基于预设性能控制的多导弹编队方法

针对多导弹编队控制问题,设计了一种既能保证编队精度又能保证在队形形成或变换过程中避免弹间碰撞的编队控制器。首先，建立领弹和从弹相对运动模型,并变换为具有级联形式的编队控制模型。然后，通过合理设置性能函数参数,基于预设性能控制理论设计能够对编队跟踪误差的瞬态过程和稳态精度进行控制的编队控制器。最后，针对队形形成和变换过程中的弹间避碰问题,通过实时改变编队期望位置并结合预设性能控制器的特点,设计了主动避碰策略。仿真结果表明，采用所提的避碰策略和编队控制器,能够使得多枚导弹在避免碰撞的前提下形成良好的编队。     

具有性能预设的多机编队目标跟踪控制

针对无人机编队目标跟踪中性能不可控的问题, 提出了一种具有性能预设的分布式多机编队目标跟踪控制方法。首先提出一种基于运动参数组的编队队形描述与目标跟踪方法, 实现了编队的相位预设与队形控制; 其次利用误差变换方法将有性能约束的误差问题转换为无约束误差控制问题, 并给出了一致性预设性能控制律; 然后分别设计了指数型和预设时间型性能函数, 实现了同一控制律下对不同性能的控制, 保证了编队目标跟踪过程中的收敛时间以及瞬态和稳态性能。最后,仿真证实了无人机编队能够在预期设定的性能范围内实现编队队形控制, 并成功跟踪目标。     

导弹协同作战编队飞行控制系统研究

提出了具有3个回路的导弹协同作战编队飞行控制系统,分别对3个回路进行设计分析,并重点分析导弹的四维制导控制外回路和编队控制回路。面向具有过载自动驾驶仪内回路的增广飞控系统,设计了基于总能量控制理论的高度/速度解耦控制器,能够实现导弹制导控制外回路的高度/速度解耦。基于导弹编队队形的位置偏差关系设计了导弹编队控制器,最后综合3个回路构成了导弹编队飞行控制系统。仿真结果表明,各回路以及导弹编队控制系统具有很好的控制性能,能够快速、稳定地完成导弹编队的队形调整动作,进而实现任务规划系统对导弹编队提出的作战任务。     

无人机三维编队保持的自适应抗扰控制器设计

针对无人机编队飞行过程中领航无人机在三维空间机动飞行时的编队队形保持问题,构建了无人机三维编队保持控制系统。根据无人机编队飞行三维空间几何学关系,利用无人机自动驾驶仪模型和编队运动学模型建立了旋转坐标系下三维编队飞行的数学模型。在考虑闭环系统存在时变外界干扰的情况下,设计了无人机编队保持的自适应控制器,并基于李亚普诺夫理论,对设计的自适应控制律的稳定性进行了证明。最后通过仿真验证,该控制器能够有效抑制干扰带来的影响,使僚机能够迅速跟随长机机动,并保持编队队形的稳定。     

基于虚拟长机的无人机侦察编队控制方法

针对使用多无人机编队对周边区域实施协同侦察任务的协同控制问题,提出了以虚拟长机为编队航迹引导的分布式编队控制方法。该方法基于编队通信拓扑的分布性,以“相邻”无人机为参考估计长机状态,然后设计无人机编队的分布式线性化反馈控制器。仿真实验表明,在无人机编队沿阿基米德螺旋线实施侦察的过程中,该控制器能够使多无人机形成期望队形,并维持其稳定,同时减小编队队形误差,实现对侦察航迹的高精度跟踪。     

多移动机器人混合避障算法的编队策略

针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点。该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间。为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形。仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性。     

考虑避碰与任务分配的多飞行器协同制导技术

集群协同打击可以提升飞行器整体作战效能，然而集群内部碰撞会引起自损，降低整体作战效能。针对集群协同打击过程目标分配不合理导致的碰撞问题，基于协同打击移动目标的场景，建立了多飞行器碰撞问题的数学模型，揭示了分布式架构集群协同运动的规律。进一步，考虑飞行器的安全区域约束，基于总路径最短的目标分配方法，引入考虑时空避碰的目标评价规则，提出了兼顾避碰与协同效果的任务分配方法，并与反应式避碰策略相结合，极大地提高了集群协同飞行的安全性。仿真结果表明，研究提出的考虑时空避碰约束的任务分配方法能够有效减小碰撞概率，在保证协同打击效果的同时确保飞行安全，具有较强的工程应用价值。     

基于TS模糊的导弹编队协同控制设计与仿真

针对多导弹编队协同作战的需求,提出了一种基于TS（takagi-sugeno）模糊控制理论的多导弹编队协同控制算法。采用了领弹?从弹模式的导弹编队飞行系统,以导弹飞行速度、弹道倾角以及弹道偏角为参考量,在整个飞行过程中通过多组平衡点对系统局部线性化的方法完成局部的渐近稳定控制器的设计。随后通过专家经验法,设计符合该系统的隶属度函数和模糊规则,结合TS模糊理论,完成整个多导弹协同控制系统的设计以及其稳定性的证明,并完成相关的仿真验证,验证结果表明：TS模糊控制提高了系统的鲁棒性。     

无人机集群分组编队控制跟踪一体化设计

针对具有Lipschitz非线性动力学特性的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)集群系统的分组编队跟踪控制问题,提出了一种基于一致性理论的分组编队协同控制方法。首先,建立分层双虚拟结构的协同控制框架,将多编队生成、保持以及组内组间协同变换等复杂编队任务作为控制目标,基于参数组的队形描述方法,在分层控制框架内分别设置轨迹导引UAV和基准UAV,并利用UAV之间的局部运动信息设计编队控制律,克服了采用现有多编队控制策略编队间难以协同的缺陷;其次,设计多编队控制和目标跟踪一体化控制策略,确保在多编队进行协同变换的同时实现对机动目标的精确协同跟踪;最后,仿真结果验证了所提的控制算法能够实现分组编队的跟踪控制。     

