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基于神经网络的超机动飞机自适应重构控制 总被引:5,自引:2,他引:5
讨论了一种基于神经网络的超机动飞机直接自适应重构控制方法。飞机的基本控制律采用非线性动态逆方法设计,对于模型不准确和舵面故障等因素导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿。通过仿真表明,在飞机发生舵面故障时,神经网络通过自适应地补偿逆误差,可以快速在线重构控制律,保持飞机稳定和一定的操纵品质。 相似文献
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利用四元数法建立了带推力矢量的战斗机全量运动方程,依据逆系统理论对推力矢量飞机进行了适用于过失速机动和超敏捷性研究的控制系统设计。根据非线性动态逆的特点将飞机的动态特性分成快慢不同的两组状态变量分别进行设计,并采用伪逆法解决了舵面分配问题。利用该控制系统对"眼镜蛇"飞机机动进行了仿真计算,结果表明该设计方法是可行的。 相似文献
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加速度反馈的隐式动态逆鲁棒非线性控制律设计 总被引:4,自引:1,他引:3
针对常规显式非线性动态逆(NDI)控制鲁棒性差的问题,综合隐式动态逆和奇异摄动分层设计,引入状态速率(导数)反馈和操纵面的当前位置信号反馈,设计了隐式增量形式的动态逆控制律。控制律中不显含基于标称模型的非线性直接状态反馈,不需要完整的飞机气动力模型,降低了控制律对于模型的敏感度。利用过载测量信号,采用几何的方法,构建了角加速度信号,对于其他状态速率信号,基于飞机动力学方程,以代数计算的方法求解得到。控制律结构简单,当飞机存在外形损伤、舵面失效或传感器失效时,能够迅速实现测量信号的隔离、反馈信号的重建和控制的重新分配和控制律重构。针对某飞机进行控制律设计和数值仿真,结果表明在存在气动力摄动的情况下,控制律具有良好的鲁棒性。 相似文献
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一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法 总被引:3,自引:0,他引:3
讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法,并应用于超机动飞机控制器设计中,飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计,对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿,仿真结果表明,采用神经网络补偿误差,弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点,而且可以简化动态逆控制律的设计,改善整个控制系统的性能。 相似文献
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研究了带推力矢量飞机过失速非线性飞机控制问题。根据奇异摄动理论将受控变量分为快变量和慢变量,然后分别对内环和外环进行设计,外环利用滑动面控制进行设计,内环利用模糊逻辑系统的万能特性来抵消近似非线性动态逆所带来的误差,根据李亚谱诺夫稳定性理论了模糊系统权值的自适应调整规律,从而保证闭环系统的稳定性。数字仿真结果表明:在存在较大的模型不确定性以及飞机动力学对状态和控制输入均为非线性的情况下,该控制方案能对指令进行良好的跟踪。 相似文献
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针对飞机自动着陆飞行提出了基于神经网络的鲁棒自适应非线性动态逆控制器设计方案。首先采用非线性动态逆方法设计着陆飞行的基本控制律,再利用多层感知器神经网络设计适当的权值调整规则使其能够自适应地逼近和补偿逆误差。仿真结果表明,所设计的飞行控制系统是有效的,系统能够克服动态逆误差对着陆飞行控制带来的不利影响。 相似文献
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自适应模糊-滑模控制在重构飞行控制中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
论述了综合运用非线性动态逆、自适应模糊系统和滑模控制的优点进行飞行控制律设计的方法。运用非线性动态逆理论对非线性系统进行近似线性化 ,用模糊自适应系统来抵消近似非线性逆带来的误差 ,最终的残差由滑模控制项补偿。根据李亚普诺夫稳定性理论推导了自适应系统权值的调整规律 ,从而保证了闭环系统的稳定性。将此方法应用于带推力矢量飞机重构飞行控制 ,对两类故障的仿真结果表明 :即使系统未检测到故障 ,在较大的舵面损伤情况下 ,飞控系统性能仍能得到很好的保持。 相似文献
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《飞行力学》2021,(3)
