运、储存、发射、回收、信息接收处理装置统称为无人机系统。
无人机种类很多，不同的无人机可以完成不同的特殊任务。
军用无人机的主要用途包括：战术侦察和地域监视、目标定位和火炮校射、电子侦察和电子干扰、通信中继转发、靶机和实施攻击等。
与有人飞机相比，无人机具有多种优势：1、由于机上没有驾驶员，因此可省去驾驶舱及有关的环控及安全救生设备，从而降低飞机的重量和成本。
2、无人机在作战时不会危及飞行员，更适于执行危险性高的任务。
3、由于机上没有驾驶员，飞机可以适应更激烈的机动和更加恶劣的飞行环境，留空时间也不会受到人所固有的生理限制。
4、在使用维护方面，无人机比较简单，而且费用低，操纵员只需在地面进行训练，无需上天飞行。
无人机从产生到现在已有多年，早在70年代西方就产生用无人机进行对地攻击和格斗空战的构想，在美国还进行了大量飞行试验，但是由于技术上的难度，使这些构想无法实现。
无人机存在的致命弱点主要有两个：一是自主作战能力差，由于无人机执行任务时需要有人参与遥控，其自主作战能力有限，因而缺乏有人飞机所具有的灵活性和适应能力。
二是完成任务的有效性低，由于控制人员对无人机所处环境的了解必须借助远距离通信，而这种远距离通信又随时会被压制而中断，从而造成了人机之间无法及时、准确交流信息，影响了无人机完成任务的有效性。
Vol. 27 No. 12Dec. 2020第27卷第12期2020年12月电光与控制Electronics Optics & Control引用格式:余小燕，孙宪坤,熊玉洁，等•基于改进ADRC 的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统设计[J].电光与控制,2020,27( 12) ：78-83.YUX Y, SUN X K, XIONG Y J, et al. Anti-interference design of UAV's attitude control system based on improved ADRC [ J ]. Electronics Optics & Control, 2020, 27(12)：78-83.基于改进ADRC 的四旋翼无人机抗干扰姿态控制系统设计余小燕-孙宪坤-熊玉洁I,胡清礼S 陈善鹏I(1.上海工程技术大学电子电气工程学院，上海201600 ； 2.厦门理工学院计算机与信息工程学院，福建厦门361024) 摘要：四旋翼无人机空气动力学特性复杂，易受干扰，从而影响对无人机的稳定控制。
为提高无人机姿态控制系统 的抗干扰性，设计了 一个基于改进自抗扰控制的四旋翼姿态控制系统。
将全局快速终端滑模控制技术与传统自抗扰 控制技术结合，利用全局快速终端滑模控制技术优化自抗扰控制系统中非线性误差反馈控制律的功能，对自抗扰控制系统进行重新设计，并使用Lyapunov 理论证明该控制系统的稳定性。
仿真实验结果表明改进的自抗扰控制系统在姿态控制中有着更快的响应速度、更强的抗干扰能力。
关键词：无人机姿态控制；自抗扰控制；全局快速终端滑模；非线性误差反馈控制律 中图分类号：TP391文献标志码：A doi ： 10.3969/j. issn. 1671 -637X.2020.12.017Anti-interference Design of UAV's Attitude ControlSystem Based on Improved ADRCYU Xiaoyan 1, SUN Xiankun 1, XIONG Yujie 1, HU Qingli 2, CHEN Shanpeng 1(1. School of Electronic and Electrical Engineering, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201600, China ；2. School of Computer and Information Engineering, Xiamen University o£ Technology, Xiamen 361024, China)Abstract : The quadrotor UAV has complex aerodynamic characteristics and is prone to be interfered, whichwill gready affect the stability of the UAV. In order to enhance the anti -interference ability of the UAV'sattitude control system, an attitude control system is designed based on the improved Active DisturbanceRejection Control ( ADRC ). The proposed method combines the traditional ADRC technology w 让h the global fast terminal sliding mode control technology, which is used to