本發(fā)明涉及無人飛行器技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及到四旋翼無人飛行器及其控制方法。

背景技術(shù)：

四旋翼無人飛行器是一種通過無線遠(yuǎn)程遙控設(shè)備加之自身傳感器實(shí)現(xiàn)自主飛行的不載人飛行器，其有6個自由度，4個控制輸入，由4個無刷直流電機(jī)驅(qū)動產(chǎn)生的差動力矩實(shí)現(xiàn)其俯仰運(yùn)動和翻滾運(yùn)動，產(chǎn)生的反扭力矩實(shí)現(xiàn)偏航運(yùn)動,是非線性欠驅(qū)動系統(tǒng)。這類飛行器廣泛應(yīng)用于軍事和民用領(lǐng)域。四旋翼無人飛行器相比固定翼無人飛行器，由于能垂直起降，起飛和著陸的要求較低，靈活性高，在復(fù)雜的地勢下有更強(qiáng)的適應(yīng)性。目前使用最多的控制方法是PID控制，其通過識別目標(biāo)，然后探測現(xiàn)狀與目標(biāo)的差距，再用行動消除它。PID控制結(jié)構(gòu)簡單，控制技術(shù)成熟，魯棒性較好。但是，在四旋翼無人飛行器飛行過程當(dāng)中，控制器當(dāng)中的參數(shù)難以自動地調(diào)整來適應(yīng)外界變化，因而很難達(dá)到預(yù)定的目標(biāo)，影響控制效果。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題。

為此，本發(fā)明提供一種四旋翼無人飛行器(Quadrotor Unmanned Aerial Vehicle,QUAV)及其控制方法，其基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back-propagation Artificial Neural Network with Inertia Term,BPNNI)與PID控制(Proportional Integral Derivative Control,PID)相結(jié)合的控制方法來控制四旋翼無人飛行器，使得無人飛行器抗干擾能力得到加強(qiáng)，自身魯棒性得到提高。

一種四旋翼無人飛行器，包括機(jī)體和主控制器模塊，還包括分別與所述主控制器模塊連接的導(dǎo)航模塊、傳感模塊、通信模塊和電機(jī)控制模塊，其特征在于所述導(dǎo)航模塊采用衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)對飛行器進(jìn)行定位并向所述主控制器模塊提供位置信息并導(dǎo)航，且在導(dǎo)航過程中修改和固化波特率；所述傳感器模塊包括分別與所述主控制模塊連接的慣性測量單元、氣壓傳感器、電子羅盤、和風(fēng)速傳感器，所述慣性測量單元用于檢測飛行器的三軸線加速度、翻滾角速率、俯仰角速率、偏航角速率和航向信息，所述氣壓傳感器用于檢測飛行器的高度，所述電子羅盤用于測量飛行器的航向信息，所述風(fēng)速傳感器對飛行器所處的位置的風(fēng)速進(jìn)行監(jiān)測；所述無線通信模塊包括遙控器、PPM解碼器和PPM接收機(jī)，所述PPM編碼器與所述遙控器連接，遙控器的四個通道控制信號將通過PPM編碼器編碼后無線傳遞給所述PPM接收機(jī)，所述PPM接收機(jī)與所述主控制器模塊連接；所述電機(jī)控制模塊包括用于驅(qū)動飛行器四個旋翼的四個電機(jī)以及分別控制所述四個電機(jī)工作的電子調(diào)速器，所述電子調(diào)速器與所述主控制器模塊連接以接收電機(jī)控制信號。

本發(fā)明提供的四旋翼無人飛行器中，主控制器模塊是控制系統(tǒng)的核心部分，其作用是負(fù)責(zé)采集傳感器模塊檢測到的三軸線加速度、翻滾角速率、俯仰角速率和偏航角速率等組成的姿態(tài)角速率、航向信息和風(fēng)速并實(shí)時解算，再根據(jù)檢測到的由遙控器發(fā)送并經(jīng)PPM編碼器編碼后的飛行信息，結(jié)合權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制結(jié)合的飛行控制方案，計(jì)算實(shí)際的輸出控制量以控制四個電機(jī)的轉(zhuǎn)速，從而實(shí)現(xiàn)控制器當(dāng)中的參數(shù)自動地調(diào)整來適應(yīng)外界變化，達(dá)到理想的飛行控制效果，完成預(yù)定的目標(biāo)。主控制器模塊綜合計(jì)算所述傳感器模塊與導(dǎo)航模塊所反饋的實(shí)時飛行姿態(tài)信息和遙控器的控制信息后輸出電機(jī)控制信號以控制電機(jī)控制模塊，從而使得四旋翼無人飛行器能夠自動適應(yīng)外界環(huán)境的變化以調(diào)制飛行參數(shù)來達(dá)到預(yù)定的控制效果。

