CN109542110A - 涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法 - Google Patents
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Abstract
涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，属于控制算法领域。现有的无人机控制***的仿真平台对控制参数的优化不足，且无人机控制器存在控制能力差、抗干扰能力弱的问题。一种涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，采用有限元的分析方法，分析涵道式多旋翼系留无人机的总体结构气动特性参数，根据气动特性参数，建立涵道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型、获得各电机拉力控制的分配值，并对气动特性参数进行测量；结合建立的模型以及测量的气动特性参数，在simulink环境中搭建涵道式系留无人机控制***的控制仿真平台；采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机控制***，并改进参数。
Description
技术领域
本发明涉及一种涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法。
背景技术
本发明是无人机简称(UAV)指不载有操作人员可以自主飞行或遥控驾驶的飞行器。 多旋翼无人机，是一种具有三个或三个以上旋翼的、特殊的无人飞行器，常见到的有四旋 翼、六旋翼、八旋翼等机型，通过控制每个轴上电机的转速，带动旋翼，从而产生升推力。
近几年，多旋翼无人机被广泛应用于军事侦查、安防监控、通信保障、媒体娱乐、环境监测等领域。多旋翼无人机飞行稳定操纵简单，价格较低廉，为人们提供了极大的方便，受到了用户普遍欢迎。但是，传统的多旋翼无人机供电能力一直是它的短板，它的电能通常来源于自身携带的锂电池，除了为飞行器提供动力外，还需要为搭载的相机、无线数传、自动驾驶仪等电子设备供电，市面上多旋翼无人机一次充电最多续航一小时，且不能为较大的功率设备供电，极大地制约了它的工作时间和应用范围。此外，多旋翼无人机旋翼裸露在外没有保护，很容易出现坠机伤人事件，成为事故隐患。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有的无人机控制***的仿真平台对控制参数的优化不足， 且无人机控制器存在控制能力差、抗干扰能力弱的问题，而提出一种涵道式多旋翼系留无 人机的控制器设计方法。
一种涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，所述设计方法通过以下步骤实现：
步骤一、采用有限元的分析方法，分析涵道式多旋翼系留无人机的总体结构气动特性 参数，参数包括：确定旋翼、涵道和导流片的气动力学特性参数；
步骤二、根据步骤一的气动特性参数，将涵道式多旋翼系留无人机看做刚体，建立涵 道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型、获得各电机拉力控制的分配值，并对气动特性 参数进行测量；
步骤三、结合步骤二建立的模型以及测量的气动特性参数，在simulink环境中搭建涵 道式系留无人机控制***的控制仿真平台；
步骤四、采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机控制 ***
本发明的有益效果为：
1.本发明的涵道式多旋翼系留无人机控制器验证仿真平台增加了对有无系留两种情 况进行验证的能力，从而能够在有系留情况下对控制器的控制参数进一步优化，全面的验 证控制器的抗系留线缆干扰的控制能力，从而间接提高控制器的控制可靠性。
