折叠式变体飞行器轨迹优化及控制分析

针对临近空间高超声速飞行器存在的问题，设计了一种折叠翼飞行器，可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态，保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点，采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化，通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比，提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越，更适合临近空间环境，提高了17.67%的航程，减少了热流率峰值的35.72%，并通过控制系统的设计和仿真加以验证，仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。     

升力体飞行器能量近似最优倾斜转弯飞行策略

升力体飞行器返回地球大气层内时受到热流、动压及过载等约束条件,为使得飞行器在倾斜转弯飞行过程中能量损失最小,需要研究一种能量最优的倾斜转弯机动飞行策略。本文的主要研究内容包括:从再入动力学模型出发,分析了升力体飞行器倾斜转弯的弹道特性,推导了终端速度与倾斜转弯幅度相关的解析解,提出了一种多约束条件下能量近似最优的倾斜转弯飞行策略;为进一步验证飞行策略的能量近似最优性,建立了能量最优的非线性轨迹优化模型,通过高斯伪谱法进行求解,获得能量最优的飞行轨迹。仿真结果表明,该飞行策略与优化方法获得的结果高度一致,并且该方法求解效率更高,工程应用性更强。      

月球最优软着陆两点边值问题的数值解法

借助庞特里亚金最大值原理(Pontryagin′s Maximal Principle,PMP),将月球燃耗最优软着陆问题转化为终端时间自由型两点边值问题(Two Point Boundary Value Problem,TPBVP)。采用一种基于初值猜测技术的线性摄动法求解TPBVP,得到最优软着陆轨迹。仿真结果表明,初值猜测技术得出的伴随变量初值均落在线性摄动法的收敛区间内,收敛速度快,优化精度高。最后研究了不同制动推力大小对软着陆性能的影响,结论为:增大制动发动机推力,既可缩短软着陆的时间,又能减少软着陆的燃料消耗。     

绳系拖曳飞行器高抗扰轨迹跟踪控制

针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题，设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法。首先，结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型，构建拖曳飞行器六自由度非线性模型，并完成其仿射非线性化处理。其次，考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响，构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器，以准确重构系统不可测量集总扰动。然后，基于所提状态/扰动在线估计器，设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在线估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法，并分析了系统稳定性。最后，仿真表明，所提方法能够在多重气流扰动下实现拖曳飞行器位置稳定和机动轨迹跟踪。      

飞行器栖落机动的轨迹跟踪控制及吸引域优化计算

针对固定翼飞行器栖落机动的纵向运动，研究了栖落机动轨迹跟踪控制设计与吸引域优化计算方法。首先，根据栖落动力学模型和栖落过程中各个状态量的约束，用广义伪谱法生成标称轨迹，以此为基础设计了分段线性轨迹跟踪控制律。然后，在平方和（SOS）算法的基础上计算出栖落轨迹的吸引域，以保证吸引域内的飞行器能最终栖落在目标区域。最后，进一步改进吸引域的迭代优化计算方法以扩大吸引域范围。仿真结果验证了栖落机动轨迹跟踪控制律的有效性，并表明运用所设计的吸引域优化计算方法可以获得更大的吸引域。      

基于Hamilton体系的Lagrange方程盒式倾转旋翼无人机建模

针对倾转旋翼飞行器动态倾转过程中动力学建模问题进行了研究。首先，从多体动力学出发，以某盒式倾转旋翼无人机为算例，将该无人机假设成由机翼、机体、涵道风扇、倾转旋翼等组成的多刚体系统。其次，通过不同刚体质心间的位移约束，建立该无人机系统的非保守力和力矩矩阵，以及动能、势能、余虚功和逆势能模型。最后，分别基于Hamilton体系下的Lagrange方程和第二类Lagrange方程推导并建立了该盒式倾转旋翼无人机的动力学模型。仿真结果表明:两类Lagrange方程所建动力学模型的仿真结果与实验数据一致，验证了所提建模方法的合理性；在倾转旋翼转速不变的情况下，倾转过程所用时间越长，无人机掉高越少，轨迹越光滑，但输入能量越多，具体倾转过程的设计要根据实际输入能量、倾转时间等需求进行确定。      

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题，设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型；接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量，并降低优化保守性，为了进一步加强系统稳定性，控制器引入终端代价函数和终端约束；最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证，结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比，这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量，更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

基于双向电机驱动的四旋翼机动飞行控制

四旋翼飞行器（QUAV）的位置、姿态运动控制效果决定了其机动性。为了克服四旋翼系统欠驱动的缺陷，基于四元数表达对一种双向电机驱动的四旋翼进行了动力学建模，包括双向推力作用情况下的全向运动过程分析，并提出了一种姿态与位置控制器及控制分配矩阵设计方法。面向四旋翼的x-z平面模型，设定合理的参数和限制，使用最优规划方法提出了适用于新型四旋翼翻转、竖直等机动飞行轨迹的生成方法，其中推力与转矩都是实现时间最短的最优方案。搭建了包括电子调速器、电机、桨叶、机架等部件在内的详细的仿真试验环境。仿真试验的结果验证了双向电机驱动的四旋翼相比于传统四旋翼，能有效提高姿态跟踪与位置跟踪的精度，提升了飞行器的机动性。      

多旋翼无人飞行器必要建模因素

近年来多旋翼无人飞行器(UAV)成为了小型无人飞行器发展的热门领域,而学界对于多旋翼飞行器飞行力学建模与飞行力学特性分析的研究还相对较少。针对相关研究需求,基于传统旋翼模型,建立了适用于多旋翼无人飞行器的飞行力学模型,并利用此模型对多旋翼无人飞行器悬停模态特性进行了初步分析,结果显示多旋翼飞行器模态稳定性明显弱于传统直升机,且横向Phugoid模态取代了荷兰滚模态。随后利用弱耦合系统理论与纵向模态简化模型,对多旋翼建模过程中的旋翼旋转自由度(DOF)动态特性、入流模型和旋翼气动力矩的建模必要性进行了研究。分析表明,旋翼旋转自由度的动态特性在飞控增稳条件下对全机特性有着重要影响,入流分布对刚性旋翼的俯仰、滚转气动力矩有着决定性作用,而旋翼气动力矩是决定多旋翼悬停模态的重要因素,这三者在多旋翼建模分析中不能忽略。     

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.      

