CN108803681B - 一种无刷电机增稳云台控制方法及*** - Google Patents

一种无刷电机增稳云台控制方法及*** Download PDF

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CN108803681B CN201810858616.0A CN201810858616A CN108803681B CN 108803681 B CN108803681 B CN 108803681B CN 201810858616 A CN201810858616 A CN 201810858616A CN 108803681 B CN108803681 B CN 108803681B
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Abstract

本发明属于无人机技术领域，具体涉及一种无刷电机增稳云台控制方法及***，包括如下步骤：获取云台的当前姿态数据并基于当前姿态数据获取电机角加速度；实时检测当前电机转矩电流；建立转矩电流‑电机角加速度关系模型；基于转矩电流‑电机角加速度关系模型，利用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态。本发明提供了无刷电机增稳云台控制方法及***，通过采用最小二乘法滤波方法对当前转矩电流进行去噪处理，实时性较好，提高了电机控制的准确性，进而提高了云台控制的稳定性。

Description

一种无刷电机增稳云台控制方法及***
技术领域
本发明涉及无人机技术领域，具体涉及一种无刷电机增稳云台控制方法及***。
背景技术
无人机是一种由无线电遥控设备或自身程序控制装置操纵的无人驾驶飞行器。随着无人机行业的迅速发展，越来越多的无人机被应用到农业、林业、电力、测绘、遥测等行业。
无人机任务载荷的快速发展极大地扩展了无人机的应用领域，摄像机是无人机较为常见的任务载荷，人们把用于连接摄像机与摄像机支撑架，承载摄像机进行水平和垂直两个方向转动的装置叫做云台。通常，云台可以实现X、Y、Z三轴转动。云台还需要能够接收遥控指令并根据指令进行调整或保持一个特定角度等功能。云台的这些功能特性保证无人机在飞行过程中，使其上的任务载荷能进行有效的作业。
云台一般由伺服电机驱动，实际的电机***一般都包含有一定程度的噪声。通常，电流噪声来源可以分成两种，一种是由于干扰、采样误差等非理想因素引起的白噪声；另一种是由于***处于闭环控制的状态，将原有的白噪声当作输入误差进行调节，造成***输出频繁扰动，从而引起更大的噪声。
现有技术中通常采用低通滤波的方法将***白噪声最大限度地滤除，避免引起***输出不必要的扰动，从而达到削弱噪声的目的。但是，该滤波方法具有引入时间延迟的缺陷，从而影响***控制性能。
发明内容
本发明为了解决上述技术问题，提供了一种无刷电机增稳云台控制方法及***。
第一方面，本发明提供了一种无刷电机增稳云台控制方法，包括如下步骤：
一种无刷电机增稳云台控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取云台的当前姿态数据并基于当前姿态数据获取电机角加速度；
(2)实时检测当前电机转矩电流；
(3)建立转矩电流-电机角加速度关系模型；
(4)基于转矩电流-电机角加速度关系模型，利用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；
(5)根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态。
进一步地，所述步骤(1)中，所述当前姿态数据包括陀螺仪所采集的角速度数据和加速度计所采集的加速度数据；其中，电机角加速度通过如下方式获得：
根据所述获取的陀螺仪角速度数据，以陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度；
由所述电机角速度进而计算获得电机角加速度。
进一步地，所述云台具有三轴，包括俯仰电机、滚转电机和方位电机，每轴对应一个电机；所述陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型为：
X轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure BDA0001749163750000021
其中，
Figure BDA0001749163750000022
为X轴电机角速度，ωx为陀螺仪所测得的云台X轴的角速度，
Y轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure BDA0001749163750000023
其中，
Figure BDA0001749163750000024
为X轴电机角速度，ωy为陀螺仪所测得的云台Y轴的角速度，ωz为陀螺仪所测得的云台Z轴的角速度；α为无人机姿态角度在云台X轴上的分量；
