飞行的优雅姿态论文

飞行的优雅姿态论文（精选11篇）

飞行的优雅姿态论文 篇1

1 飞行姿态描述

■1.1坐标系

清楚的描述四轴飞行器的飞行姿态是飞行控制工作的第一步。为了便于准确的分析与研究四轴飞行器的动力学特性,定义一系列的坐标系是非常必要的。考虑到飞行姿态建模的有效性,在本研究中,我们选取机体坐标系和地面坐标系来描述飞行状态,并且假定地球表面是平面,即假定其曲率为零,如图1所示。

(1)机体坐标系B (oxyz)

机体坐标系 (Aircraft-body coordinate frame),其原点O取在四旋翼直升机的重心上,坐标系与飞机固连,x轴在飞机对称平面内并平行于直升机的纵轴线,即前后旋翼连线指向机头;y轴垂直于飞机对称平面平行于左右旋翼的连线指向机身左方;z轴在飞机对称平面内,与x轴垂直并指向机身上方。

(2)地面坐标系E(OXYZ)

地面坐标系 (Earth-surface inertial reference frame) 用于研究四旋翼直升机相对与地面的运动状态,确定飞机的空间位置坐标。在地面上选一点O,作为直升机起飞位置。X轴是在水平面内并指向某一方向,Z轴垂直于地面并指向空中,Y轴在水平面内垂直于X轴,其指向按右手定则确定。

■1.2欧拉角

如图2所示,我们利用欧拉角可以将上述两个坐标系联系起来。在此问题中,引入三个概念角度:横滚角φ,俯仰角θ与偏航角ψ,如图3所示。

横滚角φ:机体坐标系相对地面坐标系沿x轴变化的角度;

俯仰角θ:机体坐标系相对地面坐标系沿y轴变化的角度;

偏航角ψ:机体坐标系相对地面坐标系沿z轴变化的角度。

■1.3矩阵转换

我们利用矩阵工具来表示两个坐标系之间的关系。(1) 式、(2)式、(3) 式分别描述了机体坐标系与地面坐标系各个轴之间的转换关系。

结合 (1) (2) (3) 式,我们可以得到机体坐标系B到地面坐标系E的转换矩阵,如 (4) 式。

2 模型建立

■2.1基本假设

为了更有效地建立模型,我们作出如下假设:

(1)地面坐标系为惯性坐标系,如建立坐标系时的描述,略地球曲率,将地球表面假设成一张平面

(2)不考虑地球公转和自转对直升机运动的影响

(3)将直升机看做一个刚体,忽略弹性形变

(4)质心位于机体中心

(5)四个螺旋桨轴都能很好的与Z轴平行排列

■2.2模型推导

本模型依据牛顿第二定律及动力学方程建立,基本方程如 (6)式和 (7) 式。

由基本假设5可知,飞行器通过螺旋桨产生的升力仅分布在z轴方向,在x轴和y轴方向没有分力,故可以将机体坐标系下的飞行器升力 ( 机体力 ) 写为 (8) 式。

其中Fi为四旋翼直升机每个旋翼 ( 共有四个 ) 转动产生的上升力。跟据刚体定轴转动定律,刚体所受的对于某定轴的合外力矩等于刚体对此定轴的转动惯量与刚体在此合外力矩作用下所获得的角加速度的乘积。基于以上讨论,我们得到了四轴飞行器的非线性运动方程,写为 (9) 式。

其中分别为x方向、y方向和z方向的转动惯量,p为每个螺旋桨中心到直升机质心的系数,F4-F2为滚转控制量,F3-F1为俯仰控制量,F2 + F4-F1-F3为偏航控制量。

3 PID算法

PID (Proportion-Integral-Differential) 算法包括三个方面,即比例控制、积分控制和微分控制。PID算法原理图如图4所示。

图 4 PID 算法原理框图

从图4中可以看出,对于给定的输入量r(t),与上一状态的输出量进行比较,得到了此时的偏差e(t),将偏差e(t) 通过PID整合算法进行处理 ( 分别通过比例控制、积分控制和微分控制后相加 )后输入给被控对象,即四轴飞行器,得到修正后飞行器下一时刻的状态。再将此时的状态与输入量进行比较,进行循环计算处理。最终通过PID算法可以达到预定的目标状态。PID算法表达式可以写为 (10) 式。

其中,为比例系数,为积分时间常数,为微分时间常数。

■3.1比例控制

比例控制是一种最简单的控制方式,其控制器的输出与输入误差信号成比例关系,当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差,表达式为 (11) 式。

■3.2积分控制

在积分控制中,控制器的输出与输入误差信号的积分成正比关系。对一个自动控制系统,如果在进入稳态后存在稳态误差,则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统。为了消除稳态误差,在控制器中必须引入“积分项”。积分项对误差取决于时间的积分,随着时间的增加,积分项会增大,表达式为 (12) 式。这样,即便误差很小,积分项也会随着时间的增加而加大,它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小,直到等于零。因此,“比例 +积分 (PI)”控制器,可以使系统在进入稳态后无稳态误差。

■3.3微分控制

在微分控制中,控制器的输出与输入误差信号的微分 ( 即误差的变化率 ) 成正比关系,表达式为 (13) 式。自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳。其原因是由于存在有较大惯性组件 ( 环节 ) 或有滞后 (delay) 组件,具有抑制误差的作用,其变化总是落后于误差的变化。解决的办法是使抑制误差的作用的变化“超前”,即在误差接近零时,抑制误差的作用就应该是零。这就是说,在控制器中仅引入“比例”项往往是不够的,比例项的作用仅是放大误差的幅值,而目前需要增加的是“微分项”,它能预测误差变化的趋势,这样,具有“比例 + 微分”的控制器,就能够提前使抑制误差的控制作用等于零,甚至为负值,从而避免了被控量的严重超调。所以对有较大惯性或滞后的被控对象,“比例 + 微分 (PD)”控制器能改善系统在调节过程中的动态特性。

摘要：四轴飞行器是一个模块化、具有较高硬件灵活性和较好操控性的平台装置,这个平台装置能够为科学实验、工程监控、气象监测、灾害预警等提供很好的应用平台。再本论文中主要研究并讨论了四轴飞行器的飞行原理和模型构建,并且着重介绍了PID算法,以实现飞行器的飞行状态控制。

关键词：四轴飞行器,飞行姿态,PID算法

飞行的优雅姿态论文 篇2

基于BP神经网络的飞行体姿态预测模型

针对建立精确的加速度传感器输出与飞行体姿态获取比较困难的问题,在研究了加速度传感器输出信号对飞行体姿态影响的.基础上,建立了相应的BP神经网络模型.结合加速度传感器输出的具体数据,应用Matlab语言编写相关的计算程序,验证了模型的可行性.

作 者：孟松 张志杰 范锦彪 曹咏弘 MENG Song ZHANG Zhijie FAN Jinbiao CAO Yonghong 作者单位：中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室,太原,030051刊 名：弹箭与制导学报 PKU英文刊名：JOURNAL OF PROJECTILES, ROCKETS, MISSILES AND GUIDANCE年，卷(期)：200828(1)分类号：V249.322关键词：BP模型 预测 Matlab 人工神经网络 飞行体 姿态

以优雅的姿态告别 篇3

铁打的营盘流水的兵，那些老旧的房子，你走了，我来，房间里重重叠叠，是前任房主留下的气息。墙壁上还贴着孩子的五彩贴画，地板上丢弃的旧物，厨房里用了一半的酱油醋，卫生间的换气扇拆走留下一个黑洞洞的窟窿……旧房主走了，搬空了的旧房子，那一地狼藉一般都留给后任主人来收拾。习惯了，也便安然收拾。将前任的旧物统统清扫，再一点一点，用自己的气息将那间屋子填满。

我却极不喜欢那样的告别方式，更不愿以那样的方式与曾经同我朝夕相伴的旧屋旧物告别。哪怕，它们只在我的生命旅程中陪伴我短短的一程。

一件穿旧了的衣，生活中再也找不到它的用武之地，它的归宿只有进垃圾箱。却不愿草草地将它扔掉，依然如平时一样，将它洗得干干净净，晾干，叠好，装进一只干净的塑料袋，才肯让它去它该去的地方。他笑我矫情，我却觉得，那旧衣亦是有灵性的，因为它曾陪你走过一段美好的旧时光，它的身上也曾沾染了太多主人的气息。