大型军用运输机的飞行航迹优化

军用运输机通常在紧急情况下执行空运任务,应以时间成本作为此类飞机垂直剖面飞行航迹的优化指标.将飞行时间按上升、巡航和下滑3个阶段进行分解,采用能量状态法简化飞机质点运动方程,将优化指标转化为等效能量形式.优化巡航段参数,采用最小值原理分别完成纵向最优剖面上升和下滑飞行航迹的优化.仿真结果表明:军用运输机在上升段采用各高度的最大可用速度上升,在低于升限的某高度以最大飞行速度巡航,在下滑段采用各高度的最大可用速度下降时,全剖面飞行时间最短.研究结果对提高大型军用运输机在可能存在威胁的前线环境下的运输效率和飞行安全性等均具有一定的实用参考价值.     

基于增益调度与光滑切换的倾转旋翼机最优控制

针对倾转旋翼机转换机动中变动力学特性导致的复杂控制问题，提出基于增益调度（GS）的线性二次最优控制与光滑切换控制结合的综合体系结构，用以实现转换机动过程中的全局最优控制。该控制综合方法，在保证性能指标要求最小的同时，对操纵机构的负荷较低。首先，建立了倾转旋翼机高置信度飞行动力学模型，并应用混合操纵克服操纵冗余问题。其次，设计了基于增益调度的线性二次最优多环控制器，并采用光滑切换控制策略综合2套控制器，实现动态倾转过程的姿态平滑过渡。最后，进行以倾转走廊中间路径为期望轨迹的全模式自主飞行仿真。仿真结果表明:控制系统在转换机动过程中体现出强鲁棒性和较优的系统性能。      

登月舱上升段最优轨迹设计

为了实现登月舱上升段轨迹的优化,建立了上升段登月舱动力学模型,用单位归一化技术建立了最优控制模型,并以燃料消耗为最优指标,利用Pontryagin极小值原理,将问题转化为时间自由的两点边值问题 TPBVP 。采用了一种基于初值预估方法和向前扫描法求解TPBVP,从而设计出登月舱上升段最优轨迹,并进行了数值仿真。仿真结果表明所设计的算法收敛速度快、可靠性高。     

基于混合法的月球软着陆轨迹优化

利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题.首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理;然后基于混合法思想利用庞特亚金（Pontryagin）极大值原理推导最优控制律,以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量,将终端约束作为罚函数引入评价函数中,将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题（NLP,Nonlinear Programming）;最后应用引导人工免疫算法（GAIA,Guiding Artificial Immune Algorithm）求解该优化问题.仿真结果表明,GAIA混合算法比直接法的寻优速度快,终端误差小,且可搜索到理论最优轨迹;同时,GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大,降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度.     

自动着陆精确轨迹跟踪控制

研究自动着陆过程中的非最小相位飞机对象的轨迹精确输出跟踪问题.分析了自动着陆过程的特点,采用稳定逆控制方法并结合反馈控制器设计了大型运输机的自动着陆控制律.稳定逆根据对象模型产生期望控制输入和期望状态轨迹,反馈控制器处理飞机对象参数不确定性及外界干扰.基于飞机对象的相对阶,设计了满足舒适性的光滑进场着陆期望轨迹.仿真结果表明,自动着陆控制律具有精确跟踪能力,自动着陆过程满足美国联邦航空局III类精密进场着陆要求,并且飞机内部动态稳定有界.     

二元机翼滑模变结构控制颤振主动抑制

颤振主动抑制(AFS,Active Flutter Suppression)是气动弹性综合研究的活跃分支,对飞行器设计具有重要意义.以带后缘控制面的二元机翼为对象,研究滑模控制(SMC,Sliding Mode Control)用于气动弹性AFS的可行性与机理.基于准定常气动力理论建立二元机翼气动弹性系统模型,设计SMC的滑模切换面及状态反馈控制切换函数,以实现受控对象AFS,从相空间状态轨线的角度,阐述SMC使闭环系统稳定的根源.此外,还对SMC的鲁棒性及延时效应做了分析与讨论.研究表明:该控制策略可用于AFS,在气动弹性主动控制方面具有应用前景.     

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器，实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先，描述甲板滑行任务的过程，在此基础上，建立滑行轨迹控制问题的数学模型，包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次，考虑甲板环境和轨迹控制任务要求，基于模型预测控制思想，将在线滑行路径规划与轨迹控制结合，采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹，并且得到控制指令信号。最后，以“尼米兹”级航母为例，对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算，结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

结构受损飞机动力学模型与飞行控制方法

为实现对结构部分受损飞机的安全控制,建立了其动力学模型,通过分析将结构受损飞机的旋转运动分解为正常飞机旋转运动和由于受损引起的扰动运动,将结构受损飞机的控制转化为对扰动等不确定性因素的抑制问题.提出了一种基于扩张状态观测器的轨迹线性化控制方法进行飞行控制律设计,使系统具有较强的鲁棒性.仿真结果表明:当飞机右侧机翼缺损15%半翼展长时,控制系统能实现结构受损飞机的解耦控制,角速度响应能较好地跟踪指令,有效抑制了结构受损带来的不确定性和扰动.