基于飞行器智能巡检控制方法研究

基于飞行器智能巡检控制方法研究

陈芳雷 ,陆宏 ,吕安琪 ,陈晨 ,王烁, ,王子轩

国家核安保技术中心，中核第四研究设计工程有限公司河北省核安保技术创新中心，石家庄，050021

摘  要

近年来，由于重要设施的飞行器编队智能巡检具有高时效性、准确性的特点，其需求在各个国家中逐步增高，因此重要设施的飞行器编队智能巡检的相关研究已成为当下研究热点。为实现多架飞行器形成执行巡检任务所需要的编队，按指定路径与速度飞行，本文提出巡检-复核-确认的编队巡检架构，该架构具有功耗低、可扩展性高、组之间通信增强等特点。在巡检-复核-确认架构的基础上，针对编队中的拓扑网络问题，提出了一种适用于旋翼飞行器的分布式编队控制方法。在充分连通的假设下，利用飞行器之间的通信拓扑结构，建立了一种采用邻居飞行器位置和速度信息的分布式控制方案。此外，通过选择合适的李雅普诺夫函数，给出了控制参数的选取规则，以保证闭环系统的渐近稳定性。最后，在MATLAB仿真中，将飞行器编队实际航迹与计划航迹的对比，验证了系统的稳定性、准确性和可行性。

关键词 飞行器 、智能巡检 、分布式

分类号 

Research on intelligent patrol control method of quadrotor formation

CHEN Fanglei，LU Hong ，Lv Anqi, CHEN ChenWANG Shuo，

 (National Nuclear Security Technology Center, Beijing, 102401)

ABSTRACT  

In recent years, due to the characteristics of high timeliness and accuracy, the intelligent inspection of aircraft formations in important facilities has gradually increased its demand in various countries. Therefore, the research on intelligent inspection of aircraft formations in important facilities has become a current research hotspot. In order to realize the formation of multiple aircrafts to perform inspection tasks and fly according to the specified path and velocity, this paper proposes an inspection-review-confirmation formation inspection architecture, which has the characteristics of low power consumption, high scalability, and enhanced communication between groups. On the basis of the inspection-review-validation architecture, a distributed formation control method for rotorcraft is proposed for the topology network problem in formation. Under the assumption of sufficient connectivity, a distributed control scheme using the position and velocity information of neighboring aircraft is established by exploiting the communication topology between aircrafts. In addition, by choosing the appropriate Lyapunov function, the selection rule of the control parameters is given to ensure the asymptotic stability of the closed-loop system. Finally, in the MATLAB simulation, the stability, accuracy and feasibility of the system are verified by comparing the actual flight path of the aircraft formation with the planned flight path.

KEY WORDS  Formation control, Quadrotors, Intelligent inspection, Distributed

1

1  研究背景及意义

重要设施的飞行器编队巡检是指多架飞行器在重要设施内的一定环境的限制(如避障等功能)下，保持预定的几何形状进行巡检作业。与人工巡检相比，飞行器巡检可以有效地减少巡检盲目性，提高时效性和准确性。另外，在面对日益复杂的环境中，由于单个飞行器存在无法进一步提高任务的执行效率，容错率不高，续航和体积的限制等问题。而多飞行器编队巡检在执行侦察、监视、防御、作战和搜索任务时比单飞行器工作时性能强很多[1]。因此，利用更多的飞行器形成合作，提高任务的效率已成为必然趋势[2]。故这一研究方向越来越受到世界各国的研究者的重视，并成为各国综合国力竞争热点之一[3]。

飞行器编队智能巡检系统的相关研究实际上就是控制算法的设计，这同时也是飞行器编队研究中的困难之处。在控制性能中，多飞行器编队巡检相比单飞行器巡检有较高的灵活性和鲁棒性。当前，在飞行器编队控制理论研究中，多为集中控制方法。该方法虽然有着容易理解和证明方式简单等优势，但是扩展性较差，并且要求控制器具有较高的计算能力，所以在实际环境的应用中，难以发挥作用。因此，分布式控制算法已成为编队控制的首要研究对象，通过分布式算法可以提高编队飞行的鲁棒性，降低控制器的计算能力要求[4][5]。另外，在现有的分布式控制算法中，绝大多数只能用在线性模型中，但四旋翼飞行器系统具有非线性的特性，而且在实际飞行中存在外部干扰，所以研究非线性的分布式控制算法是必要的[6]。

2研究方法与研究内容

2.1研究方法

主要研究方法是对四旋翼飞行器的物理结构和飞行特性进行研究，随后针对四旋翼飞行器建立数学模型，进一步总结在通信结构设计中的矩阵论和图论的知识，从而运用图论和矩阵论的相关知识建立编队巡检架构系统中的飞行器信息通讯的结构拓扑图，继而运用入度矩阵和邻接矩阵等构建编队巡检系统中飞行器个体之间的动态关系，最后在 MATLAB 软件中仿真实现四旋翼飞行器编队闭环系统的仿真。

2.2研究内容

2.2.1控制算法

本文采取的控制算法为分布式一致性编队控制算法。在对多个四旋翼飞行器应用分布式编队控制算法的设计中，运用一致性的理论进行分析。运用控制理论、图论和矩阵论的相关知识对多个四旋翼飞行器建立的编队通信联系，最后在智能编队巡检系统中，运用分布式控制算法设计飞行器巡检速度和路径的控制器。