单位新建了公寓楼，与先前的旧房相比，可谓天堂人间。搬家日期却是紧迫，两周之内必须全部搬完——旧楼里也还有人急着入住。三口之家，大的物什没有多少，零零碎碎的收拾起来却极费力气。衣服、家具、书柜、书籍，锅碗瓢盆油盐酱醋，一趟一趟楼上楼下地搬腾，几天下来，人快累得喘不上气。东西总算全搬新家里了，里里外外摊了一地。却来不及喘口气收拾一下，先去收拾已经腾空的旧房。废资料废电器，该销毁的销毁，该回收的回收。空空的房间，再细细打扫一遍，厨房的灶台擦洗得光洁一新，卫生间里没用完的洗浴液整整齐齐排在架上……

房子是空了，可它还保持着它的主人居住时的风格做派。将来入住的无论是哪一个，这屋子的装修风格他是不是喜欢，屋子的前任主人是哪一个，也许都不重要。但我相信他推门进来的时候，一定会先对这幢房子产生一种家的亲切感，而非像曾经的我那样，推门迎接我的就是一片兵荒马乱。而这一切，对于那幢房子的旧主人来说，不过是举手之劳。

曾见过一位职场女性，来来往往曾调过几家单位。她有一个习惯，每一次从旧单位离开前，她都把有关原单位的一些珍贵资料和自己的一些相关工作经验毫不吝啬地留给她原单位的一些年轻同事。是谓职场上的优雅转身。也许有人会觉得她傻，她的职场路却是越走越顺。那个优雅的告别，会一传十十传百传到她新公司新领导新同事那里，那样的职场人走到哪里都会有人欢迎。

与人方便，其实也是予己方便。

人的一生，没走过的路会心怀憧憬，走过去的则成了回忆。没有憧憬的人活得迷茫，没有回忆的人却活得苍白贫乏。与曾经的旧事旧物甚至是旧友优雅作别，体现的不仅仅是一个人的怀旧情结，还有一个人对生活的态度。喜新不厌旧，是一种积极向上的生活热情，也是一种海纳百川的包容。

飞行的优雅姿态论文 篇4

一、高职毕业生的特点及在面试中存在的问题

（一）情绪变化快

高职毕业生作为一个特定的面试群体，与本科生和研究生相比有不同的特点。由于平时没有给自己设定固定的和过高的学习目标，只满足于职业技能学业的完成，因此，在学习上方位变化角度大，情绪变化快;普遍存在着学习耐力较差，对专业和事物的研究不够深刻、平时一般不善于主动分析问题、坐不住等现象，但是对感兴趣的内容热情很高，并且容易调动积极性，有爱心，动手能力强，反应快、动作敏捷。所以，在面试过程中心情容易波动，容易受到外部因素的干扰，注意力不集中，影响正常发挥。分析问题时简单，缺乏冷静思考;回答问题时速度快，不沉着，不透彻，不全面。

（二）心理压力大

少数高职毕业生在面对本科生、研究生的竞争时，心理压力大，表现出焦虑、恐慌，缺乏自信和控制力，对社会的认识不够深刻，有些心理上的负面情绪未能及时宣泄，带有“愤青”倾向，不愿意与人交往，有自我封闭的心理倾向。不知道扬长避短，对就业形势和就业信息研究不深，肢体语言中表现出茫然和心虚。表现不出高职生的有利条件，没有重点突出高职生年龄小、青春焕发、阳光可爱，能给用人单位带来生机和活力的优势。一旦遇到用人单位提出“薪水”的问题时，内心压力较大，既想张大嘴巴说高一点，又害怕自己不够格，对自我价值没有一个正确的定位，表现出以“自我”为中心的心理情绪，缺乏应有的社会责任感，考虑不到自己能为用人单位创造多少财富和利润，只是幻想着每个月收入多少、待遇怎样、是否加班等。

（三）缺乏表现技巧

由于高职生成长环境的不同，在校学习期间，每个班都有班主任跟班，大部分时候都在老师和父母的关心与帮助下面对各种问题。缺乏社交技巧的专业学习锻炼与实践，一些学生不善于表达自己的情感和思想，也不愿意了解他人的情感和思想，存在与人交往的障碍，人格上还没有形成一定的模式，未能具备良好的面试礼仪和表现姿态。很多学生尚未意识到面试中自身肢体语言的重要性，一般只想到怎样对付用人单位的提问，如何巧妙地应答对方提出的问题，忽视了社交礼仪优雅姿态的表现技巧。并在求职面试时，不会彰显职业学生的优势，表现职业人的魅力，抓不住主要矛盾，出现紧张、放不开、过分在意他人眼光、害怕考官等现象。例如，部分高职学生在面试时，低着头看地板或盯着对方的脚，在语言交流中不愿进行目光的接触。这种肢体语言的表现，往往会使考官认为对方在试图掩饰什么或心中隐藏着什么事，或者感觉他精神上不稳定、性格上不诚实、自信心不强等。

二、面试中优雅姿态的表现

高贵典雅的风度是每个高职生最大的愿望与梦想，求得自己喜欢的工作是他们多少年来追求的人生目标。高雅的仪表风度、优美的肢体语言、良好的个人形象与气质修养，可以帮助学生在面试中取得好的成绩，赢得用人单位的信任。优雅姿态是指人坐、立、行的身体形态。求职面试时，优美的体态、匀称的身材、高贵完美的细节魅力、自信流畅的语言表达、自然端庄的社交礼仪动作和举手投足之间充满自信的动态组合都是优雅姿态的重要表现形式。

（一）用眼神传递优雅

在求职面试时，要接近别人的思想，走进别人的内心。学会尊重，全神贯注去倾听考官的讲解要求。因为神情和姿态，能反映面试者的思想。在接受考官所讲述信息的过程中，如果面试者的姿态优雅，表情安和，面试官也会放松情绪，所说的话语也会尽可能地有感而发。相反，如果表现得轻视甚至不耐烦，就会大大影响面试官说话的欲望。这样在求职面试时，就会失去很多有利的信息和机会。在面试回答问题之前，要善于耐心地倾听对方提出的任何问题，并能针对这些问题较好地把握它的核心部分，平稳有序的运用大脑和身体的控制能力，从不同的高度和角度将其发挥表现出来。要有条不紊地把握自己声音的语调、速度、并能适度控制音量，从容得体地回答主考官提出的每一个问题。要用“眼语”与考官保持沟通，用面部表情表示友好和尊重，用眼神表达愉快、欢迎和渴望。眼睛具有反映深层心理的特殊功能。在与考官交谈时，目光应有分寸地注视对方，用眼神的语言表达倾听时的感觉，并且有所回应。用这种肢体语言去表达本人对考官的尊重和友好，将取到很好的效果。因为，有经历的人能从“眼语”里读到对方是喜欢你、支持你，还是讨厌你、反对你。用眼神传递你的优雅和用心，临场发挥会越来越轻松。

（二）用微笑表现优雅

肢体语言的展示是人际交往、感情交流、沟通心灵的工具。首先，用美丽的微笑向考官介绍自己。微笑中带有自信、真诚、亲切和宽容。不论是当别人遇到尴尬，或是自己遇到尴尬时，微笑都可以化解僵持的气氛，消除彼此的芥蒂，有利于掌握主动，把握机会。把手心放在胸部微笑表示喜悦、希望、感谢，把手心放在腹部微笑表达优雅、认真，挺胸抬头微笑表达自信，立腰直背微笑表达高贵，双眉平展微微一笑表示身心欢悦而平和。面试时要尽量让肢体表现出高贵优美的动态，让考官既养眼又养心。当聚灯光锁定在你一个人身上时，用挺直的脊柱表现出高雅和平稳，用和谐的微笑表现出自信和友好，用上肢的展开、收位表现出尊敬和响应，用脚位的标准站立和优雅的坐姿表现出良好的内在修养和静态之美。

（三）有步骤有策略展示优雅

1. 做好充分的准备。

在求职面试前，应充分了解应聘单位的需求、性质、地址，所处的位置、交通路线、业务范围、经营业绩、发展前景、应聘岗位职责及所需的专业知识和技能等，做到心中有数。设计联想一些考官会问到的问题，在镜子前做几次情景模拟训练，以便在回答问题时，做到有的放矢。用优雅的肢体语言向考官表明你对本次面试的准备之充分，以及对这份工作的慎重和渴望。求职面试前，至少提前30分钟到达面试地点，了解环境，熟悉情况，找准考场，做到从容应考，稳定发挥。

2. 优雅的形象设计。

把高职生阳光般的心态用衣着仪表表现出来，将微微的笑意轻轻地带在青春的面颊上，穿精干得体的运动装，体现求职者朝气蓬勃的精神面貌和个人修养，以一个生机勃勃具有青春活力的高职毕业生形象出现在求职面试的大厅里。因为，大多数用人单位还是喜欢朴素、端庄、健康、精干的毕业生。

