基于交换式消息调度算法的FlexRay网络优化研究

汽车电子设备水平的提升对车载总线网络提出了很高的要求。而FlexRay网络因为其高速率、可靠性等特点成为了流行的车载通信协议。为满足网络发展的需求,设计了一种基于交换式FlexRay网络的调度算法,提出了一种可以准确计算静态段和动态段最坏情况响应时间的计算方法。通过仿真实验,验证了所提算法的网络传输速率提升了26%,时隙数量减少了44%,总线占用率降低了23%。从而进一步优化了FlexRay网络。     

民机飞控计算机系统虚拟样机验证平台研究

介绍了虚拟样机技术,对飞控系统虚拟样机技术的发展趋势进行了概述.为了深入分析Boeing、Airbus系列和BUAA民机型方案的余度飞控计算机系统,为我国大型民机研究提供参考,对民机非相似余度飞控计算机系统虚拟样机的验证平台进行了研究,该平台基于COTS产品、模块化组件,具有良好的人机交互界面等特征,可以实现Boeing777、A340和BUAA民机型方案的非相似余度飞控计算机系统虚拟样机.该平台具有开放性和可扩展性,支持多学科并行设计等.     

一种基于串行总线的智能容错飞控计算机系统

从工程技术角度出发,讨论了适用于无人驾驶飞行器的容错飞控计算机系统的实现,给出了基于串行总线的智能容错飞控计算机系统结构,将工作状态检测系统和故障预测技术应用到容错计算机系统中,可在故障发生前采取容错措施,避免故障发生和故障造成的系统失效.给出了总线接口、运算控制单元、A/D转换单元、通讯模块的结构和实现方法,指出利用CPLD和HDL语言进行电路综合具有效率高、测试方便、易修改的特点,应在实践中广泛推广.     

大型民机电传操纵系统可靠性建模研究与分析

余度系统的需求和发展使电传飞控系统更加复杂,系统可靠性建模与分析显得尤为重要。本文以电传操纵系统作为研究对象,首先通过对现有多种大型民机电传操纵系统特征的分析,从多工作模态技术、考虑余度总线的硬件冗余技术、非相似技术、功能分离技术等方面总结复杂电传操纵系统常用技术。然后以波音B777为例,分析各功能模块间关系,建立复杂电传操纵系统在正常飞行模态下的任务可靠性模型。最终通过可靠性指标计算验证该分析方法的可行性。     

分布式容错系统——一种高可靠性控制系统体系结构

本文从提高工业控制系统可靠性的思想出发,在分析、比较了目前已有的多种容错措施后,提出了一种高可靠性、通用型的控制系统体系结构。它以计算机的设备冗余为基础,采用GPIB集散式外总线松耦合结构,以软件容错为主要方法,结合BITBUS分布式网络环境的优势构成三冗余分布式容错体系。它具备较强的故障检测、隔离功能和自动切换、自动恢复能力,且可维护性好、性能价格比高,适用于各种规模、可靠性要求高的应用场合。通过具体的应用实例,详细介绍了系统构成、容错原理、技术关键和技术措施。     

多余度飞行控制系统仿真平台设计

为验证飞行控制系统的余度配置方式,设计了多余度飞控系统仿真的软硬件平台。该平台基于Simulink图形化的建模方法和Vxworks嵌入式实时操作系统,利用实时仿真工具(RTW)可自动生成运行在Vxworks及相应硬件平台下的代码。还设计了三余度飞控计算机的余度管理算法和表决算法以验证该平台的功能。本仿真平台的建模方法直观明了,同时可利用Simulink外部模式进行实时监控和在线调参,从而提高了平台的升级和维护能力。     

基于Petri网的飞控计算机系统可靠性建模与分析

应用广义随机Petri网建立Boeing777非相似余度飞控计算机系统可靠性模型,描述了系统的静态结构及动态过程;针对系统模型过于复杂而难以用现有的算法来计算的问题,提出将该系统分成支路级、通道级和系统级三级进行处理;并利用GSPN与马尔可夫链同构的性质,计算系统的可靠性指标。     

任务管理式新型余度飞控系统的研究

通过对以往飞行控制系统的研究，提出了基于任务管理方式的新型余度飞控系统，即任务按减小通讯量、提高并行性、增加可靠性和均衡负载的原则分割并分配到相应的计算机节点上，协同完成任务。在发生故障时进行动态调度，保证任务的继续执行。而且给出了相应仿真平台的软硬件结构，提供了局域网实时分布仿真系统中一些相关技术的解决方案或策略。     

基于AADL体系结构模型的构件系统可靠性评估

为了支持新一代航电系统在体系结构设计阶段进行系统可靠性分析和评估,对复杂嵌入式系统利用体系结构分析与设计语言(architecture analysis and design language, AADL)进行系统的建模。提出了一种基于AADL系统体系结构模型的可靠性建模方法,设计出一套转换规则,对AADL体系结构模型的软硬件构件进行模型转换,实现从AADL系统体系结构可靠性模型到系统体系结构广义随机Petri网(system architecture general stochastic Petri net,SAGSPN)的转换,并基于加权的SAGSPN可靠性计算模型对系统进行可靠性评估。最后通过对某飞控系统进行可靠性评估,验证了方法的有效性,证明该方法对航电系统的体系结构设计提供了支持。     

一种新型多无人机系统体系结构的设计

针对多无人机系统(multi-UAV system)的特点和执行作战任务的需要,对多无人机系统的体系结构进行了初步研究,先提出功能需求和设计原则,然后给出一种新型多无人机系统体系结构的详细设计方案。在该体系结构下,所有的无人机物理上平等,没有哪一架无人机是不可缺少或不可替代的。该体系结构实现了在动态变化的战场环境下,无人机可以根据当前任务情况自主组建动态团队和子团队,无人机在团队框架下协作完成预定任务。团队中的无人机自主选举出团队领导,由团队领导对整个团队或子团队进行逻辑上的集中管理。最后对该体系结构实现中存在的几个问题进行分析并给出解决办法。设计过程表明,该体系结构能够满足所提出的功能需求。     

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。     

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.     

