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。     

基于3D-APF和约束动力学的无人机编队飞行控制

针对无人机编队的路径规划和队形保持问题, 提出了一种基于三维人工势能场(three-dimensional artifical potential field,3D-APF)的无人机编队路径规划与队形保持方法。对于无人机的路径规划,建立了改进的三维人工势函数。在此基础上,建立并推导了虚拟力环境下的无人机运动学模型。对于无人机的队形保持问题,运用约束动力学理论引入拉格朗日乘子建立含有队形约束的编队无人机约束动力学方程组,使编队无人机在整个飞行过程中保持期望队形。采用Penalty-Formulation对拉格朗日乘子进行求解,得到编队无人机约束动力学方程组。最后基于Matlab的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

间歇通信条件下多无人机保性能编队追踪控制

针对多无人机系统在通信链路非周期性中断情况下的优化编队控制问题, 提出了一种多无人机保性能编队追踪控制方法。首先, 引入一种分布式性能指标, 用于描述多无人机系统编队调节性能。然后, 设计了间歇型多无人机编队追踪控制器, 可在通信时段根据无人机间局部交互信息构建分布式反馈控制, 并在中断时段中止对无人机的编队追踪控制, 以应对间歇通信的影响。同时, 获得了间歇通信条件下多无人机保性能编队追踪控制判据, 确定了多无人机系统的保性能上界。最后, 通过仿真算例验证了理论结果的有效性。     

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。     

用于阵形控制的无人机编队飞行仿真平台设计与实现

设计了一种模块化结构的无人机编队飞行仿真实验平台.根据阵形控制的模拟需求,将仿真平台进行功能化模块构建,并通过内集方式予以集成.仿真平台结合时序驱动机制、虚拟现实技术、记录与回放技术以及数据分析与重栽软件,使得仿真数据具有时序性、可视性、可记录及重绘性,,操作人员具有高度的参与性,各模拟模块可以根据不同的研究成果进行更改、升级和替代.经过多次仿真实验,该仿真平台运行稳定可靠、占用系统资源小,为无人机编队飞行的研究提供了预验证性的工具,为今后的仿真系统设计提供了一个参考.     

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。     

战场环境下多无人机时敏任务动态分配算法

时敏目标呈现的持续时间和出现空间不稳定等特点加大了无人机编队任务分配难度,将影响无人机编队的任务执行效果。针对该问题,在Leader-Follower编队结构下提出一种多无人机时敏任务动态分配算法,实现战场环境下多架无人机对多个时敏目标的打击。该算法在时敏目标时间窗口约束下,通过综合评估目标威胁代价、距离代价、任务执行时间、毁伤能力和打击收益完成编队任务动态分配,保证了无人机编队打击多个时敏目标的效能最大化。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于MAS的无人机新型编队算法

无人机群极大地拓宽了无人机的应用领域,有效地弥补了单架无人机执行任务的缺陷。本文针对无人机群的运动一致性和编队控制,将领导者-跟随者法中领导者与跟随者的控制算法进行集成,设计了一种基于多智能体系统(MAS)的新型无人机编队控制算法。该算法既适用于领导者又适用于跟随者,并且可随机指定无人机为领导者,领导者可以受到跟随者导航反馈的影响,提高了系统的适应性和可伸缩性。理论分析表明,无人机群不会发生碰撞并且能够收敛到期望的编队队形。再经过数值模拟验证了算法的速度和轨迹跟踪能力。结果表明,该算法能保证一群无人机按预定的编队和航迹飞行。     

无人机全局渐近稳定自动编队飞行控制研究

研究了无人机在"长机-僚机"编队结构中僚机的编队保持自动驾驶仪控制算法.首先提出了一个基于两机相对位置动力学的控制算法,但该算法在状态空间中存在奇异点,因此又提出了一个在惯性坐标系中基于新的误差形式的无奇异点的编队控制算法.最后证明了该算法在整个状态空间中的全局渐近稳定性并进行了数值模拟,说明该控制算法具有较好的性能.     