3. 端庄优雅的动作展示。

端庄优雅的动作能给所有人留下好的印象，因而要学会驾驭自己的每个表情。面试期间，要表现出优雅的神情、独有的笑容、魅力的声音、富有节奏的谈吐和对用人单位恰到好处的赞美。面试室门口的接待员是你动作展示的第一位接受者，要带着微笑向接待员问好，递交材料时动作要标准诚恳，言谈举止中以礼相待，注意细节，多说几声“谢谢”“请”等敬语。因为，或许接待员就是公司经理的秘书、办公室主任或人事部门的主管。如果你目中无人，在决定是否录用时，他们可能也有发言权。敲门时只需敲2到3下，动作要干脆，请示要响亮：得到允许后再轻轻推门进入。听见面试官说“请坐”之后，应先表示感谢，然后就座，并将公文包放在大腿上。就坐时，坐姿要端正，男生要大气、女生应优雅平稳。女生就坐时，应先用手在背后扫一扫裙子，然后轻轻扶大腿在椅子的三分之一处入座。面试时，在听清楚考官的提问后，可先稍作停顿整理自己的思路，然后尽量能从一定的高度，从新颖的角度，有条理、有层次地回答问题。在回答问题时，应面带微笑，用平视的眼光关注到每位面试官，让别人感觉你很感兴趣。当面试结束时，应大方地主动告辞，可以选择主动与考官握手，握手顺序应当把握基本原则：上级，长辈和女士一般优先。在握手的同时，需表达感谢，如“感谢贵公司给予我锻炼的机会”，“希望有缘能来这里贡献自己的一份力量”，等等，并用优雅的姿态说再见。这些优雅的姿态的表现技巧可以传递自己对用人单位考官的敬意和友好，会给自己的顺利入职带来更大的可能性。

三、优雅姿态的培养方法

教师要通过芭蕾、体育舞蹈、形体训练来帮助学生习得和具备正确姿势。这种形体训练[1]是以人体生理科学、美学原理为指导，以身体训练为主要手段，以素质训练为基础，来塑造健康优美的形象。用口令和音乐为辅助手段提高形体的控制力与表现力，培养学生的良好个性与高雅气质。肢体动作展示是以真实的表演、真诚的表达，以优雅的身体语言来获得人们的喜爱的，使人们从中获得感动。学生在训练教育的过程中可以获得心理美和形体美的熏陶，从而提高学生的人文素质，进行真、善、美的教育，开阔学生的思想境界，医治心灵上的创伤。老师应积极培养学生将形体训练中所学到的知识和所掌握的形体姿态表现技巧，合理运用到实际工作和学习生活中去，并带领学生多进行模拟求职面试的训练。策划学生具体担任不同的角色，多给学生创造锻炼的机会，使学生通过长期的训练以后，表现出仪表大方、优雅高贵、朝气蓬勃、胸有成竹的气度和优美高雅的姿态。

（一）运用《圆舞曲》旋律训练学生的礼仪美感

《圆舞曲》以美妙的音乐、轻松愉快的节奏、高雅的姿态和美好的境界，给学生提供了一个良好的学习环境，激发了学生的学习兴趣，能让学生在美妙的音乐中体验到礼仪美感。训练方法是：在大操场围着一个大圆，高个女生和男生一起站在《圆舞曲》的外围，小个女生站在里面，牵起手来踏准节拍在老师的带来下翩翩起舞，舞蹈时，用手位表达问好、敬礼、握手姿态，用腰位表达转身、、送客、请坐，用微笑表达友好、尊重、自信、包涵、满意等神态。老师用热情、自信的优美舞姿示范，调动学生的积极性和学习热情，提升学生的心理素质。表现出健康、优雅、热情的一面。

（二）运用华尔兹舞步培养学生的优美体态

华尔兹舞曲的优美、抒情、明朗、动人，能让学生在老师的带领下，在舞动中学会倾听音乐节拍，并踩点起舞。训练中，一排排整整齐齐的学生队伍，“蓬嚓嚓”[2]一拍强、二拍次、三拍弱，练习时，“降、次升”让学生大声喊拍，把3个拍子连起来，使3个步子连绵不断，此起彼伏，圆滑飘逸。场面上学生的舞姿动态，显得秀美潇洒、起伏流畅，华贵典雅、飘逸舒展。华尔兹的基本舞步变换特色，能训练培养学生庄重、典雅的独特风格。拓展学生的思路，训练学生具备表达丰富情感的能力，使体态更加优美。

（三）通过形体训练提升学生的气质美

高素质管理人才必须具备良好的气质，而形体训练的目的在于提升学生内在的气质美。形体训练可以帮学生拥有健康优雅的身体姿态，高贵典雅的翩翩风度，并能让学生在面试时自然发挥恰到好处的求职技巧。身体语言丰富、谈吐大方、语言流畅、沟通能力强，具备优雅的举止风范，具有较高的情商、认知能力和平衡稳健的气度，有倾听者的魅力和说服对方的本领。只有气质美，才能充分体现出形体美。气质是一种内外结合之美，包含着健康的身体、优美的形体、富有弹性的肌肉、光洁的肌肤、挺拔秀美的姿态，以及一个人的文化修养、知识水平、言谈举止、精神风貌等。老师首先要以自身的人格魅力和高雅标准的姿态去示范讲解影响学生，并带领学生模仿学习训练，使学生的动作在神经系统的支配下实现人体各环节的空间活动并建立动作定型，同时还能感受到各种优雅动作的静态姿势美和各种敏捷协调动作的动态旋律美。

总而言之，我们应通过课程训练和培养，指导和帮助学生完成规格准确、节奏合理的优美动作，获得优雅姿态，以高素质、高姿态的职业人形象活跃在社会对人才需要的舞台上，自信地展示自我，参加各种有益的面试，以求得满意的工作，让高职毕业生生活得更美好。

参考文献

[1]向智星.形体训练[M].北京:高等教育出版社, 2004:1.

飞行的优雅姿态论文 篇5

扑翼微型飞行器非线性H∞姿态控制

给出了扑翼微型飞行器姿态控制系统的数学模型,并提出了一种新颖的.非线性H∞控制方法.飞行过程的复杂性使得姿态控制极具挑战性,主要困难是系统表现为非线性、时变参数以及各种干扰.为此提出了一种全局非线性H∞控制策略,系统控制综合是基于李亚普诺夫理论而非求解HJI偏微分方程.该方法克服了时变参数及未知干扰对系统的影响.证明了控制器的全局渐进稳定性并将其用于扑翼微型飞行器非线性H∞姿态控制系统的仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性.

作 者：史小平段洪君 SHI Xiao-ping DUAN Hong-jun 作者单位：哈尔滨工业大学,控制与仿真中心,哈尔滨,150001刊 名：系统仿真学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF SYSTEM SIMULATION年，卷(期)：200719(19)分类号：V249.12关键词：扑翼 微型飞行器 非线性H∞控制 姿态控制 仿真 flapping wing micro aerial vehicle nonlinear H∞ control attitude control simulation

张梓林　优雅姿态 篇6

美丽生活新起点：

摘下第57届世界小姐桂冠的张梓琳，快乐迎接每一天，每天做有意义的事情，延续世界小姐风采，展示才和美，颠覆众人对美女的误解。自从把模特作为职业开始，张梓琳始终坚定信心，追求自己的理想。在生活中，孩子气的她在闲暇时热衷与朋友一起郊游，平时只要在家就会带爱犬出门散步。定期浏览时尚讯息、T台最新风云，不为穿衣打扮，只为能更好地解答朋友们对时尚的疑惑。而她衡量幸福的标杆亦很简单，开心就好，不期望奢侈生活。在穿过华服、佩戴过昂贵的首饰后，她只喜欢简单的东西，衣橱里最多的是牛仔裤和连衣裙，自然舒适。

美容保养加减法：

身为著名化妆品牌的代言人，张梓琳有着许多的美容保养小秘诀与读者分享。

心态很重要

“拿我自己来说，不爱生气，纯粹就事论事，不会让小事影响自己，容易动怒的女性往往会衰老得比较快，脸部也容易过早出现表情纹。”提到保养秘诀，梓琳首先就提及了心态问题。除此以外，作为巴黎欧莱雅品牌代言人的她同样非常在乎自己的形象，平时出门会佩戴墨镜，防止眼部细纹的产生。

保养秀发秘诀

张梓琳有一头人人羡慕的美丽秀发，谈到护发，她有自己独到的主张，“我会选择专门的洗发产品，特别是护发素。”梓琳笑称护发素是她消耗最快的美容产品。每次使用时都会将大量护发素涂满手掌，然后从发梢开始按摩头发，如此使用后秀发顺滑如丝。发膜也是一个很棒的产品，张梓琳每周会在家做1—2次发膜。当然，定期修剪发尾分叉，同样是头发保养的重要内容。对于喜欢晚上洗头的读者，张梓琳给出了自己的建议，在睡觉前可以在枕头上垫一条真丝围巾，这样有利于发型的保持。

美容心水推荐：

虽说梓琳的美丽是天赐，但有些美容法宝也给她带来很多帮助哦，看看她的心水推荐吧!