進(jìn)一步的，四旋翼無人飛行器還包括水冷-風(fēng)冷模塊，所述水冷-風(fēng)冷模塊分別與所述主控制器模塊和所述電機(jī)控制模塊連接，以對所述主控制器模塊和所述電機(jī)控制模塊散熱冷卻，并同時接受所述主控制器模塊的控制以實(shí)現(xiàn)對冷卻功率的調(diào)節(jié)。

進(jìn)一步的，所述主控制器模塊和所述電機(jī)控制模塊上分別設(shè)置有測溫元件，所述測溫元件與所述主控制器模塊連接以實(shí)現(xiàn)溫度采集，所述主控制器模塊根據(jù)所采集到溫度信息調(diào)節(jié)所述水冷-風(fēng)冷模塊的冷卻功率。

進(jìn)一步的，所述傳感器模塊包括與所述主控制模塊連接的煙霧傳感器，所述煙霧傳感器布置在臨近飛行器上的電路板附件以探測所述電路板出現(xiàn)故障產(chǎn)生的煙霧并將煙霧信息反饋至所述主控制器模塊。

所述四旋翼無人飛行器的飛行控制方法，主要由所述主控制器模塊來執(zhí)行，具體包括以下步驟：

S10：建立四旋翼無人飛行器的動力學(xué)模型，無人飛行器的動力學(xué)方程為；

其中，設(shè)φ、θ、ψ分別為四旋翼無人飛行器的翻滾角、俯仰角和偏航角，l為其質(zhì)心至旋翼中心的距離，Ix、Iy、Iz為慣性主距，Ωi為第i個旋翼轉(zhuǎn)速，F(xiàn)i為第i個旋翼產(chǎn)生的升力，旋翼產(chǎn)生的升力與旋翼傳動速度平方成正比，IR為轉(zhuǎn)動慣量，n1為其升力系數(shù)，n2為反扭矩系數(shù)；

為了把四旋翼無人飛行器的動力學(xué)方程轉(zhuǎn)換成四個獨(dú)立的控制通道,定義四旋翼飛行器的控制輸入為

S20：設(shè)計(jì)基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法；

其中在步驟S10中由四旋翼無人飛行器的動力學(xué)方程轉(zhuǎn)換成的四個獨(dú)立的控制通道分別由控制器控制，且四個通道分別由高度BPNNIPID、翻滾BPNNIPID、俯仰BPNNIPID、偏航BPNNIPID組成，經(jīng)過控制量的轉(zhuǎn)換控制調(diào)節(jié)四個旋翼的轉(zhuǎn)速來達(dá)到姿態(tài)控制，

S21:設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有3層，其中包括輸入層，隱含層和輸出層,且其中輸入層j含有4個神經(jīng)元，隱含層i含有5個神經(jīng)元，輸出層k含有3個神經(jīng)元；令表示連接第l層的第j個神經(jīng)元和第l+1層的第i個神經(jīng)元之間的權(quán)值，

則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元的輸入為：

O_j⁽¹⁾＝x(j),(j＝1,2,3,4) (3)

其中包括r(k),y(k),e(k),1，Bias＝1是神經(jīng)元單元的偏置；

隱含層i的輸入為：

當(dāng)i＝1時，有：

net₁⁽²⁾(k)＝r(k)w₁₁⁽¹⁾+y(k)w₁₂⁽¹⁾+e(k)w₁₃⁽¹⁾+1·w₁₄⁽¹⁾ (5)

隱含層i的輸出為：

隱含層神經(jīng)元的激勵函數(shù)使用正負(fù)對稱的sigmoid函數(shù)：

輸出層k的輸入：

輸出層k輸出為:

O_k⁽³⁾(k)＝g[net_k⁽³⁾(k)] (9)

