Nghiên cứu tích hợp dẫn và điều khiển cho trực thăng không người lái

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 24 37 
NGHIÊN CỨU TÍCH HỢP DẪN VÀ ĐIỀU KHIỂN 
CHO TRỰC THĂNG KHÔNG NGƯỜI LÁI 
RESEARCH ON INTEGRATED GUIDANCE AND CONTROL 
FOR UNMANNED HELICOPTER 
Đặng Tiến Trung1, Nguyễn Đức Việt2, Trần Xuân Tình2, Lê Ngọc Giang2* 
 Trường Đại học Điện lực1, Học viện Phòng Không - Không quân2 
Ngày nhận bài: 23/06/2020, Ngày chấp nhận đăng: 28/12/2020, Phản biện: PGS.TS. Nguyễn Quang Hoan 
Tóm tắt: 
Trong bài báo, luật dẫn và điều khiển tích hợp (IGC) được đề xuất cho máy bay trực thăng không 
người lái (TT-UAV). Trên cơ sở xem xét các đặc tính động của TT-UAV, tiến hành tổng hợp luật dẫn 
và ổn định tích hợp cho TT-UAV theo phương pháp điều khiển trượt. Các kết quả thu được chứng 
minh tính đúng đắn của phương pháp đề xuất, hệ thống làm việc ổn định, chính xác trong điều kiện 
có yếu tố bất định. 
Từ khóa: 
điều khiển phi tuyến, điều khiển tích hợp IGC, điều khiển trượt, trực thăng không người lái. 
Abstract: 
In this paper, the Integrated Guidance and Control (IGC) law is proposed for the Unmanned 
Helicopter (TT-UAV). On the basis of reviewing the dynamic characteristics of TT-UAV, the 
Integrated Guidance and Control law for TT-UAV by sliding mode control method has been 
conducted. The obtained results demonstrate the correctness of the proposed method, the system 
works stably and accurately under conditions of uncertainty. 
Keywords: 
nonlinear control, integrated guidance and control, sliding mode control, unmanned helicopter.
1. MỞ ĐẦU 
Máy bay trực thăng không người lái được 
các nhà khoa học trong và ngoài nước hết 
sức quan tâm. Giá trị và ứng dụng của nó 
đã được khẳng định trên nhiều lĩnh vực 
như quân sự, an ninh quốc phòng đến 
phục vụ nghiên cứu khoa học, nông lâm 
nghiệp, thương mại, vận chuyển, điện 
ảnh... Vấn đề dẫn và điều khiển cho 
TT-UAV liên tục được nghiên cứu phát 
triển cả trong và ngoài nước, từ đơn giản 
như điều khiển PID đến phức tạp như 
logic mờ, mạng nơron, điều khiển tối ưu, 
và điều khiển bền vững [3-4]. Tuy nhiên 
vẫn cần tiếp tục nghiên cứu nhằm làm 
phong phú thêm các thuật toán điều khiển 
cho TT-UAV. 
Máy bay trực thăng không người lái có 
thể thực hiện các thao tác như bay lượn, 
cất cánh và hạ cánh thẳng đứng. TT-UAV 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
38 Số 24 
là đối tượng có nhiều đầu ra nhiều đầu 
vào, điều kiện bay phức tạp thay đổi liên 
tục nên thiết kế hệ thống dẫn và điều 
khiển cho TT-UAV là một công việc khó 
khăn. 
Hệ thống điều khiển và dẫn của TT-UAV 
thường được thiết kế riêng biệt, vòng 
trong (vòng ổn định) có hằng số thời gian 
nhỏ hơn nhiều so với vòng ngoài (vòng 
dẫn Autopilots). Vòng ổn định bên trong 
sẽ nhận lệnh tạo ra từ vòng dẫn bên ngoài. 
Trong thiết kế của vòng dẫn, các đặc tính 
của bộ điều khiển không được xem xét 
trực tiếp, nên vòng dẫn có thể tạo ra các 
đầu vào điều khiển lớn đối với vòng ổn 
định, dễ gây ra sự mất ổn định của toàn 
bộ hệ thống. 
