室内小型无人机直升机建模、识别与控制研究

本研究论文探讨了小型室内无人四旋翼飞机在低空速悬停条件下的数学建模、实验识别和控制设计。作者Marcelo De Lellis Costade Oliveira在捷克布拉格查理大学电气工程学院控制工程系撰写硕士论文，指导教师为Ing. Zdeněk Hurák博士。论文的焦点在于忽略空气动力学效应，仅关注在悬停状态下无人机的运动。 首先，论文的核心是建立数学模型。由于研究专注于低速悬停，因此模型主要考虑了机械动力学因素，如电机转速、加速度和质量分布等，而不涉及复杂的空气动力学方程。这涉及到运动学建模（如姿态角和速度的微分方程）以及动力学建模（如力矩平衡和能量守恒）。 接着，实验识别部分通过实际飞行数据对模型参数进行估计和校准，确保模型能够准确反映实际飞行性能。作者使用了卡尔曼滤波器进行状态估计和噪声抑制，这是一种常用的数据融合方法，用于处理传感器测量中的不确定性并实时更新飞行器的状态估计。 控制策略方面，论文探讨了多种线性控制技术，包括传统的比例积分（PID）、线性二次（LQ）控制器，以及现代的鲁棒控制方法，如混合灵敏度H1和μ综合，其中DK-迭代法被用于处理系统的不确定性和参数变化。这些控制策略的比较旨在评估它们在跟踪飞行轨迹方面的性能，尤其是在存在参数漂移和模型不精确的情况下。 这项研究旨在优化四旋翼无人机的控制性能，使之能够在低速悬停条件下实现精准的飞行任务，同时考虑到实际操作中可能出现的不确定性。通过理论建模、实验验证和控制算法的比较，作者为小型无人机的控制设计提供了一种实用且可靠的框架，对于无人飞行器领域的进一步发展具有参考价值。