小型无人直升机机械力学系统辨识

小型无人直升机机械力学系统辨识伯纳德梅特勒卡内基梅隆大学机械工程学院匹兹堡宾夕法尼亚州马克蒂施勒美国国家航空和宇宙航行局旋翼机师美国陆军航空和导弹艾姆斯研究中心福田纠夫机器人学院卡内基梅隆大学机械工程学院匹兹堡宾夕法尼亚州摘要：一个完全的机械模型衡量无人直升机的飞行测试(雅马哈R-50，它的转子10英尺)为了动力学模型辨识而执行。这篇论文主要描述CIFER系统辨识技术的应用，这个本来是维全尺寸直升机飞行器开发的。一个精确，高带宽的线性状态空间模型，为了盘旋的情况而推导出来。这个模型结构包括了退化的转子转动动力学详细描述，机体刚体动力学和偏航阻尼器.R-50的配置和被辨识的动力学模型被用来和不断变化的UH-1H来作比较。这个辨识模型展示了非常接杰出的预测性能，并且很适合做飞行控制设计和模拟应用。介绍对民用和军事上的无人机系统（UAV）的兴趣正在变得非常确定。例如，美国军队正在研究一种垂直发射和降落的战术无人机，为了一个大范围的太空船和以地面为基础的任务。以太空船为基础的业务操作包括自动起飞和在25-40kts的风中恢复，飞船甲板运动在+/-8deg起伏。为了以无人机为基础的UASs能够有用,飞行控制系统不限制它们吸引人的属性是很重要的：长期的飞行和垂直发射和降落的性能。现在，成为发展HUAVs主要障碍的是复杂的模型，飞行控制设计和忽视有效率的工具来帮助完成任务。一般而言，为了飞行器的飞行控制系统设计是一个非常难的问题。不像准备好翼的UAVs，那个空的HUAV机身展品，一个很高程度的中心轴耦合,高度震荡和非最小相位的动态特性，和转子的大滞后相关。直升机的大范围电势事实上和它的复杂的飞行动力学特性相关，这些特性是很多难以控制问题的关键。可操作性是和快速，甚至动荡的动力学相关，很强的控制响应和一个高度敏感的输入有关（包括像一阵阵的风一样的干扰）。飞行动力学的复杂性使得它的模型很困难，也没有一个好的飞行动力学模型，使得飞行动力学控制问题变得难以接近大多数有用的分析和控制设计工具。实现好的控制性能的目标直接关系到准确度和模型需要的带宽。高带宽的模型对仿真来说也同等重要，基于模型第一原则的改进和确认，和处理品质的评审。更普遍的是，源自精确的动态模型，用真是的数据描绘集成的飞行控制设计过程一个关键部分。系统辨识在全维直升机上已经非常成功。这个有效的直升机系统辨识申请就到期大部分的高水平学术术语涉及到程序和工具。这些技术如果适当的应用，应该会同样成功在小型无人直升机上。这篇论文展示了一个详细的例子，全维的直升机模型辨识申请到一个小型无人直升机的盘旋飞行。这个实验的目的是为了确定全维系统辨识技术应用到小型无人直升机上有多好，并且看看通过这个程序是否能得到准确的模型。这个实验也表现了一个根据已知的全维直升机去理解小型无人直升机动力学的机会。动态缩放规则被用来比较配置和用全维UH-1H直升机辨识小型R-50动力学。这儿这个是非常有趣的，因为这个比较取代了特殊的系统辨识结构，因此允许简单和明确的分析从模型结构的问题到更多明确的方面例如模型特征甚至物理参数。2直升机的描述用来辨识实验的无人机是雅马哈R-50被卡内基梅隆自主直升机工程为了在以视觉为基础的飞行研究而改造的。R-50是一个商用的小型无人机，起初是为了农业应用而设计的。R-50用了双叶片上下晃动主转子有一个贝尔稳定棒。相对严格的刀片通过一个轴连接到中心，这个轴通过高弹提配件提供独立的拍打运动。这个轴连接到转子的拍杆，通过一个铰链装在车轴装置上，排除科里奥利势力和联合的原地叶片的运动。这种摇晃的运动也被一个高弹体阻尼器约束着。这个转子系统比经典的震动转子更硬。Bell-Hiller稳定器由一组机械的提供滞后率的划桨组成，在倾斜和转动循环中反馈。低频率的动力学是稳定的，实际上为飞行器系统在交叉频率范围内增加相位容限1-3rad/sec。一阵风吹过虚假姿势的反馈也减弱了飞行器的反应和动荡。这些在飞行器处器的改进和低频率稳定性的实现是以增加反应时间为代价，恒定转子大约5转子转速。因此减少连接机身和转子振动动力学阻尼。R-50附加的特性如下图表。好的结果是获得混合模型结构；可是，结果需要通过增加离轴环节进一步提高；因为交叉坐标系在挥舞方程中的作用。附加的交叉坐标系的影响食欲一个的中心轴相对于机身轴的明显倾斜。理论上是分别于加和减重力等同的（g=32.3ft/s2）.但是，若果飞行数据能被准确的修正来抵消在测量系统位置涉及到的c.g，制约的衍生物才能执行。因为，就我们而言，c.g.的位置是不能精确的确定的，我们已经明确地说明了一个垂直抵消hcg,通过测量速度vm,um和在c.g.处速度v,u的关联。用这个方法，我们已经能够保证约束条件和同时确定不知道的垂直补偿hcg.起伏动力学关于起伏动力学，在各自的频率响应检查之后，从图表中我们发现对于一阶系统应该公充分采集。相应的微分方程是：既然响应不能显示由流入状态造成的峰值幅度，一个权威直升机典型的峰值。这是因为对于R-50挥舞频率（1/rev=89rad/sec）远超过辨识的频率范围和额定激励（30rad/sec）。偏航动力学因为子啊飞行试验过程中用了一个仿真的偏航动力学系统，偏航响应显示出二阶特性。为了精确的辨识，模型结构必须对应这个系统。赤裸机身的偏航动力学能够模型化为带传递函数的一阶系统。仿真的偏航动力学是用一个偏航数率反馈实现的，我们假设偏航数率反馈能够模型化为一个简单的带传递函数一阶低通滤波器：闭环导致下一个传递函数，因为额定输入和皮偏航r之间的响应等价的微分方程用于状态空间模型“因为我们之测量了飞行输入和偏航率r，这是参数化的表示法。两个参数之间的约束必须添加到成功的参数辨识中。作为约束，我们已经保证低通滤波器的极点是机身偏航动力学极点速度的2被，i.e.:这个约束用一个低阶传递函数就能获得，机身参数是有意义的，i.e.,赤裸机身偏航阻尼是能被很好的估计的。全模型结构完整的模型是通过在微分矩阵方程中收集所有的微分方程：状态向量：输入向量：不同的状态根据在各自坐标系的频率响应连贯性进一步耦合。例如，伴随着偏航运动的起伏运动，通过Zr,Nw,Ncol.起伏运动也被钻务运动通过影响着。最终的结构是通过第一次系统消除具有较高的不灵敏和较高的相关度，然后在一个过程中再聚合。剩下的最低限度的参数化模型结构式由系统矩阵F和输入矩阵给出的。5.结果收敛的模型展示了频率响应数据和相关的整体频率响应误差成本一个完美的配合，这是在大约一般的最好的价值重获得全面的鉴定结果。在附录里给出的辨识派生物的数据和统计学