基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题，提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先，给出了六自由度无人机（UAV）模型，基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器，在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后，将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比，并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。     

倾转双旋翼无人机风场扰动下的建模和控制器设计

针对可倾转双旋翼无人机容易受外界风场扰动和模型不确定性影响的问题,设计了基于自抗扰控制技术的飞行姿态和PID轨迹组合控制。通过分析阵风对无人机姿态的影响,利用牛顿-欧拉法推导出有风条件下的双旋翼动力学方程;然后,通过Dryden大气紊流模型建立了无人机所处的风场环境;最后,用自抗扰控制器对无人机的动力学模型作干扰补偿,并采用粒子群算法进行参数整定,解决自抗扰技术参数繁多、人工调节复杂的问题。仿真结果表明,所设计的自抗扰姿态控制和PID轨迹组合控制器能有效抑制紊流风扰动,实现稳定飞行。     

无人机参数优化自抗扰编队保持控制器设计

针对无人机编队飞行中的队形保持问题,采用结合粒子群算法的自抗扰控制技术对控制器进行设计,使响应过程具有良好的动态品质和较小的稳态误差。建立三维空间内基于相对误差的无人机编队飞行模型,并在此基础上设计了跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态反馈自抗扰控制器,采用粒子群算法对控制器中部分参数进行优化整定。仿真结果表明,设计的结合粒子群算法的改进自抗扰控制器具有良好的控制性能,能以较高的精度实现无人机编队保持任务。     

舰载机着舰飞行/推力补偿控制律多目标综合优化设计

对舰载机着舰飞行/推力补偿综合控制问题进行了研究。在满足飞行品质要求下,为提高飞行/推力补偿系统抗舰尾流干扰能力及着舰下滑航迹的控制精度,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行/推力控制律综合优化设计方法,实现了舰载机着舰控制的飞行品质、抗干扰能力及下滑航迹控制精度的综合优化。在算法的搜索过程中,粒子群模拟鸟类捕食过程自适应聚集为多个动态调整的子群,从而有效维持种群的多样性,抑制早熟收敛现象发生。最后,采用美国F/A-18A舰载机参数进行了数值仿真,仿真结果表明,该方法可有效提高控制律优化设计效率,不但能满足期望的飞行品质要求,同时,还可改善系统的抗干扰能力,提高着舰下滑航迹的控制精度。     

基于QPSO算法的自抗扰控制器设计及参数整定

提出了一种基于量子粒子群(QPSO)的自抗扰控制器(ADRC)设计及参数整定方法.利用自抗扰控制器抗于扰能力强、鲁棒性好、对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器以提高飞行控制性能.针对所设计的自抗扰控制器参数多,需要依靠专家经验或试凑进行整定的问题,应用QPSO算法进行控制器参数整定.仿真结果表明,...     

基于自抗扰控制技术的无人直升机位置控制律设计

针对无人直升机抗风性能不足的问题,将自抗扰控制方法应用于无人直升机位置控制律,该位置控制律在常规内外回路控制架构的基础上,外回路采用非线性反馈,利用扩张状态观测器（ESO）进行动态扰动补偿。此文详细阐述了设计方法和工程应用问题。半物理仿真结果表明,该控制方案具有较强的抗扰动性,位置控制精度得到显著提升。     

舰尾流环境中载机纵向QFT/TECS控制系统设计

为了消除舰尾流对载机着舰过程产生的影响,同时完成低动压状态下飞行速度与高度的解耦工作,基于定量反馈理论/总能量控制理论(QFT/TECS)设计了纵向着舰控制系统。针对着舰过程中数学模型所具有的不确定因素及舰尾流对下滑航迹的影响,以载机高度变化率为控制对象,使用定量反馈理论结合推力补偿系统进行了内回路鲁棒控制律设计。外回路控制律设计是以总能量控制理论为基础,通过粒子群优化算法对待调控制参数进行寻优,进而实现了对高度、速度等参数的精确控制,完成了载机纵向着舰轨迹与速度的解耦工作。仿真结果表明,该控制律在拥有较强的鲁棒性的基础上具有良好的解耦控制能力,实现了载机着舰段的高度与速度的解耦控制,明显提高了载机对着舰轨迹的跟踪能力,可满足不确定条件下载机的着舰要求。     

一种新的涡轴发动机转速抗扰控制器设计及应用

主要研究了涡轴发动机控制问题。涡轴发动机由于直接与旋翼相连,因此直升机与涡轴发动机的动力学耦合十分明显,从涡轴发动机子系统角度讲,直升机传递来的扭矩可认为是对该系统强的扰动,如何提高涡轴发动机闭环系统的抗扰性能,提高涡轴发动机对直升机操纵的跟随品质就显得非常重要。自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control)是近年来新兴的一种的控制方法,它具有模型依赖程度低,抗扰能力强,设计简单且易于实现的特点.在不改变原有发动机串级PID控制结构的基础上,提出并构建了一种串级PID+扭矩ADRC补偿的控制结构, 该结构充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力。最后,在直升机/发动机综合模型仿真环境下,通Ｄ庵鄙蠓彼偕挡僮?验证了该算法具有比较理想的抗扰控制效果,能够较好地抑制直升机操控过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响.     