Vì lý do này, các tác giả đã tính toán tìm 
ra mô hình động học của TT-UAV phù 
hợp để tiến hành tổng hợp luật dẫn và ổn 
định tích hợp cho TT-UAV theo phương 
pháp điều khiển trượt. 
2. MÔ HÌNH ĐỘNG HỌC CỦA TT-UAV 
Mô hình bài toán điều khiển: Theo [1] 
bộ điều khiển vòng trong được thiết kế để 
điều khiển các trạng thái nhanh bằng cách 
sử dụng đầu vào điều khiển u. 
Phương trình vi phân nhanh: 
 M M M M
x A x B u 
 (1) 
Trong đó: 
 
  
T
M
T
col lon lat tail
x u v w p q r
u
  
   
 (2) 
Vectơ trạng thái xM biểu thị các thành 
phần vận tốc (u, v, w) theo các trục X-Y-Z 
của hệ tọa độ đo, tốc độ góc (p, q, r) và 
các góc Euler (ø, θ, ψ) tương ứng. Vectơ 
đầu vào u biểu thị các tác động vào các 
cần điều khiển, gồm: 
δlat: góc quay cần điều khiển cyclic 
nghiêng, để tạo mômen làm cho thân máy 
bay nghiêng sang phải, sang trái theo chu 
kỳ một vòng quay (lateral cyclic); 
δlon: góc quay cần điều khiển cyclic dọc, 
để tạo mômen làm cho mũi máy bay 
hướng lên trên hoặc chúc xuống dưới theo 
chu kỳ một vòng quay (longitudinal 
cyclic); 
δtail: góc quay cần điều khiển collective 
cánh quạt đuôi, để thay đổi lực nâng của 
toàn bộ đĩa cánh quạt đuôi (tail rotor 
collective); 
δcol: góc cần điều khiển collective cánh 
quạt chính, để thay đổi lực nâng của toàn 
bộ đĩa cánh quạt chính (main rotor 
collecitve). 
Mô hình bài toán dẫn: Theo [1] bộ điều 
khiển vòng ngoài được thiết kế để điều 
khiển các trạng thái chậm. Phương trình 
vi phân chậm: 
M M M Mx A x B u (3) 
Xét quá trình bay của TT-UAV tiếp cận vị 
trí mong muốn như trong hình 1. Có hai 
hệ tọa độ: Hệ tọa độ quán tính (XI, YI, ZI) 
và hệ tọa độ đo (XB, YB, ZB). Các sai số 
dẫn trạng thái là: 
 
T
G e e e e e ex x y z    (4) 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 24 39 
Hình 1. TT-UAV tiếp cận vị trí mong muốn 
Trong đó, (xe, ye, ze) biểu thị sai số giữa 
vị trí thực tế (x, y, z) và vị trí mong 
muốn (xc, yc, zc) của TT-UAV. Nếu 
(x, y, z) và (xc, yc, zc) xác định trong hệ 
tọa độ quán tính, thì (xe, ye, ze) xác định 
trong hệ tọa độ đo. 
Tích hợp bài toán dẫn và điều khiển: 
Phương trình của hệ thống tích hợp cho 
cả 2 quá trình dẫn và điều khiển sẽ là 
phương trình vi phân cấp 2: 
( , , , ) ( )
IGC
IGC IGC c c IGC
x
f x x x x g x u
 (5) 
Trong đó, 
6 1 6 4,f R g R 
Vectơ trạng thái của mô hình IGC: 
T
M
IGC T
G
x
x
x
 (6) 
Sơ đồ khối hệ thống tích hợp quá trình 
dẫn và điều khiển hiển thị trong hình 2. 
3. THIẾT KẾ BỘ ĐIỀU KHIỂN TRONG 
CHẾ ĐỘ TRƯỢT 
Theo [2], bộ điều khiển trượt (SMC) được 
thiết kế để xây dựng các đầu vào điều 
khiển cho mô hình IGC. Bộ điều khiển 
trượt nổi tiếng là một phương pháp thiết 
kế điều khiển mạnh mẽ và phù hợp để xử 
lý các hệ thống phi tuyến với các sai số 
mô hình lớn, tham số không chắc chắn và 
nhiễu. SMC làm cho các sai số trạng thái 
dẫn hội tụ về giá trị 0. 