2.2.2巡检架构

采取的编队巡检架构是巡检-复核-确认架构，给定巡检飞行器运行状态后，通过控制算法使复核飞行器与确认飞行器在位置和速度上对巡检飞行器进行跟随。在分布式控制方法中，编队中的每架飞行器只能和邻居飞行器通信，交互飞行参数。巡检-复核-确认架构的基本思路是在系统编队架构中选取部分飞行器作为巡检飞行器，则其余所有飞行器设置复核飞行器与确认飞行器，复核飞行器通过对自身的飞行参数进行调整来保持与巡检飞行器在编队中的速度和位置跟随效果。

3算法设计

在算法设计中，结合四旋翼飞行器欠驱动的特点，其在三维空间的运动通常与其自身的姿态耦合，故其控制算法设计难度较大，首先需要简化系统模型，将系统模型线性化是如今最常见的方法之一。将模型线性化后即可进行算法设计，运用非线性系统的相关知识对四旋翼飞行器设计的位置和速度跟踪控制算法，运用图论和矩阵论的相关知识对多个四旋翼飞行器建立编队通信联系，并在多个飞行器的系统中，运用分布式控制算法设计复核飞行器和确认飞行器速度和位置跟随的控制器，完成旋翼飞行器智能巡检控制算法设计。

为满足仿真和实验的可实现性，在控制器算法的选择中需要考虑四旋翼飞行器推力限制的问题，故需要采用饱和函数构成。选取双曲正切函数tanh构成控制算法。

定义为i号飞行器的位置跟踪误差，为其构成向量，为i号飞行器的速度跟踪误差。为其构成的向量，在i=0时代表巡检飞行器，时代表其余飞行器。

4仿真程序设计与分析

本章是对设计的飞行器智能巡检编队的分布式控制器进行仿真程序设计与验证。在仿真中，分别从两种飞行轨迹进行仿真，其中一种是抛物线轨迹，通过巡检飞行器的加速度恒定实现，另一种是螺旋上升的轨迹，通过巡检飞行器的加速度随时间改变来实现。

4.1拓扑架构设计

在仿真中，选取的编队结构为

图4.1通信拓扑结构图

4.2控制器算法仿真程序设计

在MATLAB软件实现控制器算法仿真时，需要设定仿真总时长，采样时间，定义各个变量，最后进行控制器程序的实现。

在编队智能巡检仿真验证的过程中，给定各个飞行器的初始位置和巡检飞行器的飞行轨迹，以巡检飞行器的位置为原点[0，0，0]，则1号复核飞行器的位置为[25，25，10]，2号复核飞行器的位置为[25，-25，20]，3号确认飞行器的位置为[-25，25，15]，4号确认飞行器的位置为[-25，-25，5]。最后绘制飞行轨迹与位置和速度误差的图形。巡检飞行器加速度固定时仿真结果如图4.2-4.5：

图4.2 飞行器位置跟踪误差

在图 4.2中，黑色实线、蓝色实线和红色实线分别为该飞行器在X、Y、Z三个方向上与巡检飞行器的位置误差。由上述图片可知，复核与确认飞行器之间在X、Y、Z轴方向上位置误差都趋于零并且能稳定保持，并且每架飞行器的位置误差曲线快速性较好，能够在10-15秒内达到需求的跟随性能。

图4.3巡检飞行器加速度固定的编队智能巡检轨迹

巡检飞行器加速度随时间变化时仿真结果如下：

图4.4飞行器位置跟踪误差

在图 4.4中，黑色实线、蓝色实线和红色实线分别为该飞行器在X、Y、Z三个方向上与巡检飞行器的位置误差。

图4.5飞行器速度跟踪误差

在图 4.5中，黑色实线、蓝色实线和红色实线分别为该飞行器在X、Y、Z三个方向上与巡检飞行器的速度误差。巡检飞行器和复核、确认飞行器之间的速度存在细微的误差。但在多编队智能巡检时，这些误差都在可以接受范围之内。

5. 结论

本文选择了巡检-复核-确认的编队智能巡检架构，进一步分析此架构的优缺点后，结合图论和矩阵论方法建立编队通信结构，提出了分布式编队智能巡检控制算法。

由仿真结果可知，可以实现复核飞行器和确认飞行器对巡检飞行器的位置与速度跟踪。分析了多个飞行器编队巡检的策略以及编队的控制方法。采用基于巡检-复核-确认的架构，根据要求建立了四旋翼飞行器的运动学模型，实现了飞行器智能巡检的技术与方法。

参考文献

1易文,雷斌.基于一致性的无人机编队飞行几何构型控制[J].武汉科技大学学报,2019,42(02):150~154.

2王市辉. 基于滑模控制的UAVs领导跟随编队飞行控制研究[D].南昌航空大学,2018.

3许中研. 四旋翼飞行器编队控制系统设计与实现[D].哈尔滨工业大学,2018.

4张佳龙,闫建国,张普,王奔驰.基于一致性算法的无人机协同编队避障研究[J].西安交通大学学报,2018,52(09):168~174.

5TagirZ.Muslimov,RustemA.Munasypov.UAV Formation Flight Using Non-uniform Vector Field and Fuzzy Self-tuning PD-control.InternationalRussian Automation Conference (RusAutoCon),2018:1~6.

6Hamed Rezaee,Farzaneh Abdollahi,and Mohammad Bagher Menhaj.Model-Free Fuzzy Leader-Follower Formation Control of Fixed Wing UAVs.Iranian Conference on Fuzzy Systems (IFSC).2013:1~5.

7Yao Zou , Zeqiang Zhou, Xiwang Dong,and Ziyang Meng.Distributed Formation Control for Multiple Vertical Takeoff and Landing UAVs With Switching Topologies.IEEE/ASME TRANSACTIONS ON MECHATRONICS.2018:1750~1761.

1