基于自抗扰控制器的四旋翼系统设计与优化

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针对自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)参数难以整定、固定参数不能适应外界环境改变、扩张状态观测器与非线性状态误差反馈部分中参数关系模糊问题,本文提出了共轭梯度整定自抗扰控制器重要参数算法,以解决自抗扰控制器设计存在的参数收敛速度慢与精度的限制问题。本文研究主要从以下三个方面展开:1、系统误差函数构建通过被控系统输出值与期望值之间的误差构造系统误差函数,通过共轭梯度算法构造出该函数的搜索步长与搜索方向,结合ADRC结构方程不断迭代出自抗扰控制器内部五个重要参数以准确反应系统参数的变化,提高了被控系统适应环境的能力。2、ADRC参数关系函数(ADRC-PRF)ADRC内部五个重要参数的相互影响增加了参数整定的难度,相关文献仅实现ESO内部参数的部分描述,ADRC并没有达到最好的控制效果。ADRC-PRF(ADRC-Parameters Relational Function)实现了自抗扰控制器全参数化关系函数,解决了参数间相互影响、难以整定的问题,进一步增强了ADRC的控制效果。3、共轭梯度算法整定ADRC参数(CGA-ADRC)ADRC中共有14个参数需要调节,其中ESO部分中参数与NLSEF部分中参数的好坏直接影响着被控系统的整体控制效果,因此以上五个重要参数的动态整定显得尤为重要。在系统误差函数、ADRC-PRF的基础上,提出了一种利用共轭梯度算法(Conjugate Gradient Algorithm,CGA)整定ADRC参数的方法,改变了传统ADRC内部重要参数固定不变的状态。本文搭建了四旋翼飞行器系统实验平台,完成了算法优化后的四旋翼系统稳定性、姿态角跟踪等实验。结果表明,较之传统ADRC、串级PID控制器,所提算法可以快速整定ADRC关键控制参数,且姿态控制精度分别提高了27.6%、51.1%,验证了本文算法的有效性。
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