摘要
本研究设计了一种基于模糊自整定PID控制的固定翼四旋翼无人机俯仰姿态控制系统。利用Simulink建立了无人机俯仰控制系统模型，通过模糊控制器自适应调节PID参数，实现了对无人机俯仰角度的精确控制。实验结果表明，该控制策略在不同飞行状态下具有较好的响应速度和稳定性，有效提高了无人机在复杂环境中的飞行性能。
理论
在无人机的控制系统中，PID控制器是最常见的控制算法之一。然而，传统的PID控制器在面对非线性、时变和不确定性较大的无人机系统时，调节参数的过程较为繁琐且效果有限。为解决这一问题，本文引入模糊逻辑控制器，通过实时分析系统误差及误差变化率，在线调整PID控制器的比例（Kp）、积分（Ki）和微分（Kd）参数。
模糊控制的核心是通过模糊规则库对误差（e）和误差变化率（ec）进行模糊化处理，并生成控制规则，进而输出最优的PID参数。Simulink建模的核心模块包括误差计算、模糊控制器、PID参数调节模块及无人机俯仰姿态反馈控制系统。
实验结果
实验验证了模糊自整定PID控制器对无人机俯仰角度的快速响应和稳定性。实验在不同的初始俯仰角设定下进行，结果显示：
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在设定角度的快速跟踪中，系统响应时间平均为0.5秒，调节时间为1.2秒。
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系统的超调量控制在5%以内，显示出较高的稳定性。
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在随机风干扰下，系统能在2秒内恢复至平衡状态，证明了控制器的鲁棒性。
部分代码
以下是Simulink模型中的部分代码，展示了模糊自整定PID的实现逻辑：
% 定义模糊控制器输入输出变量
e = error; % 误差输入
ec = delta_error; % 误差变化率
Kp = 0; Ki = 0; Kd = 0; % PID参数初始化
% 模糊控制规则定义
rules = [ ...
"IF e IS NB AND ec IS NB THEN Kp IS PB, Ki IS PS, Kd IS PS", ...
"IF e IS ZE AND ec IS ZE THEN Kp IS ZE, Ki IS ZE, Kd IS ZE", ...
"IF e IS PB AND ec IS PB THEN Kp IS NB, Ki IS NS, Kd IS NS" ...
];
% 根据误差和误差变化率实时调整PID参数
Kp = fuzz_control(e, ec, 'Kp_rules');
Ki = fuzz_control(e, ec, 'Ki_rules');
Kd = fuzz_control(e, ec, 'Kd_rules');
% 控制器输出计算
output = Kp * e + Ki * integral(e) + Kd * derivative(e);
参考文献
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李明, 张伟. 基于模糊控制的PID参数自整定方法研究[J]. 自动化技术与应用, 2023, 32(2): 123-127.
Smith, J., & Brown, R. Fuzzy Logic Applications in UAV Control Systems[C]. Proceedings of the IEEE Conference on Control Applications, 2022, 458-462.
