基于神经网络的直升机协调转弯控制律设计

针对直升机协调转弯控制提出了一种控制律设计方法。首先,在小扰动线性模型基础上,建立描述直升机全包线范围内的T-S模糊模型。其次,分析直升机协调转弯机理,确定相应的控制律结构,利用参数优化算法确定控制参数。最后用所得的控制参数样本训练径向基神经网络,实现全包线范围内的连续调参控制律。仿真结果表明,直升机转弯性能完全满足指标要求,所提出的控制律设计方法可行、有效。     

直升机协调转弯机理分析及控制律设计

通过分析直升机协调转弯的工作原理并经仿真计算，确定了协调转弯控制律的结构和参数，完成了协调转弯控制律的设计。针对某型直升机协调转弯存在的具体问题，设计了退出协调转弯切换到航向稳定模态过渡过程中的瞬态处理方法，以克服退出转弯时的航向抖动问题。经试飞验证，该方案有效可行。     

基于MFCS直升机协调转弯模态设计

为了消除直升机的侧滑,在已设计完成的具有优良操纵特性的直升机显模型跟踪控制系统(MFCS)基础上,开发了协调转弯模态;按照直升机协调转弯基本要求,开发了基于 MFCS协调转弯模态控制律,给出了结构配置及系统参数设计方法。经仿真表明,所开发的直升机协调转弯模态具有优良的特性。     

无人直升机自动航线飞行控制律设计与仿真

无人直升机具有悬停、小速度全向机动、大速度前飞等飞行能力,其飞行包线范围大,对飞行控制律设计的要求很高。无人直升机在进行自动航线飞行时,不仅涉及的飞行模态多,而且需要满足复杂的飞行航线需求。根据无人直升机复杂的航线飞行特点,对其航线飞行过程进行区域划分,针对不同划分区域,采用工程上常用的PID控制方法和衰减软化技术,设计了高度控制器、纵向位置控制器、横向位置控制器、协调转弯控制器和控制器问的切换算法,并进行典型航线飞行的数字仿真。仿真结果显示,无人直升机飞行航迹与设定航线的重合性较好,模态切换稳定平滑,从而验证了无人直升机自动航线飞行控制律设计的正确性,为后续工程应用奠定基础。     

基于改进遗传算法的飞行控制律参数设计

在进行大包线飞行控制律设计中,需将飞行包线分为几个区域,针对各个区域设计线性控制律,采用多个线性控制律来近似替代所需的非线性控制律,本文中线性控制律采用PID控制结构,若用传统PID控制律参数整定方法,工作烦琐、设计时间长,而且控制效果不是很好,提出运用遗传算法优化控制律参数,并针对遗传算法局部寻优能力差、收敛速度差、易早熟等缺点,对其进行了几点改进,为提高鲁棒性,对其适应函数进行了设计,针对某机型某个区域的俯仰控制进行了PID控制律设计仿真,利用改进的遗传算法对其参数进行优化,结果表明,该方法在23代就能得到最优控制参数,而且使系统动态性能有了较明显的提高。     

应用保护映射理论的高超声速飞行器自适应控制律设计

针对高超声速飞行器包线范围广、参数变化大的控制需求,应用保护映射理论提出一种高超声速飞行器的自适应控制律设计方法。首先建立整个飞行包线内的线性变参数(LPV)模型,在参数变化边界点设计一个初始的控制结构和参数,然后基于保护映射理论分析初始控制结构使闭环系统稳定的参数范围,通过迭代自动获取整个包线内满足性能指标的控制参数,进而通过多项式拟合设计出高超声速飞行器自适应控制律。所提出的方法能够根据初始控制结构自动寻找一系列满足性能要求的控制器参数,并确定这些控制参数满足闭环系统稳定的设计范围。仿真结果表明,所设计的自适应控制律能够确保高超声速飞行器大包线的设计要求,实现闭环系统的鲁棒稳定。     

一种飞机大包线控制律增益调参方法

针对飞行控制系统大包线控制律中控制器参数规律难以拟合的问题,提出了一种包线范围内工作点的选择方法和按动压调参的控制器参数范围设置方法,按本方法所选择的工作点在包线范围内分布均匀,控制器参数随动压单调变化,便于拟合。为证明本方法的有效性,以某型运输机为例,对纵向控制增稳系统中的参数进行了调参规律拟合。仿真结果表明,所得控制律在整个包线范围内都具有良好的动态响应。     

