基于自适应控制的大型客机编队飞行一致性控制

研究解决基于多变量自适应控制的大型客机编队飞行一致性控制问题.考虑到长机和僚机都存在参数不确定和外界扰动不确定性,同时考虑大型客机之间的分布式通信拓扑结构,基于代数图论思想,提出一种状态反馈状态跟踪多变量自适应控制方法,解决了大型客机编队飞行分布式一致性控制问题.该一致性问题中的稳定性和渐近跟踪特性通过Lyapunov函数法进行了证明,保证了僚机能够跟踪长机的飞行状态.对大型客机编队飞行一致性控制问题进行数值仿真的结果表明,基于多变量自适应控制的大型客机分布式一致性策略比固定增益控制策略具有更好的跟踪性和鲁棒性.     

基于群体熵度量的无人机集群目标合围控制

针对受限环境中无人机集群的目标合围控制问题,提出了一种基于局部度量距离交互的分布式集群目标合围控制方法.首先,基于局部度量距离交互机制确定了每架无人机的时变邻域无人机集合,采用光滑成对交互势函数设计了集群内部无人机间的交互势函数、无人机与飞行环境中障碍间的交互势函数以及无人机与目标无人机间的交互势函数.在此基础上,基于自组织原则提出了分布式的无人机集群目标合围控制律,使无人机集群能够以指定环绕半径形成以目标无人机为中心的稳定α-晶格合围构型,对目标无人机进行合围和跟踪,同时使无人机避开飞行环境中的障碍,保障自身飞行安全.然后借助Lyapunov稳定性理论证明了集群系统的稳定性,并给出了集群系统内部无人机发生碰撞的条件以及合围构型参数的取值依据.此外,基于群体熵的概念尝试对无人机集群目标合围过程中的自组织水平进行度量.最后通过仿真来验证所提出算法的有效性.     

基于增益矩阵的二阶集群系统鲁棒分布式立体编队控制

本文研究解决了在三维空间内针对二阶集群系统的鲁棒分布式编队生成与保持控制问题,所设计的基于增益矩阵的控制方法仅需测量局部坐标系下智能体间的相对位置信息而不依赖于交互通信.首先设计了二阶集群系统的立体编队生成控制策略,通过构造李雅普诺夫函数证明了全局稳定性,并利用凸优化求解得出增益矩阵.所设计的生成控制律对扰动、输入饱和等具有较好的鲁棒性,同时在生成过程中引入了启发式的避碰算法.在此基础上,设计了带有期望距离的编队保持控制策略,使得集群系统能够保持固定大小的队形.然后,将所设计的控制律进行改进,拓展并应用于领航者-跟随者网络下的二阶集群系统立体编队控制.最后,通过相关的仿真实验验证了理论结果的正确性.     

考虑未知输入的异构集群系统群体智能合围跟踪控制

集群系统合围跟踪控制是群体智能涌现在运动控制层面的实现途径之一,在智能化战争时代具有广阔的应用前景.本文面向未来空地群体智能作战中护卫任务的应用需求,聚焦军品押送、重要人物护送等典型任务场景,研究了异构集群系统考虑领导者具有未知输入的分布式编队-合围跟踪控制问题,以实现复杂环境下空地协同智能作战.首先引入代数图论知识,建立具有未知输入的异构集群系统模型,提出了一种编队构型生成系统.之后结合自适应控制律,利用邻居局部信息交互设计了基于边的分布式编队-合围跟踪控制器,并证明了闭环系统的稳定性.此外,对异构集群系统涌现出的更复杂的群体智能特征进行了分析与总结.最后,通过数值仿真验证了本文所提出的方法能够实现预期的编队-合围跟踪控制,并建立了实物等效验证系统,对控制方法的有效性进行了验证,为实际情况下大规模空地协同智能作战提供了有力的理论支撑.     

群体无人机分数阶智能容错同步跟踪控制

针对群体无人机编队飞行遭遇执行器故障的问题,提出一种基于分数阶理论的群体智能容错同步跟踪控制方法,提升了整体编队飞行的安全性.首先,对无人机数学模型进行变换,将其分解为外环位置子系统和内环姿态子系统;其次,利用分数阶理论和神经网络自适应控制策略,针对外环位置子系统设计群体无人机容错位置同步跟踪控制器;然后,利用从位置子系统同步跟踪控制信号解算出的理想姿态信号,构建内环姿态跟踪偏差,并再次结合分数阶理论和神经网络自适应控制策略,设计内环容错姿态控制信号;最后,通过仿真验证所设计控制方案的有效性.     

