无人机自动着陆的导引与控制(英文)

针对无人机自动着陆的需求 ,以某型无人机为对象 ,设计并实现了一种基于机载数字式飞行控制系统和地面无线电跟踪器的自动着陆制导与控制方案。该型无人机的实时仿真和飞行测试结果表明 ,方案设计合理 ,易于实施 ,完全满足无人机自动着陆的要求。     

无人机伞回收动力学分析

在建立无人机六自由度飞行力学模型和降落伞回收动力学模型的基础上,对无人机的整个回收过程进行仿真分析,并与飞行试验进行了比较。结果表明:本文所采用的方法较为准确地预测了整个减速伞工作阶段中的相关动力学特性。计算结果还包括了无人机与回收系统的相对运动过程,有效地预测了回收过程的危险情况,为无人机控制律和回收系统设计提供了重要参考。     

某型无人机飞行轨道设计与计算

本文概略介绍了某型无人机飞行轨道的设计计算方法、程序设计及其计算过程。 该无人机的飞行轨道是一条复杂的空间曲线。它的形状取决于无人机的飞行任务和飞行场区。但是在不同试验场区执行不同飞行任务的无人机的飞行轨道可以由一些小的简单的飞行段落构成,这些飞行段落的差别主要的就是飞行参数不同。本文的第一部份介绍了这些飞行参数的选择原则及选择结果。第二部份介绍了飞行轨道的计算方法和按所选择的飞行参数计算飞行轨道的程序。第三部份给出了一些理论计算和飞行试验结果的比较曲线. 经过执行不同任务的飞行试验,证明了轨道设计的参数选择原则是合适的,计算方法和计算程序是可用的,计算所得的结果还是比较准确的,可供设计、计算类似的无人机的飞行轨道作参考。     

一种小型无人机简易飞行控制系统的方案

针对低速、自然稳定的小型无人机的特点,以控制无人机按预定航线自主飞行为目标,设计了具有双回路的PID控制的纵横向飞行控制律,以及优化的GPS系统(磁航向传感器补偿)导航算法,形成只需少量传感器和执行机构的飞行控制方案.该方案广泛适用于低速、自然稳定的小型元人机,具有良好的静态和动态特性,并且造价低廉、使用简单.     

无人机实时飞行仿真平台设计

介绍了一种面向无人机实时飞行仿真平台的设计与实现.硬件平台采用嵌入式计算机系统.利用μC/OS-Ⅱ实时核开发基于DOS的实时多任务应用程序.文中就系统结构、飞机模型、仿真算法、实时多任务应用程序编写进行了详细的论述.该系统已成功应用在某型无人机仿真中.     

基于K-means聚类的无人机飞行风险评估（英文）

为量化评估低空空域无人机飞行风险,从飞行冲突、飞行环境和交通特性3个方面分析了无人机飞行风险影响因素,分别构建了无人机空中风险指标和地面风险指标,建立指标筛选模型和无人机飞行风险评估模型,提出了基于K-means聚类的无人机飞行风险评估方法。数值仿真表明本文提出的方法既能有效地评估无人机飞行风险,又能为无人机风险管控提供技术支撑。     

高适应性低成本大型无人机导航与控制系统

设计的数字式导航与控制系统沿着高适应性低成本方向,综合考虑了大型高亚声速无人机可靠性和经济性,采用了起飞发射段控制律优化设计、高低空自适应变参技术和高性价比的组合导航策略.在保证飞行品质和降低系统成本的同时,扩宽了大型无人机的使用空域和地域范围.经过仿真试验和实际飞行验证,该系统控制飞机姿态稳定,定高效果好,飞行航迹与规划航路误差很小,系统的各项功能均得到实现,适应了"一个系统,多种平台"、"一种平台,多种用途"的大型无人机发展需要.     