TIPS：空中飞人美丽法则：

飞行的优雅姿态论文 篇7

人造的和自然界的各种电磁波充斥着地球表面和太空,这些电磁波信息与接收平台姿态具有密切关联性,电磁波提供的姿态基准不受运动平台姿态及其运动影响,可以像利用地磁场指南那样利用电磁波测量运动平台姿态。国内外都研究在地球卫星导航系统接收端,利用多点接收、三角计算的方法感知姿态[1,2,3,4,5,6,7,8,9],缺点是体积大、精度低、系统复杂和速度慢,影响了该技术的推广应用。本文利用3 个正交电( 磁) 场传感器接收电磁波三维电( 磁) 信号测量运动平台姿态,可以单点测量飞行器姿态,接收信号既可以相互独立,也可以相干,信号数任意,波达方向和极化状态任意,各信号强弱任意,因此不受多径效应困扰,既可以利用主动发射电磁波信号,也可以被动接收空间分布的广播电磁波信号测量姿态,提高了系统的隐蔽性,进一步揭示了电磁波测量姿态的能力。

1 信号模型

电磁波信号沿- un方向传播,如图1( a) 所示,n = 1,2,…,N。 电磁波空间到达方向用参量(θ,φ) 表示,分别表示仰角和方位角,- π /2 ≤ θ ≤π /2,- π < φ≤π,则图1( a) 矢量

用极化椭圆描述子( γn,ηn)表示电磁波的极化属性,如图1( b) 所示,极化角- π/2 < γn≤π /2,极化椭圆率- π/4≤ηn≤π /4。ηn= 0 时,极化椭圆压缩为长轴所在的直线,ηn= ± π /4 时,极化椭圆为圆形。如图1( b) 所示,以电场极化椭圆为参照,向量un,描述了波达方向和极化状态的电磁波空间结构信息,分别为电场极化椭圆的长短轴方向向量,电磁波结构向量un,相互正交,波结构向量可作为姿态测量的参照,以波结构向量为3 个坐标轴构成的直角坐标系称为波结构坐标系。

电磁矢量传感器接收单元示意图如图2 所示。全电磁矢量传感器包含3 个正交电场和3 个正交磁场接收单元。

3 个正交电场传感器为3 正交偶极子天线,在基准姿态从第n信号源接收到的信号导向矢量表达为[10]:

式( 1) 信号导向矢量可进一步表示为:

式中,Bn为波结构坐标系( 见图1) 到平台天线坐标系的转换矩阵,

2 姿态测量基本原理

电磁矢量传感器安装在姿态变化的运动平台上,选取运动平台的某一姿态为基准姿态,标定好基准姿态平台天线坐标系与大地坐标系的关系。接收机天线平台运动会改变天线姿态,使空间姿态有关参数( θn,φn,γn)改变; 但 ηn与空间姿态变化无关,不会变。在运动平台基准姿态,全电磁矢量传感器的3 个正交电场传感器从n个固定信号源接收到的信号表达为: Y( t) = AS( t) + e( t) ,其中,Y( t) =[y1( t) ,y2( t) ,y3( t) ]T,t = 1,…,K为时间采样点。A = [a1,…,an] 为3 × N矩阵,S ( t ) =[s1( t) ,…,sn( t) ]T,各固定信号源可以独立,也可以相干。e( t) 为随机噪声。因一般信号为2 个极化信号的叠加,所以上述表达式可表示一般信号。忽略噪声,接收信号的互相关矩阵为:

平稳的固定信号源的RY为常数阵。

当运动平台姿态变化,天线的接收信号不同于基准姿态信号,实时姿态时接收信号为: Y'( t') =μA'S( t') + e' ( t') ,其中,Y' ( t) = [y1' ( t') ,y2' ( t') ,y'3( t') ]T,A' =[a'1,…,a'n]为3 × N矩阵,e'( t') 为随机噪声,μ 为接收机因姿态变化形成的信号复衰减因子。3 个正交电场传感器从第n信号源接收到的信号导向矢量表达为:

其中波结构坐标系到实时天线坐标系的转换矩阵

注意2 种姿态下同一信号波结构向量相对于大地不变,以第n信号波结构向量作为参照,得实时天线坐标系到基准天线坐标系的转换矩阵Ce= Bn' Bn- 1,Bn'= CeBn,于是,

根据三维空间旋转理论[11]知三维旋转矩阵可以用单一旋转向量 φ = [ф1ф2ф3]T描述,其中[ф1ф2ф3]为旋转向量 φ 在图1 坐标系中坐标,旋转矩阵就等于:

且,其中i = 1,2,3。

实时姿态时接收信号互相关矩阵为:

式中,λ = μμH为衰减因子。

对于时不变信号:E[S(t')SH(t')]=E[S(t)SH(t)],这样,K个快拍信号Y'(t')符合正态分布:,未知参数向量[φT,σ,λ]T,其中,因FISH阵元素

符号tr[]表示求矩阵的迹,所以可算得估计 φ 的CRB( 克拉美—罗界) 为[12,13,14]:

3 参数估计算法

估计的算法有多种,因RY'= λ CeRYCeH+ σ2I,所以RY'和CeRYCeH形成的向量近似平行,根据

可得,

式中,符号vec( ) 表示将矩阵各列组合为向量。

子空间正交法或称类MUSIC法,也可估计,因Ce为实正交阵,所以和有近似相同的特征值比例,对和进行特征谱分解:

Λ 中对角元素较大值对应特征向量U1和U'1分别张成广义信号子空间,较小特征值对应特征向量U2和U'2张成广义噪声子空间。由此得

接收信号可以为相干信号,不受多径效应困扰,信号总数N可以为1 到无穷大,波达方向和极化状态任意,各信号强弱任意。对接收电磁波环境的要求是式( 3) 确定的CRB为有限值; 接收极化三维电( 磁) 信号互相关矩阵在解除接收姿态旋转变化影响后保持平稳,即运动平台测量姿态所处时、空、频、极化域,信号二次统计特性不变。因此本文既可以主动利用发射电磁波信号,也可以被动利用空间分布的广播电磁波信号测量姿态,提高了系统的隐蔽性。

4 姿态测量具体实施步骤

姿态测量具体实施步骤如下:

① 确定运动平台基准姿态坐标系与大地坐标系转换关系。

② 在运动平台基准姿态以极化敏感的电磁矢量传感器中的3 个正交电( 磁) 场传感器接收电磁波信号,估计三维电( 磁) 信号互相关矩阵。计算姿态参数估计的CRB( 克拉美—罗界) 是否为有限值,判断该环境电磁波信号能否用于运动平台姿态测量。

该步骤对电( 磁) 极化三维特征进行学习评估,在单一接收点以极化敏感的电磁矢量传感器中的3 个正交电( 磁) 场传感器在基准姿态接收电磁波信号,选取时间t中的K个采样点采样k = 1,2,…,K次,计算估计值为:

充分采样才能获得精确的估计值,对于主动发射的电磁波,也可以通过理论计算估计。

③ 在运动平台实时姿态以极化敏感的电磁矢量传感器中的3 个正交电( 磁) 场传感器接收电磁波信号,计算估计三维电( 磁) 信号互相关矩阵。对实时姿态和基准姿态互相关矩阵RY'和RY,进行特征植分解,根据各自特征值比例是否近似相等,初略判断该环境电磁波信号是否平稳。

④ 根据实时姿态与基准姿态互相关矩阵RY'和RY估计旋转向量 φ = [ф1ф2ф3]T,计算得到实时天线坐标系到基准天线坐标系的转换矩阵Ce。

⑤ 用步骤④得到转换矩阵将实时姿态坐标系下的运动平台姿态,转换到基准姿态坐标系下,再转换到地理坐标系下,完成运动平台姿态感知。

在接收机平台实时姿态坐标系中,平台姿态方向向量为单位阵

的3 个列向量,用左乘运动平台姿态矩阵,将实时姿态坐标系下的运动平台姿态向量矩阵,转换到基准姿态坐标系下。利用步骤①得到的运动平台基准姿态坐标系与大地坐标系转换关系,将基准姿态坐标系下运动平台姿态矩阵转换到地理坐标系下,完成运动平台姿态感知[15,16]。