基于边Laplacian一致性的多无人机编队控制方法

目前无人机技术发展迅速,其应用也逐步从军事领域扩展到民用领域,多智能体系统一致性理论的结果大大推进了多无人机编队控制的进展.本文考虑带速度、偏航角和高度3个回路的自动驾驶仪且纵向解耦和不确定性扰动的无人机模型,在非平衡拓扑下,给出了基于边Laplacian一致性的分布式编队控制算法.首先用反馈线性化方法对六模态非线性无人机模型进行预处理.其次将编队问题转变成一致性问题;然后基于边Laplacian方法,将一致性问题转化成稳定性问题.利用Backstepping设计系统李雅普诺夫函数,并给出了编队控制算法,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明系统的收敛性,从而保证多无人机编队的实现.最后仿真验证系统受到不确定扰动时,仍有很好的鲁棒性,并能够按指定队形稳定飞行.     

俯控式单滑块变质心飞行器控制问题

针对以质点方式的滑块布局无法在实际工程中实现的问题,提出了一种大质量比的单滑块布局模式,并与喷气推力组合实现了飞行器的倾斜转弯.采用大质量比滑块的布局方式不仅易于工程实现而且可以提高飞行器的机动能力.通过动力学分析,结果表明大质量比的滑块在运动过程中会导致飞行器姿态与滑块转角之间的运动耦合,而且在动量交换过程所产生的惯性力矩也会影响飞行器的动态特性,因此滑块不能再作为质点来处理.针对这种强耦合非线性动力学系统,将非线性耦合项和未建模扰动视为总扰动,设计了一种线性扰动观测器对其进行估计,然后利用反馈线性化控制进行补偿.仿真结果验证了这种大质量比滑块布局模式的可行性,所设计的控制器可以实现对姿态指令的跟踪.     

联合连通有向切换拓扑条件下无人机集群鲁棒编队控制

针对联合连通有向切换拓扑网络条件下存在外界扰动的无人机集群鲁棒时变编队与轨迹跟踪控制问题进行了研究.首先,依据无人机真实飞行状态信息、期望队形信息与需要跟踪的轨迹信息之间的误差,以及联合连通通信拓扑网络条件下能够相互通信无人机期望飞行状态与实际飞行状态之间误差信息设计出了无人机集群系统的编队控制方法.然后通过一类特殊的矩阵分解将集群系统时变编队与轨迹跟踪控制问题转换成联合连通快速时间平均系统的渐近稳定控制问题,进一步提出了系统渐近稳定的充分条件,并通过建立的分段连续Lyapunov泛函进行了证明.最后仿真结果验证了本文所提方法能够实现联合连通有向切换拓扑网络条件下无人机集群的时变编队与轨迹跟踪控制飞行.     

内编队重力场测量卫星全推力姿轨一体化控制研究

内编队重力场测量卫星作为一种新概念的纯引力轨道飞行器,通过精密定轨和相对状态测量实现高精度地球重力场测量.其中对外卫星的控制保持编队内卫星在纯引力轨道上稳定飞行是决定测量水平的关键因素之一.针对稳态工作模式的内编队系统,研究了仅用推力器实现姿态轨道一体化控制的问题,构建了姿态非线性和共用推力器引起的姿态轨道耦合的六自由度平动和转动动力学模型,并基于约束非线性模型预测技术建立了姿轨一体化控制的二次型优化模型.通过仿真实验可知,约束非线性模型预测控制方法计算快速,能克服部分约束条件的非凸性;推力器布局合理,推力消耗低,满足内编队系统任务需求.     