2.本发明的涵道式多旋翼系留无人机的控制***采用改进的模糊PID控制进行设计，模糊PID的控制方式响应时间和超调量均在可接受的范围内，稳定后的精度较高， 与传统PID控制器相比，对外界干扰有很好的抑制作用，能够保证系留无人机的稳定 飞行状态，更适合有系留情况下的应用，有系留无人机不受供电线缆的干扰，从而实 现无人机的长久飞行。
3.应用本发明采用改进的模糊PID控制设计的控制器，相比传统的多旋翼无人机，可以使涵道式多旋翼系留无人机具有如下优点：
(1)广泛的应用场合。该无人机***能够在城市和山区等复杂地形条件下垂直起降和 悬停，在军事、商业领域有很好的应用前景。
(2)更大的气动升力。涵道会改变旋翼的气动特性，为涵道式多旋翼系留无人机提供 额外的升力，实现能量高效利用，多旋翼的设计具有更高的载荷能力。
(3)超长的巡航时间。地面电源为涵道式多旋翼系留无人机提供电能，无特殊状况下， 无人机可实现24小时不间断工作。
(4)良好的抗干扰能力。采用有线的控制方式可在复杂电磁环境下避免电磁干扰，结 合地面充足的电能供给，可克服外界恶劣环境的影响，保障涵道式多旋翼系留无人机姿态 的稳定控制。
(5)优异的安全隐蔽性能。螺旋桨位于涵道的内部，不会因碰撞损坏旋翼，预防事故 隐患，气动噪音被阻挡从而物理地降低了涵道式多旋翼系留无人机的噪音强度和传播距 离。同时，动力***被涵道环扩，降低了整体涵道式多旋翼系留无人机的发动机热辐射扩 散。
(6)便捷的开设和撤收能力。搭配地面车辆使用，可快速机动到指定区域，快速部署 和撤收，可以节省时间，提高工作效率。
同时，涵道式多旋翼系留无人机还可以作为一个优秀的飞行平台，可以对诸如自适应 控制，滤波算法进行分析和验证，为科学研究提供方便。搭载各种电子监控、通信基站对 某一区域进行定点监控和通信信号覆盖，为安保维稳、灾后通信恢复等任务提供保障，还 可以对大气环境进行监测，基于以上几个方面，对涵道式多旋翼系留无人机开展研究具有 重要的意义。
附图说明
图1为本发明涉及的涵道式多旋翼系留无人机仿真模型图示；
图2本发明涉及的涵道式多旋翼系留无人机的***控制仿真平台图示；
图3为本发明涉及的模糊PID控制器的搭建图示；
图4-1、4-2为本发明涉及的模糊PID控制器的参数设置；
图5为本发明涉及的PID和改进的模糊PID两种控制方法对比过程中，向无人机x轴输入的干扰量的图示；
图6为本发明涉及的PID和改进的模糊PID两种控制方法控制效果对比；
图7-1、7-2、7-3、7-4分别为本发明涉及的涵道式多旋翼系留无人机的悬停和姿态控 制测试；
图8为本发明实施例1的涵道式多旋翼系留无人机的定高干扰测试效果图；
具体实施方式
具体实施方式一：
本实施方式的涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，所述设计方法通过以下步 骤实现：
步骤一、采用有限元的分析方法，分析涵道式多旋翼系留无人机的总体结构气动特性 参数，参数包括：确定旋翼、涵道和导流片的气动力学特性参数，
使涵道旋翼在相同电压电流下效率最大，完成涵道式多旋翼系留无人机的总体设计； 并选择合适的动力装置和电子设备，完成涵道式多旋翼系留无人机的硬件***设计；再选 择单位质量轻、抗拉、抗高压、低阻值、环境适应性强的系留线缆，完成系留供电***的 设计，实现长时间不间断飞行；
步骤二、根据步骤一的气动特性参数，将涵道式多旋翼系留无人机看做刚体，建立涵 道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型、获得各电机拉力控制的分配值和建立系留线缆 的动力学模型，并对气动特性参数进行测量；
步骤三、结合步骤二建立的模型以及测量的气动特性参数，在simulink环境中搭建涵 道式系留无人机控制***的控制仿真平台；其中，搭建的仿真平台包括大范围运动和平衡 位置振动模型，平衡位置的振动模型采用多刚体模型和弦的振动模型来描述；
步骤四、采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机控制 ***；
步骤五、在步骤三搭建的控制仿真平台上，分别在无系留线缆和有系留线缆的情况下， 对步骤四设计的涵道式系留无人机控制***进行仿真验证，并调节控制参数以改进控制算 法；