根据电磁信号对称性,可单独利用电或磁信息测量运动平台姿态,也可融合电磁信息提高测量姿态精度。

5 仿真实验

实验设定测控基站发射一完全极化测控信号,飞行平台接收电磁波空间到达方向用参量(θ0,φ0)表示,分别表示仰角和方位角,用极化椭圆描述子( γ0,η0)表示电磁波的极化属性,如图1( b)所示,选取波结构坐标系作为基准坐标系,设接收信号功率为p0,理论计算得基准姿态互相关矩阵:

式中,p = λp0。

代入式( 3) 得:

式中,ρ = p /σ2,这个结果与文献[10]一致。由此式知,η0= ± 45°的圆极化随机信号的CRB(ф1) = ∞,不能用于测量姿态。

仿真实验设定独立完全极化测控信号电磁波空间到达方向的仰角和方位角(170°,40°),电磁波的极化属性(20°,15°)。设定接收平台处p0= 1,信噪比10 d B,选取波结构坐标系作为基准坐标系,实时天线坐标系到基准天线坐标系的转换矩阵Ce对应的旋转向量 φ = [40°- 30°- 75°]T,根据理论计算得RY,根据数据仿真得RY',采用矩阵向量平行法得出的谱对数随 ф1和 ф2变化的曲面如图3( a)所示,它的等位线图如图3 ( b) 所示,由图可见峰值出现在正确的参数位置。

采用子空间正交法得出的谱对数随 ф1和 ф2变化的曲面如图4( a) 所示,它的等位线图如图4 ( b)所示,由图可见峰值也出现在正确的参数位置,且峰形更尖锐。在完全极化测控电磁波基础上增加寄生极化波,寄生电磁波的极化属性(- 70°,15°),幅度为原完全极化测控电磁波幅度的0. 3 倍,寄生电磁波也从基站发出,此时测控信号为部分极化波,再增加一个由此部分极化波多径反射形成的部分极化波,幅度为原部分极化波幅度的0. 3 倍,入射方向(- 10°,10°) 。采用图4 同样的子空间正交法算法得出的谱对数随 ф1和 ф2变化的曲面如图5( a) 所示,它的等位线图如图5 ( b) 所示,由图可见峰值出现在有较大误差的参数位置。仿真通过在基准姿态接收电磁波信号,估计基准互相关矩阵,替代根据理论计算得RY,进行姿态参数估计,校正基准姿态互相关矩阵后,子空间正交法谱对数随 ф1和 ф2变化图形如图6( a) 所示,它的等位线图如图6 ( b) 所示,由图可见峰值回到正确参数位置。

6 结束语

测控技术利用电磁波时域信息测距,频域信息测速,空域信息测方位,极化域信息却没有得到深入研究和利用,本文正是在这一领域展开探索,只需运动平台上有单一接收点,就可实现姿态/航向感知,系统可微型化,信号不受多径效应困扰,既可以利用主动发射电磁波信号,也可以被动接收空间分布的广播电磁波信号测量姿态,提高了系统的隐蔽性。适用于空或天飞行器。

摘要：以电磁波为参照的飞行器姿态测量研究,可弥补空间参照物缺乏,丰富姿态测量手段。利用3个正交电(磁)场传感器接收电磁波三维电(磁)信号,测量运动平台姿态。该方法根据姿态参数估计的CRB(克拉美—罗界)是否为有限值,判断该环境电磁波信号能否用于运动平台姿态测量;根据基准姿态与实时姿态互相关矩阵变化,估计得到实时天线坐标系到基准天线坐标系的转换矩阵,据此将实时姿态坐标系下的运动平台姿态,转换到基准姿态坐标系下,再转换到地理坐标系下,完成运动平台姿态感知。电磁波信号可以为独立或相干信号,波达方向和极化状态任意,可不受多径效应困扰。仿真试验表明该方法稳定有效。

飞行的优雅姿态论文 篇8

1 俯仰-滚转动力学系统姿态控制器

由俯仰-滚动力学系统建模可以得到, 假设当马达推力为:F++B++L++R++时, 四轴飞行器将处于悬浮状态, 俯仰-滚转动力学系统操控指导如图1所示。

从俯仰-滚转动力学系统建模中, 可以得知其动力学系统是一个线性的 (在忽略执行饱和器的前提下) , 定常的, 二阶的系统。同时, 假设气动力学阻力被认为是可以忽略的, 因此这个动力学系统模型是一个没有自然阻尼, 没有零点, 只有一个原点极的系统, 这就意味着开环系统在没有反馈的时候是不稳定的。

没有自然阻尼的比例系统反馈控制器并不足于稳定系统的姿态, 因此系统需要主动阻尼, 从而俯仰-滚转动力学系统姿态控制器的方框图将如图2所示。

2 航向动力学系统的姿态控制器

由航向动力学系统建模可以得到, 假设当马达推力为:F++B++L++R++时, 四轴飞行器将处于悬浮状态, 航向动力学系统操控指导如图3所示。

航向动力学系统是没有全球轴承角参照的一阶系统, 由于输入的是角速度, 所以可以直接用于遥感控制。这种控制方法降低了偏航率和保持一个相对恒定的轴承, 从而使偏航输入保持稳定。航向动力学系统姿态控制器的方框图如图4所示。

在建立适当的姿态控制器姿态控制器设计方框图后, 便可以使用MATLAB进行仿真评估动力学系统。

3 结语

本文根据四轴飞行器的动力学系统操作指导, 建立了四轴飞行器的俯仰-滚转和航向姿态控制器方框图, 并给出了仿真指导, 希望能为四轴飞行器设计者提供一个参考。

摘要：四轴飞行器具有直升飞机一样垂直升降的功能, 同时也具有直升飞机无法具备的灵活的六自由度飞行的特点, 本文将尝试从俯仰-滚转动力系统和航向动力学系统的角度来建立方框图, 对四轴飞行器的姿态控制器进行设计与仿真。

关键词：姿态控制器,方框图,设计与仿真

参考文献

[1]邓矛.关于四轴飞行器的姿态动力学建模[J].科技创新导报, 2012 (9) .

飞行的优雅姿态论文 篇9

姿态最优估算是飞行器自主飞行的先决条件, 在飞行过程中, 实时准确地获得飞行器的姿态信息, 可以决定飞行器的控制精度和稳定性[1]。 随着微电子技术的发展,飞行器姿态解算系统普遍采用低成本的航姿参考系统(AHRS), 其主要包括: 基于微机电系统(MEMS) 的三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴磁罗盘。 由于系统机械结构和传感器自身三轴并非完全正交,引入了不正交误差,以及数据积分产生的发散误差和外部干扰产生的随机误差。 因此要估计飞行器姿态的最优信息必须对多传感器进行误差处理,并寻求最佳数据融合算法。

目前国内对MEMS传感器姿态解算系统研究的常用算法有:扩展卡尔曼滤波、梯度下降法、互补滤波等。 扩展卡尔曼滤波应用非常广泛,但为其建立可靠稳定的状态方程、确定合适的量测噪声和过程噪声协方差矩阵都比较困难。 梯度下降法的好处在于姿态解算过程只有普通的乘法和加法运算,普通的微控制器即能满足算法要求,但难点在于构造合适的目标函数[2]。 本系统在Mahony[3]提出的补偿滤波器的基础上进行优化,采用双环补偿滤波算法, 外环引用重力场和地磁场进行补偿, 内环引用重力场进行补偿,并将修正后的陀螺仪和磁罗盘进行互补滤波,以期得到最优姿态输出。

1 飞行器姿态描述

飞行器常用的姿态描述方法有欧拉角、 方向余弦矩阵和四元数三种。 三维空间中,飞行器有3 个转动自由度, 分别可以通过3 个角度参数来描述飞行器的姿态,分别定义为: 绕机体坐标系的Z轴转动为偏航角 Ψ;绕X轴转动为横滚角准; 绕Y轴转动为俯仰角 θ[4]。

如图1 所示,飞行器在飞行过程中,地理坐标系b通过绕不同坐标轴三次连续转动来实现对机体坐标n的转换。 第一次转动,OX0Y0Z0坐标系即地理坐标系ENU绕Z0轴转动 Ψ 角,得到坐标系OX1Y1Z0; 第二次转动,OX1Y1Z0坐标系绕OX1轴转动准角,得到坐标系OX1Y2Z2; 第三次转动,OX1Y2Z2坐标系绕OY2轴转动 θ 角, 得到坐标系OXYZ , OY2轴即OY轴[5]。 这三次坐标轴旋转可以用数学方法表述为3 个独立的方向余弦矩阵。 两个坐标系的转换可以用这3 个独立变换矩阵的乘积Cbn表示:

