基于LESO状态反馈的无人机速度控制

无人机速度回路的控制受外界环境、构型变换等不确定性干扰因素的影响较大,采用基于线性扩张状态观测器（LESO）的自抗扰控制方法能准确估计并补偿不确定性干扰,在观测器的基础上加入状态反馈和指令前馈,能获得良好的稳态、动态品质。性能分析与仿真结果表明,基于LESO状态反馈的无人机速度控制方法具有良好的干扰抑制能力,能够实现对控制指令的精确跟踪。     

基于调平回路的LESO抗干扰方法研究

针对平台台体转位过程中方位角速度对水平通道调平回路的干扰问题,提出了惯导平台调平回路抗干扰方法.将线性扩张状态观测器(LESO)应用于调平回路中,对干扰进行估计并实时补偿.基于调平回路模型,对LESO进行设计及仿真分析.仿真结果表明,LESO能准确估计干扰且动态补偿效果好,较原系统具有更强的抑制干扰能力.     

基于逆误差补偿的非线性导弹控制器设计

提出了一种基于动态逆在线误差补偿的非线性导弹动态逆控制设计方案。首先运用动态逆的双阶段设计方法设计了导弹的逆控制器,第一阶段采用动态逆方法设计快回路控制器实现对滚转、偏航和俯仰三个通道角速度的跟踪;第二阶段实现慢回路对滚转角、侧滑角和迎角的跟踪;然后,设计了具有补偿信息,并用于在线补偿动态逆误差的控制方案,并将其应用于导弹控制系统的设计中以增强其鲁棒性。通过仿真分析,验证了该方法的有效性。     

基于自抗扰的无人机俯仰姿态控制

针对无人机俯仰姿态控制回路在模型参数和复杂外界环境等不确定性干扰影响下鲁棒性差、系统响应速度慢的问题,采用工程上易实现的自抗扰控制(ADRC)方法设计了俯仰姿态控制器,通过构造线性扩张状态观测器(LESO)估计不确定性干扰,并在控制回路中对干扰进行实时补偿.性能分析与仿真结果表明,基于ADRC的无人机俯仰姿态控制器具有良好的性能和干扰抑制能力,并且能够实现对控制指令的精确跟踪.     

基于跟踪微分器的增量动态逆容错控制方法及应用

为提高飞机对干扰的鲁棒性，提出一种基于跟踪微分器的非线性增量动态逆控制方法，并基于此方法设计飞机飞行容错控制律。首先，利用传递函数补偿法同步角速度和舵面偏转信号降低角速度传感器对闭环系统的影响。然后，为克服估计角加速度时差分放大残余噪声的问题，采用跟踪微分器来替代传统差分方法，在保证角加速度准确性的同时降低测量噪声。最后，通过数值仿真验证了所提出的基于跟踪微分器的增量动态逆控制方法的性能。结果表明，该控制方法对机翼损伤故障具有鲁棒性，能够消除传感器动态对系统的影响，并且能够有效降低测量噪声对系统的影响。     

无人机控制律仿真

文中将粒子群优化算法及动态逆控制方法,应用到无人机控制律的设计与仿真验证中。设计了动态逆控制律及其仿真,引用了基于动态逆控制理论的无人机控制律。应用动态逆控制(Dynamic Inversion Control,DIC)技术,设计了姿态角速率回路与姿态角回路,作为无人机控制系统的内回路;应用PID (比例、积分、微分控制技术,设计了三轴位移回路,作为控制系统的外回路。通过PSO优化算法及样条函数,设计了符合无人机使用要求的航迹曲线。最后,对航迹点进行样条插值,得到平滑的航迹曲线。对无人机控制律响应与航迹跟踪,进行了综合仿真验证。仿真结果表明,所设计的无人机控制律,在允许精度的范围内,跟踪无人机预定航迹效果良好,满足无人机飞行控制需求。     

