关键词:
消防无人机
RBF-PID
姿态控制
抗干扰
摘要:
为增强现阶段消防无人机的灭火能力,使用无人机集成喷水装置可以实现快速、精准的灭火。但消防无人机在搭载喷水装置后,无人机的姿态稳定性受到管道内流体动态变化的影响较为明显。为解决消防无人机作业时因管道内流体动态波动引起的无人机姿态失稳的问题,本研究在对喷水系统进行结构改进的基础上,使用径向基函数(RBF)神经网络对无人机姿态控制的串级PID策略进行优化设计,以提高无人机在动态变化环境下的抗干扰能力与稳定性。
首先,在结构设计上,根据消防无人机使用场景,对喷射管道的口径、喷射角对无人机姿态的影响进行了计算和分析。在满足位移分量的基础上,确定了喷射口与无人机之间的最佳夹角。设计了手摇式快速装卸夹具,实现了喷水装置与无人机的稳定连接。最后基于计算流体力学理论,采用有限体积法对喷水管道内部流体进行数值仿真,根据管道内流体运动轨迹,对管道的布局与结构进行了优化。
其次,基于消防无人机的工作原理,建立含喷水反作用力的无人机动力学模型,并以此为基础设计了串级PID无人机姿态控制策略。针对传统串级PID控制在动态环境中的不足,使用径向基函数神经网络对串级PID参数进行整定的方法,对串级PID进行优化。基于Matlab/Simulink平台,分别对串级PID和径向基函数优化后的RBF-PID控制进行仿真对比验证。结果表明,相较于串级PID控制,RBF-PID控制算法可更有效地处理管道内不稳定流体引起的反作用力波动,能显著提升无人机的抗干扰能力;在面对复杂噪声环境下,系统超调量减少,抗干扰能力提升显著,动态响应更加稳定。该方法有效增强了无人机的自适应性和鲁棒性,为复杂环境下的消防作业提供了可靠的技术支持。
本研究针对管道内流体动态变化引起的无人机姿态变化问题,从结构层面和算法控制层面进行了双重改进设计和优化,显著提升了消防无人机的稳定性与灭火能力。为高空火灾场景下消防无人机的稳定作业提供了一定的技术支持,对推动消防技术的智能化发展、解决当前高空消防面临的困难和挑战具有重要意义。