基于人机合作的有人/无人机编队队形变换策略

队形变换是有人/无人机(manned/unmanned aerial vehicle, MAV/UAV)编队飞行的关键技术,为提高编队队形变换效率并减轻飞行员操纵压力,设计了基于人机合作的MAV/UAV编队队形变换策略。首先设计了MAV/UAV编队控制系统,然后在UAV运动学模型基础上设计了一种以路径跟踪为主,速度调节为辅的MAV/UAV编队队形变换策略。通过将水平转弯机动与虚拟力相结合,并考虑实际情况中编队内碰撞问题,设计了一种改进虚拟力路径跟踪方法;根据MAV与各UAV之间的路径差,设计各UAV速度控制律,使得MAV与各UAV速度与航向角一致,从而实现编队队形变换。仿真结果验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于RPPP的无人机自主着舰关键技术研究

在有风浪的复杂海况下，需要自主着舰的无人机与舰船两者相对运动带有极大不确定性，为了提高无人机着舰时相对定位以及控制的精度，确保无人机着舰时的安全性与可靠性，提出一种通过差分对流层误差的相对精密单点定位技术(relative precise point position, RPPP)。该技术仅依靠数据链和载波型卫星定位接收机，消除相同环境下卫星定位相同误差，获得精确相对定位。将比例导引与LQR(linear quadratic regulator)控制器相结合，解决了无人机着舰入射角偏差较大的问题，提高了无人机着舰末段高程方向及入射角度的控制精度。对无人机着舰轨迹进行规划，建立无人机着舰的运动模型，设计无人机着舰横向和纵向的控制律，搭建无人机自主着舰的仿真平台。仿真结果表明，采用上述算法着舰误差控制在0.2 m以下，入射角偏差在10^-3量级，可满足无人机着舰要求。     

串置翼垂直起降无人机过渡机动飞行控制

针对新型串置翼布局推力矢量无人机在垂直起降、过渡机动飞行过程中强非线性、强耦合及控制冗余的问题,采用动态逆控制方法设计全局控制系统,无需针对不同飞行模式切换控制策略。在此基础上,提出二级递进式控制分配策略,将序列二次规划、链式递增方法相结合,对航迹回路和姿态回路的控制量进行综合优化分配。同时,根据任务需求及飞行状态,基于离线数据库在线实时更新直接力控制分配目标函数权值。采用松弛约束策略,局部放宽非线性优化问题约束,增加优化求解速度。仿真结果表明该控制器能够有效跟踪高机动目标航迹。     

基于智能Agent的无人机发动机的自主控制策略

利用智能Agent技术对自主飞行无人机发动机的控制进行研究。给出发动机控制Agent的分层结构。利用发动机领域专家的相关知识,提出了适用于小型无人机发动机自主控制的策略和协调算法。基于智能Agent技术的发动机实时控制系统能满足飞机爬升、巡航、待机、下滑俯冲等不同自主飞行阶段对动力系统的要求。针对飞行中动力及其它相关系统可能出现的异常状态,设计了相应的应急控制策略;并对发动机的正常工况实现了优化控制。通过十几架次小型无人机自主飞行试验表明该发动机自主控制策略的有效性。     

A Second-Order Sliding Mode Controller of Quad-Rotor UAV Based on PID Sliding Mode Surface with Unbalanced Load

Quad-rotor unmanned aerial vehicle(UAV) is a typical multiple-input-multiple-output underactuated system with couplings and nonlinearity. Usually, the flying environment is very complex,so that it is impossible for the UAV to avoid effects derived from disturbances and uncertainties. In order to improve the reliability of flight control, we established the dynamic model of quad-rotor UAV by Newton-Euler equation in unbalanced load conditions. Considering external disturbances in the attitude, a second-order sliding mode controller was designed with PID sliding mode surface and Extended State Observer(ESO). The simulation experiments have got good control performance,illustrating the effectiveness of our controller. Meanwhile, the controller was implemented in a quadrotor UAV, which carried a pan-tilt camera for aerial photography. The actual flight experiments proved that this paper dealt with the high stabilization flight control problem for the quad-rotor UAV,which laid a good foundation for autonomous flight of the UAV.     

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。     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）对目标捕获能力,进而提高多UAV协同搜索效率,提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm,ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先,根据环境的先验信息,在原概率图基础上引入标志位,建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型,提高环境和目标的信息感知准确度;其次,定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息,建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数;最后,建立分布式UAV之间的信息交互模型,运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合,在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明,基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生,使得UAV能够准确地搜索到目标;同时,对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性,保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。     

复杂环境中多无人机协同侦察的任务分配方法

现有多无人机协同规划方法往往将航迹规划与任务分配拆开单独解决,导致在复杂环境下协同方案并不是最佳。建立多无人机协同侦察异构目标的代价矩阵,针对复杂环境中多种障碍约束和无人机运动及航迹特点,以改进的PSO-AFSA (Particle Swarm Optimization-Artificial Fish Swarms Algorithm)求解单无人机航迹规划模型,利用匈牙利算法完成各架无人机侦察任务协同分配。仿真结果表明：该算法能使单无人机航程更短且航迹更光滑的同时,实现与任务协同分配紧耦合,使无人机集群总航程的全局总代价最低,提高了任务分配合理性。