四旋翼无人机自抗扰飞行控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 飞行控制方法研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 研究内容及目标 | 第13-15页 |
| 2 四旋翼无人机系统建模 | 第15-28页 |
| 2.1 基本概念 | 第15-18页 |
| 2.1.1 坐标系 | 第15-16页 |
| 2.1.2 无人机的位姿描述 | 第16页 |
| 2.1.3 坐标变换 | 第16-18页 |
| 2.2 飞行原理 | 第18-19页 |
| 2.3 QBALL2无人机系统建模 | 第19-27页 |
| 2.3.1 建模中的状态变量 | 第20页 |
| 2.3.2 运动学方程 | 第20-21页 |
| 2.3.3 动力学方程 | 第21-24页 |
| 2.3.4 其他力的计算 | 第24-26页 |
| 2.3.5 QBall2无人机系统模型 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于自抗扰的飞行控制系统设计 | 第28-50页 |
| 3.1 串级PID控制器的系统设计 | 第28-37页 |
| 3.1.1 PID控制器的结构和原理 | 第28-29页 |
| 3.1.2 基于串级PID的飞行控制 | 第29-34页 |
| 3.1.3 仿真实验及结果分析 | 第34-37页 |
| 3.2 自抗扰控制器的系统设计 | 第37-46页 |
| 3.2.1 自抗扰控制器 | 第37-41页 |
| 3.2.2 基于自抗扰的飞行控制 | 第41-42页 |
| 3.2.3 参数整定原则 | 第42-43页 |
| 3.2.4 仿真实验及结果分析 | 第43-46页 |
| 3.3 抗扰性仿真分析 | 第46-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 基于模糊和神经网络的自抗扰控制系统设计 | 第50-63页 |
| 4.1 模糊自抗扰控制器的设计 | 第50-55页 |
| 4.1.1 模糊自抗扰原理 | 第50-51页 |
| 4.1.2 模糊自抗扰控制器设计 | 第51-54页 |
| 4.1.3 算法仿真分析 | 第54-55页 |
| 4.2 神经网络自抗扰控制器的设计 | 第55-62页 |
| 4.2.1 神经网络自抗扰原理 | 第55-56页 |
| 4.2.2 神经网络自抗扰控制器设计 | 第56-60页 |
| 4.2.3 算法仿真分析 | 第60-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 飞行验证实验 | 第63-78页 |
| 5.1 室内半物理仿真平台的飞行验证 | 第63-72页 |
| 5.1.1 Quanser无人机实验平台 | 第63-65页 |
| 5.1.2 QBall2控制模型 | 第65-67页 |
| 5.1.3 PID和ADRC控制算法半实物仿真 | 第67-72页 |
| 5.2 室外实际飞行验证 | 第72-77页 |
| 5.2.1 无人机室外飞行平台 | 第72-73页 |
| 5.2.2 PID和ADRC控制算法实际飞行验证 | 第73-77页 |
| 5.3 本章小结 | 第77-78页 |
| 结论 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第86页 |