基于规则的无人机编队队形构建与重构控制方法

针对已有方法在无人机编队队形控制方面的不足,结合无人机系统有限范围感知的特点提出一种基于规则的队形控制方法。首先,利用目标位置选择算法为编队成员选择刚体中的期望位置点,使分布式条件下的复杂无人机编队队形控制问题转化为个体对自身期望位置点的追踪问题;其次,通过控制协议的设计引导编队成员对自身的期望位置点进行追踪和避免碰撞;最后,在netlogo平台上实现了队形的控制;进一步,将目标位置选择算法与基于全局信息的“禁忌搜索”优化算法的效果进行了对比。实验表明:本文的控制方法简单,生成的航迹图简洁、平滑,其效果与基于全局信息的优化效果接近,且可生成任意队形和对突发威胁能主动有效的规避。     

基于改进势场的无人机编队恢复与一致性仿真

针对多无人机编队防撞、编队恢复及位置和速度收敛一致性问题,提出以改进势场原理与一致性理论为基础的分布式协同编队控制算法。建立静态障碍物模型、无人机质点模型与二阶系统动态模型;定义含协调因子和通信权重的机间协调势场函数,实现防撞和队形恢复的控制目标;在基本一致性协议中引入编队中心参考向量、期望速度和速度镇定项,实现位置和速度的收敛一致性;结合改进的一致性协议与改进势场作用下的合加速度设计协同编队控制算法,并由Hamilton函数证明该算法的稳定收敛性。仿真结果表明：该方法可以实现防撞、队形恢复及位置与速度收敛一致的控制目标。     

基于LS-SVM的导弹在线误差补偿逆控制

提出一种基于最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LS-SVM)在线误差补偿非线性动态逆控制器设计方案。首先运用动态逆的双阶段设计方法设计了导弹的逆控制器,即第一阶段采用动态逆方法设计快回路控制器实现对滚转、偏航和俯仰三个通道角速度的跟踪;第二阶段实现慢回路对滚转角、侧滑角和攻角的跟踪;然后,设计LS-SVM在线补偿器,以增强导弹控制系统的鲁棒性。通过仿真分析,验证了该方法的有效性。     

三阶多机器人协同编队动态避障控制

针对智能水下机器人编队在三维复杂环境中的避障和一致性控制问题,提出了协同编队动态避障控制算法。建立了基于动态障碍物运动速度的自适应斥力增益项,并将其引入斥力势场函数中,使机器人安全规避静态及动态障碍物,定义了基于机间势场增益项和机间通信权重的机间势场函数,解决机器人易自撞、脱离编队的问题;将机器人在势场作用下的合加速度引入一致性协议中,结合改进势场与一致性理论设计编队协同避障控制器;通过Lyapunov函数方法证明了稳定性。仿真结果表明：多机器人在该算法下能安全避障并实现位置、速度的一致性。     

舰载机着舰纵向非仿射模型控制器设计

针对舰载机着舰的纵向非仿射模型,考虑舰尾流扰动的影响,提出基于非仿射模型的预设性能的控制律方法。与传统反演方法通过设置假设条件将舰载机模型转换成仿射形式不同,将舰载机模型转换为更一般的非仿射形式,放宽了假设条件,并在此模型基础上设计控制律方法,使高度、迎角、俯仰角和俯仰角速率等误差满足预先设定的范围。该方法减少了计算量,控制器结构更加简单,同时对舰尾流扰动具有较强的鲁棒性,提高了着舰航迹精度。     

基于NMPC的无人机自主防撞控制方法

针对非合作条件下的无人机自主防相撞控制问题,在分析无人机与入侵飞机在三维空间几何关系的基础上,提出并证明了相撞冲突判决准则,定义最小间隔和剩余冲突消解时间衡量无人机与多入侵飞行器间的冲突紧急程度,建立了无人机自主防撞最优控制模型。基于非线性模型预测控制方法建立三维空间无人机自主防撞控制算法,运用剪枝搜索方法提高算法求解时效性。仿真实验表明,所提算法实现多无人机高动态环境下的防撞控制,能够有效降低无人机飞行安全威胁。     

高超声速飞行器新型攻角约束反演控制

针对考虑攻角约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种受限指令滤波器与预设性能方法相结合的反演控制方案.首先,从高超声速飞行器运动模型中划分出高度子系统并基于反演控制方法设计控制器.为了解决攻角约束问题,构造受限指令滤波器对攻角虚拟指令限幅并保证指令的可导性.然后,利用预设性能方法预先设定约束范围,保证攻角跟踪误差始终满足...     

航天器面内机动规避最优脉冲分析

针对航天器在轨危险交会,提出了航天器面内机动最优规避分析方法,基于面内机动约束,在保证碰撞概率降低到最小值或交会距离提高到最大值的前提下得到最优的机动脉冲。首先结合轨道高斯摄动方程和泰勒展开得到解析的轨道规避机动动力学模型,分析了机动脉冲与航天器相对运动的线性关系;然后通过航天器位置协方差信息及交会平面的相对位置信息得到航天器危险交会的碰撞概率和交会距离,并采用机动方向和机动大小分步求解的策略计算机动冲量;最后通过数值仿真对面内脉冲机动规避策略进行验证,仿真结果表明所设计的面内脉冲规避策略能够得到不同时机下的最优脉冲。