倾转旋翼飞行器无模型自适应姿态控制

采用余弦加权分配法克服了控制操纵冗余问题,采用内/外回路控制结构解决了通道间耦合问题,实现了不同飞行模式下飞行控制系统统一建模。针对无人倾转旋翼飞行器动力学模型难于准确建立问题,引入伪梯度向量和伪阶数,应用无模型自适应飞行控制策略,使飞行控制系统对存在动力学特性非线性、时变性和未建模部分的被控对象具有更强的自适应性和鲁棒性。仿真验证了无模型自适应控制器的自适应性和鲁棒性优于比例〖CD*2〗积分〖CD*2〗微分控制器,给出了倾转旋翼飞行器由直升机模式到过渡模式再到飞机模式的全过程仿真,验证了无模型自适应控制器能够应用于倾转旋翼飞行器飞行控制系统设计,为无人倾转旋翼飞行器飞行控制系统设计,提供了一套新的控制系统设计方法,便于工程实现。     

具有伪控制补偿的自适应动态逆控制系统设计与仿真

论述了基于伪控制补偿解决自适应控制中作动器饱和问题的方法。基本控制律采用非线性动态逆方法设计，神经网络用于对逆误差进行重构。伪控制补偿消除作动器和自适应单元之间的交互影响。通过在超机动飞行控制的应用仿真表明，该控制方案弥补了动态逆要求精确数学模型的缺点，消除了作动器饱和对自适应单元的影响，提高了整个控制系统的鲁棒性。     

非线性系统自适应逆设计及应用

对于一类存在输入未建模动态的非线性系统,提出了一种基于RBF神经网络的自适应逆补偿器设计方法。首先应用两个神经网络设计了补偿器,一个用来估计输入未建模动态,另一个用来作为未建模动态的自适应逆补偿器。该设计放宽了对未建模动态的一些苛刻的要求,如相对度为零,满足小增益条件等。仅要求D(u)逆稳和连续光滑。然后应用反演设计技术设计了控制器,并应用Lyapunov稳定性理论推导出神经网络权重向量的调节律,同时证明了闭环系统的渐进稳定性。最后给出的BTT导弹纵向控制系统设计仿真实例证明了该设计方法的有效性。     

直升机模糊免疫自适应模型逆控制系统研究

针对直升机大包线飞行控制问题,以模型逆理论为基础,引入生物免疫应答机理和模糊控制方法,提出了模糊免疫自适应模型逆控制系统设计方案.该方案通过设计模糊免疫在线补偿模块,自适应补偿由近似逆模型带来的模型逆误差,实现大包线飞行控制.与神经网络自适应控制方法的对比仿真结果表明,本方案实时性好,在大飞行包线下能够很好地实现控制目标;在舵面受损、输出存在干扰时体现出较强的鲁棒性;且系统具有良好的三轴姿态解耦能力.     

基于演化神经网络的飞机自动着陆自适应逆设计

应用基于演化神经网络的自适应逆方法对飞机纵向自动着陆控制系统进行了设计与研究。首先,提出了逆控制器的结构,并将演化神经网络用于自适应逆控制的学习过程。然后用神经网络自适应逆控制方法对飞机自动着陆系统进行设计,最后,对所设计的控制系统做了数字仿真研究。结果表明,所设计的自动着陆控制系统具有良好的可行性和鲁棒性。     

基于PI型非线性动态逆的再入飞行控制技术研究

再入飞行器飞行环境复杂,具有大空域、强非线性、强耦合的再入飞行特性,基于小扰动原理的经典线性控制理论难以适应再入控制系统的要求,提出了采用动态逆的非线性再入控制器设计方法,同时在非线性动态逆控制器设计中引入积分环节,以消除由动态逆建模和系统干扰带来的跟踪误差,从而使得系统对姿态进行高精度跟踪。最后,在Matlab/Simulink中进行了仿真验证。仿真结果表明,此控制系统对姿态指令输入有很好的跟踪效果,且具有较强的鲁棒性。     

基于动态逆的大空域靶弹高度控制系统设计

针对纵向运动模型,提出了一种采用神经网络自适应逆控制设计靶弹高度控制系统的方法。该方法利用神经网络经离线训练实现非线性系统的逆,通过基于变结构控制的方法得到控制律自适应的补偿逆误差和系统的动态特性变化引起的误差。通过对大空域靶弹的全弹道仿真表明,该控制方法具有较好的控制能力和较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器动态面控制系统设计与仿真

针对高超声速飞行器飞行高度和飞行马赫数变化范围大,其数学模型具有严重非线性、不稳定性、多变量耦合以及不确定的空气动力学参数等特点,提出了动态面控制方法为其设计飞行控制系统。该方法通过构造动态面变量并根据能达条件,来设计中间的虚拟控制信号和最终的控制信号。通过在控制律设计过程中增加一阶动态滤波器,避免了设计过程中对非线性虚拟控制信号的微分,大大减少了控制律的计算量。并以某常规高超声速飞行器纵向模型为对象进行仿真。仿真研究表明该控制方法较好的实现了高超声速飞行器对指令信号的跟踪。     

双机编队飞行自适应神经网络控制设计与仿真

飞机编队飞行控制的关键技术就是保持编队队形并且跟踪指定的飞行路径.考虑到编队飞机之间的相互影响,根据相对位置和全局坐标系统(编队中心)采用混合控制结构对编队飞机进行控制,使用神经网络自适应控制技术使得两机具有良好的模型跟踪能力,以便于僚机实现良好的跟踪,保持编队之间的相对距离;同时设计三通道神经网络混合PID控制器使得飞行控制系统快速跟踪指令,保持编队队形.以两架无人机为研究对象进行仿真,结果表明设计的编队飞行控制系统具有较强的稳定性和自适应跟踪性能.     

