多干扰工况下系留无人机悬停位置保持控制系统优化研究

曹雷：23102419741002001X

摘要:多干扰工况下系留无人机悬停位置保持面临诸多挑战，对控制系统进行优化研究具有重要意义。通过分析多干扰因素对悬停位置的影响，采用先进的控制算法与策略，提升系统的抗干扰能力和位置保持精度。研究涵盖系统建模、算法设计与优化，经实验验证优化后系统能有效应对复杂干扰，实现更稳定精准的悬停位置保持。

关键词:多干扰工况；系留无人机；悬停位置保持；控制系统优化

引言:在无人机应用日益广泛的背景下，系留无人机凭借其持续供电等优势在诸多领域发挥重要作用。然而，多干扰工况下其悬停位置保持的稳定性与精度问题凸显。风扰、电磁干扰等复杂因素会严重影响系留无人机的悬停性能，进而限制其应用范围。开展控制系统优化研究，可提升系留无人机在复杂环境下的适应性和可靠性，具有重要的理论与实践价值。

1多干扰工况分析

1.1风干扰特性研究

风干扰是系留无人机执行悬停任务过程中最主要的外部扰动，自然风包含稳态平均风与湍流阵风两类成分，不同风速风向会持续对机体产生水平作用力与力矩，直接造成机体位置偏移。系留无人机受系留缆绳约束，风场作用下缆绳会产生附加拉力，进一步改变机体受力状态，阵风带来的瞬时冲击力会引发机体高频摆动。复杂作业环境下近地湍流还会造成风速风向随机变化，机体承受的扰动力具备明显的时变特征。开展风干扰特性研究需要梳理不同风场条件下机体受力变化规律，分析缆绳张力与风载荷之间的耦合关系，为后续控制系统设计提供扰动输入依据，降低风场扰动对悬停位置保持精度的负面影响。

1.2电磁干扰影响机制

系留无人机依靠地面线缆完成供电与信号传输，工作现场各类电子设备会产生电磁干扰，干扰会沿着线缆耦合进入机载控制回路，影响传感器测量与信号传输质量。电磁干扰会造成位置姿态传感器输出信号出现噪声漂移，使得控制系统获取的机体位置信息出现偏差，错误的测量数据会进一步引发控制输出的误调整。强电磁环境还会造成机载与地面端通信链路信噪比下降，数据传输出现抖动，破坏控制指令的实时交互。系留线缆长度增加会放大电磁耦合效应，加剧干扰对控制系统的侵害，剖析电磁干扰的影响机制，能够明确信号链路的薄弱环节，为硬件防护与算法滤波设计提供理论支撑。

1.3其他干扰因素探讨

除风干扰与电磁干扰之外，还有多种因素对系留无人机悬停状态形成扰动，缆绳自重以及缆绳摆动带来的附加张力会持续作用于机体，缆绳收放状态改变会造成机体动力学模型发生偏移。机载载荷变化会改变整机转动惯量与质量参数，引发模型不确定性。机载传感器自身存在测量噪声与零点漂移，也会给闭环控制引入内在扰动。作业环境温度变化会造成电机动力输出特性出现改变，进一步加剧模型参数的不确定性。这类干扰因素相互耦合，共同增大位置保持的控制难度，需要在控制系统设计阶段充分予以考量，避免单一干扰抑制方案无法适配复杂综合工况。

2悬停位置保持控制系统优化设计

2.1先进控制算法选择

针对多干扰带来的模型不确定性与外部扰动，需要选取适配系留无人机动力学特征的先进控制算法，提升悬停位置闭环控制能力。传统PID控制在扰动强度大、模型存在偏移的工况下控制效果会出现明显衰减，难以满足高精度位置保持需求。选用具备抗扰动能力的控制算法，能够对外部扰动与模型参数偏差进行在线估计补偿，适配缆绳耦合带来的动力学变化。算法设计充分兼顾机载控制器算力约束，在保证控制性能的前提下降低运算开销，避免算法复杂度过高造成机载单元运算延时。算法以位置误差作为输入，输出对应的电机控制量，实现对机体水平与垂向位置的闭环调节，以此削弱多类干扰带来的位置漂移。