基于MAS的分布式卫星系统任务规划研究

针对分布式卫星系统的规划与调度问题,提出了一种基于多Agent协商机制的分布式规划与调度方法.首先建立了分布式卫星系统的分层分布式多Agent控制结构,并详细设计了各个层次Agent的功能.其次,给出了卫星Agent之间基于合同网的交互协议,设计了基于优先级的招标任务选择策略以及基于任务动态插入的投标方法,并给出了实现全局优化的评标策略和目标函数.针对观测环境的动态情形,给出了相应的动态任务处理流程.最后通过一个卫星编队实例进行了验证.     

无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制

本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。首先, 引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。其次, 在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。最后, 根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律, 结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。仿真结果表明, 集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。     

半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化

针对半导体晶圆节能分布式制造与预维护联合优化问题,构建了同时考虑制造阶段和检测修复阶段,以最小化最大完工时间、总碳排放和总预维护成本为优化目标的两阶段绿色调度模型,提出了改进的混合多目标灰狼优化(improved hybrid multi-objective grey wolf optimization,IHMGWO)算法,设计了工厂分配策略、机器分配策略以及考虑维修工人柔性的同步调度维护策略的解码方案。通过设计初始化种群融合策略、捕食行为搜索策略、子种群变异策略,提高了算法的寻优性能。360个测试算例的对比实验表明,所提出的IHMGWO算法针对SP指标能够实现大部分占优,针对IGD和Ω指标能够实现全部占优,对于解决该类问题具有显著的优势和竞争力。     

具有弱通讯的多智能体分布式自适应协同跟踪控制

针对具有弱通讯的高阶严反馈非线性多智能体系统,提出一种新颖的分布式自适应反演控制方法,并研究了该系统的协同跟踪控制问题.首先,以5个智能体作为被控对象,其中一个智能体以分布式结构组成"领航者-跟随者"编队模式,并且将领航者的运动速度作为整个编队系统的前行速度,其余智能体作为跟随者跟随领航者编队运动.其次,采用自适应反演...     

考虑相关性的串联系统动态机会成组维修优化

多部件串联系统存在复杂的相关性,制定最优的维修策略以保持最低的维护成本是设备科学管理的关键之一。本文提出多部件串联系统动态成组机会维修策略。该策略在考虑部件间的经济相关性和结构相关性的基础上,以节省的总维修成本最大为目标,构建了有限时间内系统维修优化模型;应用了遗传算法对系统各部件进行分组优化,解决了NP难问题;应用滚动计划,将长期计划与短期计划相结合,实现对维修计划的动态实时更新。案例分析表明,该方法能够有效地降低维修成本,值得在工程实践中借鉴。     

基于分布式估计与模糊控制的多机器鱼编队控制

针对多仿生机器鱼编队控制问题,提出了一种分布式的分层控制方案。首先,各机器鱼以一致性算法为数据融合模块对编队中心位姿进行分布式估计,据此获得在编队中的期望位姿,作为路径规划模块的输入;其次,各机器鱼基于速度与方向模糊控制器,实时跟踪期望轨迹,形成和保持编队。所提方法实现了期望位置分布式估计与机器鱼个体路径规划的分离,为不同种类机器鱼的合作控制问题提供了新思路。实验结果表明了所提方法的有效性。     

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。     

C4ISR体系结构设计工具的产品一致性维护方法

产品一致性维护是确保C⁴ISR系统体系结构设计正确的重要手段。分析了产品一致性维护的原因,主要是由于体系结构产品之间在描述内容上的密切联系、相互依赖。对产品之间的各种关联关系进行系统地总结,分成显式关联和隐式关联两大类,提出了在C⁴ISR系统体系结构设计工具中对各类关联关系进行一致性维护的时机、策略和方法,并在自主开发的C⁴ISR系统体系结构设计环境中实现。     

新能源分布式发电系统的能量互补控制研究

介绍了基于可再生能源的分布式发电系统的结构，并针对这套系统提出了能量互补控制原理，建立了系统的数学模型，为了改进系统的性能设计了矢量控制算法。在系统的风机模拟器和飞轮上的仿真与实验结果证明，提出的能量互补控制能够很好地调节储能单元存储和释放能量，因此能够保持分布式发电系统地稳定输出。