基于小型无人直升机的系统辨识研究

论文摘要

与固定翼无人机相比,小型无人直升机由于具有垂直起降、空中悬停、姿态灵活等飞行特性,同时又具有应用成本小、部署方便等诸多优势,在军事和民用领域均有广阔的应用前景。最近十年来,小型无人直升机行业发展迅速,一些国防研究机构、企业和高校都将其作为非常重要的研究课题。本人所在的实验室长期从事该领域的研究,本文在实验室已有成果的基础上,针对小型无人直升机系统辨识的相关课题,进行了进一步探索与研究。首先,在依照第一性建模原理和线性化理论而得到的直升机悬停点气动模型的基础上,采用频域辨识理论,本文提出了一种高效可靠的直升机气动模型的系统辨识建模方法。该方法得到的小型无人直升机气动模型经过严格的飞行验证,并已在实验室其他课题组的直升机飞行控制器设计工作中得到应用。接下来,为了解决频域辨识过程中计算复杂、参数众多等问题,本文设计了一种基于强化学习的正交基辨识方法。该方法能避免复杂的频域变换计算,可有效地解决计算过程中涉及的参数选择问题,能够灵活、准确地完成辨识任务。最后,为了取得更能准确预测飞行器真实输出的系统模型,在基于时变系统的在线辨识算法框架下,本文提出了两种在线辨识方法,通过在线修正小型无人直升机的气动模型,改善了气动模型的预测精度。需要强调的是,本文以上三个主要内容,均得到了飞行实验的验证。本文的主要工作和创新点如下:(1)论文介绍了小型无人直升机的研究背景和意义,并简要回顾了国内外研究状况。对本文涉及的系统辨识理论及其在小型无人直升机上的应用,进行了详细阐述和具体分析。(2)论文介绍了小型无人机的相关知识和机理建模原理,提出了本文待辨识的小型无人直升机整体气动模型。根据频域辨识理论,在借鉴CIFER软件的基础上,本文设计了一套高效可靠的系统辨识流程,完成了上述模型的辨识和模型的验证工作。(3)为了解决小型无人直升机在悬停点附近横纵向耦合系数频域特征不明显、辨识结果不精确的问题,本文提出了一种横纵向通道在指标函数下互相迭代下降的方法,解决了横纵向通道之间耦合参数项的辨识问题。实际飞行结果显示,考虑耦合项后的系统模型精度优于未考虑耦合项的系统模型。(4)将正交基理论应用于小型无人机的系统辨识,降低了需要辨识的参数的数量,改善了辨识过程中的数值条件。本文针对正交基辨识方法的关键问题——极点选择问题,设计了一种基于强化学习算法的极点迭代方法。并在此基础上,通过改进,克服了强化学习中的“维数诅咒问题”,从而保证了算法的有效性。该方法可以充分利用用户的先验知识,能够直观、有效地解决正交基函数下的系统辨识问题。(5)为了提高模型的预测精度,实现小型无人机的在线辨识,充分考虑直升机系统的时变特性,本文根据经典最小二乘法的工作框架,将加入阻尼项的最小二乘递推算法应用于小型无人直升机的在线辨识实验。结果表明,该算法能抑制参数估计值的抖动,提高数据的可读性,具有较积极的工程意义,该方法可以认为是对时变参数造成影响的一种“消极”应对方案。为了克服时变参数对估计误差的影响,本文提出了信息权重递推算法。通过估计时变参数的影响并进行补偿,该算法能在无测量噪音的条件下达到对时变参数估计结果的渐进收敛的结论,并给出了严格的数学证明。数值仿真和小型无人直升机辨识实验,均验证了算法的有效性。最后,在总结全文的基础上,论文提出了有待进一步研究的问题和展望。

