基于PID神经网络的四旋翼飞行器控制系统研究

四旋翼飞行器是一种新型的可垂直起降的无人机，其具有结构简单、载重量大、灵活性强、可实现悬停等多种优点，特别适合进行复杂地形的低空巡查、航空摄影的任务，具有重要的民用与军事应用价值。本文以自制微型四旋翼飞行器为研究平台，建立了飞行器的动力学模型，并研究四元数姿态解算方法与互补滤波器的设计，创新地利用Adams与Matlab建立联合仿真平台，并设计传统PID控制器与PID神经网络控制器，缩短了开发周期，降低了PID参数整定的难度，最终实现悬停与自动寻迹。 首先，本文对国内外四旋翼飞行器的研究与发展进行了详细的叙述，根据系统功能与材料价格，选用适当的工程材料与MEMS电子元件，搭建了四旋翼飞行器实体样机与硬件控制系统。在此平台的基础上分析其飞行机理及动力学特性，利用牛顿-欧拉方程建立了六自由度飞行器动力学模型，为控制器的设计提供依据。 其次，对比常用的捷联解算算法，选用四元数法表示飞行器的姿态演算并建立了转动四元数微分方程。结合所搭建的惯导航姿监测系统，基于互补滤波器算法设计一种优化的滤波器，融合陀螺仪、加速度计和电子罗盘的数据，准确求解飞行器的当前姿态。 最后，利用动力学软件Adams与控制仿真软件Matlab/Simulink建立联合仿真平台，并在此平台上设计经典PID姿态控制器，输入阶跃信号进行仿真，经过多次反复的参数整定，结果显示所设计的控制器对于强耦合的非线性系统略显不足。接着，详细介绍了PID神经网络技术，并设计了PIDNN姿态控制器与PIDNN位置控制器，仿真结果证明，此算法对四旋翼飞行器系统进行了良好的广义解耦控制。通过实际飞行测试，对测试结果进行分析，验证了算法的有效性与优越性。