神经网络及其在飞行器建模与控制中的应用

综述了近年来人工神经网络在飞行器系统建模与控制中的应用研究概况，首先给出了在系统建模与控制中的几种常用神经网络模型及其学习算法，进而介绍了人工神经网络在系统建模与控制，尤其是在飞行器建模，控制与故障分析中的应用现状，最后，就人工神经网络在解决飞行器非线性系统建模，智能控制和飞行故障分析方面的发展前景进行了讨论。     

程序调参飞行控制律的研究与展望

概述了飞行控制律设计的几种主要方法。通过对比自适应飞行控制律和程序调参飞行控制律，总结了处于飞行控制器设计领域主导地位的程序调参飞行控制律的主要优点和不足．并就程序调参技术在现代飞控领域的研究现状及其在某先进飞机中的实际应用进行了介绍。最后，针对现代飞机的飞行特点，展望了程序调参飞行控制律今后可能的发展方向。     

缩比模型演示验证飞行试验及关键技术

首先介绍了国内外缩比模型验证机飞行试验及其应用情况,总结了模型飞行试验的四大研究领域:气动布局演示验证、气动力飞行试验、危险边界飞行试验、新概念新技术演示验证试验;其次,分析了模型飞行试验在带动力自主飞行、模型快速结构设计与制造、模型动力系统设计与测试、飞行控制设计与测试、高精度测量与气动参数辨识等关键技术领域的发展趋势,并给出了中国空气动力研究与发展中心在这些技术方面的部分研究结果;最后,对模型飞行试验的未来发展方向进行了展望。     

基于模型拼接技术的四旋翼无人机全飞行包线建模

四旋翼无人机在军事和民用领域都有广泛的应用前景。然而，四旋翼无人机具有机载传感器准确性低与可靠性差、不同飞行条件下动力学模型差异大等特点。本文以四旋翼无人机为研究对象，系统地开展了飞行路径重构、频率域系统辨识、全飞行包线建模的相关研究工作。针对机载低成本传感器存在显著常值偏差与量测噪声统计学特性未知的缺点，采用基于EKF的飞行路径重构技术对在飞行试验中无人机的机体空速进行重构；针对不同飞行速度下四旋翼无人机动力学模型差异大的特点，采用频域法辨识得到不同飞行条件下的本体动力学模型；针对四旋翼无人机大跨域的高精度控制需求，利用模型拼接技术，系统性地提出了全飞行包线建模方案，经过验证，所提出模型拼接技术是准确可靠的。     

容错飞行控制技术的应用研究现状与发展趋势

如何将容错飞行控制理论研究与工程应用紧密结合是值得关注的问题。从解决飞控系统自身故障的余度容错技术、解决飞控系统被控对象故障的容错控制技术和制约主动容错控制发展的故障诊断技术3个方面研究了容错飞行控制在工程应用中的发展现状。分析了容错飞行控制的核心技术和难点问题,对未来容错飞行控制技术的发展提出了思考与建议。     

无人直升机飞行控制技术发展综述

针对无人直升机飞行控制技术发展进行了简要综述。首先，介绍了无人直升机的典型特征、飞行控制系统的设计过程和设计中面临的挑战。然后，系统梳理了适用于中大型和微小型无人直升机的飞行动力学建模技术发展现状，总结了无人直升机的飞行控制算法，对比了各算法的优缺点，阐述了飞行品质发展现状。最后，给出了这一领域未来发展的建议。研究结果表明，无人直升机系统高度复杂，不同建模技术和控制策略各有利弊；在飞行控制系统设计时需综合考虑相关因素，权衡相关指标矛盾；在无人直升机飞行品质评估标准建立时，要充分考虑无人的特点，对有人直升机的飞行品质进行裁剪和优化。     

先进重构飞行控制技术和方法研究

重构飞行控制技术本质上是一种容错飞行控制技术，它使飞控系统具有适应未知故障和损伤的能力，从而可以有效地提高安全性和任务效能。先进重构飞行控制技术在原有的基础上更加强调自适应的能力，而不再依赖故障诊断和隔离（FDI）系统，因而促进了鲁棒控制、智能控制和逢适应控制技术在该领域的交叉和融合。首先回顾了重构飞行控制技术的发展现状，然后给出了几种先进重构控制方法，并总结了先进重构飞行控制技术的主要技术优势，最后展望了它的发展趋势和应用前景。     

民用飞机自动飞机控制系统的发展（下）

5 有关飞行控制自动化的争议 前10年内飞行控制自动化领域出现过两次较大的争论。 5.1 飞行控制自动化导致设备复杂化，是否影响了驾驶员的理解和接受能力，影响了飞行安全？或者说飞行控制自动化是否过头了？ 当时从人机接口关系上曾提出过一些正面教学的观点： (1) 自动飞行方式过多，在某些方式的自动过渡中易使驾驶员模糊或误解； (2) 某些驾驶员过分依赖自动化，造成盲目的安全感而导致意外失控； (3) 驾驶员长期依靠自动化系统而缺乏手动操纵实践，技术熟练程度逐渐下降和荒废，当出现某些意外时，将手足无措，不能操纵改出； (4) …     

