基于Stateflow的 无人机多模态控制转换逻辑设计

针对基于Simulink建立的无人机飞行管理系统存在逻辑复杂、全飞行状态航迹仿真建模繁琐等缺点,文章利用有限状态机建立无人机全状态、多种导航控制模态下的控制和逻辑切换流程,并结合飞行管理系统、飞行控制系统和无人机运动学模型建立无人机全状态仿真系统,通过仿真对飞行工作模式的切换效果进行了验证。     

飞翼布局无人机着舰飞行动力学分析

飞翼布局无人机具有独特的气动特性,研究飞翼布局无人机着舰飞行动力学特性对设计无人机着舰控制律具有重要意义。针对飞翼布局无人机着舰下滑飞行过程,建立六自由度飞行动力学模型,并通过对着舰飞行轨迹稳定性的分析,根据飞行品质对飞行轨迹稳定性的约束,计算达到一级飞行品质要求的着舰飞行速度。通过配平计算和小扰动线性化处理,得到无人机着舰下滑运动线性模型,并分析无人机纵向和横航向的固有模态特性。结果表明,飞翼无人机着舰下滑过程中,纵向的长、短周期模态及横航向的滚转和螺旋模态收敛但收敛慢,荷兰滚模态发散。     

无人机地理围栏越界探测算法改进与分析

防止无人机飞出指定空域或飞入禁飞空域的核心算法是无人机地理围栏越界探测算法。为提高无人机地理围栏越界探测的准确性以保证低空无人机飞行的安全性,本文针对射线法进行改进,通过添加缓冲距离的判断来解决传统射线法不能解决的三种特殊情况,在Matlab环境下对其进行了仿真验证,实现了越界探测功能,找出了影响改进算法运行时间的三个因素,并进行了深入分析和讨论。仿真结果表明：提出的基于改进射线法的无人机地理围栏越界探测算法在不影响运行时间的前提下,提高了无人机越界探测的准确性。     

基于改进一致性算法的无人机编队控制

编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明：提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。     

基于“胶囊型”动态地理围栏的无人机航路规划

针对无人机多条航线运行效率低与经济性差的问题，提出了一种“胶囊型”动态地理围栏的无人机航路规划方法。根据无人机地理围栏的分类，对无人机地理围栏算法执行流程进行了概述。选取中国浙江省杭州市为地理围栏验证试验区域，在该区域内采用A*算法进行了单一航线与两条航线的无人机航路规划研究，并在空域栅格内设置了无人机禁止飞入区域。在确定的航线上采用“胶囊型”动态地理围栏方法，经过模拟计算得到，单一航线上的空域利用率提高超过10%。并且当两条航线交叉时，“胶囊型”动态地理围栏方法可节省15%的运行时间，提高了空域利用率与经济性。     

Ma4一级内并联式TBCC发动机模态转换性能分析

涡轮基组合循环(TBCC)发动机是未来远程高速飞行器和可重复使用双级入轨(TSTO)飞行器第一级运载器的理想动力,而模态转换是实现TBCC发动机工程实用所必须解决的关键技术之一。针对Ma4一级内并联式TBCC发动机,分析了其工作原理,发展了相应的总体性能计算模型,该模型考虑了进气道与发动机的流量匹配关系,改进了发动机模型的迭代求解方法。通过对比涡轮模态与冲压模态的净推力、单位燃油消耗率沿飞行轨迹的变化规律,确定模态转换马赫数为3.0。根据模态转换期间发动机推力、空气流量连续变化的基本要求,提出了一种根据涡轮发动机工作状态分三阶段进行的模态转换策略,确定了模态转换过程的参数调节规律。模态转换动态性能模拟结果表明,基本实现了涡轮模态至冲压模态的平稳转换,但在涡轮发动机加力关闭时,为保证发动机空气流量连续变化,发动机总推力将出现短暂的下降,降幅约为12.5%。     

