联合连通有向切换拓扑条件下无人机集群鲁棒编队控制

针对联合连通有向切换拓扑网络条件下存在外界扰动的无人机集群鲁棒时变编队与轨迹跟踪控制问题进行了研究.首先,依据无人机真实飞行状态信息、期望队形信息与需要跟踪的轨迹信息之间的误差,以及联合连通通信拓扑网络条件下能够相互通信无人机期望飞行状态与实际飞行状态之间误差信息设计出了无人机集群系统的编队控制方法.然后通过一类特殊的矩阵分解将集群系统时变编队与轨迹跟踪控制问题转换成联合连通快速时间平均系统的渐近稳定控制问题,进一步提出了系统渐近稳定的充分条件,并通过建立的分段连续Lyapunov泛函进行了证明.最后仿真结果验证了本文所提方法能够实现联合连通有向切换拓扑网络条件下无人机集群的时变编队与轨迹跟踪控制飞行.     

基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制

提出一种基于捕食逃逸鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)紧密编队协同控制方法.基于人工势场法设计了外环控制器,将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动;基于鸽群优化算法设计了内环控制器,进行控制量的优化求解.在遵循鸽群优化基本思想的基础上,对其结构进行调整,并针对基本鸽群优化易陷入局部最优的问题,引入了捕食逃逸机制来改善鸽群优化总体性能.最后,将本文所提出的改进鸽群优化算法与基本鸽群优化算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行了系列对比实验,实验结果验证了文中所提方法的可行性、有效性和优越性.     

群体无人机分数阶智能容错同步跟踪控制

针对群体无人机编队飞行遭遇执行器故障的问题,提出一种基于分数阶理论的群体智能容错同步跟踪控制方法,提升了整体编队飞行的安全性.首先,对无人机数学模型进行变换,将其分解为外环位置子系统和内环姿态子系统;其次,利用分数阶理论和神经网络自适应控制策略,针对外环位置子系统设计群体无人机容错位置同步跟踪控制器;然后,利用从位置子系统同步跟踪控制信号解算出的理想姿态信号,构建内环姿态跟踪偏差,并再次结合分数阶理论和神经网络自适应控制策略,设计内环容错姿态控制信号;最后,通过仿真验证所设计控制方案的有效性.     

基于凸优化理论的无人机编队自主重构算法研究

针对无人机编队自主重构中的最优重构航迹规划问题开展研究,通过综合考虑无人机飞行动力学特性和重构航迹代价,将其转化为多目标组合优化问题进行求解.为提高寻优效率,本文首先提出将多目标组合优化问题转换为非线性单目标优化模型进行求解,并针对两类优化问题等价性进行了理论分析.通过引入松弛算子和规范参数,本文所提出的内点优化算法能够改善经典内点法中的矩阵秩亏损现象,提高了所得解的最优性.通过仿真验证了本文所提出的自主重构算法的可行性和有效性.     

基于微分进化的多UAV紧密编队滚动时域控制

多无人机(UAV)协同控制可在一定程度上提高单UAV执行任务的效率,而多UAV紧密编队是多UAV协同控制中的一个关键性技术难题.在构建多UAV紧密编队非线性模型的基础上,利用滚动时域控制方法,将UAV紧密编队问题转化为滚动时域内的一系列在线优化问题,然后采用微分进化策略在每个滚动时域内进行控制量的优化求解.此外,还给出了基于Markov链的微分进化算法数学描述及收敛性证明,且从理论角度分析了所设计多UAV滚动时域控制器的稳定性.仿真实验结果验证了文中所提出方法的可行性和有效性.     

基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器设计

针对无人机编队控制器设计难题,受到大雁飞行时头雁产生的上洗气流能有效减小雁群飞行所需要的体力消耗的启发,设计了无人机编队远距离飞行时的比例-积分-微分仿雁群编队控制器.编队飞行中,无人机由于会受到突风或其他客观因素的影响会偏离最佳的编队位置,针对该问题提出了一种基于莱维飞行鸽群优化无人机编队控制器参数的整定方法,以求取无人机编队时对外界干扰具有强鲁棒性的比例-积分-微分控制器参数.仿真对比验证表明,本文所设计的基于莱维飞行鸽群优化的仿雁群无人机编队控制器具有更强的快速性、稳定性和可靠性,减少了无人机远距离仿雁群编队时飞行的油量消耗,并增加了无人机的作战半径.     