Z轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure BDA0001749163750000031
中，其中，
Figure BDA0001749163750000032
为Z轴电机角速度。
优选地，所述实时检测当前电机转矩电流包括：通过利用ADC采样获得电机三相电流，进而计算出当前电机转矩电流。
进一步地，所述转矩电流-电机角加速度关系模型如下：
根据电机原理，
Figure BDA0001749163750000033
即
Figure BDA0001749163750000034
由于转矩电流与电机转矩成正比，iq＝kM，所以转矩电流-电机角加速度关系模型为
Figure BDA0001749163750000035
其中，M为电机转矩，J为转动惯量，θ为电机角度、Ms为电机阻转矩，
Figure BDA0001749163750000036
为电机角加速度，iq转矩电流。
更进一步地，所述基于最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流，包括：
(1)电机转矩电流数学模型:
Figure BDA0001749163750000037
滤波前iq为当前转矩电流，记为d，滤波后iq记为y，两者误差e＝d-y＝d-WTu；
(2)初始化：W(0)＝0,P(0)＝σI
(3)更新并进行迭代计算：
滤波输出：y(n)＝WT(n-1)u(n)
估计误差：e(n)＝d(n)-y(n)
更新过程矩阵
Figure BDA0001749163750000038
其中，λ为遗忘因子；
更新权向量：
W(n)＝W(n-1)+k(n)e(n)
更新逆矩阵：
Figure BDA0001749163750000041
第二方面，本发明提供了一种无刷电机增稳云台控制***，包括：
姿态数据获取模块：用于获取云台的当前姿态数据；所述当前姿态数据包括陀螺仪所采集的角速度数据和加速度计所采集的加速度数据；
电机角加速度获取模块：用于获取电机角加速度；
转矩电流检测模块：用于实时检测当前电机转矩电流；
模型构建模块：用于建立转矩电流-电机角加速度关系模型；
滤波处理模块：采用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；
姿态调整模块：根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态。
进一步地，所述电机角加速度获取模块根据所述获取的陀螺仪角速度数据，以陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度，进而根据电机角速度获得电机角加速度。
优选地，所述转矩电流检测模块通过利用ADC采样获得电机三相电流，进而计算出当前电机转矩电流。
采用上述技术方案，包括以下有益效果：本发明提供了一种无刷电机增稳云台控制方法及***，根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态。通过采用最小二乘法滤波方法对当前转矩电流进行去噪处理，实时性较好，提高了电机控制的准确性，进而提高了云台控制的稳定性。
附图说明
图1为本发明实施例所提供无刷电机增稳云台控制方法的流程图；
图2为本发明实施例所提供电机角加速度获取方法的流程图；
图3为本发明所提供最小二乘法算法的流程图；
图4为本发明所提供云台控制简化原理图。
图5为采用本发明实施例所提供电机转矩电流滤波前后的对比图。
具体实施方式
实施例一：
目前，通常采用低通滤波的方法将***白噪声最大限度地滤除，避免引起***输出不必要的扰动，从而达到削弱噪声的目的。但是，该滤波方法具有引入时间延迟的缺陷，从而影响***控制性能。另外，现有技术中也有采用最小二乘法的方法进行电流滤波，但是通常利用的是转矩对应速度的模型，然而，无人用云台大部分的工况，电机速度几乎为0，难以采用通常的最小二乘法对电机电流进行滤波处理。
本实施例为了解决上述技术问题，提供了一种无刷电机增稳云台控制方法，图1为本实施例所提供无刷电机增稳云台控制方法的流程图，包括如下步骤：
S1、获取云台的当前姿态数据并基于当前姿态数据获取电机角加速度；所述当前姿态数据包括陀螺仪所采集的角速度数据和加速度计所采集的加速度数据；本实施例中无人机所采用的云台为三轴云台，通过其俯仰、横滚和方向的检测、控制来稳定摄像机。其中，分别采用三轴陀螺仪、三轴加速度计获取云台的三轴角速度数据、三轴加速度数据。
通常，电机角加速度通过获取电机角度，然后二阶求导后获得，其中电机角度由磁编码器检测获得。然而，由于需要通过对电机角度进行两次求导后才能获得电机角加速度，但在每次对电机角度求导后都会引入很大的噪声，从而影响电机控制，为了解决该问题，尽量减小在获取电机角加速度的过程中引入噪声，本实施例中，参阅图2，提供了电机角加速度获取方法的流程图，
电机角加速度通过如下方式获得：
(1)根据所述获取的陀螺仪角速度数据，以陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度；