步骤六、经过步骤五的控制参数的调控优化后得出精确的涵道式系留无人机控制系 统，涵道式系留无人机实物上进行飞行验证，得出：涵道式多旋翼系留无人机在有系留和 无系留情况下均能够按照控制指令飞行，完成系留无人机的大范围运动和悬停飞行，实现 对涵道式系留无人机在有系留线缆的情况下的更稳定高效的控制效果。
具体实施方式二：
与具体实施方式一不同的是，本实施方式的涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方 法，步骤二所述的建立涵道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型的过程为，将涵道式多 旋翼系留无人机机体简称为机体，
步骤二一、设Xb、Yb、Zb分别为涵道式多旋翼系留无人机的滚转轴、俯仰轴和 偏航轴，相应的姿态角定义为：
滚转角φ(roll)：机体轴Zb与过机体轴Xb的大地竖直平面之间的夹角，沿Xb正 向顺时针滚动为正；
俯仰角θ(pitch)：滚动轴Xb与大地水平面间所夹的角度，沿Yb正向顺时针偏转 为正；
偏航角ψ(yaw)：滚动轴Xb在大地水平面上的投影与大地坐标系中Xe轴之间所夹的角度，沿Zb正向机头顺时针转为正；
步骤二二、求取地面坐标系和机体坐标系的转换矩阵：
依据欧拉角定理有：
第1，由地面坐标系先绕Ze轴转偏航角ψ，得变换矩阵：
第2，再绕横轴Ye转俯仰角θ，得变换矩阵：
第3，得到机体坐标系再绕纵轴Xe转滚转角得变换矩阵：
第4，得到机体坐标系到地理坐标系的变化矩阵：
第5，地面坐标系和机体坐标系有如下关系：
Xbody＝PXearth (5)
或：
Xearth＝PTXbody (6)
步骤二三、求取涵道式多旋翼系留无人机的运动方程：
第1，在机体坐标系下，涵道式多旋翼系留无人机产生的升力：
式中，F0表示中间涵道电机旋翼产生的拉力；F1、F2、F3、F4分别为四个副电 机旋翼产生的拉力；设它们产生的拉力均与旋翼转速的平方成正比，可得：
式中，Ci表示五个电机对应的比例因子；wi表示五个电机对应的转速；进行坐 标转换得到地理坐标系下的个方向拉力：
根据牛顿经典力学方程：
F＝ma (10)
将涵道式多旋翼系留无人机看做刚体，建立刚体的位移方程：
式中，m表示涵道式多旋翼系留无人机的质量；g表示重力加速度；x、y、 z分别表示涵道式多旋翼系留无人机X、Y、Z轴上的位移；
Cx、Cy、Cz分别表示涵道式多旋翼系留无人机在X、Y、Z轴上的空气阻力系数， 无人机受到的空气阻力与速度的平方成正比；Tx、Ty、Tz分别表示系留线缆在地理坐 标系中沿三轴方向的拉力；
第2，作用在机身上的外力矩主要包含三个来源：旋翼升力所产生的力矩、旋翼 转动产生的反扭矩、高速转动旋翼所产生的陀螺力矩、机身自身转动所产生的陀螺力 矩；由于机身自身转动的角动量过小，所以机身转动所产生的陀螺力矩微乎其微，因 此忽略该项的影响，仅对前三项进行考虑；可建立无人机的转动动力学方程：
1号、3号旋翼拉力不同，可产生滚转方向上的力矩：
Mφ＝l(F3-F1) (12)
2号、4号旋翼拉力不同，可产生俯仰方向上的力矩：
Mθ＝l(F4-F2) (13)
中间0号涵道电机旋翼与1、2、3、4号电机旋翼转向不同所产生的反扭矩之差， 可产生偏航方向上的力矩：
Mψ＝C(F0-(F1+F3+F2+F4)) (14)
式中，l表示机架力臂长度；C表示5个旋翼的反扭矩系数(为方便研究，进行了简化)；
5个旋翼高速旋转所产生的陀螺力矩，表达式如下：
Mgyro＝∑Ω×Hi (15)
其中，H为动量矩，定义ωi，i＝0,1,2,3,4为各个螺旋桨的角速度，Jm、Jd分别 为主旋翼电机和副旋翼电机对其转动轴的转动惯量，为电机转子的转动惯量与旋翼的 转动惯量之和；在机体坐标系下动量矩H可以表示为：
综上所述，在机体坐标系种，作用在涵道式多旋翼系留无人机上的外部力矩如下：
刚体转动动力学方程：
式中，Ω＝[wx wy wz]T表示是机体的角速度向量；表示机体 转动惯量矩阵；
