Моделирование и прогнозирующий контроль нелинейных связок и зависимой динамики гексакоптера

И. Н. Ибрахим

doi:10.22213/2413-1172-2016-4-35-38

Авторы

И. Н. Ибрахим

DOI:

https://doi.org/10.22213/2413-1172-2016-4-35-38

Ключевые слова:

БЛА, гексакоптер, фильтр Кальмана, нелинейность, сопряженность

Аннотация

Рассматривается применение фильтра Калмана (KF) для идентификации беспилотного летательного аппарата (БЛА). В целях разработки математической модели летательного аппарата для числовой симуляции рассматриваются его динамические характеристики, учитывающие 3 степени свободы (DOF), нелинейность, сопряженность и взаимозависимость параметров. Представлен анализ симуляции, позволяющий оценить неизвестные параметры динамической модели гексакоптера при наличии шумов в сигналах обратной связи. Метод оценки пространства состояний посредством анализа главных компонент был использован для идентификации точной нелинейной модели на основе фильтра Калмана для оценки и прогнозирования высоты гексакоптера. Результаты сравниваются с результатами, полученными без использования метода прогнозирования.

Библиографические ссылки

Grzonka S., Grisetti G., Burgard W. Towards a navigation system for autonomous indoor flying // Robotics and Automation, 2009. ICRA'09. IEEE International Conference on 2009 May 12. - Pp. 2878-2883.

Baranek R., Solc F. Hexacopter Pitch Estimator for a Pitch Stabilizer // IFAC Proceedings Volumes. 2013 Dec 31; 46(28). - Pp. 326-329.

Attitude Estimation of the Multi-rotor UAV Based on Simplified Adaptive Kalman Filter Algorithm / X. Zhang, Y. Bai, Z. Xu, R. Wang // Proceedings of the 2015 Chinese Intelligent Automation Conference, Springer Berlin Heidelberg, 2015. - Pp. 219-227.

Hajiyev C., Soken H. E. Robust adaptive Kalman filter for estimation of UAV dynamics in the presence of sensor / actuator faults // Aerospace Science and Technology. 2013 Jul 31; 28(1). - Pp. 376-383.

Mokhtari A., Benallegue A., Belaidi A. Polynomial linear quadratic gaussian and sliding mode observer for a quadrotor unmanned aerial vehicle // Journal of Robotics and Mechatronics. - 2005. - 17(4). - P. 483.

Feedback linearization and linear observer for a quadrotor unmanned aerial vehicle / A. Mokhtari, N. K. M’Sirdi, K. Meghriche, A. Belaidi // Advanced Robotics. - 2006 Jan 1; 20(1). - Pp. 71-91.

Abas N., Legowo A., Akmeliawati R. Parameter identification of an autonomous quadrotor // Mechatronics (ICOM), 2011 4th International Conference On 2011 May 17. - Pp. 1-8.

Wang J., Qin S. J. A new deterministic-stochastic subspace identification method using principal component analysis // Automatica, submitted for publication. - 2004.

Ibrahim N. I., Oumran B. A Coupled and Underactuated Dynamic Model of Microcopter Using LabVIEW // IV Всерос. науч.-техн. конф. аспирантов, магистрантов и молодых ученых с междунар. участием (Ижевск 20-21 апреля 2016). - С. 981-990.

Ibrahim N. I. Attitude and Altitude Stabilization of Microcopter using PID Controllers with Disturbances in LabVIEW // IV Всерос. науч.-техн. конф. аспирантов, магистрантов и молодых ученых с междунар. участием (Ижевск 20-21 апреля 2016). - С. 989-996.

Zhong-ke S. On-line state estimation and parameter identification for flight // Decision and Control, 1990. Proceedings of the 29th IEEE Conference on 1990 Dec 5. - Pp. 1559-1560.

Chamberlain C. H. System Identification, State Estimation, and Control of Unmanned Aerial Robots // All Theses and Dissertations. - 2011. - Paper 2605. - URL: http://scholarsarchive.byu.edu/etd/2605

Sahawneh L. R. Airborne Collision Detection and Avoidance for Small UAS Sense and Avoid Systems // All Theses and Dissertations. - 2016. - Paper 5840. - URL: http://scholarsarchive.byu.edu/etd/5840

Van O. P., De Moor B. N4SID: Subspace algorithms for the identification of combined deterministic-stochastic systems // Automatica. - 1994 Jan 31; 30(1). - Pp. 75-93.