一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计

提出了一种Backstepping模型参考鲁棒飞行控制律的设计方法。方法的主要特征是：在仅需要输入输出信号的情况下,即使系统参数未知且存在未建模动态和非线性因素干扰,系统仍能保证较强的鲁棒性,获得良好的跟踪效果。具体给出了飞机纵向通道短周期控制的设计方案,同时讨论了其他复杂模态下该方案的扩展方法。对上述方案的数值仿真显示了该方法良好的跟踪性能。     

高精度飞行仿真转台的鲁棒自适应控制

针对高精度直流伺服系统,提出一种基于Lyapunov直接法的鲁棒模型参考自适应控制方法.在算法中,通过调节增益系数,以适应系统中参数的变化,通过引入鲁棒补偿项,实现对摩擦环节的补偿,使得在具有参数不确定性和未知非线性摩擦特性的情况下,跟踪误差渐进收敛于零.并以三轴转台为例,进行了数值仿真,其结果表明该方法的有效性和鲁棒性.     

简化的鲁棒自适应动态面飞行控制律设计

提出一种简化的鲁棒自适应动态面飞行控制律设计方法。动态面飞行控制律消除了反推设计中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。利用神经网络在线逼近飞机气动参数的不确定性和外界干扰,简化神经网络参数调整方法,使在线调整更新参数仅为不确定项的个数。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致最终有界。大迎角过失速机动飞行的数值仿真表明：在考虑气动参数摄动和外界干扰的情况下,过失速机动仍很好地实现,且兼具控制器结构简单和鲁棒性强的特点。     

定量反馈理论和神经网络的融合控制与仿真

针对自旋导弹的不确定性和强非线性,提出了将定量反馈理论QFT与神经网络控制相融合的控制器的设计算法.采用基于神经网络的PID控制算法,获得初始控制器,克服QFT初始控制器设计的盲目性,然后采用QFT设计对系统进行调整.综合考虑了对象的不确定性范围和对系统性能指标的要求,实现了自旋导弹俯仰通道鲁棒控制器的设计,并对该自旋导弹控制系统的模型进行非线性仿真.仿真结果表明,与基本QFT控制器相比,所设计的系统具有良好的稳定鲁棒性和性能鲁棒性,可以用于同类具有大的不确定和强非线性控制系统的设计.     

基于LMI的直升机鲁棒飞行控制及仿真研究

研究了直升机在低速飞行时的鲁棒飞行控制器设计及直升机飞行控制系统的仿真验证问题,以ADS－33D水平1操纵品质要求为设计目标,通过选择适当的加权函数矩阵,采用基于线性不矩阵等式（LMI）的H∞控制器设计方法,设计了UH－60A直升机在低速飞行时的鲁棒控制器。仿真结果表明,所设计的直升升机飞控制的系统具有鲁棒性,达到给定的ADS－33D水平1操纵品质要求。     

基于QFT的高超声速飞行器鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器调姿段姿态控制问题,将超燃冲压发动机不同工作状态对高超声速飞行器模型参数的影响看作是不确定对象鲁棒性问题的扩展,应用QFT设计了鲁棒控制器。通过将飞控系统的时域指标转化为频域指标,生成Nichols图上的复合频域边界,利用回路整形设计控制器和前置滤波器,使得闭环系统频率响应满足所有性能指标要求。仿真结果表明,所设计控制器能够满足高超声速飞行器调姿段控制需求,有效抑制输出端干扰,并且当模型参数具有较大范围的不确定性时,具有良好鲁棒性能,有较好的工程应用价值。     

飞行控制律开发中的不确定性及评估确认方法

工程上飞行控制律一般基于传统的经典控制理论设计，而且缺乏不确定性存在情况下对控制律性能的系统考查，逐渐不能适应现代飞行控制系统的发展．针对现代飞行控制系统中广泛存在的不确定性，进行控制律评估与确认技术方法研究，提出了进行现代飞行控制律评估与确认的内容、步骤、适用的先进评估方法和评价准则，并且构建了相应的可视化、自动迭代仿真环境。对我国在此领域的研究具有积极的意义。     

基于T-S模型的约束鲁棒保性能飞行控制律设计

对一类具有范数有界参数不确定Takagi-Sugeno (T-S)模糊模型系统,采用状态反馈并行分配补偿结构,综合考虑变量约束和多个性能指标,研究了约束鲁棒最优保性能飞行控制律设计问题。改进输入、输出及状态约束线性矩阵不等式,提出了带约束模糊最优保性能控制定理。在一般抗干扰控制基础上引入不确定性矩阵,证明了模糊鲁棒最优抗干扰定理。综合上述结论,推导出带约束模糊最优保性能抗干扰定理。最后,建立了飞机不确定T-S模糊模型,分别设计了满足上述3个定理的飞行控制律,并进行了仿真与对比分析,结果验证了该设计方法的有效性。     

区间离散广义系统输出反馈鲁棒H∞控制

讨论了区间离散广义系统的静态输出反馈鲁棒H∞控制问题,在给出区间离散广义系统的等价描述之后,基于系统参数矩阵不等式,得到了问题可解的充分条件,并给出了输出反馈控制器显式表示,所得控制器保证闭环系统是容许的,且满足给定的H∞性能指标,数值例子说明了该方法的可行性。     

无人旋翼飞机鲁棒姿态控制律设计

介绍了小型无人旋翼飞机飞行控制系统的鲁棒姿态控制内回路控制律设计.以直升机为裁机平台,利用的试验数据通过PEM方法可以辨识出飞机模型.基于H∞理论设计了内回路鲁棒姿态控制律.仿真结果表明,在存在传感器噪声和模型误差的情况下,所设计的控制律满足了设计要求,针对建模不确定性具有一定的鲁棒性.     