TT-UAV có g(.) của phương trình (5) là 
ma trận 6×4. Trong nghiên cứu này, 
phương pháp biến bù được áp dụng: Bằng 
cách bổ sung biến bù gs thành g và us 
thành u để tạo thành ma trận vuông, các 
đầu vào điều khiển có thể được xác định. 
Trong quá trình này, phương trình (5) có 
thể được viết lại như sau: 
( , , , ) ( ) U
IGC
IGC IGC c c IGC a
x
f x x x x G x v
 (7) 
Trong đó, biến bù gs để tạo ma trận không 
khả nghịch G, và: 
, ,
, ,
, ,
c c c
c c c
c c c
  
  
  
 [ ]x y z u v w
[ ]x y z u v w p q r   
, , , , , , , ,c c c c c c c c cx y z x y z x y z , ,r r rx y z
Bộ điều 
khiển 
trượt 
(SMC) 
TT-UAV 
Bộ lọc 
bậc 2 
Bộ 
truyền 
động 
Bộ tạo 
quỹ đạo 
Hình 2. Sơ đồ khối hệ thống tích hợp quá trình dẫn và điều khiển 
IY 
BY 
cX 
IZ 
IX 
 X 
BX 
( , , )e e e eX x y z 
Vị trí thực tế 
(x, y, z) 
Vị trí mong muốn 
( , , z )c c cx y 
BZ
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
40 Số 24 
5
6
1 0
0 1
0 0
,
0 0
0 0
0 0
s s
u
g u
u
 (8) 
 5 6 0 0 0 0
T
s sv g u u u (9) 
Lưu ý rằng các biến bù u5 và u6 cần phải 
ước lượng. Bây giờ, chúng ta định nghĩa 
bề mặt trượt của bộ điều khiển SMC là: 
1IGC IGCs x K x (10) 
Trong đó, K1 là một ma trận đường chéo 
với các phần tử dương. Dự kiến hệ thống 
IGC hoạt động trên bề mặt trượt của 
SMC, được định nghĩa là s = 0. Các đầu 
vào điều khiển được thiết kế bằng cách sử 
dụng hàm Lyapunov: 
1 1
2 2
T TL s s v v (11) 
Trong đó, ˆv v v . 
Lưu ý rằng vˆ là giá trị ước lượng của v và 
ˆv v với giả định rằng v thay đổi chậm. 
Đạo hàm của hàm Lyapunov: 
1
ˆ( ) ( )
T T
T T
a IGC
L s s v v
s f GU v K x v v
 (12) 
Theo định lý ổn định Lyapunov, các đầu 
vào điều khiển bổ sung được thiết kế 
để tạo ra đạo hàm thời gian của hàm 
Lyapunov dưới dạng bán xác định âm. 
Các đầu vào điều khiển được chọn là: 
 1 1 2ˆ sgn( )
a
G
U
G f v K x K s 
 (13) 
Trong đó, K2 là ma trận khuếch đại đầu 
vào (ma trận đường chéo với các phần tử 
dương). Bằng cách thế các đầu vào điều 
khiển bổ sung của phương trình (13) vào 
đạo hàm thời gian của hàm Lyapunov của 
phương trình (12), được: 
2
2
ˆ ˆ( sgn( )) ( )
ˆ( )
T T
T
L s v v K s v v
v s v K s
 (14) 
Cập nhật giá trị ước lượng vˆ : 
vˆ s (15) 
Đạo hàm của hàm Lyapunov: 
2 0L K s (16) 
Do đạo hàm của Lyapunov là bán xác 
định âm, có thể kết luận rằng bề mặt trượt 
s=0 của phương trình (10) đạt được trong 
một thời gian hữu hạn. Điều này cho thấy 
luật dẫn có thể đạt được trong một thời 
gian hữu hạn. 