第3，从欧拉角的角速率(φ，θ，ψ)转换到机体坐标系运动的角速度分量(wx,wy,wz)的关系如下：
当θ与φ均很小时，可认为：
联立以上各式，得机体转动方程：
为便于研究，取
式中，U1表示5个旋翼产生的拉力总和；U2表示翻滚方向拉力差；U3表示俯仰 方向拉力差；U4表示偏航方向拉力差；Uf表示***受到的陀螺力矩干扰；
第4，整理以上各式，得到无人机的六自由度运动方程：
具体实施方式三：
与具体实施方式二不同的是，本实施方式的涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方 法，步骤二所述的获得各电机拉力控制的分配值的过程为，涵道式多旋翼系留无人机共 有4个控制通道、1个电机，通过4个方程无法获得电机具体的分配值，合理引入条 件方程才有解。令F1+F3＝F2+F4，结合以下方程:
可求解得到F0、F1、F2、F3、F4的值：
式中，A表示电机的分配矩阵；通过四个控制量，可以解得五个电机拉力的值，进而控制电机的转速。
具体实施方式四：
与具体实施方式二或三不同的是，本实施方式的涵道式多旋翼系留无人机的控制器设 计方法，步骤三所述的在simulink环境中搭建涵道式系留无人机控制***的控制仿真平台 的过程为，无人机的仿真可采用两种仿真方法：一种是纯数字仿真，另一种是半实物 仿真。对于纯数字仿真，所有的部件都采用数学模型来代表。半实物仿真是将部分实 物接入***，以实物代替它所对应的仿真模型，仿真结果将以三维动画形式输出。由 于不具备半实物仿真的条件，本课题均采用纯数字的仿真方法，仿真结果以图形曲线 形式表现。通过simulink中的基本模块，按照六自由度模型中各个量的关系，可以搭 建如下模型，如图1所示。
第1，仿真的关键参数可以根据实物测量得到：整机质量m＝3.2kg，、机架力臂 l＝0.45m、根据J＝mr2，可得机体对三轴的转动惯量Jx＝Jy＝0.13kg·m2、 Jz＝0.26kg·m2，主电机转动部分与主旋翼的转动惯量之和Jm＝5×10-4kg·m2、副电机 转动部分与副旋翼的转动惯量之和Jd＝5.4×10-5kg·m2、涵道式多旋翼系留无人机受到 的空气阻力与速度的平方成正比、由于本课题中涵道式多旋翼系留无人机运动速度较 小，为方便仿真研究，可得主副电机旋翼反扭矩系数C均为0.13、涵道式多旋翼系留 无人机在三轴方向上的空气阻力系数Cx＝Cy＝Cz＝0.1N·(m/s)-2、电机产生的拉力与 转速的平方的比例系数C0＝5.04×10-5N·(rad/s)-2， C1＝C2＝C3＝C4＝1.54×10-5N·(rad/s)-2；整理后，得涵道式多旋翼系留无人机的六自 由度方程组，如式(27)所示：
第2，通过分析六自由度方程组可知，控制量U1在X、Y、Z轴位移上存在耦合， 可以通过引入辅助控制量Ux、Uy、Uz进行解耦；Ux、Uy、Uz分别是五个旋翼产生 的合力U1在体坐标系X、Y、Z轴上的分量，如式(28)所示：
控制指令处理后，可得：
第3，在涵道式多旋翼无人机模型的基础上，加入位置控制器和姿态控制器模块，搭建涵道式多旋翼无人机的simulink仿真平台，如图2所示。xd、yd、zd为的期望 位置，φd、θd、ψd为期望姿态；通过Ux、Uy、Uz、ψd解算出涵道式多旋翼系留无 人机的位置和姿态信息：
第4，控制指令包括期望位置(xd，yd，zd)和期望偏航角ψd；期望位置(xd， yd，zd)通过位置控制器模块分别得到机体坐标系下三轴方向上的控制量(Ux，Uy， Uz)，结合期望偏航角ψd经过期望信息处理模块后解算出五个电机总体产生拉力U1和涵道式多旋翼系留无人机期望的滚动角φd和俯仰角θd，期望的三个姿态角(φd，θd， ψd)经过姿态控制器模块获得需要提供的控制量(U2，U3，U4)，四个控制量(U1， U2，U3，U4)经过前面得到的电机拉力分配矩阵，解算出五个电机需要提供的拉力 (F0，F1，F2，F3，F4)，进而获得五个电机对应的转速(w0，w1，w2，w3，w4) 和陀螺干扰力矩Uf；
第5，按照上述仿真平台的结构，采用simulink模块编写搭建各模块，根据每个 电机旋翼实际能提供的最大拉力和转速，对仿真中用到的关键参数进行限制，并在控 制通道中加入电机的传递函数，模拟延时特性。
