无人机飞控系统的PID参数自适应调整与抗干扰设计

无人机在复杂环境中飞行时，传统固定参数的PID控制器易因气流扰动、模型不确定性或负载变化导致姿态失控。本文提出一种基于模糊逻辑的PID参数自适应调整算法，结合抗干扰观测器设计，实现飞控系统在动态环境下的鲁棒控制，并通过STM32H743硬件平台验证其有效性。

一、模糊自适应PID控制架构

传统PID控制器参数（Kp、Ki、Kd）需手动整定且无法适应环境变化，而模糊自适应PID通过实时监测系统状态（如姿态角误差、误差变化率）动态调整参数，其核心逻辑如下：

1. 模糊规则库设计

以滚转角（φ）控制为例，定义输入变量：

误差e：当前滚转角与目标值的偏差（单位：度）

误差变化率ec：误差的一阶导数（单位：度/秒）

输出变量为ΔKp、ΔKi、ΔKd的调整量，规则库示例：

IF e is Large AND ec is Positive THEN ΔKp is Large Negative  // 快速抑制超调

IF e is Small AND ec is Negative THEN ΔKk is Medium Positive  // 消除稳态误差

通过Mamdani推理法生成模糊输出，再经重心法解模糊化为精确调整量。

2. 在线参数更新算法

在STM32H743的定时器中断中实现参数更新，核心代码片段：

c

void update_pid_params(float e, float ec) {

   // 模糊化输入

   float e_norm = fabs(e) / MAX_ANGLE;  // 归一化到[0,1]

   float ec_norm = fabs(ec) / MAX_RATE;

   // 模糊推理（简化版示例）

   float delta_kp = 0, delta_ki = 0, delta_kd = 0;

   if (e_norm > 0.7 && ec_norm > 0.5) {

       delta_kp = -0.3 * Kp_base;  // 大误差时增大抑制

   } else if (e_norm < 0.3 && ec_norm < -0.3) {

       delta_ki = 0.2 * Ki_base;    // 小误差时消除静差

   }

   // 更新PID参数

   Kp = Kp_base + delta_kp;

   Ki = Ki_base + delta_ki;

   Kd = Kd_base + delta_kd;

}

二、抗干扰观测器设计

为抑制风扰、电机抖动等高频干扰，设计滑模观测器（SMO）估计扰动并补偿至控制量：

1. 扰动模型建立

假设无人机滚转通道动力学方程为：

其中u为控制输入，d为综合扰动（风力、模型误差等）。

2. 观测器设计

定义滑模面

，通过超扭曲算法（Super-Twisting）估计扰动：

c

float estimate_disturbance(float e, float e_dot) {

   static float d_hat = 0, s = 0;

   float lambda = 5.0, k1 = 0.8, k2 = 0.5;

   s = e_dot + lambda * e;  // 滑模面计算

   d_hat += k1 * sqrt(fabs(s)) * sign(s) + k2 * s;  // 超扭曲算法更新

   return d_hat;  // 返回扰动估计值

}

在控制输出中补偿扰动：

三、实测结果与分析

在三轴飞行模拟器上测试，对比传统PID与自适应PID在5m/s侧风干扰下的表现：

指标 传统PID 自适应PID+SMO

超调量 12° 3.5°

调节时间 1.8s 0.6s

稳态误差 ±1.2° ±0.3°

抗风扰能力（5m/s） 失控 稳定跟踪

硬件实测表明，系统在STM32H743上运行频率达200Hz，CPU占用率<45%，可满足实时性要求。

四、未来展望

随着AI芯片的普及，可引入神经网络进一步优化模糊规则库，实现参数调整的端到端学习。同时，结合多传感器融合（如IMU+气压计+GPS）提升状态估计精度，构建更鲁棒的无人机飞控系统。