小型无人机自主飞行控制系统的实现

介绍了5kg级小型无人机的结构原理,分析了无人机自主飞行控制系统的结构、功能、特点及控制原理,采用嵌入式系统、GPS、电子罗盘和红外传感器等设计了无人机的飞行姿态控制、导航控制、任务控制系统和弹射与伞降系统。大量飞行实践和比赛飞行表明,这种小型无人机可执行既定任务并具有良好的场地适应性和自主飞行性能。     

复杂不确定性下多无人机的抗扰时变编队控制

针对存在不确定非线性动态和外部时变干扰的多无人机系统的时变编队问题，提出了基于扩张状态观测器(ESO)的抗扰编队控制方法。首先建立了分布式ESO来估计多无人机系统的不确定性，基于ESO的输出提出了抗扰编队控制律，并提出一套算法来对控制律进行参数选定。然后，通过分析得到基于该控制律下，多无人机系统实现抗扰时变编队所需要的充要条件，并最终严格证明了在满足编队充要条件和基于提出的控制律下，多无人机系统可以稳定实现抗扰时变编队。最后仿真结果表明理论方法的有效性。     

永磁同步电动舵机系统滑模变结构控制器设计

针对电动舵机系统,建立表贴式永磁同步电机(SPMSM)矢量控制模型。设计基于指数趋近律的滑模变结构控制器,并在此基础上进行抖振抑制。利用变指数趋近律滑模控制器与比例-积分-微分(PID)控制器相结合,设计组合控制器,既可最大程度地发挥滑模变结构控制的快速性与鲁棒性,又可利用PID控制的优势减小系统最后的抖振。最后,通过与基于指数趋近律的滑模控制器进行仿真对比,验证组合控制器对电动舵机系统抖振的抑制效果。仿真结果表明:设计的组合控制器将系统静差减小了85%,并基本消除了滑模末端的抖振。     

航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒H_∞控制

提出了一种航天器椭圆轨道自主交会鲁棒控制律的设计方法。用LAWDEN方程描述椭圆轨道交会的动力学,并将方程中的时变参数单独归类建立空间交会的线性不确定性模型。然后基于线性矩阵不等式(LMI),在考虑外部扰动的情况下,采用H∞理论设计自主交会的鲁棒控制律。为了提高系统的瞬态性能,在LMI的基础上完成了控制器的二次D稳定性分析。本文设计的控制器采用线性定常增益,易于工程实现。仿真结果说明所设计的控制律能够实现椭圆轨道下航天器的自主交会。     

一种基于二阶滑模控制理论的协同导引律

多无人机协同作业是该行业的发展所需。在此背景下,利用二阶滑模理论设计新型无人机协同导引律,该导引律可使多无人机于期望时刻同时到达指定地点,即使各机所需飞行时间在有限时间内收敛于期望飞行时间。在此基础上,引入协调变量、协调函数概念与双层协同制导结构,以使无人机自主计算期望飞行时间。通过理论分析证明二阶滑模导引律的稳定性与有限时间收敛性,通过数学仿真证明该导引律的精确性与实用性。     

基于特征结构配置的无人机多目标控制技术研究

阐述了特征结构配置法在飞行控制系统设计中的应用问题.从理论上探讨了特征结构配置的概念和根据设计指标确定特征结构的方法.应用这种方法,根据对无人机运动模态的分析,设计出结构简单的多输入多输出飞行控制器.通过对某型无人机多目标控制器的设计仿真表明:采用该控制器的飞行控制系统实现了各模态之间的解耦,且具有良好的动态性能和跟踪性能.     

高精度伺服系统基于Fuzzy决策的专家变模态控制

本文简要回顾了具有双积分模型的电流驱动直流机电伺服系统的传统设计方法，设计了基于Ｆｕｚｚｙ决策的专家变模态控制器。该控制器积累了伺服系统设计的一些经验，具有一定的“社会智能”，可以在系统运行的不同阶段自发地选用合适的控制律，组合简单的控制方法实现高品质控制。体现了将控制任务分解成子任务分阶段完成的思想。实例仿真及实验结果说明了该方法的有效性     

基于某无人机操纵面故障重构控制方法研究

操纵面故障会直接影响无人机执行任务的效率和生存力.针对某多操纵面无人机给出了一种神经网络自适应重构控制方法,并在理论上证明了该方法的有效性.该重构控制方法可对建模不准确和操纵面故障(卡死、受损或松浮)等因素引起的逆误差进行有效补偿.仿真结果表明,所设计的神经网络重构控制方法,不仅可以补偿系统建模误差和参数摄动对控制系统的影响,还可以对故障操纵面在线重构控制律,使操纵面故障飞机能够继续执行任务,提高了飞机的稳定性、操纵性和生存力.     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点，借助深度学习在多参数寻优上的优势，提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法，满足航天工程低硬件需求，实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态，然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练，训练完成后，用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制，从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数，相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍，在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制，控制精度在10 -4 量级。     

基于μ综合的新型空空导弹稳定控制系统控制律设计研究

为避免控制律设计结果出现较大的保守性,考虑新一代大机动空空导弹的非线性、各通道的耦合作用、不确定性和未建模动态特性等问题,研究了基于μ综合方法的导弹稳定控制系统控制律设计。建立了某空空导弹的俯仰通道模型,给出了控制律结构、权函数设置与选取、控制律设计指标,对未建模不确定性、参数不确定性和传感器测量噪声进行了建模,设计了控制结构,用D-K迭代获得了μ综合控制器。数字仿真验证结果表明:设计的俯仰通道鲁棒控制器满足控制性能指标要求,有良好的鲁棒性与稳定性,对大机动空空导弹的非线性、各通道的耦合作用、不确定性和未建模动态特性等具良好的控制效能,实现了一个控制器控制多个工作点,突破了经典控制系统中一个控制器控制少数几个工作点,需在飞行包络内进行复杂动态调参的传统控制模式。     