所述云台具有三轴，包括俯仰电机、滚转电机和方位电机，每轴对应一个电机，陀螺仪所采集的三轴角速度数据为云台三轴角速度数据，当无人机处于平飞状态，陀螺仪所采集的三轴数据与每个轴上的电机角速度数据一致，但当无人机出现姿态变化时；无人机姿态角影响各轴电机角速度与陀螺仪角速度数据之间的关系，无人机姿态角包括无人机俯仰角、滚转角和偏航角，具体地，所述陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型为：
X轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure BDA0001749163750000061
其中，
Figure BDA0001749163750000062
为X轴电机角速度，ωx为陀螺仪所测得的云台X轴的角速度，
Y轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure BDA0001749163750000063
其中，
Figure BDA0001749163750000064
为X轴电机角速度，ωy为陀螺仪所测得的云台Y轴的角速度，ωz为陀螺仪所测得的云台Z轴的角速度；
Z轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure BDA0001749163750000065
中，其中，
Figure BDA0001749163750000066
为Z轴电机角速度。
根据陀螺仪所测得的三轴角速度数据，采用与各轴电机角速度数据所对应的关系模型即可获得各电机的角速度，省去了现有对电机角度进行一阶求导的过程。
以上各公式中，α为无人机姿态角度在云台X轴上的分量；具体地，α获取的方式为：X轴电机当前电机角度-X轴电机在无人机处于平飞状态下对应的角度，其中无人机处于平飞状态时，无人机没有发生俯仰、滚转以及方位的姿态变化，此时云台三轴对应电机三轴，陀螺仪所测得的三轴数据即为云台三轴数据，也分别对应为各轴电机角速度。其中，电机角度由磁编码器检测获得。姿态变化可以通过姿态传感器(陀螺仪和加速度计)检测后反馈至云台控制器。
(2)由所述电机角速度进而计算获得电机角加速度。
本实施例中根据陀螺仪直接所测得三轴角速度数据，由陀螺仪角速度数据与各电机角速度之间的关系，从而可以直接获得电机角速度，通过对电机角速度进行一阶求导后获得电机角加速度。与传统技术中直接从磁编码器获得电机角度后再进行二阶求导相比，避免引入了较大的电流噪声，提高了电机***的控制性能。
具体地，陀螺仪所测得的角速度数据传输至云台控制器，云台控制器根据相应的关系模型获得相应的电机角速度数据，进而对电机角速度进行一阶求导后获得电机加速度。
S2、实时检测当前电机转矩电流；
可知地，本技术领域中通常通过利用ADC采样获得电机三相电流，进而计算出当前电机转矩电流。此处不做详细赘述。
S3、建立转矩电流-电机角加速度关系模型；
所述转矩电流-电机角加速度关系模型如下：
根据电机原理，
Figure BDA0001749163750000071
即
Figure BDA0001749163750000072
由于转矩电流与电机转矩成正比，iq＝kM，所以转矩电流-电机角加速度关系模型为
Figure BDA0001749163750000073
其中，M为电机转矩，J为转动惯量，θ为电机角度、Ms为电机阻转矩，
Figure BDA0001749163750000074
为电机角加速度，iq转矩电流。
S4、基于转矩电流-电机角加速度关系模型，利用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；
虽然现有的电机控制中会采用最小二乘法进行电流滤波，但是所采用的滤波方法并不适用于控制无人机云台的电机中，由于无人机云台在实际应用过程中，为了获取稳定画面，经常会保持静止状态，从而使得电机速度为零，然而，现有电机的最小二乘法滤波方式所采用的是电机速度模型，并不适用于无人机云台中的电机。因此，针对无人机云台中电机的降噪处理方式通常采用低通滤波的方法，然而，低通滤波降噪处理方式会引入时间延迟，实时性较差，从而影响电机***控制性能，难以及时有效地对云台进行稳定控制。
所述基于最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流，包括：
(1)电机转矩电流数学模型:
Figure BDA0001749163750000081
滤波前iq为当前转矩电流，记为d，滤波后iq记为y，两者误差e＝d-y＝d-WTu；
(2)初始化：W(0)＝0,P(0)＝σI
(3)更新并进行迭代计算：
滤波输出：y(n)＝WT(n-1)u(n)
估计误差：e(n)＝d(n)-y(n)
更新过程矩阵
Figure BDA0001749163750000082
其中，λ为遗忘因子；
更新权向量：
W(n)＝W(n-1)+k(n)e(n)
更新逆矩阵：
Figure BDA0001749163750000083
该步骤中，根据最小二乘法，采用电机角加速度模型对当前转矩电流进行滤波处理，初始时刻滤波后的转矩电流输出，下一时刻的电机转矩电流继续更新并进行迭代计算，电流噪声越来越小，逐渐使得滤波后的转矩电流与当前转矩电流误差趋于为零。
