虚拟微型扑翼飞行器建模仿真

针对扑翼飞行控制算法设计和验证需要，研究了扑翼飞行器数学建模和仿真系统建立问题。构造了一个虚拟微型扑翼飞行器（VFMAV：Virtual Flapping wing Micro Air Vehicle），基于非定常空气动力学原理，用修正的准定常气动力计算模型估算出了翅膀扑动产生的高升力。分析惯性力的基础上建立了扑翼飞行器的状态空间方程，进而基于Matlab语言和Simulink环境设计了虚拟微型扑翼飞行器仿真系统（VFMAVS：Virtual Flapping wing Micro Air Vehicle Simulator），并给出了相应的仿真结果。     

扑翼微型飞行器的动力学建模

对鸟和昆虫的飞行机理进行了有价值的探讨,并对扑翼式微型飞行器机体动力学和机翼空气动力学进行了详细的分析。由此分析得出结论:机体所受外力为空气动力、自身重力和机翼作用于机体的驱动力,而采用扑动与扭转两个自由度飞行的机翼所产生的机体驱动力就是由瞬时平移力和旋转循环力合成的瞬时空气动力,从而得出了相应的参数方程以及整机动力学模型。对所建模型的仿真结果表明,只要合理选择参数,各种飞行过程能得到很好的模拟。     

基于MEMS技术的扑翼式微飞行器的研究

在低雷诺数环境下对长度大约15cm，重量在20～60g的直翅类昆虫的飞行进行了空气动力学的建模研究，对扑翼式微飞行器的系统结构进行了详细的分析论述；通过仿真软件建立了所需要的扑翼飞行机器人的数学模型，并对其进行了仿真研究，从而为扑翼飞行器的研制提供理论依据。     

仿鸟扑翼飞行器动力学建模

针对仿鸟扑翼飞行控制算法设计和验证需要,建立了仿鸟扑翼飞行器的动力学模型和仿真系统.在建立仿鸟扑翼飞行器柔性翼模型的基础上,基于非定常空气动力学原理,用修正的准定常气动力计算模型估算出了翅膀扑动产生的高升力;估算了平尾产生的控制力矩.在分析惯性力的基础上建立了扑翼飞行器的状态空间方程,进而基于Matlab语言和Simulink环境设计了微型扑翼飞行器仿真系统,并给出了相应的仿真结果.     

扑翼微型飞行器自适应鲁棒姿态控制

给出了扑翼微型飞行器姿态控制系统的数学模型,并提出了一种自适应鲁棒控制的新方法。飞行过程的复杂性使得姿态控制器的设计极具挑战性,主要困难是系统表现为非线性、不确定性、多变量参数耦合以及各种干扰。由于自适应鲁棒控制不依赖系统的精确数学模型,所以将系统分为名义模型、结构不确定性和非结构不确定性,对其分别设计直接反馈控制器、自适应控制器和鲁棒控制器,并用李亚普诺夫定理分析了系统的稳定性。仿真结果证实了所提方法的有效性。     

扑翼微型飞行器非线性H∞姿态控制

给出了扑翼微型飞行器姿态控制系统的数学模型,并提出了一种新颖的非线性H∞控制方法。飞行过程的复杂性使得姿态控制极具挑战性,主要困难是系统表现为非线性、时变参数以及各种干扰。为此提出了一种全局非线性H∞控制策略,系统控制综合是基于李亚普诺夫理论而非求解HJI偏微分方程。该方法克服了时变参数及未知干扰对系统的影响。证明了控制器的全局渐进稳定性并将其用于扑翼微型飞行器非线性H∞姿态控制系统的仿真,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

仿鸟扑翼飞行器建模分析

针对目前对微小型飞行器的研究需要,分析计算了仿鸟扑翼飞行器翅拍动所产生的气动力和气动力矩,导出了拍翅式微型飞行器机体的运动微分方程和状态空间方程,并计算扑翼在飞行中的位置和姿态角.然后用matlab语言和Simulink环境设计了扑翼飞行器的仿真系统,并给出了相应的仿真结果.     