基于自适应控制的大型客机编队飞行一致性控制

研究解决基于多变量自适应控制的大型客机编队飞行一致性控制问题.考虑到长机和僚机都存在参数不确定和外界扰动不确定性,同时考虑大型客机之间的分布式通信拓扑结构,基于代数图论思想,提出一种状态反馈状态跟踪多变量自适应控制方法,解决了大型客机编队飞行分布式一致性控制问题.该一致性问题中的稳定性和渐近跟踪特性通过Lyapunov函数法进行了证明,保证了僚机能够跟踪长机的飞行状态.对大型客机编队飞行一致性控制问题进行数值仿真的结果表明,基于多变量自适应控制的大型客机分布式一致性策略比固定增益控制策略具有更好的跟踪性和鲁棒性.     

仿雁群行为机制的多无人机紧密编队

研究了无人机编队的仿生飞行控制问题.雁群可通过有效利用编队飞行过程中的上洗气流节约体力,实现长距离飞行.通过分析雁群长途迁徙过程中的编队飞行机制,讨论了编队飞行与雁群行为机制间的仿生映射机理,设计了一种仿雁群行为机制的多无人机紧密编队构型及控制方法,并提出了一种基于雁群行为机制的编队变拓扑重构方法.仿真验证了无人机群可基于所设计的多无人机紧密编队控制器以较少的耗油量形成期望编队构型并保持,并可基于所提出的编队变拓扑重构方法实现编队重构.进而验证了本文所提出的基于雁群行为机制的多无人机编队保持及重构控制方法的有效性与稳定性.     

一种基于约束力的鲁棒的编队卫星构形非线性控制方法

提出了一种基于约束力思想的鲁棒的编队卫星构形精确保持的非线性控制方法.该方法首先将非线性和摄动条件下编队卫星构形保持问题转换为带有完整约束的拉格朗日动力学系统,然后将问题转换为一组微分代数方程,通过求解微分代数方程,确定编队卫星构形保持的非线性控制律.针对微分代数方程传统求解方法对误差敏感,相应的约束力控制法鲁棒性差的缺点,提出了编队卫星构形约束违约修正的方法,通过适当地选择违约修正因子,有效地抑制了编队卫星初始化、参考卫星轨道确定、相对动力学建模等误差的影响,提高了约束力控制法的鲁棒性。     

基于边Laplacian一致性的多无人机编队控制方法

目前无人机技术发展迅速,其应用也逐步从军事领域扩展到民用领域,多智能体系统一致性理论的结果大大推进了多无人机编队控制的进展.本文考虑带速度、偏航角和高度3个回路的自动驾驶仪且纵向解耦和不确定性扰动的无人机模型,在非平衡拓扑下,给出了基于边Laplacian一致性的分布式编队控制算法.首先用反馈线性化方法对六模态非线性无人机模型进行预处理.其次将编队问题转变成一致性问题;然后基于边Laplacian方法,将一致性问题转化成稳定性问题.利用Backstepping设计系统李雅普诺夫函数,并给出了编队控制算法,通过李雅普诺夫稳定性理论,证明系统的收敛性,从而保证多无人机编队的实现.最后仿真验证系统受到不确定扰动时,仍有很好的鲁棒性,并能够按指定队形稳定飞行.     

基于自适应有限时间干扰观测器的无人机集群编队控制方法

近年来,随着无人机技术的发展,其任务能力逐渐增强,成本优势逐步凸显,加之多无人机协同技术的不断进步,无人机集群受到科学界、工程界越来越多研究人员的关注,其应用领域也在不断拓展.本文对无人机集群受未知干扰影响下的编队问题进行了研究.首先,设计了基于自适应增益的有限时间干扰观测器,可在有限时间内对未知干扰进行精确估计.然后,将集群中的无人机分为可获知期望编队的绝对位置和不可获知期望编队的绝对位置两种类型,并基于此,设计了一种具有统一形式的包含绝对位置误差、相对位置误差、绝对速度误差、相对速度误差、干扰估计值等的编队控制器,并给出了控制器收敛的充分条件.最后,通过设计的4个数值仿真实验,对所提出方法的有效性进行了验证.     

