超小型无人旋翼机XZ03飞控系统的机械电子学设计研究

论文摘要

超小型无人旋翼机具有特征尺寸小,成本低,起飞着陆场地小,机动性好,特别是可作悬空飞行等特点,因此具有相当广泛的用途。无人旋翼机通常用于视距范围内由地面控制人员操纵飞行,但有效飞行半径小,一旦飞出视觉范围,旋翼机的姿态很难目测清楚,因而对遥控飞行带来困难。为了解决这一问题,必须设计出一种控制器,帮助完成视距外的自主姿态控制。本论文详细介绍了针对上述问题的超小型无人旋翼机飞行控制系统的关键技术研究,设计了实现超小型无人旋翼机的自主飞行控制系统。首先,在研究过程中发现机体结构振动对超小型无人旋翼机飞行控制器的性能、任务传感器的稳定性、图像传输的质量和数据链的可靠性等方面影响很大。为此针对旋翼机结构模态进行了分析和实验:用CATIA的有限元分析软件对结构动力学特性进行分析,计算出了旋翼机的各阶振型与频率。通过结构试验对CATIA计算结果进行验证,并且根据计算和实验的结果进行了结构调整。通过结构的调整和加强,超小型无人旋翼机的机体振幅有所减小。同时,根据超小型无人旋翼机机体的模态,飞行控制系统的各类传感器尽可能安装在机体振幅较小的位置,改善了传感器的工作性能。然后,对超小型无人旋翼机飞行中的受力和运动建模进行了分析。研究了旋翼飞行器稳定飞行,即悬空或者匀速平飞时的受力状态,并通过实验和计算,得出超小型无人旋翼机稳定飞行受力的结果。通过受力的计算,可以确认气动力参数的大致范围,为传递函数的确定奠定了基础。在上述研究的基础上,分析和推导了超小型旋翼飞行器纵向操纵响应、横向操纵响应、航向操纵响应、总距(垂直)操纵响应的传递函数。通过对旋翼飞行器操纵和响应的试飞数据采集和处理,采用改进型风修正权最小二乘法ARX模型进行辨识,在排除侧风和迎风对辨识干扰的情况下,获得了纵向操纵响应,横向操纵响应,航向操纵响应的传递函数参数。并以此为基础设计了改进PID控制算法,即整合模糊自整定PID和遗传算法优化PID算法,用遗传算法优化后的参数来代替模糊自整定PID控制中基础参数,从而实现最佳控制效果。本论文还研究和设计了超小型无人旋翼机导航系统算法和策略,并采用Kalman滤波技术进行信息融合的研究,实验证明信息融合系统在定姿定位精度方面有一定提高。在理论和实验研究的基础上,对飞行控制系统硬件进行了设计,研制了超小型无人旋翼机数据信号接口电路、遥控/自控切换电路等。本论文所研制的系统硬件在传感器配置、处理器性能、功耗、尺寸和重量方面具有先进性,并为系统的扩展和改进预留了接口。本论文最后介绍了基于硬件系统的飞行控制软件,阐述了软件的流程,下位机软件和基于VB环境开发的地面监控站人机界面。通过飞行试验,表明所设计的飞控系统控制性能完善,飞行姿态稳定,导航算法正确,初步实现了超小型无人旋翼机的自主飞行。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 第1章 前言
• 1.1 引言
• 1.2 国内外研究状况
• 1.3 超小型无人旋翼机飞行控制系统的特点和关键技术
• 1.4 本课题研究的意义及内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 超小型无人旋翼机结构模态分析与调整
• 2.1 前言
• 2.2 超小型无人旋翼机模态分析计算
• 2.2.1 CATIA实体模型建立、计算模型简化、有限元分析结果
• 2.2.2 CATIA有限元分析计算结果
