Введение 3
Глава 1. Постановка задачи 5
1.1. Математическая модель динамики квадрокоптера 9
1.2. Формализованная постановка задачи 15
Глава 2. Синтез регулятора 17
2.1. Преобразование линейной системы 17
2.2. Синтез закона управления 19
2.3. Синтез асимптотического наблюдателя 23
Глава 3. Синтез робастных регуляторов для управления движением
квадрокоптера 25
3.1. Частотный анализ SISO-систем 25
3.2. Анализ робастной устойчивости регуляторов 29
3.3. Имитационное моделирование динамики квадрокоптера 33
Выводы 37
Список литературы 38
Квадрокоптером называется летающий аппарат крестовидной формы с моторами, находящимися на концах ребер аппарата (рис 1). Моторы фиксированы. Контроллер (бортовой компьютер), аккумуляторы, датчики и прочие периферийные устройства располагаются, по возможности, в центре рамы. Квадрокоптер имеет 6 степеней свободы. Управление происходит либо при помощи пульта дистанционного управления, где человек-оператор задает ориентацию квадрокоптера и его высоту, либо указанием маршрута, которому квадрокоптер должен следовать самостоятельно. Также возможны варианты самостоятельного функционирования, например, по видеоданным с бортовой камеры.
Рис. 1. Квадрокоптер.
Квадрокперы используются человеком для перемещения любых нетяжелых предметов (в среднем до трех килограмм) а также для фото- и видеосъемки. Использование квадрокоптеров для съемки дает возможность снимать с ракурсов, недоступных ранее или же доступных, но лишь после специальной подготовки сцены. Использование же беспилотного летательного аппарата (далее - БПЛА) в качестве курьеров позволяет задействовать меньшее количество людей и снижает нагрузку на городскую дорожную сеть.
Для того, чтобы летательный аппарат двигался согласно нашим ожиданиям, необходимо спроектировать систему управления. Основное звено любой системы управления это регулятор - устройство, которое следит за состоянием объекта управления как системы и вырабатывает для неё управляющие сигналы. Регуляторы следят за изменением некоторых параметров объекта управления и реагируют на их изменение с помощью некоторых алгоритмов управления. Естественно, что математическая модель описывает поведение объекта не идеально точно. Требуется,
Данная работа посвещяна синтезу законов управления, способных управлять перемещением квадрокоптера. На сложность регулятора накладывается условие выполнимости в условиях реального времени на бортовом компьютере (который имеет ограниченные вычислительные ресурсы). Дополнительно требуется, чтобы регулятор, синтезированный для одной модели квадрокоптера, функционировал и с другими моделями, отличающимися от изначального по значениям параметров, например, массе, размерам, мощностями моторов и т.п.. Для достижения поставленной цели будет использоваться LQR-синтез с последующим приминением частотного анализа робастности.
1. Математическая модель квадрокоптера была преобразована для упрощения работы (линеаризована и разбита на SISO-системы).
2. С помощью технологии LQG-синтеза, была получена система управления, позволяющая занимать квадрокоптеру желаемую позицию и ориентацию.
3. Метод частотного анализа робастности [7] гарантирует, что данная система управления имеет запас устойчивости по параметрам
k,b,I ,A в 30%.
4. Имитационное моделирование подкрепило вышеизложенные результаты применительно к нелинейной модели.
Если бы в ходе анализа [7] выяснилось, что данный регулятор не удовлетворяет поставленным треованиям, то далее, посредством вариации коэффициентов регулятора (и наблюдателей), нужно было бы добиться максимально возможного запаса робастной устойчивости.
Таким образом, поставленная задача была полностью решена, однако, хотелось бы также синтезировать робастную систему управления для следования вдоль траектории. Для достижения этой цели планируется изучить подходы к построению управления backstepping и sliding с точки зрения робастности.
1. Юшкин Д. А., Евдокимов С. А. Разработка адаптивного нечеткого ПИД- регулятора системы автоматического управления и стабилизации мультироторного БПЛА типа квадрокоптер // Актуальные проблемы современной техники, науки и образования, 2015. Т. 2, № 1. С. 194-198.
2. Павловский В.Е., Яцун С.Ф., Емельянова О.В., Савицкий А.В. Моделирование и исследование процессов управления квадрокоптером // Робототехника и техническая кибернетика, 2014. № 4(5). С. 49-57.
3. Гурьянов А. Е. Моделирование управления квадрокоптером // Инженерный вестник, 2014 №8, С. 4.
4. Cowling, I.D., Whidborne, J.F. and Cooke, A.K. Optimal trajectory planning and LQR // Proc. UKACC Int. Conf. Control 2006 (ICC2006), September 2006, Glasgow, UK.
5. Guilherme V. R., Manuel G. O., Francisco R. R., Robust Nonlinear Control for Path Tracking of a Quad-Rotor Helicopter, 2015 V. 17, I. 1, P 142-156.
6. Luukkonen T., Modelling and control of quadcopter, 2011, P.2-6.
7. Веремей Е. И., Линейные системы с обратной связью: Учебное пособие. 2013,С. 372-384.
i [ I S2+ I C2 S2 +1 C2 C2i
G[ IxxSe + IyyCeS^+CzCvCe j
Следовательно, вращательная энергия Erot может быть выражена в
абсолютной системе координат как
Erot =1 vTIv =1 п Tjn
Внешняя угловая сила - суть моменты моторов. Уравнения Лагранжа второго рода для углов это
п
(ii т J п)=Jn+с (п,п) п
d 1 d
т = тв=Ц+ d^h-~2 дп