其中，电机角加速度由陀螺仪角速度数据与电机角速度间的关系模型获得，通过陀螺仪检测出各电机的电机角速度，并根据陀螺仪所测得的角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度，对电机角速度一阶求导后获得电机角加速度，进而获得电机转矩电流与电机角加速度之间的关系模型。
参阅图5，提供了电机转矩电流滤波前后的对比图，其中，颜色较深曲线代表滤波前各时刻电机转矩电流，颜色较浅的中间区域曲线代表滤波后各时刻电机转矩电流，由图可以看出，采用本实施例中滤波方法所输出的电机转矩电流所形成的曲线较为平稳，噪声较小。
S5、根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态。
可知地，期望姿态由用户通过遥控器传达指令给云台控制器，根据期望姿态可解算出对应的电机角度，进而获得期望电机转矩电流，对当前电机转矩电流进行滤波后获得去噪后后的转矩电流，根据期望电机转矩电流以及滤波输出后的转矩电流，并结合PID控制，控制各电机工作，通过电机实现对云台姿态的调整与控制。需要说明的是，如何通过期望姿态获得期望电机转矩电流对于本领域技术人员来说，该过程为公知常识，此处不做详细赘述。
实施例2：
本实施例提供了一种无刷电机增稳云台控制***，该***可执行上述实施例提供的无刷电机增稳云台控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，包括：
姿态数据获取模块：用于获取云台的当前姿态数据；所述当前姿态数据包括陀螺仪所采集的角速度数据和加速度计所采集的加速度数据；
电机角加速度获取模块：用于获取电机角加速度；
转矩电流检测模块：用于实时检测当前电机转矩电流；
模型构建模块：用于建立转矩电流-电机角加速度关系模型；
滤波处理模块：采用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；
姿态调整模块：根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态。
本实施例的技术方案，根据期望转矩电流和基于最小二乘法滤波后的电机转矩电流输出控制信号以使电机根据该控制信号调整云台姿态，通过采用最小二乘法滤波方法对当前转矩电流进行去噪处理，实时性较好，提高了电机控制的准确性，进而提高了云台控制的稳定性。
所述电机角加速度获取模块根据所述获取的陀螺仪角速度数据，以陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度，进而根据电机角速度获得电机角加速度。
所述转矩电流检测模块通过利用ADC采样获得电机三相电流，进而计算出当前电机转矩电流。
本技术方案中，滤波处理模块用于基于最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流，最小二乘法采用转矩电流-电机角加速度关系模型，并通过陀螺仪角速度数据获得电机角速度，进而一阶求导后获得电机角加速度，解决了电流噪声对电机***控制干扰的问题，提高了电机控制的实时性和准确性，有利于对云台姿态进行控制。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种无刷电机增稳云台控制方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)获取云台的当前姿态数据并基于当前姿态数据获取电机角加速度；
(2)实时检测当前电机转矩电流；
(3)建立转矩电流-电机角加速度关系模型；
(4)基于转矩电流-电机角加速度关系模型，利用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；
(5)根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态；
所述转矩电流-电机角加速度关系模型如下：
根据电机原理，
Figure FDA0003032023950000011
即
Figure FDA0003032023950000012
由于转矩电流与电机转矩成正比，iq＝kM，所以转矩电流-电机角加速度关系模型为
Figure FDA0003032023950000013
其中，M为电机转矩，J为转动惯量，θ为电机角度、Ms为电机阻转矩，
Figure FDA0003032023950000014
为电机角加速度，iq转矩电流；
所述基于最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流，包括：
(1)电机转矩电流数学模型:
Figure FDA0003032023950000015
滤波前iq为当前转矩电流，记为d，滤波后iq记为y，两者误差e＝d-y＝d-WTu；
(2)初始化：W(0)＝0,P(0)＝σI
(3)更新并进行迭代计算：
滤波输出：y(n)＝WT(n-1)u(n)