论文目录

摘要

ABSTRACT

小型无人直升机常用符号表

第一章绪论

1.1 课题的研究背景及意义

1.1.1 小型无人机研究简介

1.1.2 小型无人机的国内外研究现状

1.2 小型无人直升机的系统辨识概述

1.2.1 小型无人直升机的建模方法

1.2.2 时域辨识与频域辨识

1.3 基于正交基的系统辨识和强化学习

1.4 基于时变系统描述的在线辨识

1.5 本文主要创新点及论文内容安排

1.6 课题来源

1.7 本章小结

第二章小型无人直升机及其系统辨识相关理论基础

2.1 引言

2.2 相关坐标系的定义和说明

2.2.1 地面坐标系

2.2.2 机体坐标系

2.2.3 欧拉姿态角及旋转矩阵

2.3 小型无人直升机的动力学模型

2.3.1 舵机响应

2.3.2 主旋翼的挥舞运动方程

2.3.3 主旋翼数学模型

2.3.4 尾桨数学模型

2.3.5 机身数学模型

2.3.6 垂尾数学模型

2.3.7 平尾数学模型

2.3.8 直升机的刚体运动学方程

2.3.9 小型无人直升机的整体数学模型

2.4 CIFER频域辨识软件介绍

2.4.1 计算频域响应

2.4.2 求取模型参数

2.5 辨识过程中的指标

2.6 本章小结

第三章小型无人直升机的频域辨识

3.1 引言

3.2 直升机系统辨识平台

3.2.1 直升机的硬件系统

3.2.2 直升机的软件系统

3.3 直升机系统辨识实验

3.3.1 扫频信号的产生

3.3.2 小型无人直升机的辨识飞行

3.3.3 数据预处理

3.4 横向通道辨识结果及分析

3.4.1 横向通道的内环简化模型及简化过程

3.4.2 横向通道的内环传递函数辨识

3.4.3 横向通道的外环部分状态空间辨识

3.4.4 横向通道的模型验证

3.5 纵向通道模型的辨识与分析

3.5.1 纵向通道的内环简化模型及简化过程

3.5.2 纵向通道的内环传递函数辨识

3.5.3 纵向通道的外环部分状态空间辨识

3.5.4 纵向通道的模型验证

3.6 偏航通道模型的辨识与分析

3.6.1 偏航通道的简化模型

3.6.2 偏航通道的辨识过程

3.6.3 偏航通道的模型验证

3.7 垂向通道模型的辨识与分析

3.7.1 垂向通道的简化模型

3.7.2 垂向通道的辨识过程

3.7.3 垂向通道的模型验证

3.8 一种小型无人直升机内环建模辨识的方法

3.8.1 带耦合项的内环数学模型

3.8.2 辨识过程

3.8.3 模型验证

3.9 本章小结

第四章基于正交基与强化学习的离线频域辨识

4.1 引言

4.2 广义正交基函数理论

4.2.1 正交基函数的定义

4.2.2 正交基函数的构建方法

4.2.3 正交基函数描述系统的误差性质

4.2.4 正交基函数系统辨识的问题描述

4.3 强化学习基础知识

4.3.1 强化学习的学习过程

4.3.2 强化学习的算法实现

4.4 用于解决正交基函数极点选择问题的强化学习算法

4.4.1 基本Q算法

4.4.2 改进型Q算法

4.4.3 数值仿真实验

4.5 改进型Q算法在小型无人直升机辨识中的应用

4.6 本章小结

第五章基于时变参数估计的直升机模型在线辨识算法

5.1 引言

5.2 最小二乘递推算法

5.2.1 时变系统的问题描述

5.2.2 加入阻尼项的最小二乘递推算法

5.2.3 加入阻尼项最小二乘递推算法的直升机系统辨识实验

5.3 时变系统信息加权递推算法

5.3.1 时变系统信息加权递推算法的形式

5.3.2 信息加权递推算法的收敛性

5.3.3 数值仿真实验

5.3.4 信息加权递推算法的直升机系统辨识实验

5.4 本章小结

结论与展望

参考文献

攻读博士学位期间取得的研究成果

致谢

附件

文章来源

类型: 博士论文

作者: 刘尊

导师: 裴海龙

关键词: 小型无人直升机,系统辨识,广义正交基,强化学习,在线辨识

来源: 华南理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 非线性科学与系统科学,航空航天科学与工程

单位: 华南理工大学

基金: 华南理工大学自动化科学与工程学院“自主系统与网络控制”教育部重点实验室裴海龙教授主持的“小型无人直升机自主导航与控制”课题,广东省科技计划项目 [2013B020200006],广东省重大科技专项[2017B010116005],国家自然科学基金重大科研仪器研制项目[61527810],国家重点基础研究发展计划(“973”计划)分课题[2014CB845303]

分类号: N945.14;V279;V275.1

DOI: 10.27151/d.cnki.ghnlu.2019.000039

总页数: 157

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