直升机控制与识别的实验台设计与研究

第九届国际会计师联合会控制教育进展国际自动控制联合会，俄罗斯下诺夫哥罗德，2012年直升机的控制和识别安德烈·E巴拉巴诺夫·德米特里·罗马耶夫圣彼得堡国立大学数学与力学系，198504 Saint Petersburg，Russia（电子邮件：Andrey. gmail.com）俄罗斯圣彼得堡海军学院（电子邮件：Romaev@yandex.ru）翻译后摘要：一些学生的实验室任务控制的小型电动直升机。该设备包括三个试验台，用于详细研究三种角速度和角度控制。提供了直升机建模和识别方法的理论。整个系统已经实施。关键词：自主系统;飞行动力学辨识;飞行器系统控制1. 试验床描述选择Walkera x450电动直升机进行实验。图1. Walkera X450它的高度是830 g。主旋翼的直径为700 mm，轮毂为Hiller型，带有两个叶片和两个伺服叶片。每对刀片硬连接在杆上。控制面板有2个自由度的2个摇杆。直升机有4个控制器，由控制面板上的符号定义控制信号从计算机直接通过DAC传输到控制面板，控制面板向机载执行器发送无线电信号观察是由两个网络摄像机连接到计算机的USB端口或板载传感器。该信息由专用导航软件处理，并提供直升机状态的完整12维矢量。主旋翼推力和尾桨推力由左操纵杆控制。斜盘位置的两个角度由右操纵手柄控制。主旋翼推力由27 - 29Hz的旋转频率和总距控制。旋转频率和关于左操纵杆偏差的总距由组合曲线定义尾桨推力仅由总距控制，因为尾桨旋转频率与主旋翼旋转频率成比例图2.闭环系统一架直升机的自由飞行可能会以坠毁而告终，这对学生来说是危险的。 因此，直升机的全自动驾驶仪在实验中被单独通道的控制所取代。图3.偏航通道试验台。© 2012 IFAC 148 10.3182/20120619-3-RU-2024.000952012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会149拉斯设计了三个试验台进行试验。该装置可以分别在偏航、俯仰和滚转中移动，见图3、4， 5.图4.俯仰通道试验台。图5.滚动通道试验台。学生实验室任务的控制问题为每个通道。2. 直升机的气动模型直升机动力学由方程描述Istec=−×（I）+Mmain+Mgyro+Mtail其中I是具有转动惯量的矩阵，（M主、M陀螺、M尾）分别是主旋翼桨叶、伺服旋翼桨叶和尾旋翼桨叶的扭矩矢量。设备方程中的转矩是状态向量的函数。它们的显式公式和相应的数值算法是从主旋翼的冲量理论中推导出来的复数形式的显式公式列表在Barabanov和Romaev（2011）中给出。通过以下参数实现直升机力矩方程分为两部分：俯仰和滚转振荡以及水平面内的旋转考虑俯仰和滚转通道。横摇角速度记为φx，俯仰角速度记为φz，旋转斜盘的角度记为Ux和Uz。根据Barabanov和Romaev（2011）的方法，两个扭矩方程可以写成一个复数方程。定义复数xz=x+iz，Uxz=Ux+iUz。然后存在一个解析标量函数fxz，使得俯仰和滚转中的扭矩方程可以变换为：Ixz<$stecxz=fxz（<$xz），其中方程的左边不是解析的，算子Ixz意味着Ixz<$stecxz=（1，i）Ixz（<$x）其中Ixz是惯性矩矩阵，Xstec=f（X，u），其中u是控制，包括主旋翼的周期和总距控制以及尾旋翼的方向控制。函数f由非线性代数方程组给出全状态向量X包含直升机位置和速度的12个变量。但是直升机的重心在所有的试验台上都是不动的。因此，我们可以假设重心的线速度恒为零。它仍然是6个方程的角度和角速度。欧拉角的动力学由根据方程的角速度确定γstec = αx−（αy cosγ− αz sinγ）tanθ，翻滚和俯仰偏航通道中的标量方程也可以写成解析复形。3. 识别实时试验表明，闭环系统对模型参数非常敏感，而且参数的理论值不能使直升机动力学模型达到必要的精度。