摘要
随着我国交通事业蓬勃发展，设施结构健康状态的监测和预警工作面临巨大挑战。巡检是监测健康状态的主要手段，传统巡检方法依赖人工，存在巡检效率低，巡检难度大等问题，无人机被越来越多的应用于各类设施的监测巡检当中。然而，当受风等外界因素干扰时，无人机面对复杂的外界环境，会发生抖振和位移，影响采集的图像质量。因此，本文通过研究无人机飞行控制改进算法，提高无人机面对风扰环境的飞行控制能力，旨在提高桥梁图像数据采集质量，为桥梁损伤的准确识别与监测提供有力的技术支撑。 本文针对无人机受风扰产生抖振和偏移，影响无人机采集的影像数据质量，增加了后期桥梁病害识别与管理难度的问题，针对四旋翼无人机抗风扰改进算法开展研究。本文基于风对无人机干扰原理，构建顾及风扰的四旋翼无人机模型，采用LADRC 控制算法进行控制器设计，提出一种混合粒子群灰狼优化的参数整定方法，并结合模糊控制提高控制器的鲁棒性，最终建立仿真复合风场，与常用的串级PID控制器进行对比，验证本文提出的控制算法的优越性。具体工作如下： （1）顾及风扰的四旋翼无人机模型搭建 阐述了四旋翼无人机的飞行原理，定义了能够详细描述无人机运动位置姿态的“大地-机体”双坐标系，以及二者之间的转换关系。此外，基于风对四旋翼无人机扰动原理，搭建顾及风扰的四旋翼无人机模型。 （2）基于线性自抗扰控制的控制器设计 针对风扰动的问题，在LADRC控制算法的基础上，进行四旋翼无人机控制器设计，为了解决LADRC控制器算法参数整定繁琐，且整定效果难以评价的问题，提出一种基于混合粒子群灰狼的参数整定算法，对 LADRC 控制器中的参数进行优化；结合模糊控制理论，构建fuzzy-LADRC控制器，动态调整控制器参数，提高四旋翼无人机的鲁棒性。 （3）风场构建与四旋翼无人机风扰仿真 为了验证所设计控制器在多种风场下抗干扰的稳定性，使用基本风场数学模型模拟生成阵风、渐进风和复合风场，将设计的fuzzy-LADRC控制器和串级PID控制器算法进行对比分析。仿真实验结果表明，相较于串级 PID 控制器算法，本文所设计的fuzzy-LADRC控制器算法对无人机姿态和位置控制能力更强。
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