基于拟态物理法的无人机集群与重构控制

基于拟态物理(artificial physics)法研究多无人机系统的集群构型生成及重构控制问题.在改进传统的拟态物理法基础上定义新的引力和斥力,使质点模型多无人机系统能够生成均匀分布的标准构型,并借助LaSalle不变集理论分析了集群控制律的稳定性;在此基础上,进一步讨论了序号无关的集群构型局部极值的改进策略.探索了一般性集群构型和标准构型之间的可逆且唯一的双射变换,利用双射变换提出了一般性集群构型生成的集群控制算法,并进而讨论了集群队形的收缩与扩张、集群构型切换和集群避障等集群重构问题.为验证提出的质点模型集群构型生成和重构算法,论文基于ROS(机器人操作系统)及Gazebo仿真器构建了多四旋翼无人机的协同仿真平台,分析验证了构型生成和重构算法的有效性.最后,将设计的基于拟态物理法的集群控制律扩展到多固定翼无人机系统,并搭建了基于X-Plane飞行模拟器和无人机自驾仪的多无人机协同控制半实物仿真环境,验证集群构型生成控制律的有效性.     

面向DEMs测量的InSAR系统伴星编队设计优化

为获得高精度的全球数字高程模型（DEMs）的测量,须对主星带伴星编队的干涉合成孔径雷达（InSAR）系统进行设计和优化.首先利用“有效覆盖”的概念,得出了满足全球一重瞬时寻访有效覆盖的伴星编队轨道与构形的约束条件;提出一种新的满足覆盖要求的编队构形调整与控制方法;归纳出满足InSAR系统设计和优化的数学模型,进一步把“对称”的概念引入设计和优化模型,简化了模型求解;最后,给出系统设计和优化的逻辑结构图,并针对三星对称构形的伴星编队进行了设计和优化,结果表明具有可行性.     

基于化学反应优化的多无人机地面移动目标协同观测航迹规划

随着无人机技术的飞跃式发展,利用无人机跟踪地面目标在军事和民用领域得到了广泛的应用.鉴于目标所在环境以及运动状态的不确定性,单一无人机已不能胜任日益复杂的应用环境,利用多无人机协同跟踪目标成为改善目标跟踪任务鲁棒性的一种有效手段.本文针对多无人机协同跟踪观测航路难以求解的特点,提出了一种基于进化算法的近似求解方法,以解决多无人机对被跟踪目标观测航路的时空优化问题.本文通过分析与机身以固定安装角连接的传感器在地面有效观测区域模型,提出了包括目标观测时间和航路安全在内的控制方案,并采用了一种基于化学反应优化(chemical reaction optimization,CRO)理论框架的启发式求解策略,规划无人机的最优协同观测航路.仿真的结果表明,本文所提出的方法能够实现多无人机协同跟踪地面移动目标的要求,在满足无人机性能约束和飞行安全的情况下,具有更长的对目标监测时间.     

多工况拓扑优化问题的一种新解法——导重法

将导重法引入两类多工况拓扑优化问题的求解.首先介绍了导重法及其拉格朗日乘子的求法,并用对偶方法对多约束优化问题的拉格朗日乘子求法进行了改进;然后推导了用导重法求解最小柔度拓扑问题和最小质量拓扑优化问题的迭代公式并计算了相应的算例.算例计算结果表明,采用导重法求解多工况拓扑优化问题具有迭代公式简单、收敛速度快、求解效果好的优点.通过与Ansys中采用的SCP方法的计算结果进行比较可以看出,导重法是求解拓扑优化问题的一个行之有效的方法,它为拓扑优化问题的求解提供了一条新的途径.     

内编队重力场测量卫星全推力姿轨一体化控制研究

内编队重力场测量卫星作为一种新概念的纯引力轨道飞行器,通过精密定轨和相对状态测量实现高精度地球重力场测量.其中对外卫星的控制保持编队内卫星在纯引力轨道上稳定飞行是决定测量水平的关键因素之一.针对稳态工作模式的内编队系统,研究了仅用推力器实现姿态轨道一体化控制的问题,构建了姿态非线性和共用推力器引起的姿态轨道耦合的六自由度平动和转动动力学模型,并基于约束非线性模型预测技术建立了姿轨一体化控制的二次型优化模型.通过仿真实验可知,约束非线性模型预测控制方法计算快速,能克服部分约束条件的非凸性;推力器布局合理,推力消耗低,满足内编队系统任务需求.     