方程的结构、系数的符号似乎是正确的。但我们必须根据光测结果调整系数的绝对值。详细考虑滚转和俯仰通道。在平衡状态矢量附近线性化后，θstec= θy sinγ + θzcosγ，将滚转力矩方程转化为标量方程Φstec=（Φycosγ−πz1sinγ）cosθIxz=cxz+dUxz+（a+bt）其中a，b，c，d是复数，最后一个线性其中γ是横摇，θ是俯仰，Φ是偏航，在直升机坐标系中取φ =（φx，φy，φz）。直升机动力学中最重要的部分是由力和力矩确定的线速度和角速度方程。在直升机坐标系中，直升机角速度由以下方程描述：术语是车载蓄电池放电过程的模型。3.1 线性恒等式由于实验数据记录较长，因此需要估计线性化设备方程的复系数。2012年6月19日至21日，俄罗斯下诺夫哥罗德，国际会计师联合会第九届研讨会150∑实验数据的状态向量从导航问题的解决方案如果观察是由网络摄像机进行的，则状态向量直接由线性化卡尔曼滤波器计算。如果使用机载传感器，则通过衰减噪声滤波获得角速度。成本函数可以从LS方法中获得参数是根据任务4. 控制设计一旦获得动态系统的模型，就可以解决控制设计问题。假设所需的平衡状态矢量由所需的位置r0和欧拉矢量δ0定义。四维控制矢量u（单位：伏特）定义了旋转斜盘的位置以及主旋翼和尾桨的总距控制。由监管机构决定10 0（a，b，c，d，Ixz）=arg min|xzt=t0-你好XZ|u（t）=Lδ（δ（t）−δ）+LV V（t）+Lr（r（t）−r）+q（t）其中δ= col（γ，Φ，θ）是欧拉角的矢量，r= col（x，y，z）是直升机位置，Ω和V是直升机坐标系中的角速度和线速度其中，xz是模型方程的解，系统，L，L，L是常数矩阵适当的初始数据Δxz（t0），估计为δ设计，1995年是局部线性趋势，好.在图6中给出了识别过程的结果。该模型成功地设计了全自动驾驶仪，其结果是可靠的。图6.角速度调整。在Matlab中开发了一种特殊的技术来帮助学生识别任务。但是还有很多其他的方法可以提交实施。标量偏航方程也有类似的问题。3.2 非线性识别问题具有大角速度和大角度值的方程本质上是非线性的。非线性方程组可以近似到三阶，参见Barabanov和Romaev（2011）。对于角度和角速度变化较大的实验数据，需要用LS准则对非线性模型参数进行辨识。3.3 完全同一性考虑在没有试验台的情况下进行直升机自由运动的轻型试验。直升机可以手动控制，也可以根据电视观测由自动驾驶仪控制。需要估计包含12维状态向量的完整方程的平衡模式附近的线性化模型的参数。q（t）=a+bt直升机发动机的电气部分的价值观和b通过随机近似在线估计。4.1 平衡控制问题需要计算控制方程的参数，这些参数在三个试验台的每一个上提供直升机的稳定性，并具有一组规定的欧拉角。采用线性化模型。识别和控制设计的顺序过程可能是必要的。4.2 跟踪控制问题要求设计一个反馈系统，迫使每个试验台上的直升机做出规定的运动。首先可以采用标准运动：谐波振荡、跳跃、缓慢的线性趋势。由于瞬态在这个问题中变得很重要，所以要设计最优调节器。还可以研究瞬态过程的优化和跟踪精度4.3 自适应控制这就需要设计一种在线自适应调节器来解决上述问题。可以实施各种方法。5. 结论描述了控制设计和系统识别的实验室任务。它们基于市场上可买到的小型电动直升机的测试平台。给出了三个试验台，并指出了相应的问题。学生学习建模和控制设计。 它是在圣。圣彼得堡国立大学。引用作者声明：A. E. Barabanov，N.小型电动直升机的全自动驾驶仪。第33届欧洲旋翼机论坛。喀山.九月十一日至十三日。2007.M.L. 米尔，A.V.Nekrasov，A.S.Braverman，L.N.格罗德科，M.A.莱坎德直升机设计和计算。莫斯科，1966年。A.E.Barabanov，D.V. Romaev.直升机建模与自动驾驶仪设计。第18届国际会计师联合会世界大会。意大利米兰2