• 2.3 超小型无人旋翼机的实验模态分析
• 2.3.1 实验模态分析的系统结构
• 2.3.2 模态分析实验的数据结果
• 2.4 结构动力调整
• 2.5 结论
• 第3章 超小型无人旋翼机运动学模型建立及稳定飞行的平衡力求解
• 3.1 引言
• 3.2 无人旋翼机上的外力与操纵机构分析
• 3.2.1 旋翼飞行器操纵机构的力学分析
• 3.2.2 Bell-Hiller翼动力学分析
• 3.3 超小型无人旋翼机的运动方程
• 3.3.1 全量方程的建立
• 3.3.2 全量方程的线性化
• 3.4 超小型无人旋翼机稳定飞行的平衡方程及力的求解
• 3.4.1 悬停飞行的平衡方程
• 3.4.2 匀速前飞状态的平衡方程
• 3.4.3 超小型无人旋翼机的数据采集及处理
• 3.4.4 超小型无人旋翼机平衡状态的力求解
• 3.5 本章小结
• 第4章 超小型无人旋翼机操纵响应的系统辩识建模
• 4.1 引言
• 4.2 超小型无人旋翼机操纵响应的ARX参数模型
• 4.2.1 超小型无人旋翼机对纵向操纵的响应
• 4.2.2 超小型无人旋翼机对横向操纵的响应
• 4.2.3 超小型无人旋翼机对航向操纵的响应
• 4.2.4 超小型无人旋翼机对总距操纵的响应
• 4.2.5 ARX参数模型
• 4.2.6 操纵的响应传递函数与ARX模型的转换
• 4.3 时变参数判据最小二乘法系统辨识
• 4.3.1 最小二乘法（LS法）参数模型辨识
• 4.3.2 广义最小二乘法
• 4.3.3 时变风载荷修正判据及改进递推最小二乘法
• 4.4 实验数据的采集及处理
• 4.5 参数辨识的过程和结果
• 4.5.1 横滚角辨识
• 4.5.2 俯仰角辨识
• 4.5.3 航向角辨识
• 4.6 小结
• 第5章 超小型无人旋翼机的控制器设计
• 5.1 引言
• 5.2 模糊自适应整定PID控制
• 5.3 基于遗传算法参数整定PID控制
• 5.4 小结
• 第6章 超小型无人旋翼机导航控制和导航精度提高
• 6.1 引言
• 6.2 导航系统的组成结构
• 6.3 GPS接收数据的处理和出错处理
• 6.3.1 GPS数据处理
• 6.3.2 GPS接收数据中断或出错的处理
• 6.4 自主导航过程和算法
• 6.4.1 导航坐标系、航路点、航线设立
• 6.4.2 水平导航的算法
• 6.4.3 垂直导航的算法
• 6.5 Kalman滤波器的应用
• 6.5.1 对GPS输出数据的卡尔曼滤波处理
• 6.5.2 离散化Kalman滤波算法
• 6.5.3 对电子罗盘和速率陀螺的卡尔曼滤波的处理
• 6.6 差分GPS在超小型无人旋翼机上的应用
• 6.7 小结
• 第7章 超小型无人旋翼机硬件和软件设计
• 7.1 超小型无人旋翼机飞行控制系统的硬件结构
• 7.2 机载控制系统的硬件结构
• 7.2.1 姿态控制器设计
• 7.2.2 姿态传感器信号处理和转速控制器
• 7.2.3 切换电路设计
• 7.2.4 导航控制模块
• 7.3 地面控制系统的硬件结构
• 7.3.1 GPRS数据传输系统
• 7.4 机载控制器软件设计
• 7.5 地面站的VB6.0控制界面
• 7.6 本章小结
• 第8章 飞行试验与结果分析
• 8.1 前言
• 8.2 试飞设备
• 8.3 悬停飞行试验
• 8.4 航线飞行
• 8.5 结论
• 附件:试飞日志
• 总结
• 参考文献
• 作者攻读博士学位期间学术成果
• 致谢