无人机自动空中加油精确对接控制

针对无人机自动空中加油对接段的精确控制问题,提出了无人机自动空中加油的控制方案和策略,并在分析加油机尾涡干扰和加油锥套自由摆动及其对受油机影响的基础上,设计了适用于自动空中加油精确对接控制的受油机参考轨迹发生器和轨迹跟踪控制器.轨迹跟踪控制器采用线性二次型调节器方法,并充分考虑了加油过程中各种干扰的影响.仿真结果表明,该导引控制方法具有良好的快速性和抗干扰能力,可以满足空中加油的任务要求.      

自动空中加油阶段加油机尾涡流场建模与仿真

针对自动空中加油技术对于加油机尾涡精确建模的需要,通过分析大型加油机机翼尾涡形成机理和运动规律,运用改进的马蹄涡理论方法建立了较精确的考虑尾涡衰减和扩散特性的尾涡空间流场计算模型,之后将此流场模型在受油机质心处线性化,并采用平均化的方法计算得到受油机受到的平均风分量和风梯度值,在分析受油机受扰运动中利用气动等效的方法将尾涡对受油机的影响模型加入到受油机非线性全量方程中.在此基础上利用Matlab/Simulink搭建仿真平台对空中加油阶段受油机扰动运动进行了仿真验证.仿真结果表明,所建立的尾涡模型能够反映受油机受扰后的动态特性,与有人机飞行员的飞行经验相符,该模型还可用于大型飞机起飞飞行安全和近距编队飞行的扰动分析.     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV），同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响，提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先，建立飞行器再入动态模型，并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次，将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次，采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项，并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外，引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性，且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后，利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令，且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.      

基于动态逆的BTT导弹自动驾驶仪设计

针对BTT(Bank-To-Turn)导弹的复杂非线性特性和冲压发动机带来的飞行姿态限制,在其自动驾驶仪设计问题上,指出了直接应用动态逆方法存在非最小相位特性,提出了基于动态逆的双阶段设计方法:第一阶段采用动态逆方法设计内环控制器实现攻角、侧滑角和滚转角的跟踪;第二阶段分别基于神经网络和动态逆构造攻角和滚转角速度指令生成器,实现外环对法向加速度、侧滑角和滚转角的良好跟踪效果.六自由度数学仿真验证了该方法的三通道的解耦控制能力和鲁棒性,为BTT导弹自动驾驶仪设计提供了一个可行的方案.      

飞行器航迹倾角的自适应动态面控制

针对飞行器纵向模型具有参数不确定性和外界干扰的特点,提出一种飞行器航迹倾角的自适应动态面控制方法.动态面控制方法通过引入一阶低通滤波器避免了传统反演设计存在的"微分爆炸"现象,采用自适应律对模型未知参数进行在线估计,并利用非线性阻尼项克服外界干扰.通过Lyapunov方法证明得出闭环系统半全局一致稳定,跟踪误差可通过调节控制器参数达到任意小.仿真结果表明:该方法能在简化控制设计过程的同时保证航迹倾角跟踪上预定轨迹,控制系统具有较强的自适应能力且对外界干扰具有一定的鲁棒性.     

基于ADRC姿态解耦的四旋翼飞行器鲁棒轨迹跟踪

针对欠驱动四旋翼飞行器的控制特性,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的姿态解耦控制算法,该算法可以克服传统欠驱动四旋翼控制方法中存在的问题,如系统状态间耦合严重,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点.该算法利用扩张状态观测器(ESO)实现状态间耦合项的跟踪和估计,同时ESO也可实现对系统干扰的估计,干扰包括系统内扰和外扰.利用动态反馈线性化将非线性MIMO系统转化成线性SISO系统,然后利用非线性反馈控制律实现四旋翼姿态系统的高品质控制,在上述姿态解耦控制的基础上研究飞行器的鲁棒轨迹跟踪问题,不同情况下的仿真结果验证了上述姿态控制算法可提高系统轨迹跟踪的鲁棒性.该算法不依赖于精确的系统模型,降低了实际应用的难度,并有很强的抗干扰能力,具有实际应用的价值.      

基于神经网络的自适应非线性控制及仿真研究

研究了神经网络非线性动态系统的自适应控制方法,首先利用改进的非线性自回归滑动平均模型,采用多层前向神经网络辨识非线性系统模型,然后直接由辨识结果设计出控制器,并根据控制误差对控制律作在线修正.利用导弹模型进行了控制仿真,仿真结果表明采用此方法可以得到较好的控制效果,而且在模型不确定和有噪声干扰的情况下仍能正常跟踪给定的迎角信号,具有较好的鲁棒性.      

基于双目视觉的自动空中加油近距导航方法

为解决插头锥管式自动空中加油中的近距精确导航问题,提出了一种基于双目视觉的近距导航方法.该方法使用受油机上的两个摄像机拍摄加油锥管端面上光学标记的图像,采用轮廓跟踪法检测图像中的光斑区域,并将其灰度重心作为光学标记的像点,根据对极几何约束完成像点的匹配,利用空间圆形拟合法计算加油锥管的位置和姿态.建立了空中加油的三维虚拟场景对该导航方法进行仿真验证,仿真结果表明,该方法在近距离加油对接时具有很高的位置和姿态测量精度,可以满足自动空中加油的需要.      