无人机监管服务系统的设计与实现

无人机监管服务系统能够为无人机提供全过程的飞行服务保障。本文介绍了当前无人机发展现状,分析了无人机产生的安全隐患,提出了无人机监管服务系统的技术方案,通过ADS-B、2G/3G、北斗指挥机、一次/二次雷达、MLAT、光电探测等多源监视信号融合处理,引接军民航空管AFTN专网、气象局以及自动气象观测站的气象数据,为无人机提供飞行监视、航空气象、计划管理、航空情报、空域管理、系统管理等服务,能够保障无人机安全有序地飞行。     

米某型直升机火警误报警故障研究

基于俄制米某型直升机火警系统组成及原理分析,针对米某型直升机飞行中出现的火警误报故障的产生原因、设计缺陷等进行研究,提出了信号干扰、工作环境、元器件低效或故障等因素的相应解决措施,以对广大机务工作者在该型直升机出现火警误报警故障时提供帮助,消除质量安全隐患.     

反无人机系统的研究与实现

近年来,低空慢速小无人机数量呈现爆发性增长趋势,大量低空无人机的出现带来严重的公共安全问题。本文介绍了反无人机技术发展现状,对反无人机系统的架构、组成、运行流程和功能进行了详细的阐述。反无人机系统通过对"低、慢、小"特征的小、轻、微型无人机系统的探测、识别和反制,集探测预警、侦测定位、行政管理、飞行管理、飞行监视、飞行服务和反制干预于一体。该系统的应用将有效规范无人机低空飞行、反恐维稳、保障公共安全、促进产业发展。     

变体无人机栖落机动建模与轨迹优化

对一类变体固定翼无人机栖落机动的纵向运动进行了建模与轨迹优化研究。针对栖落机动后段飞行速度低及迎角大带来的舵面气动效率下降的问题,研制了一种可改变主翼位置的变体无人机。通过室内飞行实验,利用运动捕捉系统测量获得飞行数据。依据实验数据,结合平板气动理论建立了变体无人机的气动模型,并建立了变体无人机的纵向动力学模型。采用广义伪谱优化软件(General pseudo-spectral optimization software,GPOPS),对所建立的变体无人机模型进行栖落过程轨迹优化研究。优化结果表明,与普通固定翼无人机相比,变体部件能够显著提高无人机的姿态操纵效率,从而改善无人机栖落机动性能。     

基于BACKSTEPPING的无人机飞控系统设计研究

基于状态反馈，利用BACKSTEPPING思想设计了无人机非线性自适应控制器。本文首先从非线性反馈线性化的理论缺陷出发，指出了新近兴起的BACKSTEPPNG思想的优越性，并对输入输出可反馈线性化系统的自适应控制问题进行了理论描述。本文BACKSTEEPING自适应设计过程的贡献在于提出了一种混合式的李雅普诺夫函数，它同一般的基于二次型的李雅普诺夫函数的不同在于最终导出的自适应律只含有广义误差状态的符号信息，这在一定程度上提高了系统的容错性。自适应控制算法的收敛性得到了严格的数学证明。最后对某型无人机的仿真分析表明自适应飞控系统设计是有效的。     

小型无人机姿态回路的简化配置控制系统设计

提出了无人机的最简控制设计思想，并就姿态回路进行了两种最简控制结构（PI型、PID型）的设计。为了提高最简控制性能和设计效率，将输出反馈LQR控制理论进行了改进，使其能够解决飞行控制的跟踪问题。通过对某无人机姿态回路的最简控制设计表明，姿态回路的最简控制策略是成功的，控制系统的性能取决于最简控制结构，输出反馈LQR不仅具有很高的设计效率，而且能对最简控制结构进行规范描述。     

