基于增量动态逆的协同轨迹控制方法研究

针对协同飞行飞机的队形保持和轨迹跟踪问题,提出一种基于增量动态逆的协同轨迹控制方法。首先按照时标分离原理,利用增量动态逆设计飞机航迹控制律;然后使用非线性制导法完成复杂轨迹跟踪控制;接着基于一致性理论,设计4架飞机的长机-僚机协同飞行轨迹控制律,长机利用L1轨迹制导跟踪期望飞行轨迹,僚机通过基于一致性协议的协同控制律进行队形变换并跟踪长机。仿真结果表明,该方案能够很好地完成协同队形变换和协同轨迹跟踪控制。     

多飞行器再入段时间协同弹道规划方法

提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。     

基于解析剖面的时间协同再入制导

针对高超声速滑翔飞行器再入段时间协同制导问题，提出一种基于高度-速度剖面的预测校正协同制导律。首先在高度-速度剖面内设计了参考轨迹，利用两个轨迹参数在线预测剩余飞行航程和时间；通过数值算法校正两个轨迹参数以满足航程和时间约束并求取实际控制量，结合侧向航向角走廊实现了单飞行器的时间约束再入制导。在此基础上分析了飞行器的时间可调范围，针对多飞行器协同再入任务设计了协同飞行时间和协同策略，实现了时间协同再入飞行。该策略考虑到再入过程中的通讯困难，避免了弹间通讯，且充分利用了飞行器纵向动力学，时间可控范围较大，更加适用于实际的再入过程。仿真结果说明了时间约束再入制导律对时间的可控性和协同策略的有效性。     

众多临近空间飞行器的最优轨迹规划

针对众多临近空间飞行器在复杂飞行环境的最优轨迹规划问题,采用改进的动态规划法和基于共轭梯度法的多点边值组合算法求解了多目标优化问题,得到了全部飞行器的最优飞行轨迹.仿真结果表明,该算法能够在考虑多种环境条件约束和飞行器自身条件约束的情况下,快速规划出众多飞行器的最优飞行轨迹,具有一定的学术价值和工程应用价值.     

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。     

多滑翔飞行器时间协同轨迹快速规划

从高超声速飞行器集群"探测-打击-评估"一体化任务需求出发,针对多滑翔飞行器时间协同再入轨迹规划问题进行研究,提出集群再入的协同形式及轨迹规划方案,基于改进序列凸化算法解决了再入总飞行时间的精确控制问题,从而实现滑翔段时间协同。首先,给出了滑翔飞行器集群的协同策略,将求解模型转化为协同时间的确定、协同时间约束下的轨迹规划子问题。将模型中的时间项误差等加入罚函数,提高了协同轨迹求解可行性。引入飞行路径角预设剖面作为软约束,并通过罚函数与信赖域自适应调整,以避免轨迹求解时的振荡问题,提高了序列凸化算法的收敛性。以CAV-H飞行器模型为例验证了算法的有效性,仿真结果表明,所提算法对初值的敏感性低,求解得到的再入总时间可调范围与伪谱法一致,轨迹规划结果的平滑性及计算时间均优于伪谱法。     

固定翼无人机编队的启发分布式模型预测控制

针对无人机编队飞行控制中队形保持、路径规划、重构、防撞等多重功能需求,采用启发型分布式模型预测控制框架,将需求转化为多目标优化问题中的代价函数与相容性约束求解,实现了对无人机编队飞行的一体化控制.同时,采用分阶段式的轨迹规划算法,融合模型预测轨迹规划与多项式轨迹规划,利用多项式轨迹系数实现高效的邻居轨迹信息交互,从而增大了模型预测控制的预测范围,并降低了规划控制过程中的计算量与通信量.最后,通过9架无人机的协同避障编队仿真,证明了该方法的有效性.     

逃逸飞行器轨迹鲁棒性快速评估及制导

为提高受干扰条件下飞行任务成功率,以逃逸飞行器为研究对象,给出了基于误差传播评估弹道鲁棒性的标称轨迹生成办法和线性二次调节器(LQR)控制律制导方法。整个系统建立在飞行器精确动力学模型之上,针对逃逸飞行器工况特点,在被动段利用误差传播法快速打靶寻找满足任务需求的标称轨迹,在飞行主动段采用LQR制导跟踪标称轨迹。以上2种方法从系统的误差线性化模型推导得出,具有一定共通性。仿真结果表明,通过快速打靶规划出的飞行指令,可使得逃逸飞行器在受干扰环境下有55%的概率完成飞行目标,轨迹具有一定鲁棒性;采用LQR控制律,实现了对速度、射高等多变量的跟踪。     