基于遗传算法的高速飞行器模糊控制律设计

以吸气式高超声速飞行器X-43A的纵向通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了飞行控制系统.飞行控制系统包括2个回路,制导回路采用PD控制器,控制回路应用模糊控制器.制导回路负责跟踪轨迹,控制回路执行制导指令.基于遗传算法实现了PD反馈参数和模糊控制规则的自动优化,无需先验知识和训练数据.在控制飞行器轨迹、姿态和推力时,综合考虑非线性动态特性、不确定性和约束.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求.      

软式自主空中加油控制策略仿真

软式自主空中加油（AAR）技术因其对加油设备的改装需求少且可应用于多种加油场景而受到广泛研究，但对于从起飞到加油结束脱离这一整套飞行控制流程的研究较少。针对软式AAR技术中的会合、编队、对接、加油、脱离5个阶段的控制策略进行研究。首先，分别设计了所对应的飞行指令回路控制律及导引律，通过对国内外空中加油试飞经验和试飞流程的研究，建立了“有人-无人”、“无人-无人”2种不同模式下软式AAR各阶段的控制机制，并分析了2个控制策略的差别。其次，以K8飞机和某飞机为加受油平台，建立完善的多模态控制策略，采用传统的PID控制方法，并通过极点配置法得到各模态的反馈增益和前向增益，使加受油机在多模态综合控制下达到期望的速度、角度等。同时，基于试飞经验数据设计软式AAR各阶段的全过程控制律。最后，对所设计控制律进行仿真验证，结果表明:所设计的控制策略合理可行，控制方法具有较强的抗干扰能力和较高的跟踪精度。      

一种非线性航迹自适应跟踪控制方法

针对小型无人飞行器航迹跟踪精度和飞行品质问题,提出了一种基于非线性航迹的自适应跟踪控制方法.应用五阶B样条拟合航点,构建非线性期望航迹;建立基于非线性期望航迹Serret-Frenet坐标系下的位置和运动航向误差方程;根据误差方程设计渐近稳定收敛的自适应运动航向控制律.并应用此方法进行了外场飞行实验,实验结果表明自适应航迹跟踪控制方法有效且能保证航迹跟踪精度.     

输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

月球精确软着陆制导轨迹在轨鲁棒跟踪

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆(PPL),在开环制导规划出的最优标称轨迹基础上,考虑动力下降过程中的干扰和不确定性,对在轨闭环轨迹跟踪制导方法进行研究.针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,充分考虑自主制导的鲁棒性、实时性要求,采用动态平面控制技术的思想,解决退步法存在的"计算复杂性膨胀"问题,并证明了闭环系统的稳定性.仿真算例表明,该方法不仅算法简单,过渡过程能够实现快速跟踪,而且能够保证稳态跟踪误差在预先给定的范围之内且可以自由调节.     

自适应引导长度的无人机航迹跟踪方法

为保证无人机安全稳定的飞行,实现高精度的航迹跟踪,基于引导点的非线性制导算法,提出了一种引导长度自适应的航迹跟踪方法。首先建立无人机运动学模型,依此对非线性的制导算法进行理论分析与试验验证,建立无人机飞行速度与引导长度之间的关系。之后引出引导长度自适应的航迹跟踪方法,详细讨论方法的具体实现过程。最后通过各种情况下的仿真对比试验,验证所提出方法的有效性。仿真结果表明,所提出的方法能较精确地跟踪各种复杂航迹,同时在较大的初始偏差和航路点临时切换的情况下能稳定、快速地收敛到期望航迹,更好地满足各种实际飞行任务的需求。     

盘旋跟踪地面目标小型无人机控制系统设计

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机盘旋跟踪地面目标飞行的飞行控制策略进行了研究.采用了一种单轴光电探测系统修正视场纵向误差,无人机航向控制修正视场横向误差的控制方法.设计了一种自适应PID(Proportion Integration Differention)控制器,并通过对无人机六自由度非线性运动模型的建模分析,进行了控制律的仿真验证,并将算法融合在盘旋跟踪飞行实验中.仿真及实际飞行实验结果表明:该控制系统在突风等大扰动的影响下获得了良好的动态性能指标,并有效地抑制了飞机姿态通道对视轴通道的耦合影响,满足了飞行任务的需求.     

火星大气进入滑模自抗扰制导方法

针对火星探测器大气进入制导阶段存在着模型参数误差等不确定性,基于直接反馈线性化理论设计了一种滑模自抗扰进入制导方法。首先利用反馈线性化方法对跟踪系统模型进行线性化处理;在此基础上设计了滑模控制律,并利用线性扩张状态观测器估计系统的未知不确定量,在控制律中进行补偿;此外还给出了大气进入段的横向制导律。仿真结果表明,与反馈线性化方法相比,该方法设计的制导律有效地降低了模型参数误差对制导精度的影响,实现了对参考轨迹的良好跟踪,提高了探测器开伞点的精度。