基于扩张状态观测器的动态逆过失速机动飞行控制

针对飞机过失速机动飞行控制问题,提出了一种将动态逆与扩张状态观测器相结合进行扰动估计补偿的新思路。根据时标分离原则将飞机状态分为快变量和慢变量,并分别设计了两个回路的动态逆控制器。在快慢回路分别引入扩张状态观测器对系统的不确定部分进行估计补偿,抵消不确定部分对系统动态特性的影响。最后对控制律进行了过失速机动仿真。结果表明,在存在较大参数摄动情况下,设计的控制律能控制飞机跟踪控制指令,表现出良好的稳定性和鲁棒性。     

一种基于增量式动态逆的涡轴发动机抗扰综合控制方法

针对全包线内涡轴发动机转速抗扰控制效果一致性与鲁棒性难以保证的问题，提出一种基于增量式动态逆的综合抗扰控制方法。结合涡轴发动机的转子动力学特性，提出一种基于增量式动态逆的主控回路设计方法。针对传统负载扭矩估计方法需要大量数据支撑的问题，提出一种基于非线性观测器的发动机端负载扭矩在线估计方法。基于主控回路动态逆算法和负载扭矩估计方法，创新性地将动态逆输入与输出的定量关系和转子加速度扰动变化量结合，提出了一种负载扭矩扰动全补偿前馈控制方法，并从理论上推导了该方法，能够使得由于负载扭矩导致的转子加速度扰动得到全补偿。基于倾转旋翼机/发动机综合非线性仿真模型，针对倾转旋翼机不同飞行的模式，进行抗扰控制效果仿真验证。结果表明：在频域上，基于增量式动态逆的综合抗扰控制方法能保证全包线的频域性能的一致性；在时域上，相比于具有相同带宽下的PID控制器，基于增量式动态逆的综合抗扰控制方法能够在全包线内使动力涡轮转速跟踪的调节时间降低1s，并可有效降低动力涡轮转速的下垂量至1%以内，具有优越的抗扰效果。     

基于非线性动态逆的SRLV再入段控制律设计

基于非线性动态逆理论,设计了亚轨道可重复使用运载器(SRLV)的再入控制律.首先,分析了SRLV再入段的数学模型,并给出了反作用推力控制系统(RCS)的控制模型;其次,将非线性动态逆方法与时标分离原则相结合,考虑飞行器姿态控制系统的外环角回路的慢变特性和内环角速度回路的快变特性,独立设计了两个回路的控制律;最后,为了增强系统的鲁棒性,分别在两个回路中引入了比例-积分反馈,有效地抑制了干扰力、力矩和非线性对消带来的逆误差.仿真结果表明,设计的控制律对SRLV再入段具有很好的控制效果.     

基于H_∞回路成形的无人直升机动态逆控制研究

针对微小型无人直升机动力学模型的控制需求,结合H_∞回路成形控制和动态逆控制的特点,分别将动态逆算法应用到角速率控制回路和姿态角控制回路,同时应用H_∞回路成形控制方法对姿控模型进行成形,建立3通道控制器,并与经典PID控制效果进行了仿真对比。仿真结果表明,基于H_∞回路成形的动态逆控制在控制效果及抗扰能力上优于经典PID控制律。在此基础上,采用AF25B微小型无人直升机飞行验证平台对算法进行了初步飞行验证。     

基于干扰观测器的新一代歼击机鲁棒飞行逆控制器设计

基于干扰观测器设计了新一代歼击机的鲁棒飞行逆控制器。根据时标分离的原则，将机动飞机分为快慢不同的回路。采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器，并在慢回路用干扰观测器估计飞机所受的扰动，同时，用于在线补偿动态逆误差。仿真结果表明，该设计合理。     

基于非线性动态逆的飞机控制规律仿真

介绍了采用非线性动态逆方法对常规飞机的各回路进行的控制规律解算,并以某型飞机为模型进行仿真,结果表明,该控制规律解算能提供精确的纵向和横向控制,具有良好的指令跟踪性能。     

飞航导弹的地形跟踪控制器设计方法研究

根据奇异摄动理论,采用飞航导弹的分层控制方法,将地形跟踪控制系统分成速度、姿态角和角速度三部分,提出了一种利用动态逆滑模控制进行飞航导弹地形跟踪控制器的设计方法,同时充分考虑了导弹系统中的不确定性误差,保证了系统误差收敛。最后以飞航导弹非线性模型进行了6DOF仿真。从仿真结果可以看出,导弹能够准确跟踪地形轮廓飞行,表明所设计的地形跟踪控制器具有较强的鲁棒性和快速跟踪性。     