由于载体的运动, 四元数Q =[q0q1q2q3]T是变量,q0、 q1、 q2、 q3是时间函数。 刚体绕瞬时转轴转过 σ角度来实现坐标的转换。为参考坐标系下的一个单位矢量,其角速度为:

机体坐标系n和地理坐标系b之间的变换也可以用四元数的三角形式表示[6]:

在忽略地球的自转和公转运动对四旋翼飞行器造成的影响, 并假设飞行器为刚体运动且质量分布对称、均匀, 中心为重心位置且不随着运动而发生变化[7], 则四元数矩阵表达式Q的微分方程解为:

式(5) 中 ωxb、 ωyb、 ωzb分别表示机体坐标系相对于地理坐标系沿各个轴向的角速度分量。

2 飞行器姿态解算系统构建

2 . 1 系统硬件

本姿态解算系统硬件主要包括主控制器和航姿参考系统(AHRS)。 其中主控器采用ST(意法半导体)公司的Cortex-M4 为内核的32 位ARM微控制器STM32F405RGT6;航姿参考系统采用2 款高精度的姿态传感器, 分别为:Inven Sense公司的MPU - 6500 和ST公司的LSM303D , 构成了一个九轴的姿态测量系统。 传感器均选用数字芯片,内部均集成有高精度的ADC。 主控制器通过SPI总线, 读取出传感器采集到的原始数据, 然后通过四元数的坐标换算、 姿态误差的双环PI控制和互补滤波解算出欧拉角。 姿态解算系统框图如图2 所示。

2 . 2 传感器数据标定

在数据融合之前需要对传感器测量得到的原始数据进行标定,从而消除传感器的零点偏置误差。 陀螺仪消除偏置误差的方法是保持器件水平位置不变,多次采集后求取输出平均值;加速度计消除偏置方法为八面校准法, 将飞行器姿态解算系统保持机头方向不变, 正面朝上、下、左、 右、 前、 后和机头朝上、 机头朝下。 在这八种状态下分别测量三轴加速度计ADC输出的X、Y、Z三轴的最大最小值,并与±1 g(重力加速度)所对应的ADC数值进行校准;磁罗盘零点数据误差采用椭圆假设法进行标定, 将姿态解算系统分别在坐标系下XOY和XOZ两个平面内360°旋转,并将采集到的数据用MATLAB软件拟合成椭圆,然后修正椭圆的偏心和半径。

3 系统数据融合与姿态解算

系统姿态解算分为两个部分。 第一部分是双环PI控制器修正数据融合后传感器偏差。 第二部分为修正后的三轴陀螺仪与三轴磁罗盘进行互补滤波,消除磁罗盘的高频干扰,提高磁罗盘的响应能力和抗干扰能力。 姿态解算流程图如图3 所示。

3 . 1 双环PI控制器

陀螺仪可以快速响应机体的旋转,短时间误差较小、可信度高, 但是存在温漂和零漂, 以及积分误差随时间累积等因素影响。 加速度计在静止的状态下漂移很小,倾角求解过程不存在积分误差, 但是受到飞行过程中电机和机架的振动以及转动和运动加速度的干扰。 磁罗盘测量得到的地磁向量在一定地理范围内可以认为不会发生改变,但是,磁罗盘容易受到硬磁场和软磁场的干扰。

因此,系统外环采用九轴姿态传感器( 三轴加速度计、 三轴磁罗盘和三轴陀螺仪)数据融合。 由于磁罗盘容易受到干扰,有可能导致外环九轴数据融合后依旧存在较大误差, 所以, 内环采用六轴姿态传感器( 三轴加速度计和三轴陀螺仪) 数据融合,对数据融合后的传感器姿态偏差进行二次修正。

外环九轴姿态传感器数据融合, 记在飞行器机体坐标系下an=[ax ay az]T和mn=[mx my mz]T分别为加速度计和磁罗盘实际测量得到的重力向量和地磁向量。记vn=[vx vy vz]T和wn=[wx wy wz]T是将地理坐标系下重力向量kb=[0 0 1g]T和地磁向量nb=[nx 0 nz]T( 不考虑地理磁偏角因素, 将机头固定向北) 通过四元数坐标换算成机体坐标系下的重力向量和地磁向量。 向量之间的误差为坐标轴的旋转误差, 可以用向量的叉积en= [ ex ey ez ]T表示,如式(6)所示。 由于陀螺仪是对机体直接积分, 所以, 陀螺仪的误差可以体现为机体坐标的误差。 因此修正坐标轴的误差可以达到修正陀螺仪误差的目的, 从而将加速度计和磁罗盘进行修正陀螺仪,实现了九轴的数据融合。 即如果陀螺仪按照叉积误差的轴, 转动叉积误差的角度, 就可以消除机体坐标上实际测量的重力向量和地磁向量和坐标换算后的重力向量和地磁向量之间的误差。

PI调节器的比例部分用于迅速纠正陀螺仪误差, 积分部分用于消除稳态偏差[7]。 通过大量实验验证后取PI调节器的比例系数为1.0,积分系数为0.2。 陀螺仪经过外环PI控制器修正姿态误差后输出值为gn=[gx gy gz]T:

内环的六轴姿态传感器数据融合是将地理坐标系下的重力场向量与加速度计在机体坐标系下采集到的重力向量进行叉乘,求出两者向量误差。 并通过PI控制器修正向量误差,从而达到修正外环九轴数据融合后的陀螺仪的偏差的目的。 在每个姿态解算周期读取出机体坐标系下双环PI控制后的陀螺仪的角速率 ωxb, ωyb, ωzb,求解式(4)、式(5)中的四元数微分方程,即可得到姿态四元数q, 从而求得坐标转换矩阵Cbn, 然后根据姿态矩阵和欧拉角对应关系,求出欧拉角。

3 . 2 互补滤波

本系统姿态解算的第二部分是磁罗盘的修正, 主要采用互补滤波算法。 互补滤波算法简单可靠且对器件精度要求低。 互补滤波的目的在于将陀螺仪和磁罗盘各自在频域角度上进行互补。 因为磁罗盘动态响应能力差且易受外界环境的干扰,而陀螺仪动态响应快,故可在频域上将二者形成互补,即对磁罗盘低通滤波,对陀螺仪进行高通滤波。 如图4 所示,将修正后得到的陀螺仪数据与磁罗盘数据进行互补滤波,即可消除磁罗盘的高频干扰。

如式(10) 所示,r为互补滤波中的权值,r值越大, 证明陀螺仪占的权重越大。

4 姿态解算结果分析

为了验证姿态解算系统在多旋翼飞行器实际飞行过程中的性能, 搭建了一个半实物仿真平台。 将基于STM32 的姿态解算系统的四旋翼飞行器机头朝向地理正北方, 机架底部水平固定在万向节一端, 万向节另外一端固定在水平的桌面上。 启动四旋翼飞行器电机,将飞行器油门通道值保持在空中悬停状态,及四个螺旋桨产生的向上的合力等于飞行器自身重力。 然后,通过串口读取出传感器采集到的原始数据以及姿态解算后的数据,并用MATLAB进行数据分析。

图5 中采集的是模拟定点悬停时俯仰角和横滚角。 由于单纯地通过陀螺仪采集得到的角速度进行积分得到角度会产生积分误差, 并且积分误差会随着时间进行累加,所以未进行姿态解算所得到的姿态角零点误差会不断变大。 图中的2 条线分别代表姿态解算后的横滚角和俯仰角。 由于采用了双环PI修正陀螺仪,所以姿态角零点误差与解算前相比不会随着时间累计不断变大。 但是由于姿态解算系统处于四旋翼飞行器模拟定点悬停状态, 所以,电机引起的机架振动、载体重力分布不均、机械连接处阻尼问题等因素,导致零点误差相对于水平放置在桌面上时的静态零点误差,偏差较大且波动相对厉害。 零点误差基本稳定在±2.2°以内。 随着时间的推移,零点误差逐步趋近平稳,可以满足四旋翼飞行器对姿态数据的要求。

图6 中测试结果分别代表磁罗盘姿态解算前采集的数据和姿态解算后测量的数据。 本系统采用的互补滤波算法中权值r取0.15,偏航角以磁罗盘采集的数据为主,数据融合后的陀螺仪只进行辅助修正。 可以观测到细线代表的是没有使用滤波算法的磁罗盘测量的偏航角, 零点误差相对较大, 达到了 ±3° 左右, 而且上下波动也很大,表示磁罗盘受到外界环境严重干扰。 粗线代表磁罗盘和陀螺仪经过互补滤波后采集得到的偏航角,消除了部分干扰信号, 上下波动明显减弱, 并且误差稳定保持在±1.7°以内。 由于磁罗盘自身具有不可忽略的零位、 灵敏度及非正交误差, 因此通过软件算法无法彻底消除零点误差。