具体实施方式五：
与具体实施方式四不同的是，本实施方式的涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方 法，步骤四所述的采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机 控制***的过程为，本课题主要研究涵道式多旋翼系留无人机的悬停特性，以及在悬停状态下系留线缆对其干扰的控制问题。无系留线缆干扰的情况下，首先采用PID控 制器对涵道式多旋翼系留无人机的位置姿态进行控制，然后采用模糊PID控制器进行 控制，比较控制效果。有系留线缆扰动的状态下，通过系留线缆对无人机实施干扰， 分析它的抗干扰能力，下面分别对这两种控制器进行设计。
第1，在模糊PID控制器的模糊推理模块前加入零阶保持器可以使仿真的速度更快，避免较长的等待时间；模糊PID控制器是在PID控制器的基础上设计的，它以 偏差e和偏差的变化率ec作为输入，通过模糊推理模块(FuzzyLogicController)控 制PID参数的变化量(Vkp,Vki,Vkd)，然后在原有的控制参数上增减，实现参数的 自适应控制；与PID控制器相比，模糊PID控制器具有精度高和抗干扰能力强的特 点，同时避免了手动调节参数的麻烦。模糊PID控制器的设计如图3所示，
第2，偏差输入量e(t)和输出量y(t)有如下关系：
y(t)＝(kp+Vkp)e(t)+(ki+Vki)∫e(t)dt+(kd+Vkd)de(t) (30)
其中，kp、kd、ki是控制器的初始参数，由常规方法得到；Vkp、Vki、Vkd是由 偏差e和偏差的变化率ec确定的，先将它们的模糊子集设置为{NB，NM，NS，ZO， PS，PM，PB}七个等级，分别为负大、负中、负小、零值、正小、正中、正大，再 将输入变量e、ec的量化论域设置为[-6，6]，输出变量Vkp、Vki、Vkd的量化论域设 置为[-3，3]，比例因子均设置为1，NB、PB分别选用Z型和S型函数作为隶度函数， NM、NS、ZO、PS、PM选择三角形函数作为隶度函数，具体参数设置如图4-1和图 4-2所示。
第3，模糊PID控制器的模糊规则设计：设计重点在于模糊规则的确定。当偏差 的绝对值较大时，为使***响应具有快速跟踪性能，避免***出现较大的超调，应取 较大的kp、较小的kd和较小的ki；当偏差的绝对值中等大小时，为使***响应具较 小的超调和较快的响应速度，应取较小的kp、适中的kd和ki；当偏差的绝对值较小 时，为使***响应具较好的稳态性能，取较大的kp和ki。本文用到的模糊控制规则如 表1所示：
表1模糊规则表
第4，将设计好的模糊PID控制器代替位置控制器模块中的外环PID控制器，以 x轴的位移控制为例，原外环控制器中的参数kp＝0.4、kd＝0.05；模糊控制器的偏差 量化因子ke＝1，偏差变化量化因子kec＝5，输出量化因子均为1；控制***搭建好以后， 在x轴30s到40s时间段内引入扰动量Tdx，如图5所示。分别采用PID控制器和改 进后的模糊PID控制器进行控制，两种方法的控制效果对比如图6所示。从控制响应 波形来看，模糊PID的控制方式响应时间和超调量均在可接受的范围内，稳定后的精 度较高，与PID控制器相比，对外界干扰有很好的抑制作用。
实施例1：
步骤一、采用有限元的分析方法，分析涵道式多旋翼系留无人机的总体结构气动特性 参数，参数包括：确定旋翼、涵道和导流片的气动力学特性参数，
使涵道旋翼在相同电压电流下效率最大，完成涵道式多旋翼系留无人机的总体设计； 并选择合适的动力装置和电子设备，完成涵道式多旋翼系留无人机的硬件***设计；再选 择单位质量轻、抗拉、抗高压、低阻值、环境适应性强的系留线缆，完成系留供电***的 设计，实现长时间不间断飞行；
步骤二、根据步骤一的气动特性参数，将涵道式多旋翼系留无人机看做刚体，建立涵 道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型、获得各电机拉力控制的分配值和建立系留线缆 的动力学模型，并对气动特性参数进行测量；