optimize the feedback control law of thenonlinear state error in the ADRC system. In addition, the ADRC system is redesigned, and its stability isproved by using Lyapunov theory ・ Experimental results show that the improved ADRC system has faster response speed and stronger anti-interference ability in atlitude control.Key words : UAV attitude control ； ADRC ； global fast terminal sliding mode ； feedback control law ofnonlinear state error0引言四旋翼无人机因具有垂直起飞和降落、悬停等特点,在测绘、农业以及运输等领域得到广泛应用⑴。
小型固定翼无人机纵向姿态控制律的研究张鹏;王键【摘要】针对无人机在实际飞行过程中受到外部环境影响大,控制精度不够高的问题;研究了一种模糊参数自整定PID控制方法来完成对无人机的纵向姿态的控制;该方法在传统的PID控制的基础上,利用无人机实际飞行中的数据,建立起模糊控制规则来实现PID参数自整定,最后在通过建立的纵向姿态模型上进行仿真控制,得出仿真曲线;仿真实验结果表明,所设计的模糊PID控制器,相比于传统的PID控制器具有更好的控制性能,并且具有很好的抗干扰能力,能够满足无人机控制系统的要求.【期刊名称】《计算机测量与控制》【年(卷),期】2015(023)008【总页数】3页(P2686-2688)【关键词】无人机;PID;模糊参数自整定【作者】张鹏;王键【作者单位】中国民航大学工程技术训练中心,天津300300;中国民航大学航空自动化学院,天津300300【正文语种】中文【中图分类】TP751近年来，随着无人机技术的发展，无人机在侦查、监控、农业科研、消防等领域展现除了压倒性的潜力［1］。
作为无人机的核心组成部分，飞行控制系统具有重要的意义。
传统的飞行控制系统多采用经典的PID设计，然而无人机模型时变性、不确定性等特点，虽然通过调节PID三个参数，可以得到系统比较理想的控制效果，但是模型改变会造成PID参数的改变，因此传统的PID控制难以取得很好的控制效果，而将先进的控制策略和传统PID控制相结合是解决上述问题的一种有效途径。
本文根据通过建立的无人机的纵向模型，设计了一种模糊参数自整定PID控制器来完成对无人机的纵向姿态的控制，通过仿真实验表明，模糊参数自整定PID控制器具有比PID控制器更好的控制效果，具有很好的抗干扰能力和对模型变化的适应能力。
无人机的运动过程复杂，为了建立简单、便于研究的无人机数学模型，通常采取适当的假设，并在此基础上根据刚体运动力学以及坐标变换关系，建立六自由度非线性动力方程组以及运动方程组，然后采用小扰动的方法将非线性的数学模型进行线性化处理。
基于改进ADRC的巡飞弹纵向控制系统研究
黄瑞;陈建辉;高敏;陶贵明
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2017(024)007
【摘要】针对近程巡飞弹纵向控制系统设计中存在系统模型的非线性、不确定性、耦合性等问题,引入了自抗扰控制(ADRC)方法.介绍了ADRC的结构、原理、算法
实现及参数整定规则,设计具有解耦抗干扰能力的ADRC.针对扩张状态观测器线性区间宽度参数较小时出现的震颤现象和控制性能降低的问题,提出了一种改进非线
性函数的方法,设计了纵向运动控制系统.在Simulink平台下进行仿真实验,仿真结
果表明,提出的改进方法有效解决了震颤问题,增强了控制器性能,设计的改进自抗扰纵向巡飞控制系统具有良好的控制性能,验证了该改进方法及控制系统的合理性.【总页数】5页(P41-45)
【作者】黄瑞;陈建辉;高敏;陶贵明
【作者单位】军械工程学院,石家庄 050003;军械工程学院,石家庄 050003;军械工程学院,石家庄 050003;军械工程学院,石家庄 050003
【正文语种】中文
【中图分类】V249.122+.2
【相关文献】
1.巡飞弹终端自适应滑模控制系统研究 [J], 沈皓敏;杨新民;
2.巡飞弹终端自适应滑模控制系统研究 [J], 沈皓敏;杨新民
3.基于微气泡的巡飞弹翼展气动特性仿真与分析 [J], 邵伟平; 孙林; 郝永平; 裴乙橦; 姬曼
4.基于一种单向滑模的某巡飞弹过载控制仿真 [J], 马越;傅健;王泽璞;梁建辉;梁美美
5.基于深度强化学习的巡飞弹突防控制决策 [J], 高昂;董志明;叶红兵;宋敬华;郭齐胜
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第7卷第6期空 军 工 程 大 学 学 报(自然科学版)Vol.7No.6 2006年12月JOURNAL OF A I R FORCE ENGI N EER I N G UN I V ERSITY(NAT URAL SC IENCE ED I TI O N)Dec.2006 3基于ADRC的无人机纵向通道控制陈金科, 孙秀霞, 张 力(空军工程大学工程学院,陕西西安 710038)摘 要:根据自抗扰控制器不依赖对象的精确数学模型以及能够对系统模型内扰和外界干扰进行补偿的特点,提出了在无人机纵向通道中引入自抗扰控制器的方法。