多模型切换控制及其在BTT导弹设计中的应用

研究了一类可以抑制切换时刻输出跳跃的多模型切换控制器的设计问题。基于参数化特征结构配置结果及模型跟踪方法,设计了满足输出跟踪性能并使多模型系统中各闭环子系统渐近稳定的多模型切换控制律集合。充分利用参数化特征结构配置方法提供的全部自由度,协调选取各子系统控制律中的参数来抑制切换时刻的输出跳跃。将本文提出的方法应用到某型倾斜转弯导弹自动驾驶仪设计中,仿真结果表明导弹的输出过载迅速准确跟踪制导指令,并且切换抖动得到有效抑制。     

某小型无人机控制律设计

切换控制律结构和参数是工程中常用的用来解决无人机非线性控制问题的方法。然而,传统切换方法极其依赖于设计者的工程经验。为此,结合某空中投放无人机的控制需求,作者设计了姿态拉起控制律和空中巡航控制律,并将模糊聚类划分与调度理论引入到控制律设计过程。本文首先针对样例无人机垂直投放的情况,设计基于角速率的拉起控制律。然后,应用GK(Gustafson-Kessel)模糊聚类划分算法计算全包线典型线性模型,对典型模型运用根轨迹的方法设计巡航控制律,在配平附近区域获得较好的控制品质,并结合划分得到的隶属度函数设计基于TS(Takagi-Sugeno)模糊模型的增益调度机制,在包线范围内根据飞行状态调节控制律参数。最后,进行了仿真验证。     

基于MDO技术的飞机操纵面参数/飞行控制律多目标优化设计

 为克服多学科可行法存在的缺点,采用响应面近似模型进行系统分析从而减少计算量,并将该方法应用于具有多操纵面布局的无尾无人机多目标优化设计中,解决了操纵面几何参数和全包线飞行控制律的一体化设计问题。利用试验设计方法及径向基神经网络技术,建立了飞机操纵面的气动效益近似模型和控制学科的近似模型;应用所提方法及多目标遗传算法进行优化,得到一组Pareto解;采用模糊决策技术从中选取一个解作为数学规划方法进一步优化的初值点,从而得到最终解。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

民用飞机飞行载荷筛选方法研究

以某大型民用飞机为例,对设计点方法、参数分析与选择法、单值包线法以及组合包线法等四种飞行载荷筛选方法进行了分析说明,载荷筛选方法对飞行载荷设计有极其重要的意义,并在目前飞机型号设计中得到广泛的应用。     

民用涡扇发动机预测控制器设计

对一定包线范围内的稳态预测控制器和加速减速过渡态控制器设计展开研究.针对某大涵道比民用涡扇发动机,根据发动机进口参数的相对变化指标对控制区域进行划分,以标称点处发动机线性模型为对象设计了相应的预测控制器,利用提出的多层参数调度方案实现了不同飞行条件及不同发动机状态下预测控制器参数的自适应调整.仿真结果表明:所设计的发动机预测控制系统在控制区域内的设计点和非设计点均具有良好的性能,为全包线设计提供了有效方法.     

Strategic flight assignment approach based on multi-objective parallel evolution algorithm with dynamic migration interval

The continuous growth of air traffic has led to acute airspace congestion and severe delays, which threatens operation safety and cause enormous economic loss. Flight assignment is an economical and effective strategic plan to reduce the flight delay and airspace congestion by reasonably regulating the air traffic flow of China. However, it is a large-scale combinatorial optimization problem which is difficult to solve. In order to improve the quality of solutions, an effective multi-objective parallel evolution algorithm(MPEA) framework with dynamic migration interval strategy is presented in this work. Firstly, multiple evolution populations are constructed to solve the problem simultaneously to enhance the optimization capability. Then a new strategy is proposed to dynamically change the migration interval among different evolution populations to improve the efficiency of the cooperation of populations. Finally, the cooperative co-evolution(CC) algorithm combined with non-dominated sorting genetic algorithm II(NSGA-II) is introduced for each population. Empirical studies using the real air traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our method outperforms the existing approaches, multiobjective genetic algorithm(MOGA), multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D), CC-based multi-objective algorithm(CCMA) as well as other two MPEAs with different migration interval strategies.     