针对直线参考轨迹的截获和跟踪问题,提出了一种新的飞行器轨迹制导律设计方法。通过建立轨迹偏差运动方程和一系列坐标转换,利用非线性动态逆(NDI)、增量非线性动态逆(INDI)和PID控制方法推导出制导指令。借助于投影张量和矩阵伪逆等数学手段,使得公式推导过程更加简洁和容易理解,物理概念也更加清晰。针对常见的以法向过载制导律作为内回路输入指令时仿真效果不佳的问题,推导出了以俯仰速率制导律作为内回路输入指令的制导方法,可显著改善制导性能。最后,将所提方法应用于某飞机的高度模态和进近阶段的航向信标(LOC)/下滑信标(GLS)制导律设计,并进行了初步仿真验证。研究结果表明,所提出的制导律能够实现精确轨迹制导,具有较好的动态特性和鲁棒性。 相似文献
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飞行控制系统设计是飞机设计的一项重要内容,它的先进性很大程度上决定了飞机的先进性。首先,概述了飞行控制系统及控制律的设计过程;然后,对国外先进飞机控制律设计现状进行评述。飞行控制律的设计存在两类主要的方法:经典设计方法和多种先进控制方法。着重论述了目前国内外在飞行控制系统设计中重点研究和发展的几种方法,包括最优控制、动态逆控制、鲁棒控制和智能控制等的基本原理、应用现状和工程实现问题,并指出多种方法综合控制是控制律设计的发展方向。 相似文献
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考虑到飞机带冰飞行的安全问题,对结冰飞机进行安全边界保护成为一种有效的解决手段。基于神经网络自适应动态逆跟踪性能好、鲁棒性强的优点,提出了以安全关键飞行参数限制值作为神经网络自适应动态逆的输入,获取可用舵面偏转角的边界保护方法。建立了飞机本体动力学模型,采用高精度的数值模拟方法获得结冰数据库。设计了神经网络自适应动态逆控制律,通过在动态逆环节引入单隐层神经网络,对不确定性逆误差进行自适应补偿,增强了控制系统的鲁棒性。以俯仰姿态保持模式为例设计了结冰飞行闭环安全边界保护系统。以结冰飞机最小平飞速度的估算值作为飞机最低飞行速度,设计自动油门控制系统,实现对飞行速度的保护。通过仿真验证了设计的控制律具有较强的鲁棒性。对结冰严重程度线性增加情形下飞机状态参数的动态响应进行了分析。仿真结果表明,所设计的结冰边界保护系统,能够实现飞机在容冰飞行过程中对安全关键参数如迎角、飞行速度的实时保护。 相似文献
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对带推力矢量飞机的飞控设计问题进行了研究。根据奇异摄动理论将受控状态变量分为快变量和慢变量,然后根据非线性动态逆理论分别对内环和外环进行设计。针对非线笥动态逆要求准确的数学模型的特点,引入模糊自适应控制以考虑模型的不确定性,最后对所设计的飞控规律进行过失速机动仿真。结果表明,在存在较大模型误差的情况下,所设计的飞控规律安全能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行。 相似文献
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针对非线性增量动态逆(INDI)控制方法运用到飞行试验时需要进行状态量导数(角加速度)的实时估计并且存在延迟等问题进行了研究,并给出了工程应用上的实际解决方案。对试飞无人机(UAV)平台进行了动力学建模,利用非线性增量动态逆控制方法和控制器分层设计方法设计了无人机姿态控制系统。采用卡尔曼滤波器设计了角加速度估计器为控制律提供角加速度实时反馈。通过基于模型的控制系统设计方法将控制律实现,并进行实际试飞试验。结果表明:该控制方法工程上可实现,具备良好的鲁棒性和指令跟踪能力。 相似文献
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推力矢量控制中的非线性鲁棒解耦控制方法 总被引:2,自引:2,他引:0
介绍了推力矢量控制的由来和意义,着重叙述了推力矢量控制,特别是推力矢量飞机在大迎角,过失速状态下目前主要的非线性鲁棒解耦控制律的设计方法,如非线性逆动态方法、NLQR(非线性二次最优调节器),自适应方法,变结构方法以及最近出现的基于人工神经元网络的方法,指出了这些方法在推力矢量控制飞机应用中各自的特色以及目前存在的问题。并指出了今后主要的工作方向。 相似文献
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非线性解耦控制理论在飞控系统设计中的应用研究 总被引:2,自引:1,他引:2
根据非线性解耦控制理论设计了用升降舵、副翼和方向舵控制飞机迎角、侧滑角和滚转角速度的解耦控制律,并进行了闭环系统数字仿真研究。飞机动力学的数学模型计及了非线性气动力、运动和惯性耦合因素;操纵系统动力学模型中考虑了舵面的惯性,位置和偏转速率限幅,仿真结果表明,所设计的控制律可有效地指令飞机进行大幅值的单自由度或多自由度机动飞行,控制律中的参数变化对闭环系统动态响应影响较显著,容易导致Hopf分支现象 相似文献
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非线性动态逆神经元解耦飞行控制方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出一种非线性动态逆神经元控制系统设计方法,并成功的将其应用于某战斗机非线性解耦控制问题。该方法的基本思想是采用神经元网络建立非线性被控对象的动态逆模型,将被控对象转化为伪线性系统,并用现代控制系统综合设计方法对神经元伪线性系统进行闭环优化设计。给出的战斗机非线性动态逆神经元解耦飞行控制系统的仿真结果显示出人工神经元网络作为非线性动态逆控制单元所具有的潜在能力。 相似文献