输入约束下的浮力调节式UUV变深控制

针对浮力调节机构约束下无人水下航行器(unmanned underwater vehicle, UUV)的变深控制问题, 提出一种基于正交神经网络饱和补偿器的自适应动态面控制方法。首先,建立考虑执行机构动态特性的UUV数学模型。在此基础上, 采用反步法和非线性跟踪微分器设计动态面控制器, 同时引入线性扩张状态观测器(linear extended state observer, LESO)在线估计浮力变化与模型不确定性引起的干扰, 继而在控制器中进行补偿。然后,基于正交神经网络设计饱和补偿器, 并证明闭环系统所有误差一致最终有界。仿真结果表明, 与现有的动态面控制方法相比, 所提方法在浮力调节机构约束下, 具有较好的动态性能与稳态精度。     

非定常大气扰动下的MAV自主飞行智能控制研究

针对在非定常大气扰动作用下,微型飞行器MAV姿态稳定控制与导航都不同于常规的问题。研究了MAV飞行中大气扰动类型特征,建立了完整的非定常大气扰动工程化模型体系。在此基础上,提出了一种融合专家技术与模糊技术的MAV自主飞行智能控制,并建立了一个Lyapunov能量函数来分析MAV自主飞行系统稳定性。飞行仿真与试飞结果表明,MAV自主飞行系统在全局范围内具有渐进稳定性。     

基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方法与仿真研究

给出了一种基于敏捷性导弹逆动态的神经网络控制方案。该方案由两个神经网络组成：第一个神经网络（NNI）用来离线的学习整个飞行包线内导弹动态特性的逆特性，以实现系统的线性化；由于敏捷性导弹在大迎角状态下具有高度的非线性特性和气动参数突变等未建模动态，因此引入第二个神经网络（NN2）来在线的补偿NNI的逆误差。在线学习的权值调整由Lyapunov理论得出，保证了闭环系统的稳定性。该控制方案对参数变化及未建模动态等具有良好的鲁棒性。将其应用于敏捷性导弹的控制中，数字仿真结果表明该控制方案有效。     

一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法

提出了一种改进的自适应模糊滑模大包线飞行控制方法。该方法以经模拟退火粒子群算法优化的小波神经网络实现非线性模型的逆,能够更加细致地逼近非线性模型,并针对自适应控制的鲁棒性与瞬态性能差的缺点,将滑模控制与自适应控制相结合共同补偿逆误差,提高了自适应控制的鲁棒性与瞬态性。仿真结果表明:所设计的自适应模糊滑模大包线飞行控制器具有优良的控制性能。     

基于模糊小波网络的防空导弹自动驾驶仪设计

针对防空导弹的飞行控制问题,提出一种基于模糊小波网络的导弹自动驾驶仪设计方法。该方法利用模糊小波网络良好的学习和参数自调整能力,因而使建立的系统辨识器及控制器能够很好地近似系统动态特性,逼近最佳控制效果。给出了应用该方法的具体实现步骤,结合导弹飞行的全弹道典型特征点参数,通过仿真实验说明了设计方法的有效性。     

基于动态模糊神经网络的飞行仿真模拟转台控制

给出了一种新型的动态模糊神经网络及其详细的推理过程和参数迭代算法，并应用于高精度飞行仿真模拟转台控制，控制方法结合了神经网络、模糊推理和动态反馈控制的优点，结构简单、收敛速度快、实时性好。实际控制效果表明该控制方法比PID 前馈控制具有更好的控制性能，并且具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。     

Survey on nonlinear reconfigurable flight control

An overview on nonlinear reconfigurable flight control approaches that have been demonstrated in flight-test or highfidelity simulation is presented. Various approaches for reconfigurable flight control systems are considered, including nonlinear dynamic inversion, parameter identification and neural network technologies, backstepping and model predictive control approaches. The recent research work, flight tests, and potential strength and weakness of each approach are discussed objectively in order to give readers and researchers some reference. Finally, possible future directions and open problems in this area are addressed.     

基于DirectX的微型飞行器飞行仿真系统

介绍了一种运行在PC/Windows平台上的微型飞行器飞行实时仿真系统,该系统在VC 6.0编程环境下用DirectX开发。在飞行动力学和运动学仿真中,采用了六自由度全量非线性方程,以微型飞行器的风洞吹风实验数据为依据,考虑了螺旋桨的气动扭矩、陀螺力矩和尾流对微型飞行器的影响,精确地反映了微型飞行器的实际运动特性。应用此飞行仿真软件,除可以进行全面的飞行动力学分析外,还应用于微型飞行器的设计、试飞、侦察评估等方面。     

基于超扭曲算法的无人机动态逆编队控制器设计

针对扰动条件下的无人机编队飞行控制系统,研究了一种将非线性动态逆（nonlinear dynamic inversion, NDI）理论与超扭曲算法相结合的非线性编队控制方法。以其中一架僚机的编队控制器设计为例,在无人机质心动力学和运动学模型的基础上,建立了基于偏差的编队控制系统,从而将编队控制问题转化为僚机的路径跟踪问题;在二阶滑模控制中超扭曲算法的基础上,设计了僚机的NDI控编队控制器,以消除滑模算法中存在的抖振现象,并实现对位置指令的跟踪及干扰的抑制。最后以3架编队无人机构成的编队飞行控制系统为例,对此方法进行了数学仿真,仿真结果表明基于该方法的编队控制系统具有良好的稳定性和鲁棒性。