其中，(8)(9)中k＝1,2,3；

同理，

由于PID控制中K_p，K_i，K_d需要取非負(fù)值，因此輸出層神經(jīng)元激勵函數(shù)使用非負(fù)的Sigmoid函數(shù),

期望輸出r(k)與實(shí)際輸出y(k)計(jì)算出性能指標(biāo)：

S22:按照梯度下降法修正權(quán)系數(shù)，按E(k)對加權(quán)系數(shù)的負(fù)梯度方向搜索和調(diào)整，通過增加慣性項(xiàng)加快收斂，并計(jì)算權(quán)值修正量Δw，修正權(quán)值：

α稱為慣性系數(shù)，η為學(xué)習(xí)速率；則

未知，用取代，造成的誤差用調(diào)整學(xué)習(xí)速率η來補(bǔ)償，那么由(1)、(2)、(8)、(9)、(10)、(11)、(12)可得到：

那么，局部梯度：

g′(·)＝g(x)(1-g(x)) (22)

按輸出層k加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)方法：

Δw_ki⁽²⁾(k)＝aΔw_ki⁽²⁾(k-1)+ηδ_k⁽³⁾(k)O_i⁽²⁾(k) (23)

隱含層i加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)方法：

Δw_ij⁽¹⁾(k)＝aΔw_ij⁽¹⁾(k-1)+ηδ_i⁽²⁾(k)O_j⁽¹⁾(k) (24)

那么局部梯度

其中，

這樣由以上方法確定了PID控制所需要的最佳的K_p、K_i、K_d參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)了參數(shù)自整定。

將最佳的K_p、K_i、K_d參數(shù)輸送到電子調(diào)速器以控制電機(jī)調(diào)節(jié)四個旋翼的轉(zhuǎn)速。

本發(fā)明的四旋翼無人飛行器采用基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法可以隨外界干擾變化的影響，實(shí)時更新整定K_p、K_i、K_d參數(shù)，實(shí)現(xiàn)參數(shù)自整定，解決了傳統(tǒng)PID控制不能實(shí)時自適應(yīng)參數(shù)調(diào)整的缺陷，更好地實(shí)現(xiàn)無人飛行器飛行中受到干擾下的姿態(tài)控制，提高了系統(tǒng)的抗擾性和魯棒性。

附圖說明

本發(fā)明的上述和/或附加的方面和優(yōu)點(diǎn)從結(jié)合下面附圖對實(shí)施例的描述中將變得明顯和容易理解，其中：

圖1為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器整體結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器主要模塊構(gòu)成示意圖。

圖3為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器機(jī)體坐標(biāo)系和慣性坐標(biāo)系示意圖。

圖4為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器姿態(tài)控制方法中附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分結(jié)構(gòu)示意圖。

圖5為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖6為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖7為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器高度跟蹤圖。

圖8為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器控制方法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制和現(xiàn)有PID控制方法抗擾性測試結(jié)果對比圖。

圖9為本發(fā)明的四旋翼無人飛行器控制方法中附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制魯棒性測試對比圖。

圖10為現(xiàn)有四旋翼無人飛行器控制方法中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制魯棒性測試對比圖。

圖11為現(xiàn)有四旋翼無人飛行器控制方法中傳統(tǒng)PID控制魯棒性測試對比圖。

具體實(shí)施方式

為了能夠更清楚地理解本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明進(jìn)行進(jìn)一步的詳細(xì)描述。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請的實(shí)施例及實(shí)施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細(xì)節(jié)以便于充分理解本發(fā)明，但是，本發(fā)明還可以采用其他不同于在此描述的方式來實(shí)施，因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍并不受下面公開的具體實(shí)施例的限制。