4. MÔ PHỎNG 
Tiến hành mô phỏng sơ đồ điều khiển và 
dẫn tích hợp IGC, và so sánh với sơ đồ 
thông thường (điều khiển PI và dẫn PI). 
Mô phỏng được thực hiện bằng cách sử 
dụng MATLAB Simulink. Các tham số 
mô phỏng được chọn như sau: 
 
 
2
1
2
9,81 m / s
0,2 0,2 1 1 10 10 10
0,2 0,2 1 1 10 10 10
g
K diag
K diag
Trong mô phỏng, nhiệm vụ của TT-UAV 
bay từ điểm gốc (0, 0, 0) đến điểm mục 
tiêu (10, 10, 0), trong điều kiện có nhiễu 
gió liên tục thổi dọc theo trục Y trong hệ 
tọa độ đo với tốc độ 1 m/s tại 15 giây. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 24 41 
Các kết quả mô phỏng sử dụng sơ đồ IGC 
được so sánh với các kết quả sử dụng sơ 
đồ thông thường thể hiện trong hình 3÷6. 
Hình 3 cho thấy ảnh hưởng của nhiễu gió 
liên tục ở 15 giây đến tốc độ của TT-
UAV. 
Hình 3. Tốc độ của TT-UAV 
trong hệ tọa độ quán tính 
Hình 4 cho biết tốc độ góc của TT-UAV 
theo sơ đồ PI bị xáo trộn mạnh hơn so với 
sơ đồ IGC. Đặc biệt, biên độ của tốc độ 
góc p của PI là khoảng 25 độ/s ở 15 giây 
trong khi của IGC gần bằng không. Kết 
quả mô phỏng này chứng minh IGC so 
với PI có độ ổn định cao hơn để thực hiện 
nhiệm vụ bay phức tạp. 
Hình 4. Tốc độ góc của TT-UAV 
trong hệ tọa độ quán tính 
Hình 5. Các bề mặt trượt 
Hình 5 cho thấy các bề mặt trượt hội tụ 
về không, vậy hệ thống IGC được điều 
khiển tốt. 
Hình 6. Quá trình bám vị trí theo trục z 
Đường cong bám vị trí theo trục độ cao z 
trong hình 6 cho biết: Cả 2 phương pháp 
đều cho phép vị trí thực của TT-UAV 
bám theo được độ cao đặt trước, tuy nhiên 
phương pháp IGC có tốc độ hội tụ, và độ 
chính xác hội tụ cao hơn phương pháp PI 
thông thường. 
Để đánh giá hiệu suất của hệ thống điều 
khiển, ta xem xét lượng tiêu thụ điều 
khiển được tính như sau: 
0
( ) 
t
d   (15) 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
42 Số 24 
Lượng tiêu thụ điều khiển hay còn gọi là 
hàm chi phí, đây là một hàm chỉ tiêu chất 
lượng điều khiển. Mong muốn với mỗi 
lượng điều khiển đầu vào  thì hệ thống 
tiêu thụ năng lượng ở mức tối thiểu. 
Lượng tiêu thụ điều khiển của 2 sơ đồ PI 
và IGC ứng với các đầu vào điều khiển 
được thống kê trong bảng so sánh hiệu 
suất 2 sơ đồ khi có nhiễu gió liên tục. 
Bảng thống kê cho thấy sơ đồ PI có lượng 
tiêu thụ điều khiển đầu vào gấp nhiều lần 
so với sơ đồ IGC. Vậy sơ đồ IGC đã cải 
thiện hiệu suất của TT-UAV. 
Bảng so sánh hiệu suất 2 sơ đồ 
khi có nhiễu gió liên tục 
Đầu vào 
điều khiển 
JIGC JPI Tỷ lệ 
col 0,07 0,01 7:1 
lon 0,10 0,15 1:1,5 
cot 0,02 0,21 1:10,5 
Đầu vào 
điều khiển 
JIGC JPI Tỷ lệ 
tail 0,02 0,12 1:6 
Tổng 0,21 0,49 1:2,3 
5. KẾT LUẬN 
Bài báo đề xuất áp dụng tích hợp hệ thống 
dẫn và điều khiển cho TT-UAV. Bộ điều 
khiển chế độ trượt được bổ sung với các 
biến bù được sử dụng để thiết kế hệ thống 
IGC. Kết quả mô phỏng cho thấy sơ đồ 
IGC đề xuất cho hiệu suất tốt hơn so với 
phương pháp thông thường. Sơ đồ IGC 
cung cấp phản ứng nhanh, mạnh mẽ đối 
với nhiễu bên ngoài và lượng tiêu thụ điều 
khiển đầu vào nhỏ. 