步骤三、结合步骤二建立的模型以及测量的气动特性参数，在simulink环境中搭建涵 道式系留无人机控制***的控制仿真平台；其中，搭建的仿真平台包括大范围运动和平衡 位置振动模型，平衡位置的振动模型采用多刚体模型和弦的振动模型来描述；
步骤四、采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机控制 ***；并设计PID控制器用于对比；
步骤五、在步骤三搭建的控制仿真平台上，分别在无系留线缆和有系留线缆的情况下， 对步骤四设计的涵道式系留无人机控制***进行仿真验证，并调节控制参数以改进控制算 法；
步骤六、经过步骤五的控制参数的调控优化后得出精确的涵道式系留无人机控制系 统，涵道式系留无人机实物上进行飞行验证，得出：涵道式多旋翼系留无人机在有系留和 无系留情况下均能够按照控制指令飞行，完成系留无人机的大范围运动和悬停飞行，实现 对涵道式系留无人机在有系留线缆的情况下的更稳定高效的控制效果设计PID控制器用 于对比。
涵道式多旋翼系留无人机的实测阶段为对涵道式多旋翼系留无人机的悬停特性、姿态指令跟随控制和抗干扰能力进行飞行测试：
以仿真数据为基础，根据涵道式多旋翼系留无人机的实际的飞行情况调整控制参数，如表2所示。
表2涵道式多旋翼系留无人机的控制参数
涵道式多旋翼系留无人机的悬停和姿态控制测试
首先，让无人机从地面起飞，在50秒时刻，输入控制指令，使三个姿态角均为 0度，悬停在一定高度持续大约4.5秒。然后，在54.5秒时刻给滚转角一个大约6.5 度的指令，在62秒时刻给俯仰角一个负向为2.2度的指令。最后，在129秒给偏航 角两次偏航指令。具体测试结果如图7-1、7-2、7-3、7-4所示。
从以上测试结果可以看到，涵道式多旋翼系留无人机可以保持稳定的悬停状态，三 个姿态角可以保持在0度附近，最大误差在1度左右。分别发送滚转角、俯仰角和偏 航角控制指令，控制***经过较小的波动后，均能及时跟随控制指令，具有较好的动 态跟随特性，满足预期效果。
涵道式多旋翼系留无人机的定高干扰测试
让涵道式多旋翼系留无人机起飞上升到5米的高度，在60秒时刻达到稳定，分 别在65秒和92秒时刻通过摇摆、拉紧系留线缆，对涵道式多旋翼系留无人机施加一 定力度的干扰。响应结果如图8所示。从图中看出，无人机稳定在5米的高度后，施 加两次较大力度的干扰，经过一段时间的调整后，均能保持在给定的高度，和前面的 仿真结果相似，这说明机体对系留线缆的干扰有一定的抑制作用。
本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，本领域技术 人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发 明所附的权利要求的保护范围。
Claims (5)
1.一种涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，其特征在于：所述设计方法通过以下步骤实现：
步骤一、采用有限元的分析方法，分析涵道式多旋翼系留无人机的总体结构气动特性参数，参数包括：确定旋翼、涵道和导流片的气动力学特性参数；
步骤二、根据步骤一的气动特性参数，将涵道式多旋翼系留无人机看做刚体，建立涵道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型、获得各电机拉力控制的分配值，并对气动特性参数进行测量；
步骤三、结合步骤二建立的模型以及测量的气动特性参数，在simulink环境中搭建涵道式系留无人机控制***的控制仿真平台；
步骤四、采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机控制***。
2.根据权利要求1所述涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，其特征在于：步骤二所述的建立涵道式多旋翼系留无人机机体的动力学模型的过程为，将涵道式多旋翼系留无人机机体简称为机体，