下面參照圖1-2對本發(fā)明實(shí)施例的四旋翼無人飛行器做進(jìn)一步的描述。

如圖1和圖2所示，四旋翼無人飛行器100包括機(jī)體10和固定在機(jī)體10上的主控制器模塊20，還包括固定在機(jī)體10四個懸臂上的四個無刷電機(jī)控制模塊60及由無刷電機(jī)驅(qū)動的旋翼70，另外，如圖2所示，四旋翼無人飛行器還包括安裝在所述機(jī)體10上并分別與所述主控制器模塊20連接的傳感器模塊40、導(dǎo)航模塊50和水冷-風(fēng)冷模塊80，還包括與主控制器20通信連接的無線通信模塊30；導(dǎo)航模塊50采用高精度的GPS衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)對四旋翼無人飛行器100進(jìn)行跟蹤定位，并向所述主控制器模塊20提供位置信息并導(dǎo)航，且在導(dǎo)航過程中修改和固化波特率，另外還可以保存波特率的設(shè)置過程；所述傳感器模塊40包括分別與所述主控制模塊20連接的慣性測量單元、氣壓傳感器、電子羅盤、煙霧傳感器和風(fēng)速傳感器，所述慣性測量單元用于檢測飛行器的三軸線加速度、翻滾角速率、俯仰角速率、偏航角速率和航向信息，所述氣壓傳感器用于檢測飛行器的高度，所述電子羅盤測量飛行器的航向信息，所述風(fēng)速傳感器對飛行器所處的位置的風(fēng)速進(jìn)行監(jiān)測，所述煙霧傳感器設(shè)置在飛行器上的PCB電路板上用于探測所述電路板出現(xiàn)故障產(chǎn)生的煙霧并將煙霧信息反饋至所述主控制器模塊20；所述無線通信模塊30包括遙控器、PPM解碼器和PPM接收機(jī)，所述PPM編碼器與所述遙控器連接，遙控器的四個通道控制信號將通過PPM編碼器編碼后無線傳遞給所述PPM接收機(jī)，所述PPM接收機(jī)與所述主控制器模塊連接；所述電機(jī)控制模塊60包括用于驅(qū)動飛行器上四個旋翼70的四個電機(jī)以及分別控制所述四個電機(jī)工作的電子調(diào)速器，所述電子調(diào)速器與所述主控制器模塊連接以接收電機(jī)控制信號，所述煙霧傳感器布置在臨近飛行器上的電路板附件以探測所述電路板出現(xiàn)故障產(chǎn)生的煙霧并將煙霧信息反饋至所述主控制器模塊；所述水冷-風(fēng)冷模塊80可有效降低主控制器模塊20和電機(jī)控制模塊60工作時產(chǎn)生的熱量。

導(dǎo)航模塊50可以提供四旋翼無人機(jī)當(dāng)前的位置信息，主控制器模塊20是四旋翼無人機(jī)100控制系統(tǒng)的核心部分，其作用是負(fù)責(zé)采集傳感器檢測到的三軸線加速度、翻滾角速率、俯仰角速率和偏航角速率等組成的姿態(tài)角速率和航向信息并實(shí)時解算，再根據(jù)檢測到由遙控器所發(fā)出的飛行信息，計(jì)算實(shí)際的輸出電機(jī)控制信號至電子調(diào)速器，然后電子調(diào)速器根據(jù)獲得的控制信號控制4個電機(jī)的轉(zhuǎn)速，從而實(shí)現(xiàn)對4個旋翼產(chǎn)生的升力和轉(zhuǎn)矩的控制，無刷電機(jī)可以通過PWM控制其轉(zhuǎn)速從而達(dá)到對每個旋翼所產(chǎn)生的力和力矩的大小進(jìn)行控制。

具體的，所述主控制器模塊20和所述電機(jī)控制模塊60上分別設(shè)置有測溫元件(圖中為示出)，所述測溫元件與所述主控制器模塊20連接以實(shí)現(xiàn)溫度采集，所述主控制器模塊20根據(jù)所采集到溫度信息調(diào)節(jié)所述水冷-風(fēng)冷模塊80的冷卻功率。既當(dāng)測溫元件檢測到的主控制器模塊20和所述電機(jī)控制模塊60的溫度偏高時需要提升水冷-風(fēng)冷模塊80的冷卻功率以加速冷卻降溫，如果主控制器模塊20和所述電機(jī)控制模塊60的溫度偏低時降低冷卻功率，如此可以保證主控制器模塊20和所述電機(jī)控制模塊60工作在合適的溫度范圍內(nèi)。

具體的，水冷-風(fēng)冷模塊先利用水冷系統(tǒng)降溫，當(dāng)水溫升高之后達(dá)到與作用對象溫度接近時，排出所有的水，此時將使用風(fēng)冷系統(tǒng)進(jìn)行降溫。這樣可有效減少主控制器模塊20和電機(jī)控制模塊60工作時產(chǎn)生的熱量所引起溫升。