无人机鲁棒轨迹线性化控制航迹跟踪设计

研究一种鲁棒轨迹线性化控制方法并将其应用于无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)航迹跟踪控制设计。通过理论分析指明传统轨迹线性化控制方法对系统中的不确定性存在鲁棒性不足的问题,采用改进隐层自适应神经网络对不确定性进行补偿,并利用Lyapunov理论证明了跟踪误差的有界性,最后将该方法应用到无人机三维航迹跟踪控制中。仿真结果表明,当参数摄动在20%时,该控制方法仍能使UAV很好地跟踪理想航迹,从而验证了该方法的有效性。     

基于QFT的火电厂主汽温控制系统的设计与仿真

火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大延迟和时变等特性,采用常规控制方法的主汽温控系统难以获得满意的控制效果.定量反馈理论是目前鲁棒控制领域中具有较强工程应用价值的一种设计方法.首先将火电厂主汽温控制系统对象简化成为具有三参数变动的不确定模型,应用QFT的基本原理,设计了边界稳定的鲁棒控制器,保证了稳态精度5%和过渡过程时间小于1秒.仿真结果表明它能适应对象参数的变化,具有较强的鲁棒性和自适应能力.     

Robust bounded control for uncertain flight dynamics using disturbance observer

The robust bounded flight control scheme is developed for the uncertain longitudinal flight dynamics of the fighter with control input saturation invoking the backstepping technique. To enhance the disturbance rejection ability of the robust flight control for fighters, the sliding mode disturbance observer is designed to estimate the compounded disturbance including the unknown external disturbance and the effect of the control input saturation. Based on the backstepping technique and the compounded disturbance estimated output, the robust bounded flight control scheme is proposed for the fighter with the unknown external disturbance and the control input saturation. The closed-loop system stability under the developed robust bounded flight control scheme is rigorously proved using the Lyapunov method and the uniformly asymptotical convergences of all closed-loop signals are guaranteed. Finally, simulation results are presented to show the effectiveness of the proposed robust bounded flight control scheme for the uncertain longitudinal flight dynamics of the fighter.     

国外无人机自主飞行控制研究

无人机自主飞行控制的研究属于飞行控制的前沿问题,其目的是实现无人机的自主飞行控制、决策和管理。由于其高度的复杂性和智能性,在理论和工程实际上尚处于起步阶段。结合近年来国外的发展状况和一些主要的研究成果,对无人机的自主飞行控制的研究进行了概述。首先介绍了自主控制的概念,然后分别探讨了无人机自主飞行控制中几个相关的关键问题,主要包括飞行中规划与重规划,自主飞行控制的分层结构,以及无人机自主着陆等问题,最后对未来的发展方向和面临的挑战进行了展望。     

有人/无人机编队指挥控制系统结构设计

针对有人/无人机(manned aerial vehicle/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队指挥控制系统结构设计问题进行了研究。以未来空中作战为背景,结合MAV/UAV编队作战流程和特征,基于人机合作机制,设计了MAV/UAV编队协同三层递阶式指挥控制结构,分别为任务规划层、协调控制层和功能实现层。在此基础上,分析了系统结构中关键模块如辅助决策模块、人机交互系统、编队控制管理系统和航迹规划路径跟踪系统的内容。最后,设计了人机交互系统指挥界面,并针对典型控制任务进行了仿真验证。     

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。     

基于运动补偿的小型无人机云台控制器设计方法

云台安装的摄像机可用于基于视觉的小型无人机目标跟踪与定位。分析了无人机平移和旋转运动对目标在图像平面成像的影响,推导了机体角速度与云台姿态角速度转换矩阵,设计基于运动补偿的云台控制器将无人机速度和机体角速度引入云台控制器输入,补偿因无人机运动引起的摄像机视线改变,并利用目标在图像平面的位置偏差修正摄像机跟踪误差。仿真实验表明所设计的云台控制器可提高目标跟踪精度,减少云台抖动。     

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。     

Cooperative localization against GPS signal loss in multiple UAVs flight

Based on multiple unmanned aerial vehicles(UAVs) flight at a constant altitude,a fault-tolerant cooperative localization algorithm against global positioning system(GPS) signal loss due to GPS receiver malfunction is proposed.Contrast to the traditional means with single UAV,the proposed method is based on the use of inter-UAV relative range measurements against GPS signal loss and more suitable for the small-size and low-cost UAV applications.Firstly,for re-localizing an UAV with a malfunction in its GPS receiver,an algorithm which makes use of any other three healthy UAVs in the cooperative flight as the reference points for re-localization is proposed.Secondly,by using the relative ranges from the faulty UAV to the other three UAVs,its horizontal location can be determined after the GPS signal is lost.In order to improve an accuracy of the localization,a Kalman filter is further exploited to provide the estimated location of the UAV with the GPS signal loss.The Kalman filter calculates the variance of observations in terms of horizontal dilution of positioning(HDOP) automatically.Then,during each discrete computing time step,the best reference points are selected adaptively by minimizing the HDOP.Finally,two simulation examples in Matlab/Simulink environment with five UAVs in cooperative flight are shown to evaluate the effectiveness of the proposed method.