估计误差：e(n)＝d(n)-y(n)
更新过程矩阵
Figure FDA0003032023950000021
其中，λ为遗忘因子；
更新权向量：
W(n)＝W(n-1)+k(n)e(n)
更新逆矩阵：
Figure FDA0003032023950000022
2.根据权利要求1所述的无刷电机增稳云台控制方法，其特征在于，所述获取云台的当前姿态数据包括：
获取所述云台的三轴角速度数据和三轴加速度数据；其中，分别采用三轴陀螺仪、三轴加速度计获取三轴角速度数据、三轴加速度数据。
3.根据权利要求1所述的无刷电机增稳云台控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中，所述当前姿态数据包括陀螺仪所采集的角速度数据和加速度计所采集的加速度数据；其中，电机角加速度通过如下方式获得：
根据所述获取的陀螺仪角速度数据，以陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度；
由所述电机角速度进而计算获得电机角加速度。
4.根据权利要求3所述的无刷电机增稳云台控制方法，其特征在于，所述云台具有三轴，包括俯仰电机、滚转电机和方位电机，每轴对应一个电机；所述陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型为：
X轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure FDA0003032023950000023
其中，
Figure FDA0003032023950000024
为X轴电机角速度，ωx为陀螺仪所测得的云台X轴的角速度，
Y轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure FDA0003032023950000025
其中，
Figure FDA0003032023950000026
为X轴电机角速度，ωy为陀螺仪所测得的云台Y轴的角速度，ωz为陀螺仪所测得的云台Z轴的角速度；α为无人机姿态角度在云台X轴上的分量；
Z轴电机角速度与陀螺仪所测得的角速度数据关系为
Figure FDA0003032023950000031
中，其中，
Figure FDA0003032023950000032
为Z轴电机角速度。
5.根据权利要求1所述的无刷电机增稳云台控制方法，其特征在于，所述实时检测当前电机转矩电流包括：通过利用ADC采样获得电机三相电流，进而计算出当前电机转矩电流。
6.一种无刷电机增稳云台控制***，其特征在于，包括：
姿态数据获取模块：用于获取云台的当前姿态数据；所述当前姿态数据包括陀螺仪所采集的角速度数据和加速度计所采集的加速度数据；
电机角加速度获取模块：用于获取电机角加速度；
转矩电流检测模块：用于实时检测当前电机转矩电流；
模型构建模块：用于建立转矩电流-电机角加速度关系模型；
滤波处理模块：采用递推最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流；
姿态调整模块：根据滤波后的电机转矩电流以及期望姿态下对应的期望电机转矩电流输出控制信号以使控制信号调整当前云台姿态至期望姿态；
所述转矩电流-电机角加速度关系模型如下：
根据电机原理，
Figure FDA0003032023950000033
即
Figure FDA0003032023950000034
由于转矩电流与电机转矩成正比，iq＝kM，所以转矩电流-电机角加速度关系模型为
Figure FDA0003032023950000035
其中，M为电机转矩，J为转动惯量，θ为电机角度、Ms为电机阻转矩，
Figure FDA0003032023950000036
为电机角加速度，iq转矩电流；
所述基于最小二乘法对当前电机转矩电流进行滤波降噪处理后获得滤波后的电机转矩电流，包括：
(1)电机转矩电流数学模型:
Figure FDA0003032023950000041
滤波前iq为当前转矩电流，记为d，滤波后iq记为y，两者误差e＝d-y＝d-WTu；
(2)初始化：W(0)＝0,P(0)＝σI
(3)更新并进行迭代计算：
滤波输出：y(n)＝WT(n-1)u(n)
估计误差：e(n)＝d(n)-y(n)
更新过程矩阵
Figure FDA0003032023950000042
其中，λ为遗忘因子；
更新权向量：
W(n)＝W(n-1)+k(n)e(n)
更新逆矩阵：
Figure FDA0003032023950000043
7.根据权利要求6所述的无刷电机增稳云台控制***，其特征在于，所述电机角加速度获取模块根据所述获取的陀螺仪角速度数据，以陀螺仪角速度数据与电机角速度之间的关系模型确定电机角速度，进而根据电机角速度获得电机角加速度。
8.根据权利要求6所述的无刷电机增稳云台控制***，其特征在于，所述转矩电流检测模块通过利用ADC采样获得电机三相电流，进而计算出当前电机转矩电流。
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