微扑翼飞行器气动力和位置控制研究

随着微扑翼飞行器研究的不断深入,对其控制问题研究已引起了人们的重视.基于准稳态气动力模型,研究了微扑翼飞行器气动升力和阻力,建立了微扑翼飞行器纵向动力学模型,针对微扑翼飞行器非线性强耦合特点,采用切换控制策略进行纵向位置控制,选择扑动平面夹角和扑动幅度作为控制参数,利用位置误差和速度误差线性组合作为反馈信号,通过数值方法计算平均力,确定控制参数取值,完成了切换控制律设计.最后进行了微扑翼飞行器爬升飞行和水平飞行的控制仿真实验.     

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。     

基于模糊自适应的微型飞行器姿态控制

针对一类不确定非线性系统,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了模糊自适应算法.将系统分为标称模型和包含建模误差、参数变化、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒反馈控制消除系统的外部干扰.由于模糊自适应控制是对系统输入系数矩阵和系统函数向量的不确定部分的每一个分量进行实时逼近,所以系统控制的精确性得到了提高,有较好的鲁棒性.模糊逻辑系统的计算量相对较少,从而能够很好地完成系统输出信号的渐近跟踪.给出了控制算法的稳定性证明,并对微型飞行器的姿态控制系统进行了仿真研究,仿真结果验证了算法的有效性.     

微扑翼飞行器驱动装置设计与翅翼轨迹控制仿真研究

将压电陶瓷驱动器和柔性铰链四杆放大机构融为一体,设计了结构紧凑的微扑翼飞行器驱动装置;采用拉格朗日方程建立了驱动装置动力学模型;提出了模糊自适应迭代学习控制策略,并进行了微扑翼飞行器翅翼轨迹模糊自适应迭代学习控制仿真试验,仿真结果表明：这种控制策略是可行的,翅翼取得了较好的轨迹跟踪效果。     

无人机自适应编队飞行控制设计与仿真

编队飞行对于完善无人机的功能和生存能力具有重要意义.以两架紧密编队飞行的无人机为研究对象,考虑到外部干扰和噪声的影响,建立了编队飞行动力学模型;根据编队飞行控制系统的特点,使用直接自适应控制技术对无人机进行编队飞行控制,使得飞机具有良好的模型跟踪能力;同时采用PID控制器使得系统快速跟踪指令;最后分析了所设计系统的稳定性.仿真结果表明设计的编队飞行控制系统具有较强的鲁棒性和自适应跟踪性能.     

固旋翼无人机垂直起降阶段抗风特性及其影响因素

为了评估四旋翼固定翼垂直起降复合布局无人机(简称固旋翼无人机)垂直起降阶段的抗风性能,本文以固旋翼无人机垂直起降阶段在风场中保持稳定为基础建立了抗风特性分析方法。以某双尾撑固旋翼无人机为算例,利用所提方法分析了该无人机抗风特性及其影响因素,分析结果表明该无人机在机头来流的工况下具有很强的抗风能力,侧面来流工况下无人机抗风能力较差,可以通过增加旋翼桨盘倾角、改变旋翼电机相对于重心的位置、优化尾翼等部件的气动外形等方法来改善无人机抗风能力。飞行试验验证了所提方法的可行性和分析结果的准确性。     

基于单目视觉的微型飞行器移动目标定位方法

针对目标在地形高度未知环境中移动的情况,给出一种利用微型飞行器机载单目摄像机进行目标定位的方法。首先,借助光流直方图从当前图像帧中提取出移动目标局部区域内的背景特征点|然后,结合机载微机电系统(micro electro mechanical system, MEMS)/ 全球定位系统(global positioning system, GPS)传感器测量的飞行器位姿和空间平面点成像的单应变换关系,在期望值最大化算法中将背景特征点分类为辅助平面点和非辅助平面点,并估计辅助平面到摄像机光心的距离参数和法矢量参数,从而确定移动目标所处辅助平面的空间平面方程|最后,联立求解目标视线方程和辅助平面方程获得交点坐标,转换到惯性系下完成移动目标的地理定位。实验结果表明,当微型飞行器飞行高度为100 m时,操作人员单次点击移动目标的定位误差在15 m以内。