基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法

未来空中战场,大规模无人机集群系统将成为主导力量.而对大规模无人机集群系统进行分组聚类是完成作战任务规划的必要步骤.在实际战场中无人机受到有限通信约束,无法得到全面而有效的全局作战信息.因此本文提出一种基于鸽群智能行为的大规模无人机集群聚类优化算法.根据聚类模型设计鸽群优化算法,研究分析导航能力优异的鸽群智能行为,将鸽群飞行过程中的层级网络机制映射到鸽群优化算法中,解决有限交互环境下的信息不完整问题.一方面,依据鸽群在飞行过程中来自临近个体的引导更为有效直接,因而在有限交互环境下,基本鸽群优化算法中的全局最优信息由交互范围内的最优个体信息替代;另一方面,鸽群的中心位置更新包括三部分:增量惯性部分、模仿部分、环境影响部分.为验证改进后鸽群优化算法在有限交互范围下的有效性,本文采用三种算法针对三个数据集进行聚类分组,仿真结果表明改进后的鸽群优化算法在最优解与平均最优解上均有改善,为实际作战环境下的无人机集群系统聚类分组提供了有效的解决方法.     

天宫一号基于控制力矩陀螺的智能多模自适应姿态控制系统设计与验证

天宫一号是目前我国在轨运行的体积最大、重量最重的载人航天器.它具有变构型、变参数的特性,采用控制力矩陀螺系统和喷气推进系统实现高精度、高稳定度姿态控制.本文通过对天宫一号控制对象参数缓变和跳变相结合特点的分析,规划了高可靠灵活的控制策略,设计了智能多模自适应姿态控制系统.利用智能控制中规则集设定多模自适应控制的指标切换函数分配,利用多模自适应控制算法建立多模型控制器实现不同控制对象,不同控制任务的姿态控制.天宫一号通过地面测试和物理仿真试验,最后发射在轨运行,与神舟八号、神舟九号、神舟十号载人飞船圆满完成交会对接任务,充分验证了姿态控制系统设计的正确性和有效性.该设计方法在解决大型航天器变构型、变参数组合体姿态控制方面有突出优点,在未来的载人航天领域空间站建设具有应用前景.     

基于分组一致性的刚体集群姿态协同控制

姿态协同控制是刚体集群相关应用的重要问题,而控制集群内刚体保持不同姿态的研究仍然较少.针对这一问题,引入了分组一致性理论,提出了基于分组一致性的刚体集群姿态协同控制.采用修正型罗德里格斯参数(modified Rodrigues parameters)描述刚体集群的姿态,并将集群中的刚体分为两个分组.对于刚体集群的无向通信拓扑结构,在入度平衡假设的基础上,运用Ostrowski圆盘定理,给出了集群包含两个分组的情况下Laplacian矩阵特征值的分布,为稳定性分析提供了确切的依据.设计了分布式的控制器,采用Lyapunov稳定性理论,理论上证明了该控制器的有效性,并通过计算机仿真对本文所提控制方法进行了验证.     

高超声速飞行器面向控制一体化迭代设计的参数化模型

针对高超声速飞行器复杂的运行环境以及强耦合的动力学特性,提出了一种适合控制一体化迭代设计的参数化模型.首先,讨论高超声速飞行器控制一体化迭代设计的必要性和研究现状.然后,采用二次曲线和状态类型函数法将典型的高超声速乘波体外形进行几何参数化.接着,基于面元法结合工程估算公式获取高超声速飞行器力和力矩,构建参数化的非线性动力学模型.进而,采用灵敏度分析策略得到力和力矩的解析表达式,将复杂的非线性动力学模型简化成适合迭代设计的仿真模型.最后,通过仿真实例验证了本文所提方法的可行性,结果表明所发展的参数化模型能够满足高超声速飞行器控制一体化迭代设计的需要.     

基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器设计

针对无人机编队控制器设计难题,受到大雁飞行时头雁产生的上洗气流能有效减小雁群飞行所需要的体力消耗的启发,设计了无人机编队远距离飞行时的比例-积分-微分仿雁群编队控制器.编队飞行中,无人机由于会受到突风或其他客观因素的影响会偏离最佳的编队位置,针对该问题提出了一种基于莱维飞行鸽群优化无人机编队控制器参数的整定方法,以求取无人机编队时对外界干扰具有强鲁棒性的比例-积分-微分控制器参数.仿真对比验证表明,本文所设计的基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器具有更强的快速性、稳定性和可靠性,减少了无人机远距离仿雁群编队时飞行的油量消耗,并增加了无人机的作战半径.     