垂直起降飞行器的自适应集群编队飞行控制

本文针对垂直起降飞行器集群编队飞行控制问题开展研究.集群中的飞行器具有异构性质,即它们具有不同的惯性参数,并且每个飞行器对其自身的惯性参数也并未确切已知.另外,飞行器间的信息交互是局部的,每个飞行器仅与其邻近飞行器进行信息交互.为解决上述问题,本文基于级联架构,设计了一种自适应分布式控制算法.首先,在位置回路中设计一个分布式指令控制力,实现集群编队目标;接着,从设计出的指令控制力中提取出控制推力和指令姿态;最后,在姿态回路中设计一个控制力矩,实现姿态对指令姿态的跟踪.此外,在指令控制力和控制力矩设计过程中,提出合适的自适应算法对飞行器惯性参数进行估计.通过使用李雅普诺夫理论分析可知,所提出的自适应分布式控制算法确保了垂直起降飞行器渐进稳定的集群编队飞行.仿真结果进一步验证了所提算法的有效性.     

基于拉格朗日系统中约束力思想的编队卫星构形非线性控制方法

借鉴经典动力学中约束力的思想,提出了一种编队卫星构形精确保持的非线性控制方法．该方法首先将非线性和摄动条件下编队卫星构形保持问题转换为带有完整约束的拉格朗日动力学系统,然后将问题转换为一组微分代数方程,通过求解微分代数方程,确定编队卫星构形保持的非线性控制律．由于借鉴了约束力的思想,该方法自然地利用了编队卫星动力学系统的力学特性,具有节省能量和高精度的特点．通过对线性和非线性条件下空间圆编队卫星构形保持问题的仿真,验证了提出的非线性控制方法的这些特性．     

基于动态规划的多无人机通信连通性保持研究

随着无人机技术的逐渐成熟,制造成本不断降低,无人机在多个领域得到广泛应用,如农业、工业、安全、军事等.而无人机在执行任务时,往往需要与地面基站保持通信的连通性.但在距离较远或有遮挡情况下,信道质量将严重下降,这对通信连通性的保持提出挑战.针对该问题,本文考虑部署多架无人机作为通信中继,以串联方式构建任务无人机与地面基站稳定的通信链路.本文以长期信道容量作为优化指标,基于动态规划理论提出了两种中继无人机的规划方法:CMMP-AT和CMMP-OBO. CMMP-AT方法强调在任务执行初期就部署全部中继无人机,该方法部署较为简便,但计算复杂度较高. CMMP-OBO方法提出按照任务需求逐架部署中继无人机,该方法较为灵活,且计算复杂度低,扩展性好,可节约中继无人机的运动能耗.实验结果表明, CMMP-AT方法针对一个两中继无人机场景,需要40.03 h规划结果,而CMMP-OBO方法只需57.66 s即可规划出结果,并且可节约3.87%的运动能耗.此外,为了精确控制中继无人机遵循规划出的轨迹行进,本文基于模型预测控制方法实现对规划轨迹的追踪,并在V-REP环境中实现了多中继无人机场景的仿真.仿真结果表明,相比PID控制方法,模型预测控制方法能够更精确地追踪规划轨迹.在两种仿真场景下,模型预测控制方法的追踪误差仅为PID控制方法的43.97%和41.42%.     

基于增益矩阵的二阶集群系统鲁棒分布式立体编队控制

本文研究解决了在三维空间内针对二阶集群系统的鲁棒分布式编队生成与保持控制问题,所设计的基于增益矩阵的控制方法仅需测量局部坐标系下智能体间的相对位置信息而不依赖于交互通信.首先设计了二阶集群系统的立体编队生成控制策略,通过构造李雅普诺夫函数证明了全局稳定性,并利用凸优化求解得出增益矩阵.所设计的生成控制律对扰动、输入饱和等具有较好的鲁棒性,同时在生成过程中引入了启发式的避碰算法.在此基础上,设计了带有期望距离的编队保持控制策略,使得集群系统能够保持固定大小的队形.然后,将所设计的控制律进行改进,拓展并应用于领航者-跟随者网络下的二阶集群系统立体编队控制.最后,通过相关的仿真实验验证了理论结果的正确性.