步骤二一、设Xb、Yb、Zb分别为涵道式多旋翼系留无人机的滚转轴、俯仰轴和偏航轴，相应的姿态角定义为：
滚转角φ：机体轴Zb与过机体轴Xb的大地竖直平面之间的夹角，沿Xb正向顺时针滚动为正；
俯仰角θ：滚动轴Xb与大地水平面间所夹的角度，沿Yb正向顺时针偏转为正；
偏航角ψ：滚动轴Xb在大地水平面上的投影与大地坐标系中Xe轴之间所夹的角度，沿Zb正向机头顺时针转为正；
步骤二二、求取地面坐标系和机体坐标系的转换矩阵：
依据欧拉角定理有：
第1，由地面坐标系先绕Ze轴转偏航角ψ，得变换矩阵：
第2，再绕横轴Ye转俯仰角θ，得变换矩阵：
第3，得到机体坐标系再绕纵轴Xe转滚转角得变换矩阵：
第4，得到机体坐标系到地理坐标系的变化矩阵：
第5，地面坐标系和机体坐标系有如下关系：
Xbody＝PXearth (5)
或：
Xearth＝PTXbody (6)
步骤二三、求取涵道式多旋翼系留无人机的运动方程：
第1，在机体坐标系下，涵道式多旋翼系留无人机产生的升力：
式中，F0表示中间涵道电机旋翼产生的拉力；F1、F2、F3、F4分别为四个副电机旋翼产生的拉力；设它们产生的拉力均与旋翼转速的平方成正比，可得：
式中，Ci表示五个电机对应的比例因子；wi表示五个电机对应的转速；进行坐标转换得到地理坐标系下的个方向拉力：
根据牛顿经典力学方程：
F＝ma (10)
将涵道式多旋翼系留无人机看做刚体，建立刚体的位移方程：
式中，m表示涵道式多旋翼系留无人机的质量；g表示重力加速度；x、y、z分别表示涵道式多旋翼系留无人机X、Y、Z轴上的位移；
Cx、Cy、Cz分别表示涵道式多旋翼系留无人机在X、Y、Z轴上的空气阻力系数，无人机受到的空气阻力与速度的平方成正比；Tx、Ty、Tz分别表示系留线缆在地理坐标系中沿三轴方向的拉力；
第2，建立无人机的转动动力学方程：
1号、3号旋翼拉力不同，可产生滚转方向上的力矩：
Mφ＝l(F3-F1) (12)
2号、4号旋翼拉力不同，可产生俯仰方向上的力矩：
Mθ＝l(F4-F2) (13)
中间0号涵道电机旋翼与1、2、3、4号电机旋翼转向不同所产生的反扭矩之差，可产生偏航方向上的力矩：
Mψ＝C(F0-(F1+F3+F2+F4)) (14)
式中，l表示机架力臂长度；C表示5个旋翼的反扭矩系数(为方便研究，进行了简化)；
5个旋翼高速旋转所产生的陀螺力矩，表达式如下：
Mgyro＝∑Ω×Hi (15)
其中，H为动量矩，定义ωi，i＝0,1,2,3,4为各个螺旋桨的角速度，Jm、Jd分别为主旋翼电机和副旋翼电机对其转动轴的转动惯量，为电机转子的转动惯量与旋翼的转动惯量之和；在机体坐标系下动量矩H可以表示为：
综上所述，在机体坐标系种，作用在涵道式多旋翼系留无人机上的外部力矩如下：
刚体转动动力学方程：
式中，Ω＝[wx wy wz]T表示是机体的角速度向量；表示机体转动惯量矩阵；
第3，从欧拉角的角速率(φ，θ，ψ)转换到机体坐标系运动的角速度分量(wx,wy,wz)的关系如下：
当θ与φ均很小时，可认为：
联立以上各式，得机体转动方程：
取：
式中，U1表示5个旋翼产生的拉力总和；U2表示翻滚方向拉力差；U3表示俯仰方向拉力差；U4表示偏航方向拉力差；Uf表示***受到的陀螺力矩干扰；
第4，整理以上各式，得到无人机的六自由度运动方程：
3.根据权利要求2所述涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，其特征在于：步骤二所述的获得各电机拉力控制的分配值的过程为，令F1+F3＝F2+F4，结合以下方程:
可求解得到F0、F1、F2、F3、F4的值：
式中，A表示电机的分配矩阵；通过四个控制量，可以解得五个电机拉力的值，进而控制电机的转速。
4.根据权利要求2或3所述涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，其特征在于：步骤三所述的在simulink环境中搭建涵道式系留无人机控制***的控制仿真平台的过程为，