Kết quả nghiên cứu này là tiền đề để 
nhóm tác giả tiến hành hiện thực hóa tổng 
hợp luật dẫn và ổn định tích hợp cho TT-
UAV theo phương pháp điều khiển trượt. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] Pedro V.M. Simplicio, "Helicopter Nonlinear Flight Control: An Acceleration Measurements-based 
Approach using Incremental Nonlinear Dynamic Inversion", Master of Science Thesis, Faculty of 
Aerospace Engineering, Delft University of Technology, August 23, 2011. 
[2] Lee, D., Kim, H., Sastry, S., “Feedback Linearization vs. Adaptive Sliding Mode Control for a 
Quadrotor Helicopter”, International Journal of Control, Automation, and Systems, Vol. 7, No. 3, 
2009, pp. 419-428. 
[3] V.G. Nair, M.V. Dileep, and V.I. George, “Aircraft Yaw Control System Using LQR and Fuzzy Logic 
Controller,” International Journal of Computer Applications, vol. 45, no. 9, pp. 25–30, 2012. 
[4] H. Yan, X. Wang, B. Yu, H. Ji, “Adaptive Integrated Guidance and Control based on Backstepping 
and Input-to-State Stability,” Asian Journal of Control, vol. 16, no. 2, pp. 602–608, 2014. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
Số 24 43 
Giới thiệu tác giả: 
Tác giả Đặng Tiến Trung tốt nghiệp đại học chuyên ngành điện - tự động hóa tại 
Trường Đại học Bách khoa Hà Nội năm 2004; nhận bằng Tiến sĩ năm 2019 tại Học 
viện Kỹ thuật quân sự. Tác giả hiện là giảng viên Khoa Kỹ thuật điện, Trường Đại 
học Điện lực. 
Lĩnh vực nghiên cứu: ứng dụng các giải pháp điều khiển hiện đại trong hệ 
thống điện. 
Tác giả Trần Xuân Tình tốt nghiệp đại học chuyên ngành điện tử, nhận bằng Thạc sĩ 
chuyên ngành tự động hóa năm 2013. Tác giả hiện là giảng viên Bộ môn Kỹ thuật 
điện, Học viện Phòng không - Không quân. 
Lĩnh vực nghiên cứu: ứng dụng các giải pháp điều khiển hiện đại trong hệ 
truyền động điện. 
Tác giả Lê Ngọc Giang nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành tự động hóa và điều khiển 
các thiết bị bay năm 2010 tại Học viện Kỹ thuật quân sự, nhận bằng Tiến sĩ chuyên 
ngành hệ thống điện và tự động hóa năm 2015 tại Đại học Vũ Hán, Trung Quốc. 
Tác giả hiện là Chủ nhiệm Bộ môn Đo lường, Học viện Phòng không - Không quân. 
Lĩnh vực nghiên cứu: thiết kế hệ thống điều khiển tự động cho các thiết bị bay và 
hệ thống năng lượng gió. 
Tác giả Nguyễn Đức Việt nhận bằng Thạc sĩ chuyên ngành kỹ thuật điều khiển và tự 
động hóa năm 2019 tại Học viện Kỹ thuật quân sự. Hiện nay, tác giả là giảng viên 
Bộ môn Kỹ thuật điện, Học viện Phòng không - Không quân. 
Lĩnh vực nghiên cứu: thiết kế các hệ thống đo lường và điều khiển. 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ NĂNG LƯỢNG - TRƯỜNG ĐẠI HỌC ĐIỆN LỰC 
(ISSN: 1859 - 4557) 
44 Số 24