新构型倾转旋翼无人机飞行力学建模

倾转旋翼无人机飞行力学模型是设计飞行控制律和分析飞行特性的基础。从一款在研的新构型倾转旋翼无人机工程实际出发,建立该无人机非线性飞行力学模型;分析新构型倾转旋翼机相比常规倾转旋翼机的特点和优势,建立直升机模式、倾转过渡模式和固定翼模式下各部件飞行力学模型;并针对直升机模式,对不同飞行速度进行配平及稳定性分析。结果表明:该构型倾转旋翼无人机直升机模式横航向模态具有很好的稳定性,直升机模式悬停状态横纵向模态基本没有耦合。     

涵道风扇无人机纵向稳定性研究

为了获得涵道风扇无人机的动力学特性,设计了一种以涵道风扇为动力的无人机.采用CFD方法,计算了该无人机在各飞行状态下的气动导数.为了求解其在各飞行状态下的纵向稳定性,对其进行了动力学建模.通过小扰动假设,对运动方程进行了线性化处理,进而计算了其模态特性.研究结果表明,该无人机在各飞行阶段均存在不稳定性,且在垂直起降和过渡阶段尤为突出,需要对发动机转速及升降舵偏角施加控制以保证稳定性要求.最后,对该无人机的纵向不稳定性成因给出了相应的物理解释.该研究可为今后涵道风扇无人机的设计提供一定的参考.     

基于CFD降阶模型的阵风减缓主动控制研究

飞行器飞行时会受到大气紊流的影响,降低飞行品质。阵风减缓控制是改善飞行器飞行性能的关键技术。现有的阵风响应分析多以离散阵风为研究对象,对更加真实描述大气紊流的连续型阵风时域分析关注较少。采用成形滤波器方法将频域形式给出的大气紊流信号转换为时域信号。在跨声速区域内,利用系统辨识技术,基于计算流体力学(CFD)方法建立阵风激励下的气动载荷状态空间降阶模型(ROM)。为方便控制器设计,借助平衡模态法进行模型的进一步降阶。使用模型预测控制(MPC)算法通过控制操纵面偏转实现阵风减缓主动控制。以AGARD445.6标模作为仿真算例,验证基于ROM设计的阵风减缓控制律的有效性。仿真结果表明,在跨声速飞行状态下,模型预测控制器能够在满足操纵面偏转范围的约束下,对连续阵风激励下的翼根弯矩输出进行有效抑制。     

基于约束预测控制的飞行失控包线保护研究

风切变等大气扰动现象严重威胁飞机起降飞行安全。在受到随机风切变干扰下,离线设计的最优控制器无法保证飞行状态始终处在正常包线内。在大型民机线性变参数模型的基础上,从预防飞行失控的角度研究风切变下飞机进场着陆的预测控制方法。将飞行失控包线量化为状态约束,在此基础上设计在线模型预测控制器。仿真结果表明,利用预测控制的滚动优化策略,可使飞机在进场下滑阶段遭遇风切变时进行良好的下滑道捕获和跟踪,且将飞机状态始终约束在安全包线内。     

Predictor-based model reference adaptive roll and yaw control of a quad-tiltrotor UAV

An attempt is made to apply modern control technology to the roll and yaw control of a rudderless quad-tiltrotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the latter part of the flight mode transition, where aerodynamic forces on the tiltrotor’s wings start to take effect. A predictor-based adaptive roll and yaw controller is designed to compensate for system uncertainties and parameter changes. A dynamics model of the tiltrotor is built. A Radial-Basis Function (RBF) neural network and offline adaptation method are used to reduce flight controller workload and cope with the nonlinearities in the controls. Simulations are conducted to verify the reference model response tracking and yaw-roll control decoupling ability of the adaptive controller, as well as the validity of the offline adaptation method. Flight tests are conducted to confirm the ability of the adaptive controller to track different roll and yaw reference model responses. The decoupling of roll and yaw controls is also tested in flight via coordinated turn maneuvers with different rotor tilt angles.     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

Trajectory tracking control of a VTOL unmanned aerial vehicle using offset-free tracking MPC

