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小型无人机滑跑航向纠偏及增稳控制设计

本站小编 Free考研考试/2021-12-21

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小型无人机滑跑航向纠偏及增稳控制设计
Heading Deviation Correction and Stability Augmentation Control for Small UAV Taxiing
投稿时间:2016-09-05
DOI:10.15918/j.tbit1001-0645.2017.12.014
中文关键词:无人机滑跑数学模型|纠偏及增稳控制|蚁群算法|模糊控制|滑跑试验
English Keywords:UAV taxiing model|heading deviation correction and stability augmentation control|ant colony algorithm|fuzzy logic control|taxiing experiments
基金项目:国家自然科学基金资助项目(11572036);航空科学基金资助项目(2012ZA72002)
作者单位
郭杰北京理工大学 宇航学院, 北京 100081
李震北京理工大学 宇航学院, 北京 100081
陈天悦北京理工大学 宇航学院, 北京 100081
刘真畅北京理工大学 宇航学院, 北京 100081
唐胜景北京理工大学 宇航学院, 北京 100081
摘要点击次数:911
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中文摘要:
为解决小型无人机地面滑跑纠偏过程中易发生的侧翻问题,建立了无人机地面滑跑数学模型,分析了无人机滑跑侧翻的原因,设计模糊增稳控制器,模糊协同控制前轮转向、升降舵和副翼偏转,增加无人机的滑跑稳定性.提出只纠正无人机航向角偏差的纠偏控制方案,降低无人机侧翻风险.设计基于蚁群算法的模糊PID纠偏控制,应用蚁群算法对PID参数离线寻优,用模糊控制对PID参数进行在线调整.仿真和试验结果表明,本文设计的航向纠偏及增稳控制系统能有效纠正无人机航向角偏差,增加无人机在滑跑纠偏过程中的稳定性,防止无人机发生侧翻.
English Summary:
To solve the taxiing rollover problem which is likely to happen during deviation correction for small UAV, a mathematical model of UAV taxiing was established to analyze the cause of rollover.A fuzzy logic controller was designed for correcting the heading deviation, which provided synergetic controlling of nose wheel, elevator and aileronto improve the taxiing stability of UAV.The fuzzy-PID control system based on ACO (ant colony algorithm) was designed to optimize PID parameters offline and adjust PID parameters online.The simulation and experiments results show that the control system can correct the heading deviation effectively, and increase the taxiing stability of small UAV.
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