第一视角飞行模式设计与无人机着陆试验研究

设计了一种第一视角飞行模式,同时观察图像与导航数据来控制无人机飞行并实现着陆.第一视角飞行是一种基于无人机上加装无线图像传输设备,在地面看屏幕操控无人机的操作模式.无人机操纵员通过观察前视探测器拍摄的图像和导航数据控制遥控器,地面控制站捕捉遥控器的输出信号并把该信号通过数据链传至机载飞控系统,从而实现对无人机的控制.该飞行模式的实现,提高了无人机飞行的机动性,突破了小型无人机只能在本场着陆的限制,使无人机可以在远离本场情况下安全着陆.     

无人机飞行控制与管理

从无人机工程研制的角度出发,介绍了工程中常用的无人机飞行控制与管理系统的组成、结构、功能与外部接口;分析了系统功能设计时在飞行控制、飞行任务管理与规划、机载设备故障判断与处理、遥控遥测管理以及任务设备管理等方面应考虑的主要问题;从系统控制权限逐步增大的角度论述了无人机典型的遥控控制、人工干预自动控制以及自主控制等控制方式的特点、适用情形和发展前景;讨论了系统研制过程中的控制律设计、控制与管理策略设计、软件开发和高逼真仿真试验等主要关键技术;最后,归纳了区别于有人机系统的显著特点以及通用化、综合化、智能化和网络化的发展趋势。     

一种通用型无人机飞行控制与导航系统

介绍一种通用型智能化无人机的飞行控制与导航系统的设计,阐述了系统组成、飞行控制功能、飞行管理功能和导航功能的实现,以及利用Tornado集成开发环境设计的软件系统。该飞行控制与管理系统,采用数字计算机作为核心控制部件,配以GPS导航系统、各种机载传感器、垂直陀螺和舵机等构成。具有手动遥控飞行、程控飞行和远距遥控加载数据三种飞行模式。手动飞行采用独创的开关指令式控制,可减轻操纵员的工作强度,提高飞行的可靠性、安全性。整个系统体积小、重量轻、可移植性高,适用于各种中小型无人机。该系统已用在某型无人机上,经过试飞验证,性能良好,可靠性强。     

基于单片机的通用型无人机飞行控制系统研究

提出了基于单片机的通用型无人机飞行控制系统的设计方法;归纳出通用型飞行控制系统在角速度、线加速度、大气压强、GPS信息等飞行数据采集方面的特点;在无人机的高度控制、速度控制和航向控制方面设计了舵机的控制方案,详细论述了控制信号输出;研究了计算机的控制程序,为下一步的基于单片机的半实物系统仿真奠定了基础.     

无人机自动控制仿真系统研究与实现

航迹控制回路是无人机自动控制飞行中的重要环节,它涉及无人机的姿态、航向和飞行状态等重要参数的变化。根据飞行控制的基本控制律实现了无人机在复杂航迹条件下的安全飞行控制,模拟出无人机在自动控制下的航迹、盘旋和着陆等的飞行任务。采用面向对象方法设计了基于堆栈的通用化的航线管理类。并分析了无人机在手动操作切换到自动控制方式时寻找航迹点飞行中可能出现的问题,提出了相应的解决方案。     

无人机机动轨迹跟踪系统设计

对无人机机动飞行轨迹跟踪系统的内环姿态控制律和外环轨迹跟踪控制律两部分分别进行了设计。利用非线性动态逆方法设计了内环姿态控制律。外环轨迹跟踪控制律采用逆动力学前馈加模糊反馈的控制结构,提高系统对飞行条件及期望轨迹剧烈变化时的跟踪精度。仿真结果表明,所设计的系统能够控制无人机精确跟踪指定的机动轨迹,且相对于固定增益系统具有更好的鲁棒性。     