5 结论

飞行的优雅姿态论文 篇10

随着MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems,微型电子机械系统)技术和计算机技术的发展,飞行器姿态的测量普遍采用捷联惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU),其主要由陀螺仪、加速度计、地磁传感器和气压计组成。陀螺仪的零点存在温度漂移,加速度计会受到载体震动的影响,由于地磁传感器是一种磁阻传感器,会被外部磁场干扰。所以为了得到可靠、准确的飞行姿态,必须利用滤波器融合不同传感器的数据、滤除不必要的干扰。

卡尔曼滤波,也称为线性二次估计,是使用一系列随时间推移的观测量,包括统计噪声和其他误差的算法,并产生往往比基于未知变量的单估计量更精确的效果。该滤波器由其理论的主要开发者之一鲁道夫·卡尔曼而得名的。卡尔曼滤波器是一种在时域上有效的递归滤波器,可以从包含噪声的不准确测量中,估计动态系统的真实状态。本文将卡尔曼滤波应用在四旋翼飞行器的姿态解算中,通过上位机显示了卡尔曼滤波的数据融合前后的波形,实验验证了该种姿态解算算法的可行性和系统的性能。

1 卡尔曼滤波的姿态解算算法

卡尔曼滤波是采用递推方法寻找在均方误差最小时的当前状态的最佳估计。由于卡尔曼滤波采用递推更新的方法,并不需要之前所有的状态值,算法简单高效。

基本卡尔曼滤波器只能在线性的情况下才能使用,但是大部分系统是非线性的,包括过程模型和观测模型的非线性。因此提出了扩展形卡尔曼滤波算法。该算法包括预测和更新2个阶段。其中,预测阶段包括预测状态、四元数规范化、计算F和G矩阵、预测协方差矩阵4步骤;更新阶段包括计算H矩阵、计算测量余量、卡尔曼滤波器状态更新公式、四元数规范化4步骤。具体执行过程如下:

预测阶段:。(2)规范化四元数。(3)计算F和G矩阵元素中的偏导数,从而线性化处理。(4)PK=(I+FT)Pk-1(I+FT)T+T2GQGT,预测协方差矩阵。

更新阶段:(1)计算H矩阵元素中的偏导数,做线性化处理。(2)计算测量余量。(3)卡尔曼滤波器更新公式:;(4)规范化四元数。

2 硬件电路

算法应用的硬件电路平台为四旋翼飞行器控制系统,该硬件系统主要由32位ARM控制器STM32F407VET6、加速度计和陀螺仪(MPUT6050)、地磁极(HMC5883)、气压计(MS5611)、2.4G无线通信模块(NRF24L01)、电源模块、接收机、电子调速器、SD卡等组成。

MPU6050是整合性6轴运动处理组件,相比于多个传感器组合的方案,可以避免组合陀螺仪、加速器各轴间角度差的问题,同时减少了大量的PCB板空间和布局的复杂度。数据可以通过最高为400k Hz的I2C总线传输。MPU6050通过I2C接口连接到主控制器STM32F407VET6。加速度计和陀螺仪电路如图1所示。

HMC5883L采用I2C通讯总线接口,使用了霍尼韦尔各向异性磁阻(AMR)技术。因为同一条I2C总上线可以挂载255个不同的设备,所以将HMC5883L和MPU6050连在同一个I2C接口上。地磁传感器电路如图2所示。

MS5611是一款具有SPI和I2C通讯总线接口的高分辨率数字气压传感器,进行温度补偿校准后分辨率为10cm左右。MS5611具有高分辨率的温度输出,在校准传感器时无须额外温度传感器。MS5611-01BA有2种类型的串行接口:SPI和I2C。通过控制PS引脚的电平高低来选择通信方式是I2C或SPI接口。当PS管脚接高电平,MS5611工作在I2C模式,PS管脚接低电平,则工作在SPI模式。本文是令其工作在SPI模式。气压计电路如图3所示。

飞行控制器PCB实物如图4所示,四旋翼飞行器整机如图5所示。

3实验结果分析

通过基于C#的串口通信上位机波形显示软件,对飞行姿态的数据进行波形显示。上位机数据波形分别如图6和图7所示。其中图6为绕X轴旋转时,卡尔曼滤波前后波形对比图。其中,1号线为加速度计的波形,2号线为陀螺仪的波形,3号线是卡尔曼滤波器输出波形,可见卡尔曼滤波器可以很好地融合陀螺仪和加速度计的数据得到真实的角度。

图7为绕X轴旋转时,卡尔曼滤波后波形与实际输出角度波形对比图,其中4号线所示为卡尔曼滤波后的输出波形,5号线所示为实际角度值,从图中可以明显看出,卡尔曼滤波后的输出与实际角度几乎贴合,可见卡尔曼滤波解算姿态十分有效。

4 结语

本文通过自主设计的四旋翼飞行器控制系统进行了基于卡尔曼滤波器的姿态解算算法的验证,实验证明了卡尔曼滤波的可行性。

摘要：文章利用卡尔曼滤波算法对四旋翼飞行器中的姿态进行解算。利用自主设计的四旋翼飞行器控制系统,在加速度计和陀螺仪获得飞行姿态原始数据的基础上,通过卡尔曼滤波算法进行了数据融合。

关键词：四旋翼飞行器,卡尔曼滤波,姿态解算

参考文献

[1]王晓初,卢琛.四旋翼姿态解算算法的对比与研究[J].制造业自动化,2015(1):120-122.

[2]唐懋.基于Arduino兼容的STM32单片机的四旋翼飞行器设计[D].厦门:厦门大学,2014.

[3]叶树球.四旋翼飞信起姿态控制算法研究[D].淮南:安徽理工大学,2015.

[4]黄波,郑新星,刘凤伟.一种卡尔曼滤波自适应算法[J].大众科技,2012(3):23-24.

飞行的优雅姿态论文 篇11

我国地域广大, 自然条件复杂, 是世界上自然灾害最为严重的国家之一。地震等自然灾害不仅给救灾带来不利, 也进一步增加了施救的难度, 加大了施救者受伤的危险程度。虽然自然灾害的发生无法阻止, 但是减少灾害带来的二次伤害是可以实现的[1], 例如可以开发微型无人驾驶飞行器, 对上述不可达的危险地域进行探测和搜寻即可减少伤害的发生, 尤其是在地势险要或者人员无法到达的地区, 能够准确地把侦查到的信息传送回来。而四轴飞行器能以灵活性、多功能性以及高效的处理能力来胜任复杂环境中的信息获取的角色。同时, 与传统的搜救直升机相比, 四轴飞行器以其简单的机械结构、更小的螺旋桨、优良的飞行安全性能和先进控制算法的应用等优势具有更广泛的前景。

本文基于STM32F103C8T6微处理器 , 采用MPU9150惯性测量模块, 设计了四轴飞行器姿态控制系统。STM32系列处理器是ST公司推出的一款基于高性能、低成本、低功耗、外设丰富的嵌入式处理器, 应用专门设计的低功耗高速内核丰富的片上资源可满足各类传感器通讯需求, 与传统的飞行控制器相比可大大降低系统的开发成本、节约资源。MPU9150系统集成度高, 包含了三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计, 电路简单可靠, 测量范围广, 准确度高, 动态响应快, 体积小、功耗低, 能够快速的融合陀螺仪和加速度计数据得出姿态四元数, 适合用于四轴飞行器的姿态控制系统。

1 四轴飞行器结构与原理

四轴飞行器的基本结构如图1所示, 飞行器在空中运动中, 为了使整个机体转矩平衡, 采用正反桨设计, 即对角线的两组桨相同, 相邻的两个桨相反, 分为顺时针旋转 (1、3) 和逆时针旋转 (2、4) , 这样正常飞行时两个桨正转两个桨反转, 转矩抵消, 避免飞行器打转[2], 当然, 旋转时需加大两个正浆或两个反浆来改变总的转矩, 从而改变偏航角, 控制对角线上的一组桨的转速不同, 使机体倾斜一个角度产生水平分力推动飞行器平移, 飞行速度可以由俯仰角的大小与电机的转速来控制, 最终实现飞行器的偏航运动、上下飞行与前后飞行。

2 姿态控制系统功能

四轴飞行器有6个自由度, 而只有4个控制输入, 因此, 四轴飞行器的控制问题属于欠驱动控制问题, 具有不稳定和强耦合等特点。除了受自身机械结构和旋翼空气动力学影响外, 还很容易受到外界干扰。其中姿态控制是四轴飞行器研究的重点, 姿态传感器数据的采集并对数据进行融合处理都是姿态控制的关键, 要求飞行器具有快速响应能力, 及时进行自适应调整, 以确保飞行器姿态稳定。