Designing a stable and robust flight control system for an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is an arduous task. This paper addresses the trajectory tracking control problem of a Ducted Fan UAV (DFUAV) using offset-free Model Predictive Control (MPC) technique in the presence of various uncertainties and external disturbances. The designed strategy aims to ensure adequate flight robustness and stability while overcoming the effects of time delays, parametric uncertainties, and disturbances. The six degrees of freedom DFUAV model is divided into three flight modes based on its airspeed, namely the hover, transition, and cruise mode. The Dryden wind turbulence is applied to the DFUAV in the linear and angular velocity component. Moreover, different uncertainties such as parametric, time delays in state and input, are introduced in translational and rotational components. From the previous work, the Linear Quadratic Tracker with Integrator (LQTI) is used for comparison to corroborate the performance of the designed controller. Simulations are computed to investigate the control performance for the aforementioned modes and different flight phases including the autonomous flight to validate the performance of the designed strategy. Finally, discussions are provided to demonstrate the effectiveness of the given methodology.     

涵道式垂直起降固定翼无人机过渡走廊研究

过渡走廊的准确描述对垂直起降固定翼无人机飞行过程具有重要意义。为研究垂直起降固定翼无人机的过渡飞行过程,扩大过渡飞行走廊包线,本文建立此类无人机的过渡走廊模型,从飞行力学角度以机翼最大升力系数和系统可用功率对动力增升系统偏角—速度包线进行研究,分析无人机气动参数和功率参数对动力增升系统偏角—速度包线的影响;根据过渡走廊...     

Full mode flight dynamics modelling and control of stopped-rotor UAV

The Stopped-Rotor (SR) UAV combines the advantages of vertical take-off and landing of helicopter and high-speed cruise of fixed-wing aircraft. At the same time, it also has a unique aerodynamic layout, which leads to great differences in the control and aerodynamic characteristics of various flight modes, and brings great challenges to the flight dynamics modelling and control in full-mode flight. In this paper, the flight dynamics modelling and control method of SR UAV in full-mode flight is studied. First, based on the typical flight profile of SR UAV when performing missions, using the theory and method of fuzzy mathematics, the T-S flight dynamics model of SR UAV in full-mode flight is established by synthesizing the flight dynamics model of each flight mode. Then, an explicit model tracking and parameter adjusting control system based on fuzzy theory is designed to enhance the stability of the inner loop of SR UAV in full-mode flight, which effectively reduces the coupling between axes and improves the control quality of the system. Finally, the outer loop control system is designed by using classical control method, and the control law of SR UAV in full-mode automatic flight is obtained. The simulation results show that the proposed control system design method is feasible and effective, which lays a solid foundation for the subsequent engineering implementation of the SR UAV.     

无人机综合飞行/推力矢量控制

以某无人机为背景,主要研究大机动时带推力矢量的综合飞行/推进控制系统的设计方法。应用非线性动态逆方法,根据无人机本身具有明显不同时间尺度差异的动力学特性,结合奇异摄动理论将控制变量按照响应快慢分为4个回路进行了控制器的设计与仿真;设计推力矢量控制和气动控制相结合的控制器,实现飞行和推力矢量的控制综合;将无人机的任务转化为对飞行控制的限制条件,对所设计的控制系统进行了数字仿真,结果表明所设计的控制器能够满足飞机做大机动时的控制要求。     

智能变形机翼无人机稳定与飞行控制研究

研究了采用分布式翼面变形装置替代操纵面的无人机稳定与飞行控制技术。针对智能材料制成的变形装置,确定了变形无人机的气动力计算模型,得到了控制效能系数;采用极点配置法设计了侧向控制系统,纵向控制系统的设计采用了PID控制。仿真结果验证了利用翼面变形装置替代操纵面进行稳定和机动的可行性。该项研究可为无人机的飞行控制设计提供理论参考。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题，提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队，并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中，编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示，仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息，并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先，采用分布式状态观测器，使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后，利用该观测器的估计状态，提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。