设计的自抗控制器在不同的飞行状态下,不需要改变控制器参数,就能实现对俯仰指令的精确跟踪控制,以及速度回路与俯仰角回路的解耦控制。
仿真结果表明,系统具有良好的动态响应和鲁棒性。
关键词:自抗扰控制器,纵向通道,解耦控制,鲁棒性中图分类号:V24 文献标识码:A 文章编号:1009-3516(2006)06-0010-03无人机(UAV)的自动飞行控制系统是的UAV核心部分,UAV的性能好坏在很大程度上取决与它的飞行控制律的设计。
因此研究无人机的飞行控制律对提高无人机的性能有着很大的意义。
现代控制理论以被控对象数学模型为基础,但大量的被控对象由于其结构的复杂性,往往给不出其精确的数学模型,这就限制了现代控制理论的应用。
在传统的飞控系统设计中,我们通常将飞行过程划分为多个不同的模态,在整个飞行包线范围内选取较多的典型状态点作为基准点,然后在每个基准点进行线性化,并针对每个点设计不同的P I D控制器,工作量大,且难以保证所设计出的控制器在基准点附近区域的稳定性。
韩京清提出的自抗扰控制器(ADRC)是在非线性P I D控制律的基础上发展起来的一种新型非线性控制算法,它不依赖于被控对象的精确数学模型。
到目前为止,自抗扰控制器已在许多复杂的非线性控制问题中得到成功应用,文献[1]-[5]给出了自抗扰控制器在军事以及在电力、化工等工业生产中的应用。
本文在无人机纵向通道中引入自抗扰控制器,实现了对不同飞行状态下俯仰角变量的精确跟踪以及速度与俯仰角与解耦控制。
1 自抗扰控制器在纵向通道中的应用 自抗扰控制器(ADRC)的基本原理可以参考文献[6]-[8],主要有跟踪微分器(T D),扩张状态观测器(ES O)和非线性状态组合(NLSEF)三大部分,其中扩张状态观测器能实时的估计出系统的内扰和外扰而给以补偿,正是由于这种对系统模型扰动和外扰的适时补偿,使系统具有很强的鲁棒性。
经过补偿后的系统具有积分串联型系统的动态特性。
由于整个控制器的设计不依赖于被控对象的精确模型,这正符合飞行控制器设计的模型不精确、参数变化大等特点。
其中自抗扰控制器中的g(・)、h(・)函数可以取为fal(・)函数,其形式为fal(x,a,σ)=|x|a sign(x),|x|>σx/σ1-a,|x|≤σ(1)1.1 纵向通道方程飞机的纵向运动可以表示为迎角α与速度v的一阶导数以及俯仰角;的二阶导数,其具体形式为v・=-n1v v-n1αα-n1;;+n1pδp(2)α・=-n2vv-n2αα+;・-n2;;(3);・・=-N3v v-N3αα-N3;・;・-N3;;-N3zδz(4)3收稿日期:2005-12-12 作者简介:陈金科(1969-),男,湖北枣阳人,博士生,从事飞控理论及自动检测方面研究;孙秀霞(1962-),女,山东潍坊人,教授,博士生导师,从事飞控理论及自动检测方面研究. 由方程可以看到速度的控制量是发动机推力δp ;迎角没有直接控制量,通过其它变量来间接进行控制,当速度、俯仰角、俯仰角速率达到稳定时,迎角也就稳定了,因而,在设计控制器时不需要单独对迎角设计控制回路;俯仰角的控制量是升降舵偏转角δz 。
因此,结合自抗扰控制器的特点,速度子回路用一阶ADRC 来控制,而俯仰角子回路用二阶ADRC 来控制。
各个子回路借助ES O 的作用,可以实时估计出系统外部干扰和模型内部扰动并予以补偿,从而将速度子回路等效转化为一个积分环节的子系统,将俯仰角子回路等效转换为2个积分环节串联的子系统。
1.2 自抗扰控制器设计式(2)、(3)、(4)可以写成式(5)的仿射形式。
式中含义表述见式(6)、(7)。
v ・=f v +u v α・=f α;¨=f ;+u ; (5) f v =-n 1v v -n 1αα-n 1θ;f α=-n 2v v -n 2αα+;・-n 2;;f ;=-N 3v v -N 3αα-N 3;;-N 3;・;・ (6) u ;=-N 3z δz u v =-n 1p δp (7) 本文只介绍俯仰控制回路中的2阶ADRC 的设计。
T D 的构造:x ・1=x 2;x ・2=-R ・fal[x 1-;c (t )+|x 2|・x 2/2R,a 1,δ1]。
ES O 的构造:z ・1=z 2-b 1fal (z 1-x 1,a 1,δ1),z ・2=z 3-b 2fa l (z 1-x 1,a 2,δ2),z ・3=-b 3fa l (z 1-x 1,a 3,δ3)。
NLSEF :u =k 1fal (z 1-x 1,α4,δ4)+k 2fa l (z 2-x 2,a 5,δ5)-z 3。
2 数值仿真在某型无人机的飞行包线范围内取其3个飞行状态(H,M ),状态1(600,014),状态2(8000,018),状态3(10000,0.8)。
调整好一组控制参数,考察自抗扰控制器的控制效果。
图1、图2、图3为无人机在飞行状态1、2、3下的速度、俯仰角、升降舵偏转角的仿真结果。