第1，仿真的关键参数可以根据实物测量得到：整机质量、机架力臂l＝0.45m、根据J＝mr2，可得机体对三轴的转动惯量Jx、Jy、Jz，主电机转动部分与主旋翼的转动惯量之和、副电机转动部分与副旋翼的转动惯量之和Jd、涵道式多旋翼系留无人机受到的空气阻力与速度的平方成正比、主副电机旋翼反扭矩系数C、涵道式多旋翼系留无人机在三轴方向上的空气阻力系数Cx＝Cy＝Cz、电机产生的拉力与转速的平方的比例系数C0，且C1＝C2＝C3＝C4；整理后，得涵道式多旋翼系留无人机的六自由度方程组；
第2，通过分析六自由度方程组可知，控制量U1在X、Y、Z轴位移上存在耦合，可以通过引入辅助控制量Ux、Uy、Uz进行解耦；Ux、Uy、Uz分别是五个旋翼产生的合力U1在体坐标系X、Y、Z轴上的分量，如式(28)所示：
控制指令处理后，可得：
第3，在涵道式多旋翼无人机模型的基础上，加入位置控制器和姿态控制器模块，搭建涵道式多旋翼无人机的simulink仿真平台，xd、yd、zd为的期望位置，φd、θd、ψd为期望姿态；通过Ux、Uy、Uz、ψd解算出涵道式多旋翼系留无人机的位置和姿态信息：
第4，控制指令包括期望位置(xd,yd,zd)和期望偏航角ψd；期望位置(xd,yd,zd) 通过位置控制器模块分别得到机体坐标系下三轴方向上的控制量(Ux,Uy,Uz)，结合期望偏航角ψd经过期望信息处理模块后解算出五个电机总体产生拉力U1和涵道式多旋翼系留无人机期望的滚动角φd和俯仰角θd，期望的三个姿态角(φd,θd,ψd)经过姿态控制器模块获得需要提供的控制量(U2,U3,U4)，四个控制量(U1,U2,U3,U4)经过前面得到的电机拉力分配矩阵，解算出五个电机需要提供的拉力(F0，F1，F2，F3，F4)，进而获得五个电机对应的转速(w0，w1，w2，w3，w4)和陀螺干扰力矩Uf；
第5，按照上述仿真平台的结构，采用simulink模块编写搭建各模块，根据每个电机旋翼实际能提供的最大拉力和转速，对仿真中用到的关键参数进行限制，并在控制通道中加入电机的传递函数，模拟延时特性。
5.根据权利要求4所述涵道式多旋翼系留无人机的控制器设计方法，其特征在于：步骤四所述的采用模糊PID控制器设计在有系留线缆的情况下的涵道式系留无人机控制***的过程为：
第1，在模糊PID控制器的模糊推理模块前加入零阶保持器，模糊PID控制器以偏差e和偏差的变化率ec作为输入，通过模糊推理模块控制PID参数的变化量(Vkp,Vki,Vkd)，然后在原有的控制参数上增减，实现参数的自适应控制；
第2，偏差输入量e(t)和输出量y(t)有如下关系：
y(t)＝(kp+Vkp)e(t)+(ki+Vki)∫e(t)dt+(kd+Vkd)de(t) (30)
其中，kp、kd、ki是控制器的初始参数，由常规方法得到；Vkp、Vki、Vkd是由偏差e和偏差的变化率ec确定的，先将它们的模糊子集设置为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}七个等级，分别为负大、负中、负小、零值、正小、正中、正大，再将输入变量e、ec的量化论域设置为[-6，6]，输出变量Vkp、Vki、Vkd的量化论域设置为[-3，3]，比例因子均设置为1，NB、PB分别选用Z型和S型函数作为隶度函数，NM、NS、ZO、PS、PM选择三角形函数作为隶度函数；
第3，模糊PID控制器的模糊规则设计：当偏差的绝对值较大时，为使***响应具有快速跟踪性能，避免***出现较大的超调，应取较大的kp、较小的kd和较小的ki；当偏差的绝对值中等大小时，为使***响应具较小的超调和较快的响应速度，应取较小的kp、适中的kd和ki；当偏差的绝对值较小时，为使***响应具较好的稳态性能，取较大的kp和ki；
第4，将设计好的模糊PID控制器代替位置控制器模块中的外环PID控制器，以x轴的位移控制为例，原外环控制器中的参数kp＝0.4、kd＝0.05；模糊控制器的偏差量化因子ke＝1，偏差变化量化因子kec＝5，输出量化因子均为1。
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