2.2系统参数优化调整

控制算法确定之后需要完成控制系统参数优化调整，参数直接决定系统响应速度、超调量与抗扰动水平。系留无人机存在缆绳带来的约束效应，直接套用普通消费级无人机的控制参数会出现振荡或者响应迟缓问题。依托动力学仿真平台开展多工况仿真迭代，对比不同参数组合下机体的位置误差、振荡幅度、收敛时间，筛选适配多干扰工况的参数集合。参数整定过程兼顾稳态精度与动态稳定性，规避参数过大引发机体高频抖动，同时防止参数偏小造成抗扰动能力不足。完成仿真优化之后预留参数调整余量，用于后续实物实验阶段的精细校准，让控制系统适配缆绳张力变化、载荷变动带来的模型改变。

2.3抗干扰策略制定

抗干扰策略需要同时处理外部物理扰动、电磁噪声以及模型不确定性，形成算法层面与信号层面协同的抑制方案。在信号处理环节设计数字滤波方案，对传感器采集的位置姿态信号开展噪声滤除，抑制电磁干扰带来的信号抖动。控制回路内部引入扰动观测环节，对风扰、缆绳附加力等未知扰动进行估计，将估计结果前馈补偿至控制输出端，抵消外部扰动带来的位置偏差。同时设置控制输出限幅，抑制极端干扰下的控制量饱和，防止电机输出超限引发系统失稳。整套抗干扰策略不依赖精确的机体模型，能够对多种耦合干扰实现综合抑制，保障复杂工况下悬停位置保持能力。

3优化系统实验验证

3.1实验平台搭建

搭建系留无人机半物理与实物结合的实验平台，用来完成优化控制系统的验证测试。平台包含机载飞控单元、动力系统、位置姿态感知模块、地面供电通信单元以及模拟扰动的辅助设备，完整复现系留无人机硬件架构。将优化后的控制算法部署至机载控制器，搭建地面监测上位机，实现机体位置数据、控制输出数据的实时记录。平台可以模拟不同缆绳长度下的约束条件，能够接入风扰模拟设备，为开展多干扰工况测试提供硬件条件，保证实验环境尽可能贴近真实作业的工况特征。

3.2不同工况实验测试

依托搭建完成的实验平台开展多组工况实验测试，设置无风基准工况、不同强度风扰工况、电磁干扰叠加缆绳扰动的复合工况，对比测试优化前后控制系统的悬停表现。单组实验保持相同初始悬停位置，记录机体在各类干扰作用下的位置偏移，观察系统受到扰动之后位置收敛过程。依次完成单一干扰与多干扰耦合条件下的测试，覆盖系统设计需要应对的主要作业场景，采集全流程原始实验数据，为后续结果评估提供真实的实验样本。

3.3实验结果分析与评估

对多组工况采集得到的实验数据开展整理分析，统计不同干扰条件下机体位置最大偏移量、稳态误差以及扰动之后的收敛时间，对比优化系统与原有控制系统的各项指标。评估优化系统在单一干扰以及复合干扰下的位置保持精度，分析算法在强扰动下是否出现振荡、收敛迟缓等不良现象，判断抗干扰策略的实际作用效果。根据实验当中暴露的问题，定位控制系统仍然存在的短板，确认优化方案能否满足多干扰工况下的悬停位置保持需求，为后续工程应用提供实验依据。

结束语:本次针对多干扰工况下系留无人机悬停位置保持控制系统的优化研究，通过深入分析干扰因素、合理设计优化方案并进行实验验证，取得了一定成果。优化后的控制系统在复杂干扰环境中展现出良好的位置保持能力，有效提升了系留无人机的整体性能。未来可进一步拓展研究，完善系统以适应更多复杂场景，推动系留无人机应用的进一步发展。

参考文献：

[1]艾馨.多源干扰下消防系留无人机抗干扰稳态控制技术研究[D].中南大学,2025.

[2]郭剑辉,基于系留/放飞双模无人机的多任务浮空平台.南京理工大学,2021-11-23.

[3]邢龙涛.张紧状态下系留无人机系统运动响应研究[D].天津大学,2020.

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