无人机飞行控制与管理系统动态仿真测试技术研究

无人机飞行控制与管理系统担负着飞行控制、飞行管理、任务设备管理和火力控制等重要使命,在无人机系统研制中至关重要。根据对无人机飞行控制与管理系统组成与功能分析,介绍了基于仿真测试仪的控制与管理计算机动态仿真与测试方法,重点阐述了故障注入与测试方法;进而提出了飞行控制与管理系统动态仿真测试环境的构建原则和动态测试方法,最后指出了无人机飞行控制与管理系统动态仿真测试的后续发展趋势。     

基于Stateflow的 无人机多模态控制转换逻辑设计

针对基于Simulink建立的无人机飞行管理系统存在逻辑复杂、全飞行状态航迹仿真建模繁琐等缺点,文章利用有限状态机建立无人机全状态、多种导航控制模态下的控制和逻辑切换流程,并结合飞行管理系统、飞行控制系统和无人机运动学模型建立无人机全状态仿真系统,通过仿真对飞行工作模式的切换效果进行了验证。     

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

无人机飞行控制技术初探

简要回顾了无人机飞行控制系统经典设计方法,然后着重论述了无人机飞行控制技术的最新研究成果,包括非线性动态逆控制、自适应反推控制等现代控制技术及包含神经网络PID控制、神经网络自适应控制在内的智能控制技术,最后对其作了总结。     

无人机横侧向飞行控制系统研究

采用非相似余度设计思想,建立了无人机横侧向控制系统.对典型故障模式的控制系统进行了分析,结果表明该系统不但具有较好的控制品质,而且对单通道控制故障引起的干扰具有较好的抑制能力,可有效解决副翼故障可能导致的飞行事故问题,从而提高系统的可靠性.     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

基于Matlab的无人机全过程飞行仿真

为了对小型无人机全过程飞行仿真进行研究,根据无人机飞行控制回路和制导回路,搭建了模块化的系统仿真结构,将Matlab/Simulink和Stateflow有机结合起来,建立了易于维护和扩展的仿真环境。利用仿真环境对无人机的控制规律和制导规律进行了仿真,结果表明了控制规律和制导规律的合理性,以及全过程仿真环境的实用性。     

无人机飞控软件测试方法研究

飞控软件是无人机飞行控制系统的控制神经中枢,对无人机飞控软件进行有效的测试是保证飞控系统质量的重要手段.根据某型无人机飞控软件及其开发特点,提出一种与软件开发过程同步的、基于多个测试环境的软件测试模型,重点阐述该模型涉及的单元和配置项测试方法.测试结果表明,提出的测试模型,测试工作能有效地发现无人机飞控软件在不同开发阶段引入的不同类型的软件缺陷,有效地保障了无人机飞控软件的安全性、可靠性和质量.     

多无人机协同编队飞行控制的研究现状

多无人机（UAVs）编队飞行的协同侦察、作战模式可以在一定程度上提高单机单次作战任务的成功概率,因而引起各国对多机编队飞行的研究热潮。针对这一情形,在介绍了多UAV协同编队飞行（CFF）的定义和应用特点的基础上,结合近年来国内外多UAV编队飞行的发展状况和一些主要的研究成果,着重分析和讨论了编队飞行控制中几个相关的关键技术问题,主要包括：队形设计、气动耦合、队形的动态调整、航迹规划、信息互换以及编队飞行控制策略等问题;最后对未来的发展趋势进行了展望。研究成果对正在研究的多机作战平台系统的协同作战技术具有一定的参考意义。     

无人机综合飞行/推力矢量控制

以某无人机为背景,主要研究大机动时带推力矢量的综合飞行/推进控制系统的设计方法。应用非线性动态逆方法,根据无人机本身具有明显不同时间尺度差异的动力学特性,结合奇异摄动理论将控制变量按照响应快慢分为4个回路进行了控制器的设计与仿真;设计推力矢量控制和气动控制相结合的控制器,实现飞行和推力矢量的控制综合;将无人机的任务转化为对飞行控制的限制条件,对所设计的控制系统进行了数字仿真,结果表明所设计的控制器能够满足飞机做大机动时的控制要求。