基于单隐层神经网络的空天飞行器直接自适应轨迹线性化控制

基于轨迹线性化方法（TLC）及神经网络技术研究了一种新的直接自适应TCC控制方案。利用单隐层神经网络（SHLNN）对于光滑非线性函数的逼近能力，对消系统中不确定因素的影响，神经网络自适应律采用Lyapunov方法设计，保证了整个系统所有信号有界。最后利用该方案设计了空天飞行器飞行控制系统，并在高超声速飞行条件下进行了仿真验证，仿真结果表明整个控制系统具有很好的性能和鲁棒性。     

卫星编队飞行相对位置自适应协同控制

针对卫星编队飞行相对位置协同控制问题,基于编队卫星相对运动非线性动力学方程和一致性理论设计了两种自适应协同控制器。首先,在卫星质量不确定和星间信息交互存在通信时延的条件下,设计了一种全状态反馈自适应协同控制器,并证明了该控制策略对空间摄动力的鲁棒性。其次,进一步考虑速度信息不可测的条件下,采用滤波器设计了一种无速度反馈的自适应协同控制器。最后,以编队构型重构为例对两种自适应协同控制器进行了仿真校验。仿真结果表明：两种自适应协同控制器均可有效应用于卫星编队飞行相对位置的协同控制,能够保证编队卫星对各自期望轨迹跟踪的同时暂态保持编队构型的稳定,具有较高的控制精度。     

六轮摇臂式月球探测车协调驱动自适应模糊容错控制

为提高复杂和未知环境中六轮摇臂式月球探测车的驱动控制系统的可靠性,防止因执行器故障引起的月球车失控,提出一种基于滑转率的协调驱动自适应模糊容错控制方法。该方法用模糊逻辑系统逼近系统的未知动态和未知的故障函数,并通过所设计的误差补偿器来减少逼近误差对跟踪精度的影响。基于Lyapunov理论,证明了所设计的容错控制方案不但能使跟踪误差收敛到原点的小邻域内,而且通过适当增大设计参数的值,可使跟踪误差减小。此外,为便于应用给出了详细的容错控制器设计步骤,并对控制器中参数的选取给出了示例。仿真结果表明该控制律具有较高的控制精度,并且对外部干扰有很强的鲁棒性。

     

基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度设计

为了提高小卫星星务软件的自主化、智能化水平，提出一种基于模糊神经网络的小卫星任务自主调度的设计方法。该方法根据小卫星有效载荷和任务的需求，将小卫星的星务软件分解为若干个任务模块。同时，考虑到一些任务执行的紧前关系要求，将若干有紧前关系的任务模块划分为一个任务流程。以任务流程为单位，利用模糊神经网络构建任务流程自主调度决策系统。仿真实验结果表明，该决策系统能够根据小卫星的监测数据，以任务流程的自主调度为基础，最终实现对任务模块的动态自主调度。     

一种基于共享控制的双臂协同遥操作控制方法

针对双臂空间机器人精细操作任务，提出一种双臂协同遥操作共享控制方法。该方法将传统的遥操作四通道控制结构与共享控制相结合，通过在主从端控制器中加入优势因子，实现操作者与机器人左右操作手力和位置信息的双闭环反馈回路，并通过调节优势因子使主端的操作者对从端机械臂具有不同的控制权重，且主端操作者在协同操作时可以感受到对方的操作意图。通过CHAI 3D搭建的实验平台设计典型空间操作实验，并与单个操作者单独进行双手操作和双操作者分别操作单机械臂的情况对比。实验结果表明，本算法操作精度和效率较高，操作中的碰撞次数较少。     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务，首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型，采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型；其次，研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法，并引入零反作用机动，消除机械臂运动对平台姿态的扰动；再次，在不使用零反作用机动功能时，分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器，在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后，开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真），仿真结果校验了上述方法的有效性。     

无线传感器网络空中目标跟踪任务分配技术的研究

以无线传感器网络对空中飞行目标跟踪为背景，针对无线传感器网络协同技术中的任务分配问题，以降低传感器节点之间的通信能量消耗为目的，提出了一种基于弹性神经网络的任务分配算法。首先对多动态联盟多目标跟踪问题进行建模，然后依据最小能量准则，采用一种非全连接的环形结构的弹性神经网络模型，解决了多目标跟踪时的任务优化分配问题以及多个动态联盟对传感器资源竞争冲突时系统能耗增加的问题。仿真结果表明，该算法与传统的方法相比，大大降低了跟踪系统的能量消耗。     

多变量线性系统的特征模型及控制方法

对多输入 -多输出高阶线性定常系统从理论上详细推导出了其特征模型 ,并给出了基于特征模型的自适应模糊广义预测控制方案。所建立的特征模型为智能控制器设计和一些高阶对象的低阶控制器设计提供了理论依据 ,特别是为大型空间挠性航天器的控制提供了一种有效的途径。通过对一个航天器控制的仿真研究验证了所给方法的有效性     

基于T-H方程的卫星轨迹模型参考输出跟踪控制方法

当目标卫星沿椭圆轨道运行时,描述追踪星与目标星相对运动的线性化方程为T-H方程。将描述航天器相对运动的T-H方程变换为周期系统的状态空间形式,并给出卫星轨迹跟踪控制问题的数学描述。基于周期系统的参量Lyapunov方法和模型参考跟踪控制理论,提出了卫星轨迹跟踪控制器的设计方法。利用该方法设计了带有收敛速率保障的反馈镇定控制器和具有自由参数的前馈控制器。对追踪星相对目标星悬停任务进行了数值仿真,仿真结果表明提出的控制方案是有效的。