本實(shí)施例的四旋翼無人飛行器，遙控器將控制信號通過PWM方式無線發(fā)送給PPM接收機(jī)，PPM編碼器將PPM收機(jī)所接收到的控制信號解碼后輸至主控制器模塊20，同時，構(gòu)成四旋翼無人飛行器實(shí)時姿態(tài)信息的高度、翻滾、俯仰、偏航由等由傳感器模塊測得并傳輸至主控制器模塊20，主控制器模塊綜合計(jì)算實(shí)時姿態(tài)信息和控制信號信息后輸出電機(jī)控制信號至電子調(diào)速器，然后電子調(diào)速器根據(jù)獲得的電機(jī)控制信號控制4個電機(jī)的轉(zhuǎn)速，從而實(shí)現(xiàn)對4個旋翼產(chǎn)生的升力和轉(zhuǎn)矩的控制，無刷電機(jī)可以通過PWM控制其轉(zhuǎn)速從而達(dá)到對每個旋翼所產(chǎn)生的力和力矩的大小進(jìn)行控制，從而實(shí)現(xiàn)自動適應(yīng)外界環(huán)境變化，達(dá)到理想的控制效果。

所述四旋翼無人飛行器的主控制模塊綜合計(jì)算實(shí)時姿態(tài)信息和控制信號信息后輸出電機(jī)控制信號以控制無人飛行器的方法包括以下步驟：

S10：建立四旋翼無人飛行器的動力學(xué)模型，如圖3所示的四旋翼無人飛行器的機(jī)體坐標(biāo)體系圖，無人飛行器的動力學(xué)方程為；

其中，設(shè)φ、θ、ψ分別為四旋翼無人飛行器的翻滾角、俯仰角和偏航角，l為其質(zhì)心至旋翼中心的距離，Ix、Iy、Iz為慣性主距，Ωi為第i個旋翼轉(zhuǎn)速，F(xiàn)i為第i個旋翼產(chǎn)生的升力，旋翼產(chǎn)生的升力與旋翼傳動速度平方成正比，IR為轉(zhuǎn)動慣量，n1為其升力系數(shù)，n2為反扭矩系數(shù)；

為了把四旋翼無人飛行器的動力學(xué)方程轉(zhuǎn)換成四個獨(dú)立的控制通道,定義四旋翼無人飛行器的控制輸入為

S20：設(shè)計(jì)基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法；

其中在步驟S10中由四旋翼無人飛行器的動力學(xué)方程轉(zhuǎn)換成的四個獨(dú)立的控制通道分別由控制器控制，且四個通道分別由高度BPNNIPID、翻滾BPNNIPID、俯仰BPNNIPID、偏航BPNNIPID組成，經(jīng)過控制量的轉(zhuǎn)換控制調(diào)節(jié)四個旋翼的轉(zhuǎn)速來達(dá)到姿態(tài)控制，

S21:如圖4所示的姿態(tài)控制方法中附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分結(jié)構(gòu)示意圖，設(shè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有3層，其中包括輸入層(input layer)、隱含層(hidden layer)和輸出層(output layer),且其中輸入層j含有4個神經(jīng)元，隱含層i含有5個神經(jīng)元，輸出層k含有3個神經(jīng)元；令表示連接第l層的第j個神經(jīng)元和第l+1層的第i個神經(jīng)元之間的權(quán)值，

則BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層神經(jīng)元的輸入為：

O_j⁽¹⁾＝x(j),(j＝1,2,3,4) (3)

其中包括r(k),y(k),e(k),1，Bias＝1是神經(jīng)元單元的偏置；

隱含層i的輸入為：

當(dāng)i＝1時，有：

net₁⁽²⁾(k)＝r(k)w₁₁⁽¹⁾+y(k)w₁₂⁽¹⁾+e(k)w₁₃⁽¹⁾+1·w₁₄⁽¹⁾ (5)

隱含層i的輸出為：

隱含層神經(jīng)元的激勵函數(shù)使用正負(fù)對稱的sigmoid函數(shù)：

輸出層k的輸入：

輸出層k輸出為:

O_k⁽³⁾(k)＝g[net_k⁽³⁾(k)] (9)