无人机简化配置控制技术研究

提出了一种仅采用垂直陀螺和GPS的简化配置控制方案，形成了无人机飞行控制系统常用的俯仰／滚转控制回路、高度控制回路和航迹控制回路。由于GPS信号更新率(1Hz)较低，利用无人机运动学之间的内在关系,给出了高度、航向、位置反馈信号的融合算法。这些反馈回路的控制增益均采用改进的输出反馈LQR设计技术,该技术简化了权矩阵的选择。对比研究表明，对于自身稳定性较好的无人机，该简化配置方案能够实现姿态控制、高度控制和航迹控制。     

Effective Estimation for UAV Propeller Performance

A new effective propeller performance estimation method is employed to calculate the propeller performance in the preliminary design of unmanned aerial vehicles(UAVs).The propeller three-dimensional aerodynamic characteristics leading to the blade tip vortices are considered to improve the blade element theory.The rule of the airfoil lift coefficient is summarized to enhance the calculation speed and the universality of this method.Then,wind tunnel test data of the propellers are used to verify the correctness of the approach.The error is less than9%,which is accurate enough in the preliminary design of UAVs.Sensitivity analysis is carried out with the variable empirical parameters,and the values of which only have slight influence on the calculated results.Compared with the strip theory,the proposed method avoids a very high number of iterations and complicated integral.Furthermore,only a few measurable data are needed to get a relatively accurate result.The calculation examples demonstrate excellent effectiveness in obtaining the propeller performance to improve the design of UAVs.     

无人机遥控遥测中多径效应分析

针对无人机遥控遥测系统中的多径问题,本文分析了多径效应产生的原因并提出了解决方法.首先,从理论角度对无人机系统中多径效应进行阐述.然后根据理论依据提出减弱多径效应的方法.着重讨论其中的分集接收方法,从分集方式和合并方式两方面出发,分析比较各种方式的特点.最后,结合无人机遥控遥测的具体情况,讨论分集方式和合并方式的应用.     

一种无人机姿态智能PID控制研究

姿态控制是无人机自主飞行控制的基础，其控制律设计结果对无人机飞行特性的影响至关重要。它决定了无人机是否能够满足自主飞行要求。为了解决在整个飞行包线中都能获得好的控制效果．本文引入了仿人智能比例，积分和单神经元控制等智能控制方法，设计出了一种用于无人机姿态控制的智能PID控制器。控制品质主要表现为响应快、精度高、超调量小，能进行稳定的大范围调适，鲁棒性强。仿真研究表明，这种控制器算法简单．易于实现，且比常规P1D控制器具有更强的鲁棒性和自适应能力。     

基于模糊径向基神经网络的小型无人机控制系统研究

为保证小型无人机的飞行安全,提出一种由无人机飞行控制器和地面学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。无人机飞行控制器采用模糊控制策略,学习单元采用经遗传算法优化的径向基神经网络,充分利用模糊控制和神经网络的各自优势,将模糊控制策略与RBF神经网络相结合提出了一种基于RBF神经网络的自学习模糊控制策略。所设计的飞行控制器用于无人机飞行过程中的姿态控制,仿真及实验结果表明本方法是有效的。     

Automatic Carrier Landing Control for Unmanned Aerial Vehicles Based on Preview Control

For carrier-based unmanned aerial vehicles(UAVs),one of the important problems is the design of an automatic carrier landing system(ACLS)that would enable the UAVs to accomplish autolanding on the aircraft carrier.However,due to the movements of the flight deck with six degree-of-freedom,the autolanding becomes sophisticated.To solve this problem,an accurate and effective ACLS is developed,which is composed of an optimal preview control based flight control system and a Kalman filter based deck motion predictor.The preview control fuses the future information of the reference glide slope to improve landing precision.The reference glide slope is normally a straight line.However,the deck motion will change the position of the ideal landing point,and tracking the ideal straight glide slope may cause landing failure.Therefore,the predictive deck motion information from the deck motion predictor is used to correct the reference glide slope,which decreases the dispersion around the desired landing point.Finally,simulations are carried out to verify the performance of the designed ACLS based on a nonlinear UAV model.