飞行指令为:速度指令为各自状态平衡点处速度的10%阶跃下降;初时俯仰指令为;c =0°,5s 时变化为5°阶跃信号,10s 以后恢复为0°。
考虑到作动器约束,升降舵偏转范围限幅±30°。
其中虚线表示原始指令信号,实线表示系统响应。
需要说明的是,实线跟踪的是经过滤波以后的指令。
由仿真结果可以看出,速度响应和俯仰响应能够线性且互不干扰的跟踪指令信号,这说明控制律能很好的实现线性化和解耦控制。
俯仰角跟踪指令信号的延迟时间很短,没有超调,系统具有良好的动态响应。
本文在很大的包线范围内进行了仿真,外特性动态结果表明速度和俯仰角均能实现解耦控制,并具备良好的动态性能。
限于篇幅,文中不一一列出仿真图。
图1 飞行状态1仿真结果图2 飞行状态2仿真结果11第6期陈金科等:基于ADRC 的无人机纵向通道控制21空军工程大学学报(自然科学版)2006年图3 飞行状态3仿真结果3 结论利用自抗扰控制器对飞机纵向运动进行控制时,系统的动态性能、鲁棒性有了很大的提高。
针对无人机从原来的低空、低速发展到现在的高空、高速,飞机的飞行包线不断扩大,机动性能不断提高的变化。
自抗控制器的出现为无人机飞控系统的设计提出了一种新的思路。
自抗扰控制器不需要被控对象的精确数学模型,能够用状态观测器很好的估计出模型的内扰和系统的外扰并将二者补偿掉,从而使系统有很强的鲁棒性。
仿真结果表明,无人机在不同的飞行状态下,飞机模型参数发生了很大的变化,但ADRC的控制参数不需要改变仍能保持很好的控制效果,实现对指令的快速精确跟踪,使得ADRC在飞行控制中有着广泛的应用前景。
参考文献:[1] 雷仲谋.非线性自抗扰控制器在航天姿态控制系统中的应用[J].航天控制,2000,(4):34-391[2] 冯 光.采用自抗扰控制器的高性能异步电机调速系统[J].中国电机工程学报,2001,(10):55-58.[3] 李海生.自抗扰控制器在非线性化工过程控制中的应用[J].中南工业大学学报,2003,(8):419-423[4] 黄焕袍.自抗扰控制在火电厂主气温控制中的应用[J].系统仿真学报,2005,(1):241-244.[5] 李 乔.自抗扰控制及其在DC-DC变换器中的应用[J].电工技术学报,2005,(1):83-881[6] 韩京清.非线性P I D控制器[J].自动化学报,1994,(7):487-490.[7] 韩京清.非线性状态误差反馈控制律-NLSEF[J].控制与决策1995,(5):221-225.[8] 张 荣,韩京清.基于神经网络的自抗扰控制器[J].系统仿真学报.2000,(3):149-1511[9] 肖顺达.飞行自动控制系统[M].北京:国防工业出版社,1980.[10] 郭书祥.线性系统的鲁棒H∞柔性状态反馈控制器设计[J].空军工程大学学报(自然科学版)2005,6(6):30-32.(编辑:姚树峰) The UAV L ong itud i n a l Channel Con trol Ba sed on AD RCCHE N J in-ke,S UN Xiu-xia,ZHANG L i(The Engineering I nstitute,A ir Force Engineering University,Xi′an710038,Shaanxi,China)Abstract:The paper mainly intr oduces the characters of active-disturbance rejecti on contr oller(ADRC).The ADRC doesn’t rely on the accurate math mode of contr olled object and it can compensate the syste m’s inner and out2 er disturbances.According t o the characters of ADRC,the paper p r ovides a ne w method in UAV’s l ongitudinal channel contr ol.The cl osed l oop syste m can make the p itching angle accurately tracked and contr olled without changing its contr oller’s para meters in different flight states.The ADRC als o realizes the vel ocity l oop and the p itch2 ing angle l oop’s decoup ling contr ol.The result of the si m ulati on shows that the syste m is good in dyna m ic res ponse and r obustness.Key words:active-disturbance rejecti on contr oller;l ongitudinal channel;decoup ling contr ol;r obustness。