三轴式无人旋翼飞行器及自适应飞行控制系统设计

设计了一种操控简便的三轴式无人旋翼飞行器,由三组共轴双旋翼组成,各旋翼由直流电机直接驱动,只需调节各电机转速就能控制旋翼飞行器运动姿态和轨迹。为使三轴式无人旋翼飞行器飞行控制系统设计得到有效验证,研究了旋翼飞行器的飞行动力学非线性建模,运用叶素动量理论建立了共轴双旋翼变转速旋翼载荷计算方法,分析了旋翼入流分布对共轴双旋翼气动载荷模型的影响,通过试验验证了共轴双旋翼气动载荷计算模型的正确性。由于旋翼飞行器飞行动力学模型的非线性及未建模动力学的影响,难于建立非常精确的数学模型,给飞行控制系统设计带来了挑战。本文根据旋翼飞行器飞行动力学非线性模型推导出了旋转动力学模型逆和平移动力学模型逆控制器,利用神经网络在线自适应修正模型逆误差,采用线性PD或PI控制器调节指令跟踪误差,应用由向心回转和垂直上升组合的机动科目进行了仿真验证,给出了具有外界阵风干扰模拟的仿真结果,表明所设计的飞行控制系统具有自适应性和鲁棒性,能实现精确的轨迹跟踪控制。     

变论域模糊控制在无人飞行器马赫数控制中的应用研究

针对无人飞行器的控制要求,提出了一种增量式变论域模糊智能控制算法。该算法具有调节裕度大、鲁棒性强的特点,适用于非线性控制系统,解决了无人飞行器巡航马赫数缓慢升高不能稳定跟踪目标值的问题。通过模拟飞行轨迹的半实物仿真试验,验证了模糊智能控制算法的控制效果,试验结果表明,通过采用模糊控制方法大大提高飞行马赫数控制的动态性能,满足无人飞行器控制系统设计要求,取得了较好的控制效果。      

多无人机同时到达的分散化控制方法

多无人机(UAV)同时到达是典型的协同控制问题,在编队飞行、协同攻击中都有应用。以多无人机协同多目标攻击为应用背景,对多无人机同时到达问题进行了研究。考虑到战场环境的动态性和不确定性以及无人机自身的特点,提出一种适用于多无人机同时到达的分散化控制方法,其内容包括仅依靠局部信息交互的分散化控制结构和基于一致性算法的分散化控制策略。为方便操作员控制无人机群体的整体行为,分别设计了引入外部参考信号和虚拟Leader的分散化控制策略。根据路径规划和速度控制的不同特点将二者结合起来,利用它们的互补优势来应对路径误差和突发威胁等不利因素的影响。仿真结果表明,本文提出的分散化控制方法能够实现多无人机同时到达,并且具有很好的灵活性、鲁棒性、可靠性和可伸缩性。     

固定翼无人机编队集结控制算法研究

针对固定翼无人机协同作战时的编队集结问题，提出了一种新的路径规划和位置分配方法，并设计了包括航迹跟踪、高度保持和速度控制在内的自动驾驶仪。该路径规划算法通过矩阵迭代得到一组较优的目标点分配方案，满足总航程较小和同时到达约束。根据得到的各无人机飞向目标点的航迹，算出无人机编队集结的代价矩阵。在每架无人机确定了应飞航路后，开始沿航路飞向目标点，在此过程中，纵向采用高度保持自动驾驶仪，横向采用航迹跟踪自动驾驶仪，控制无人机按规定航迹飞行。速度调节自动驾驶仪可根据速度指令调节油门大小加减速，跟踪上目标速度，进而实现编队集结。仿真结果验证了所提出的编队集结控制方法的有效性和可行性。     

Trajectory optimization of multiple quad-rotor UAVs in collaborative assembling task

A hierarchic optimization strategy based on the offline path planning process and online trajectory planning process is presented to solve the trajectory optimization problem of multiple quad-rotor unmanned aerial vehicles in the collaborative assembling task. Firstly, the path planning process is solved by a novel parallel intelligent optimization algorithm, the central force optimization-genetic algorithm (CFO-GA), which combines the central force optimization (CFO) algorithm with the genetic algorithm (GA). Because of the immaturity of the CFO, the convergence analysis of the CFO is completed by the stability theory of the linear time-variant discrete-time sys-tems. The results show that the parallel CFO-GA algorithm converges faster than the parallel CFO and the central force optimization-sequential quadratic programming (CFO-SQP) algorithm. Then, the trajectory planning problem is established based on the path planning results. In order to limit the range of the attitude angle and guarantee the flight stability, the optimized object is changed from the ordinary six-degree-of-freedom rigid-body dynamic model to the dynamic model with an inner-loop attitude controller. The results show that the trajectory planning process can be solved by the mature SQP algorithm easily. Finally, the discussion and analysis of the real-time per-formance of the hierarchic optimization strategy are presented around the group number of the waypoints and the equal interval time.     