本文主要研究对象是四轴飞行器的姿态, 根据姿态控制子系统的数学模型[3], 有两个基本坐标系:“地理”坐标系和“载体”坐标系。地理坐标系即当地水平坐标系, 也称NED坐标系, 而“载体”坐标系指的是四轴自己的坐标系。姿态的数据来源有五个:重力、地磁、陀螺仪、加速度计和电子罗盘。其中前两个来自“地理”坐标系, 后三个来自“载体”坐标系。在“地理”坐标系中, 重力的值始终是 (0, 0, 1g) , 地磁的值始终是 (0, 1, x) , 这值就是由放置在四轴上的传感器测量出来的。姿态控制系统需要检测的状态有:飞行器在机体坐标系下3个轴向的角速度、角度和相对地面的高度。机体坐标系如图2所示, 该坐标系固定在机体上, 原点在飞行器重心, 轴OX与前后螺旋桨连线平衡, 前方指向X轴正方向;轴OY与左右螺旋桨连线平衡, 右方指向Y轴正方向;轴OZ与轴OY、OX所在平面垂直, 并与轴OY、轴OX组成右手坐标系。

飞行器运动过程可以分解成机体绕三个轴运动来描述:当飞行器升降运动时, 飞行器即做俯仰运动, 飞行器在X-Z平面进行绕Y轴运动, 产生的角度即俯仰角 (pitch) ;当飞行器发生转向运动时, 飞行器将产生偏航, 飞行器在X-Y平面进行绕Z轴运动, 产生的角度即航向角 (yaw) ;当让飞行器侧身移动时, 飞行器将要做横滚运动, 飞行器在Y-Z平面进行绕X轴转动, 产生的角度即航滚角 (roll) 。

整个姿态控制系统担负着传感器信息采集、数据融合及姿态解算等各种任务, 其主要工作过程是主控制器能快速获得各传感器的数据, 实时检测无人机的状态, 包括姿态、位置、速度等信息, 并对数据进行处理;在计算出自身姿态之后, 飞行器需要控制电机来执行相应的姿态调整, 采用PID控制器来获得电机控制量, 以PWM的方式输出驱动电机, 以实现对其姿态的控制。

3 硬件电路设计

3.1 MPU9150性能分析

随着微机械加工技术和微电子技术的不断发展与相互融合, 各种基于MEMS (微机电系统) 技术的元器件应运而生, 它们具有功耗低、可靠性、工作效率高及成本低等特点, 易于实现智能化、数字化及批量化。MPU9150芯片就是一种MEMS传感器芯片, 其具有MEMS的抗冲击能力强、系统集成度高、体积小、成本低、功耗低, 性能优良的特点。MPU9150是全球第一款九轴惯性传感芯片, 包含了三轴加速度计、三轴陀螺仪和三轴磁力计, 其中加速度和陀螺仪的精度为16bit, 磁力计的精度为13bit, 保证了测量的精确度, 其加速度计的量程有±2g, ±4g, ±8g, ±16g可选, 陀螺仪的量程为±250, ±500, ±1000, 和±2000O/sec可选, 磁力计的满量程为±1200u T, 并且内置DMP用于姿态融合[4]。使MPU9150在无人机飞行控制系统中使用非常方便。MPU9150引脚功能描述如表1所示, 典型接线图如图3所示。

3.2 硬件电路结构

为了实现飞行器姿态控制, 需要得到飞行器的俯仰角和滚转角作为姿态反馈, 形成闭环控制, 为提高其飞行稳定性, 需加入角速率反馈以增加阻尼, 飞行器的飞行姿态通过惯性测量单元来获取, 系统采用整合了3轴陀螺仪、3轴加速计、3轴磁力计的9轴运动处理组件MPU-9150, 消除了组合陀螺仪与加速计时存在的轴差问题;并引入磁力传感器互补数据, 可采用四元数来描述姿态, 可以避免欧拉角的奇异问题;另外陀螺仪具备增强偏置和温度稳定的功能, 减少了用户校正操作, 且具备改进的低频噪声性能;加速计则具备可编程中断和自由降落中断的功能。MPU-9150姿态检测电路图如图4所示。

4 姿态解算与数据融合分析

4.1 姿态解算

姿态解算部分是飞行器控制系统的核心, 主要负责读取姿态传感器数据, 从中解算出飞行器姿态, 并将其作为姿态反馈, 形成闭环控制, 将期待的姿态与当前姿态的数据差值提供给PID控制器, 从而计算得到电机的控制量。

姿态解算主要用到陀螺仪、加速度计和磁力计三个传感器的数据。由于陀螺仪输出的角速度瞬时数据积分后存在较大累积误差, 且积分角度偏差随着时间增大而增大;而加速度计对绕重力加速度轴的转动无法感知, 因此长时间的自旋运动将无法估计, 这就需要引入磁力计来弥补这一不足。因此, 用加速度计对陀螺仪进行不断的校正, 引入磁力计互补数据, 融合三者的数据才能更准确的反应出当前飞行器的姿态[5]。

目前常用的姿态解算方法主要有梯度下降法, 互补滤波法, 卡尔曼融合DMP输出和磁场数据。考虑到MPU9150传感器有一个内置的DMP, 能够快速融合陀螺仪和加速度计的输出, 而且输出的姿态数据很稳定, 动态性能很好, 虽然DMP中算法没有融合磁场数据, 导致航向角在使用一段时间后会不可逆转的偏离正确位置, 但可以采用卡尔曼滤波的方法, 对两个航向角进行滤波, 同时将磁场数据融合进去, 以纠正航向角的偏差, 从而既保证了其动态性能, 又保证长时间运行航向角不会出现偏差。因此这里采用卡尔曼融合DMP输出和磁场数据的飞行姿态解算方法。算法流程图如图5所示。

4.2 数据融合分析

4.2.1 静态效果分析

实验方法为先将MPU9150模块静止放置20s, 然后再对其连续采样12s, 采样频率为50Hz。数据处理方法是, 对每个轴输出的欧拉角数据求平均值。

然后再求方差:

通过静止时方差的大小来分析其静态性能。卡尔曼融合DMP和磁场数据算法的核心在于确定卡尔曼滤波中的系统自协方差Q和测量值的自协方差R两个系数。不同Q值和R值的静态航向角方差结果如表2所示。

从上图中可以明显看出航向角的静态方差随着R的增大而变小, 随着Q的变小而变小, 且Q越大方差随R变化效果越明显。最后列出Q=0.00001, R=0.9静态效果如图7所示。

从静态效果图可以看出, 卡尔曼融合DMP和磁场数据的方法中航向角的误差最小可达到0.00113。表明在保证纠正效果--即姿态角不漂移的前提下卡尔曼融合DMP输出和磁场数据的算法静态效果理想。

4.2.2 动态效果分析

在确保静态性能良好的条件下, 采用一个将航向角快速旋转180°的方法来验证卡尔曼融合DMP输出和磁场数据算法的动态性能。结果如图8所示。

由图8可以看出卡尔曼融合DMP和磁场数据的算法能很好的反应真实的旋转过程。

综合静态和动态性能分析, 卡尔曼融合DMP和磁场数据的算法不仅在静态性能上表现很好, 而且在动态性能方面也表现良好。可以得到稳定的姿态数据, 实现良好的姿态控制, 从而使飞行器达到稳定飞行的效果。

5 结束语

四轴飞行器是一种特殊结构的飞行器, 其在民用及军事方面都有着广阔的应用前景[6]。本文根据四轴飞行器姿态控制系统的数学模型, 对姿态控制系统的功能要求进行了分析, 以STM32为主控制器, 采用MUP-9150芯片进行姿态控制, 并采用卡尔曼融合DMP和磁场数据的算法进行姿态解算, 实现了飞行器良好的姿态控制。整个姿态控制系统集成度高, 精度高, 在测量精度、动态性能以及硬件电路方面均能满足要求, 为飞行器姿态控制系统的设计提供了一种高效稳定的实现方法[6]。实验结果表明, 系统满足四轴飞行器飞行姿态控制的要求。

参考文献

[1]张鹏.一种新型四轴搜救飞行器设计[J].科技广场.2010 (9) :145-146.

[2]郭晓鸿.一种基于S T M 3 2的四旋翼飞行器[J].应用科技.2011.38 (7) .36-37.

[3]Pau Segui-Gasco.A Novel Actuation Concept for a Multi Rotor UAV[A].2013 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS) [C].2013, Atlanta, GA.373-376.

[4]Inven Sense Inc.MPU9150 Product Specification Revision 4.0[S].Inven Sense Inc, 2012.

[5]秦永元.惯性导航[M].科学出版社, 2006:287-327.