分布式SAR小卫星编队轨道设计方法研究

编队轨道设计对分布式SAR小卫星的系统方案设计与性能分析具有十分重要的意义. 基于开普勒轨道方程推导了被动稳定的编队飞行轨道要素的近似解析解, 提出了一种适用于分布式SAR卫星特点的编队轨道设计方法, 并对编队轨道的精度进行了误差分析, 给出了典型的分布式SAR卫星编队轨道要素的计算公式. 针对L波段分布式SAR卫星进行了编队轨道参数设计, 给出了分布式卫星绕飞轨迹的计算机仿真结果, 验证了公式推导的正确性及轨道设计方法的有效性.     

仿雁群行为机制的多无人机紧密编队

研究了无人机编队的仿生飞行控制问题.雁群可通过有效利用编队飞行过程中的上洗气流节约体力,实现长距离飞行.通过分析雁群长途迁徙过程中的编队飞行机制,讨论了编队飞行与雁群行为机制间的仿生映射机理,设计了一种仿雁群行为机制的多无人机紧密编队构型及控制方法,并提出了一种基于雁群行为机制的编队变拓扑重构方法.仿真验证了无人机群可基于所设计的多无人机紧密编队控制器以较少的耗油量形成期望编队构型并保持,并可基于所提出的编队变拓扑重构方法实现编队重构.进而验证了本文所提出的基于雁群行为机制的多无人机编队保持及重构控制方法的有效性与稳定性.     

基于拟态物理法的无人机集群与重构控制

基于拟态物理(artificial physics)法研究多无人机系统的集群构型生成及重构控制问题.在改进传统的拟态物理法基础上定义新的引力和斥力,使质点模型多无人机系统能够生成均匀分布的标准构型,并借助LaSalle不变集理论分析了集群控制律的稳定性;在此基础上,进一步讨论了序号无关的集群构型局部极值的改进策略.探索了一般性集群构型和标准构型之间的可逆且唯一的双射变换,利用双射变换提出了一般性集群构型生成的集群控制算法,并进而讨论了集群队形的收缩与扩张、集群构型切换和集群避障等集群重构问题.为验证提出的质点模型集群构型生成和重构算法,论文基于ROS(机器人操作系统)及Gazebo仿真器构建了多四旋翼无人机的协同仿真平台,分析验证了构型生成和重构算法的有效性.最后,将设计的基于拟态物理法的集群控制律扩展到多固定翼无人机系统,并搭建了基于X-Plane飞行模拟器和无人机自驾仪的多无人机协同控制半实物仿真环境,验证集群构型生成控制律的有效性.     

强干扰影响下基于干扰补偿的大飞机智能自适应控制

针对强干扰影响下的大飞机增稳控制问题,提出了一种基于干扰补偿机制的智能自适应控制策略.首先,针对强风扰影响下的大飞机面向控制模型,设计了一种耦合多变量干扰观测器,对大飞机模型中的综合不确定及干扰进行快速精确估计,并用于闭环系统的控制器补偿.在此基础上,通过结合快速超螺旋滑模控制算法与自适应动态规划策略,提出了一种新型的有限时间鲁棒自适应控制器.该控制策略在理论上能够实现强干扰影响下的大飞机有限时间精确稳定飞行控制,并通过对波音747型大飞机进行了仿真验证,可得本文提出的智能自适应控制策略能够有效地实现强风扰影响下的大飞机姿态快速稳定与快速机动.     

基于hp自适应伪谱法的四旋翼无人机编队轨迹优化

四旋翼无人机编队轨迹优化是实现高精度跟踪控制的基础.研究四旋翼无人机编队轨迹优化问题,首先建立非线性四旋翼无人机模型,并对模型进行简化与参数获取;再考虑四旋翼无人机编队之间的避撞约束、状态量约束及控制输入量约束;最后采用可自适应选点的hp自适应伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,hp自适应伪谱法对于求解6架四旋翼无人机编队的轨迹优化问题具有良好的效果,能够满足工程实际的约束要求.     

飞行力学设计的新思路

对于现代高性能飞行器而言,飞行力学是与各类学科紧密相关的纽带.为了要获得飞行器良好的总体性能,必须要有良好的飞行力学设计.对此,提出了一个飞行力学设计的新思路.为满足现代飞行器高的操纵性、稳定性、机动性、宽的速度应用范围（亚、超声速）等要求,采用发动机、进气道与弹体一体化设计,三通道协同控制以及主动控制等技术,导致了多类学科交叉耦合,使得单一学科分别设计的方法难以解决现代飞行力学设计问题,采用多学科设计优化（MDO）技术就成为现代飞行器设计的必然选择.