基于神经模糊PID控制的四旋翼飞行器算法①

皮 骏,李 想,张志力,张春泽

1(中国民航大学 通航学院,天津300300)

2(中国民航大学 航空工程学院,天津300300)

3(天津迅联科技有限公司,天津 300300)

近年来,无人机产业在中国快速发展,适用于无人机的场景持续扩大,无人机飞行控制技术也不断发展,逐步成为航空领域第一线的热点.随着微型控制器、信息技术、航空强化推进技术等的成熟,大大降低了生产成本,人工智能技术与其融合,促进了高级智能控制算法与飞机操作的有机结合.

四旋翼飞行器是一种通过改变4 个转轴的转速来实现对飞行姿态与位置控制的无人飞行器.4 个旋翼均匀分布使得机体受力均匀,它的结构紧凑相比于单独的旋翼控制飞行姿态更稳定.突发的肺炎病毒疫情,导致大部分人在家中隔离,无人机行业的实用性得到了充分的展现,能够满足相关方面的需求,并很大程度上降低了人员之间的病毒传播,如给隔离小区喷洒消毒、监督行人口罩佩戴、配送物资等.通过四旋翼飞行器控制算法与先进智能控制相结合,来克服四旋翼飞行器在执行工作过程中稳态精度低,抗干扰能力差、响应速度慢和鲁棒性差等问题.

目前应用在无人机上的主流控制算法有传统PID控制[1]、线性二次型调节控制[2]、反步法控制[3]、模糊自适应控制[4]、神经网络控制[5]等.中国计量学院的李俊等[6]通过对四轴飞行器动力学建立,并对设计的PID控制有效性验证;沈阳航空航天大学的李一波等[7]在将传统PID 与模糊控……