基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法

基于能量优化的无人机机动能够使无人机在不失去决定性位置优势的情况下获取相对于对手的能量优势，足够的能量优势可转换为有效的位置优势，有利于无人机在空战中随时改出当前机动并投入下一机动动作，对于无人机获取空战胜利至关重要。开展了基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法研究，通过在无人机机动飞行包线内设计合适的机动指令，使得无人机能量性能指标最优。以上升转弯机动为例进行了机动轨迹生成的详细设计，并与常规上升转弯机动轨迹生成结果进行对比，仿真结果显示所设计的机动动作完成时间缩短了28.6%~83.8%，总能量变化减少了64.7%~70.1%，实现了无人机机动飞行的能量优化。     

多无人机协同航迹规划技术研究

多无人机协同航迹规划是多无人机协同控制的重要组成部分。多无人机协同航迹规划能得到满足安全性、协同性和任务要求的较优航迹,这对提高无人机系统性能有重要的意义。介绍了多无人机协同航迹规划的问题描述和求解结构,总结了在协同规划问题中的约束条件和航迹协调方法,着重阐述了几种在多无人机编队中常用的控制方法。在此基础上,对未来可能的研究方向进行了展望。     

基于改进RPG方法的MUAVs协同目标跟踪

多无人机(MUAVs)协同Standoff目标跟踪制导律由保持距离的横侧向制导律和保持相对相位角的纵向制导律组成。无人机(UAV)进行Standoff目标跟踪的横侧向制导律采用参考点制导(RPG)方法。针对UAV在基于RPG方法的制导律下存在参考视线与相对速度方向夹角需要保持为锐角、转弯速率在UAV运动方向远离目标情况下太小的不足,提出了改进RPG方法。设计了基于改进RPG方法的MUAVs协同Standoff目标跟踪横侧向制导律和纵向制导律,分析了制导律的稳定性和收敛性,并验证了改进方法的可行性。采用原始RPG方法和改进RPG方法对UAV分别跟踪静止目标和跟踪运动目标进行仿真的结果表明,UAV处于任意初始位置及飞行方向都能快速进入到期望飞行轨迹,应用改进RPG方法可使UAV围绕目标顺时针飞行或者逆时针飞行,验证了改进RPG方法比原始RPG方法的效率更高。     

多架无人机协同航路规划方法研究

根据敌方防御区域内雷达，导弹等威胁阵地的具体分布情况，采用划分Voronoi多边形的方法制订初始航路，然后对初始航路进行了合理的离散处理，最后采用动态链类比法调整航路，航程并对航路进行光顺处理，提出了一种协调多架无人机（UAVs）于同一时间到达目标点的航路规划方法，用数字仿真技术对该方法进行了验证，结果表明该方法是可行的。     

临近空间低动态飞行器控制研究综述

针对临近空间低动态飞行器出现的新的控制问题,分析和总结了临近空间低动态飞行器控制进展状况和发展趋势。首先,基于飞艇和浮空器等临近空间低动态飞行器的特点,归纳总结了其飞行控制问题。在此基础上,结合这类飞行器的当前发展状况,从飞行器控制角度出发,着重介绍总结了临近空间低动态飞行器在控制系统执行机构配置、数学模型、姿态控制、定点控制、速度控制、航迹优化、轨迹跟踪控制、升空和返回控制、压力控制,以及应用的多种控制策略的研究进展。最后,在已有的控制问题研究发展的基础上,提出了临近空间低动态飞行器在控制研究领域所要解决和关注的若干问题。     

主-从多飞行器三维分布式协同制导方法

针对三维空间下的多飞行器协同打击问题,基于主飞行器和从飞行器架构提出了两种分布式协同制导方法,实现了所有飞行器最终对目标的同时命中。方法1在定义协调变量的基础上,通过对所选协调变量的一致性协同控制使从飞行器状态同步于主飞行器状态。方法2提出了分布式观测器对主飞行器的状态进行准确估计,各从飞行器通过跟踪观测的主飞行器状态信息实现命中时间的一致。理论分析表明,两种方法都可保证多飞行器同时命中目标。仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。