基于MATLAB的无人机飞行稳定性影响因素回归分析与研究.pdf

精密制造与自动化 2017年第2期 32 基于 MATLAB 的无人机飞行稳定性影响因素 回归分析与研究*马 博1 代丹丹2 潘江如3（新疆工程学院 机械工程系 乌鲁木齐 830023）摘 要 针对相关操控及自然等因素对无人机飞行稳定性的影响，基于正交试验数据，尝试性地建立起无人机飞行稳定性指标与各因素间的数学模型，并利用 MATLAB 软件对其求解优化，从中分析出影响无人机飞行稳定性的主要因素。关键词 MATLAB 无人机稳定性 正交实验 回归分析 随着应用的需要和航空技术的发展，近年来世界范围内掀起了对无人机的研究热潮。究其原因，用无人机替代有人驾驶飞机可以降低生产成本，便于运输、维修和保养，而且不用考虑人的生理和心理承受极限。未来无人机在军事和民用上都有广泛的应用前景。在军事领域，采用无人机进行作战和侦察，可以减少人员的伤亡，还能具有超高过载的机动能力，有利于攻击和摆脱威胁。在民用领域，无人机可以完成资源勘测、灾情侦察、通信中继、环境监测等繁重重复或具有一定危险的任务1。不同的无人机应用，对飞机系统的各项指标各不相同，比如森林防火要求航时长，应急救灾要求抗风能力强，科研试验要求载重大，边境巡逻要求长航时加高海拔，地震调查要求机动性强、运输方便和易操作，航拍要求姿态、定高的精确度、发动机的可靠性，但无论何种应用都对无人机的飞行稳定性提出了相关要求。因此，本文利用逐步回归法对无人机飞行实验数据建模，以期分析出各因素对无人机飞行稳定性的影响程度。1 1 试验设计试验设计 1.1 1.1 实验平台实验平台 实验所用机型为自主组装的六旋翼多用途小型无人机，可用于航拍及植保等。飞控及地面站：零度 X4V2；遥控器：AT9；最大载重：10kg，实验机如图 1 所示。*新疆工程学院科研基金项目 编号：2014xgy161612 图图 1 六旋翼小型无人机六旋翼小型无人机 1 1.2.2 正交实验正交实验 鉴于无人机飞行稳定性的影响因素复杂多样，本文所设计的正交实验主要从操控相关及风速等外因着手。影响因素：风速x1、载重量x2、遥控器油门量x3及飞行高度x4；实验仪器：SMARTSENSOR AR816+风速计；实验指标：将无人机地面站中的晃动系数与震动系数取综合值作为飞行稳定性评价指标，即综合评分；综合评分 y=晃动系数0.4+振动系数0.6（权重系数根据相关经验确定），实验结果见表 1。2 2 建模与分析建模与分析 首先，对表 1 中的影响因素即风速（x1）、载重（x2）、油门量（x3）、高度（x4）与综合评分（y）建立数学模型；其次，对拟建立的数学模型求解及分析验证；最终，通过逐步回归分析对模型进行优化。万方数据 马 博 等 基于 MATLAB 的无人机飞行稳定性影响因素回归分析与研究 33 表表 1 试验数据试验数据 实验序号 x1 风速 （m/s）x2 载重 （kg）x3 油门量（%）x4 高度 （m）yi y 综合评分 晃动系数 振动系数 1 1.2 2 40 5 6 6 6 1.2 5 70 10 7 9 8.2 3 1.2 8 100 15 6 10 8.4 4 4.3 2 70 15 12 14 13.2 5 4.3 5 100 5 10 14 12.4 6 4.3 8 40 10 8 12 10.4 7 7.6 2 100 10 17 20 18.8 8 7.6 5 40 15 14 18 16.4 9 7.6 8 70 5 14 20 17.6 2 2.1.1 线性建模线性建模 初建线性回归方程：y=0+1 x1+2 x2+3 x3+4 x4 根据表 1 试验数据，利用 MATLAB 统计工具箱中的命令 regress 进行求解，结果如表 2 所示。表表 2 MATLAB 计算结果计算结果 参数 参数估计值 参数置信区间 0 2.6369-0.5336 5.8074 1 1.5742 1.3163 1.8322 2-0.0889-0.3634 0.1863 3 0.0378 0.0103 0.0653 4 0.0667-0.0984 0.2318 相关系数的平方R2=0.9870 统计量 F=75.9350 显著性概率 P=0.0005 由表 2 计算结果得出线性回归方程模型为：y=2.6369+1.5742x1-0.0889x2 +0.0378x3+0.0667x4 (1)一般地，当相关系数 R 的绝对值在 0.81，统计量F F1-（k，n-k-1）（其中为预定显著水平本文中均取 0.05，k为自变量个数，n为实验样本数），且显著性概率P F1-0.05（4，4）=6.39(查表)3，且 P=0.0005 则 说 明 因 变 量 y 与 自 变 量x1，x2，x3，x4之间存在显著线性关系，因而方程模型(1)可