基于动态逆-PID的高超声速飞行器巡航姿态控制

以某型高超声速飞行器为研究对象,针对巡航状态下气动参数不确定的姿态控制问题,提出了一种结合非线性动态逆控制与PID控制的姿态控制方法。首先,对高超声速飞行器非线性模型进行精确反馈线性化,得到了飞行器纵向姿态仿射非线性方程;接着,为速率变化快慢不同的迎角和俯仰角速率分别设计了动态逆控制律以抵消对象的非线性特性;然后,在动态逆控制的基础上,采用工程上易于实现的PID控制补偿由于未精确建模带来的系统逆误差,实现了迎角对指令信号的有效跟踪;最后,进行了数值仿真验证。结果表明,所设计的高超声速飞行器动态逆-PID姿态控制器具有良好的跟踪性能和鲁棒性能。     

层叠结构动态逆在无人战斗机控制中的应用

无人战斗机采用翼身融合的一体化设计。这种非传统构型的布局,带来很多优点的同时也造成了飞机的静不稳定,采用线性的控制方法很难满足无人战斗机的性能要求。通过对传统的动态逆控制方法进行改进,从内回路开始保证系统的动态性能和跟踪性能,设计了层叠结构动态逆控制器。仿真结果表明,所设计的控制器实现了系统的解耦控制,并具有较强的鲁棒性。     

非线性动态逆空中加油自主对接控制

为实现无人机空中加油自主对接控制,建立了尾流影响下的UAV六自由度模型。基于非线性动态逆,设计了空中加油自主对接控制律。在常规非线性动态逆控制律设计的基础上,改进了航迹、姿态、角速率和自动油门等回路。通过设计航迹跟踪控制律和动态逆自动油门,实现了对锥套位置的跟踪和对接;考虑协调转弯约束和爬升速率约束,在设计过程中以姿态角代替气流角,克服了气流角控制带来的幅值、速率过大的问题,使受油机的控制更加稳定。最后通过仿真,验证了动态逆自主对接控制律的有效性。     

无人机机动轨迹跟踪系统设计

对无人机机动飞行轨迹跟踪系统的内环姿态控制律和外环轨迹跟踪控制律两部分分别进行了设计。利用非线性动态逆方法设计了内环姿态控制律。外环轨迹跟踪控制律采用逆动力学前馈加模糊反馈的控制结构,提高系统对飞行条件及期望轨迹剧烈变化时的跟踪精度。仿真结果表明,所设计的系统能够控制无人机精确跟踪指定的机动轨迹,且相对于固定增益系统具有更好的鲁棒性。     

基于角速度估计自适应的IMM目标跟踪算法

为了解决目标强机动时目标跟踪算法模型集不匹配的问题,提出了一种基于角速度估计的自适应交互式多模型算法。通过对角速度的估计,在目标的不同运动模式下选取最优模型集,角速度估计精度高时,通过角速度估计值构造模型集,减小模型间竞争;角速度估计精度低时,采用标准IMM算法的模型集,提高模型集的覆盖范围,从而提高跟踪精度。仿真结果表明该方法能够明显提升目标跟踪性能,对强机动目标的跟踪效果尤其显著。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。     

再入飞行器自适应滑模姿态控制系统设计

针对再入飞行器姿态非匹配控制问题,提出了一种新的具有鲁棒性的自适应滑模姿态控制设计方法。首先,基于时标分离原则,将再入飞行器姿态动力学模型分为角度跟踪的慢时变控制子回路和角速度快时变控制子回路。其次,针对两个快、慢控制子回路,将其控制系统模型作为非匹配控制系统,分别设计了自适应滑模控制律,并严格证明了所设计控制系统的稳定性。最后,基于再入飞行器非线性姿态控制系统的数学仿真,在气动数据拉偏情况下,验证了姿态控制方法具有良好的鲁棒性和动态性能。