散点状分布危险天气区域下的航班改航路径规划

针对沿航线散点状分布的危险天气区域影响下的航班改航问题,提出了基于多目标遗传算法(MOGA)的航班改航路径规划方法。首先建立了基于网格的改航环境模型,并给出散点状分布危险天气区域的描述方法。然后以改航航段的航段距离、平均偏离距离和转弯点个数为目标,应用带精英保留策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对改航路径规划进行研究,提出了适用于改航路径规划的编码方法,同时引入了删除算子。最后,以昆明—广州航线为例,研究了散点状分布危险天气区域下的改航路径规划,并与基于多边形的改航路径规划算法作了比较。仿真结果表明：采用本文方法运行一次即可得到多条安全、可行的改航路径,且无需先验知识,为决策者选择改航路径提供了充足的依据。     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

一种航空发动机的分段实时线性动态模型

针对喷口不可调涡扇发动机实时线性动态模型的建立问题,提出了一种基于粒子群优化算法小偏差状态空间模型的方法.选取高压转子换算转速为增益调度参数,根据发动机相似原理,建立了发动机全飞行包线分段实时线性模型.全飞行包线内所提出的分段实时线性模型与非线性模型仿真对比结果表明:涡扇发动机高压压气机出口总压、低压涡轮出口温度、高压转子转速和低压转子转速的最大相对误差不超过3.5%,仿真结果验证了该方法的有效性.      

Pareto遗传算法在气动外形优化中的应用

Pareto方法作为一种多目标优化方法,能够一次性获得优化问题对应的不同权重分配情况下的所有最优解集。它与遗传算法结合产生的Pareto遗传算法,是求解多目标优化问题的Pareto最优解集合的一种有效手段。本文将两种常用的Pareto遗传算法,MOGA方法和两支联赛遗传算法应用到气动外形优化中,针对具体算例进行气动外形的优化设计,得到了满意的优化设计结果。     

涡扇发动机起动机辅助空中起动方案设计和试验

研究和设计了涡扇发动机起动机辅助空中起动方案,进行了起动机辅助空中起动的地面试验、高空台试验和飞行验证试验.试验结果表明:起动机辅助空中起动能扩大涡扇发动机的空中起动包线,能提高飞机空中停车后进行空中起动的可靠性,保证飞机的安全飞行.      

单兵火箭弹简易制导控制方法研究

为降低单兵制导火箭弹的成本,同时确保其具有较远的作用距离和较高的命中精度,针对静止目标,设计了单兵火箭弹简易制导控制律.首先,将飞行弹道进行分段设计,以瞄准线作为基准弹道,采用虚拟目标导引法实现对基准弹道的跟踪;然后,进行STr控制器的设计,基于典型设计点处控制器的参数插值,得到实时飞行过程中的控制器参数,确保火箭弹在整个飞行过程中具有较高的控制精度;最后,进行了仿真计算,通过仿真结果分析可知,所设计的制导控制系统具有较高的鲁棒性.     

Effective control allocation using hierarchical multi-objective optimization for multi-phase flight

For different flight phases in an overall flight mission, different control and allocation preferences should be pursued considering lift, drag or maneuverability characteristics. The multi-objective flight control allocation problem for a multi-phase flight mission is studied. For an overall flight mission, different flight phases namely climbing, cruise, maneuver and gliding phases are defined. Firstly, a multi-objective control allocation problem considering drag, lift or control energy preference is constructed. Secondly, considering different control preferences at different flight phases, the analytic hierarchical process method is used to construct a comprehensive performance index from different objectives such as lift or drag preferences. The active set based dynamic programming optimization method is used to solve the real-time optimization problem. For the validation, the Innovative Control Effector (ICE) tailless aircraft nonlinear model and the angular acceleration measurements based adaptive Incremental Backstepping (IBKS) are used to construct the validation platform. Finally, an overall flight mission is simulated to demonstrate the efficiency of the proposed multi-phase and multi-objective flight control allocation method. The results show that the comprehensive performance index for different phases, which are determined from the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, can suitably satisfy the preference requirements for different flight phases.