【摘 要】
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四旋翼微飞行器是近年来基于MEMS传感器的发展而兴起的一类微型飞行器,具有体积小、重量轻、结构简单、运动灵活等特点,在民用和军事领域都有着十分广阔的应用。从系统结构上
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四旋翼微飞行器是近年来基于MEMS传感器的发展而兴起的一类微型飞行器,具有体积小、重量轻、结构简单、运动灵活等特点,在民用和军事领域都有着十分广阔的应用。从系统结构上看,四旋翼微飞行器是一个欠驱动、强耦合的非线性系统,且其运动过程又与飞行姿态紧密相关,因此如何实现对飞行器空中姿态的精确控制就成为了重点研究的方向。首先,本文对国内外四旋翼微飞行器的研究和成果进行了阐述和总结,并在此基础上分析了四旋翼微飞行器的运动模式,建立了相应的动力学模型。其次,针对PID控制对于四旋翼微飞行器这类强耦合系统参数整定困难和控制稳定性不足的问题,采用了基于PID神经元网络的新型控制算法,这种算法将PID控制思想融入了神经网络,利用神经网络的非线性映射和无限逼近的特性对控制过程进行优化。为了进一步改善PID神经网络的输出响应,针对PID神经元中状态函数的比例系数设计了一种动态调节的方案,仿真结果表明改进后系统的响应速度提高了0.472 s,同时超调量仅为0.76%,实现了对姿态角的精确控制。最后,为了验证算法的有效性,设计了基于STM32控制器的四旋翼微飞行器,并结合MEMS运动传感器MPU9250和卡尔曼滤波完成了数据融合,最终实现了四旋翼微飞行器的运动控制。Matlab系统仿真和飞行测试结果表明,相比于传统PID控制,PID神经元网络具有较快的稳定时间和较小的超调量,实现了广义解耦,同时也提高了系统的稳定性和自适应能力。
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