其中，(8)(9)中k＝1,2,3；

同理，

由于PID控制中K_p，K_i，K_d需要取非負(fù)值，因此輸出層神經(jīng)元激勵函數(shù)使用非負(fù)的Sigmoid函數(shù),

期望輸出r(k)與實(shí)際輸出y(k)計(jì)算出性能指標(biāo)：

S22:如圖5所示的控制系統(tǒng)控制過程示意圖，圖6所示的附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制系統(tǒng)相結(jié)合控制結(jié)構(gòu)示意圖，對遙控器所發(fā)送的控制信號根據(jù)無人飛行器傳感器模塊所檢測到的實(shí)時姿態(tài)信息按照梯度下降法修正權(quán)系數(shù)，按E(k)對加權(quán)系數(shù)的負(fù)梯度方向搜索和調(diào)整，通過增加慣性項(xiàng)加快收斂，并計(jì)算權(quán)值修正量Δw，修正權(quán)值：

α稱為慣性系數(shù)，η為學(xué)習(xí)速率；則

未知，用取代，造成的誤差用調(diào)整學(xué)習(xí)速率η來補(bǔ)償，那么由(1)、(2)、(8)、(9)、(10)、(11)、(12)可得到：

那么，局部梯度：

g′(·)＝g(x)(1-g(x)) (22)

按輸出層k加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)方法：

Δw_ki⁽²⁾(k)＝aΔw_ki⁽²⁾(k-1)+ηδ_k⁽³⁾(k)O_i⁽²⁾(k) (23)

隱含層i加權(quán)系數(shù)的學(xué)習(xí)方法：

Δw_ij⁽¹⁾(k)＝aΔw_ij⁽¹⁾(k-1)+ηδ_i⁽²⁾(k)O_j⁽¹⁾(k) (24)

那么局部梯度

其中，

這樣由以上方法確定了PID控制所需要的最佳的K_p、K_i、K_d參數(shù)，從而實(shí)現(xiàn)了參數(shù)自整定。

為了驗(yàn)證本發(fā)明提出的四旋翼無人飛行器及其控制方法的控制效果，利用搭建的四旋翼無人飛行器樣機(jī)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。分別進(jìn)行了多個方案實(shí)驗(yàn)，具體如下：

控制性能對比實(shí)驗(yàn)：

設(shè)計(jì)了相應(yīng)的PID控制方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法，并在有突發(fā)側(cè)風(fēng)的環(huán)境下，和本發(fā)明提出的基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法控制下的四旋翼無人飛行器進(jìn)行抗擾性和魯棒性對比實(shí)驗(yàn)。在實(shí)驗(yàn)中，首先完成了在無風(fēng)的情況下，基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法控制下的四旋翼無人飛行器高度跟蹤實(shí)驗(yàn)，對應(yīng)的飛行效果如圖7所示，其中在跟蹤的過程中K_p、K_i、K_d參數(shù)自動尋優(yōu)；隨后在t＝3s，t＝6s和t＝9s加入突發(fā)側(cè)面陣風(fēng)，基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法和傳統(tǒng)PID控制方法下的四旋翼無人飛行器抗擾性能和魯棒性能對比，如圖8，圖9，圖10和圖11所示。

從實(shí)驗(yàn)中可以看出，在不需要人工整定PID參數(shù)的情況下，附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自適應(yīng)調(diào)整K_p、K_i、K_d參數(shù)，尋找到最優(yōu)參數(shù)，被控對象很快達(dá)到跟蹤期望值，實(shí)現(xiàn)參數(shù)自整定；而基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法相比傳統(tǒng)PID控制方法來說，全面提高了系統(tǒng)動態(tài)性能。從圖8可以看出，附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合控制方法的抗擾性要優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制方法，并且超調(diào)更小，調(diào)節(jié)時間更短，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制相比，其上升時間更短。圖9、圖10和圖11表明，在QUAV自身參數(shù)變化情況下，附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制下魯棒性略微好于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，好于傳統(tǒng)PID控制。

綜上，基于權(quán)值調(diào)整量附加“慣性項(xiàng)”的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制相結(jié)合的控制方法下的QUAV姿態(tài)控制效果要優(yōu)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，更優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的創(chuàng)造性精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。