直升机模糊飞行控制系统的现状与发展

以经典的控制理论来设计直升机飞控系统便面临着不少的困难，模糊控制恰好在某些方面能弥补经典控制的不足。本文介绍了模糊控制系统的设计方法与发展，重点阐述了模糊控制在直升机飞行控制系统中的应用和现状。最后展望了直升机模糊飞行控制系统的研究方向。     

“计算机飞行区划”项目通过鉴定

由我院空管学院付职忠副教授负责，并与国航联合研究的″航空公司运行控制关键技术研究——计算机飞行区划″项目于2001年3月2日通过了由民航总局规划科技司主持的鉴定。 通过评审，鉴定委员会认为：该项目比较圆满地完成了计划任务书的要求，并在某些方面超过了计划任务书的要求，增加了燃油差价飞行区划、空中改航飞行区划、最小成本飞行区划，并可适用于国航Boeing系列的机型，较全面系统地研究并实现了计算机飞行区划，开发了能够控制实际应用的计算机飞行计划软件；项目研究思路清晰，理论体系完整，软件实用可靠，在国内自主开发的计…     

先进武装直升机一种新型组合智能飞控系统和火/飞综合系统的设计与仿真

讨论了模糊逻辑控制与神经网络相结合的一种控制方法,给出了一种增益自适应调整的模糊控制方法和ＢＰ网络自适应变步长学习算法,提高了系统精度,改善了系统品质,并将这种方法成功地用于直升机飞控系统和综合火／飞系统的设计。同时,针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。     

武装直升机飞行控制系统和综合火/飞系统的组合智能控制

 讨论了专家系统与人工神经网络相结合的一种控制方法，并将这种方法成功地用于直升机飞行控制系统和综合火/飞系统的设计。同时，针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。     

基于动态逆的综合非线性飞行控制方法

在解决非线性飞行控制问题中,动态逆控制方法已成为一种流行的控制方法.文中以动态逆控制方法为基础,使用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的控制方法进行补偿,以提高非线性飞控系统的鲁棒性.在以某型推力矢量飞机为对象的仿真中,这种方法显示出很强的非线性控制能力和鲁棒性.     

Modeling of helicopter flight imitation in the vortex ring state

A method of imitating the helicopter flight on a flight simulator is proposed for the vortex ring state hover flight. Algorithms of artificial neural networks are used for the modeling. The method allows modeling the characteristics of the main rotor's loading during a dangerous descent of the helicopter.     

基于小波神经网络的自适应飞/推控制系统设计

基于小波神经网络提出了一种H∞自适应控制方法。控制器由等效控制器和H∞控制器两部分组成。用小波神经网络逼近非线性函数,并把逼近误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。H∞控制器用于减弱外部及神经网络的逼近误差对跟踪的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使外部干扰及神经网络的逼近误差对跟踪的影响减小到给定的性能指标。最后基于所设计的控制方法对新一代歼击机设计了飞/推控制系统,并对飞机作大迎角机动仿真。仿真结果表明所设计的飞/推控制系统是有效的,同时验证了所设计的非线性控制方法是有效性的。      

Optimization of the tether-assisted return mission of a guided re-entry capsule

This paper presents the mission analysis of a tether-assisted payload retrieval from the International Space Station (ISS). The objective is to assess all relevant phases of such a mission in order to allow a comparison with a conventional mission employing a propulsive deorbitation. The controlled tether deployment procedure and the guided return flight of the released re-entry capsule are optimized. A preferable deployment strategy is identified that allows for favorable entry conditions and low flight loads. The optimal deployment trajectories serve as a basis for an optimal dynamic regulator. This approach is extended towards an adaptive concept, where artificial neural networks are applied to deployment control. For the guidance of the capsule a predictive concept is proposed that is based on the optimal re-entry trajectories identified previously. By applying these concepts, the attainable landing accuracy during return amounts to an average of 5 km, and the application of the tether system exhibits overall system mass advantages. This demonstrates that the tether-assisted return mission is a competitive alternative.     

飞行器神经元控制系统的研究与设计

提出了一种基于神经元网络的飞行控制系统设计方法 ,该方法设计的神经元飞行控制器具有良好的鲁棒性 ,使飞行器在整个飞行包络内都能保持某种最优的操纵品质。给出的计算机仿真结果显示出神经元网络作为飞行控制器在处理飞行器参数大范围变化的非线性特性方面具有潜在的优良品质     

基于遗传算法和神经网络的调参控制律设计

飞控系统的设计一般采用调参控制器，针对目前广泛使用的调参控制律增益设计，提出了采用遗传算法计算，然后应用神经网络逼近调参曲线的方法，该方法可以克服传统方法中试凑和插值带来的缺点，对工程应用有一定的参考价值。     

基于神经网络的自动着陆飞行鲁棒自适应逆控制

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。