飞机飞行控制系统参数多目标优化设计研究

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

舰载飞机纵向着舰自抗扰导引系统设计

为使舰载飞机沿着理想的下滑轨迹安全着舰,自动着舰系统必须具备跟踪甲板运动和抑制气流扰动的性能。因此,采用自抗扰控制器(ADRC)设计了纵向着舰导引系统。仿真结果表明,自抗扰导引系统不但对典型输入的跟踪性能令人满意,而且抑制突风扰动的能力较强;和PID导引律相比,系统响应的品质有较大的改善。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。     

一种无人直升机自动起降控制策略

无人直升机起降的关键是纵横向姿态保持和滑移控制,以及垂向升降速度的平稳性控制,避免纵横向滑移时受地面约束而引起倾翻和垂向近地颠簸。提出一种无人直升机自动起降控制策略,纵横向利用地面支撑力、姿态和滑移构成反馈控制,垂向利用地面支撑力判断离地和着陆,并通过高度指令牵引控制升降速度。引入地面支撑力反馈控制确保离地瞬时纵横向力和力矩平衡,使无人直升机离地时失去地面约束后能够垂直起飞,引入姿态和滑移反馈抑制无人直升机起降过程中姿态变化和滑移,两者本质上构成并联控制。该策略在某无人直升机试飞试验中获得了成功应用,为无人直升机自动起降技术发展提供有益的借鉴经验。     

基于扩张状态观测器的高空台进气环境模拟控制技术研究

针对航空发动机高空台推力瞬变等过渡态试验对进气环境模拟控制系统所提出的强抗扰性、强鲁棒性的迫切需求,设计了一种基于扩张状态观测器（ESO）的高空台进气环境模拟主动抗扰控制技术方法。首先分析了现有高空台过渡态环境模拟的技术特点和高品质控制指标难于实现的原因;其次设计线性自抗扰控制器（LADRC）和一体化并行控制器（IPC）;最后通过仿真对高空台进气环境模拟主动抗扰控制方法进行了验证。结果表明,应用基于扩张状态观测器的主动抗扰控制技术能够大幅提高发动机过渡态试验中进气环境模拟的动态响应速度、控制精度和抗扰动能力。     

具有效率优化计算的异步电动机自抗扰与滑模直接转矩控制

为了克服异步电动机直接转矩控制中转矩和电流脉动大等缺点,设计改进的自抗扰速度控制器取代传统的比例积分(PI)控制器。根据异步电动机的数学模型以及滑模变结构控制理论设计了一种基于转矩误差和磁链平方误差的新型滑模控制器。考虑电机运行过程中负载转矩未知问题,设计了一种基于Supertwisting算法的负载转矩观测器。Supertwisting定子磁链观测器的应用提高了观测精确度。通过效率优化计算得出稳态时最优定子磁链,并将其引入调速系统。仿真试验结果表明,该控制策略有效地减小了转矩和电流脉动,并且对外部扰动具有较强抑制作用,同时能够降低电机运行损耗,具有良好的动态和稳态性能。     

基于新型积分自适应滑模控制策略的永磁同步电机控制

设计了一种永磁同步电机(PMSM)参数扰动和负载扰动的新型控制策略。通常PMSM控制是通过PI控制设计的,控制效果不佳,因此提出一种新型积分滑模控制(SMC)策略进行转速控制器设计。积分SMC具有较强的抗干扰性,不仅可以抑制控制系统的高频微分扰动,而且可以降低系统稳态误差,使控制更精确。设计趋近律函数对滑模控制器进行优化,使SMC参数自适应调节,提高系统响应速度。考虑到系统参数和负载扰动对控制性能的影响,将自抗扰环节引入SMC,提高了系统的抗扰性。最后通过仿真试验验证了控制系统良好的控制性能。     

基于LADRC的无人直升机轨迹跟踪

无人直升机轨迹控制系统是对多输入/多输出强耦合非线性系统进行解耦控制的系统。为解决无人直升机轨迹控制效果依赖于直升机物理参数的测量和辨识精度以及外部扰动大小问题,提出了一种基于线性自抗扰控制(LADRC)的多回路无人直升机轨迹控制系统。首先建立无人直升机X-Cell的飞行动力学模型,并引入风切变、大气紊流和突风模型以更加准确模拟真实飞行环境;然后对X-Cell进行配平计算以验证动力学模型和配平算法的准确性,并选取一组配平值作为轨迹控制仿真的初始状态和操纵量;随后根据被控量的动力学方程阶次选取对应的一阶和二阶LADRC基本控制器,并结合时间尺度原理,自内向外依次构建无人直升机的姿态、速度和位置控制回路,将三回路串联从而建立了无人直升机轨迹控制系统;而后进行了稳定性分析,特征根计算结果表明轨迹控制系统镇定了X-Cell开环系统不稳定的动态特性;最后将该控制系统应用于各种扰动下直升机轨迹跟踪仿真,结果表明本文无人直升机轨迹控制系统能很好地实现带爬升率的"8"字形轨迹跟踪,且相比于基于比例积分和微分(PID)控制的轨迹控制系统,该控制系统具有更优的鲁棒性和抗扰性。