基于切换多胞的飞行器变增益输出反馈控制

现代飞行器包线范围不断扩大,飞行器模型参数在飞行包线内呈现大范围变化的特点.针对包线范围参数时变飞行器的稳定性分析与输出反馈镇定问题,提出了基于切换多胞系统的飞行器模型描述方法.结合切换多胞Lyapunov函数与平均驻留时间方法,给出了保证飞行器包线范围渐近稳定的稳定性判据与静态输出反馈形式的变增益镇定控制器综合方法.将所提方法应用于高机动性飞行器的全包线飞行控制器设计,仿真结果表明:该设计方法可放宽对飞行器工作点的平均驻留时间约束,具备较低的设计保守性;所得变增益控制器可消除传统切换控制器的输出跳变现象,具有良好的瞬态响应特性.     

无人机全包线模糊鲁棒跟踪控制

针对无人机大包线飞行中气动特性大幅变化以及存在参数不确定性和外界干扰等特点,设计全包线模糊鲁棒跟踪控制器.通过模糊c-均值聚类建立逼近全包线动态的模糊T-S（Takagi-Sugeno）模型.基于高度和空速跟踪增广系统,根据保性能控制理论,采用广义系统的模糊Lyapunov函数方法,以线性矩阵不等式形式给出全包线模糊鲁棒跟踪控制器参数的约束条件,保证广义系统稳定.并最小化扰动抑制度来优化控制参数.该控制器既降低了控制保守性,又减小了参数求解的复杂度.仿真表明,无人机在整个飞行包线内能够精确地跟踪空速和高度参考指令,对参数不确定和外界干扰具有强鲁棒性.      

基于间隙度量的高超声速飞行器包线定量划分

针对高超声速飞行器飞行包线划分缺乏依据、传统划分方法繁琐等问题,将能够描述模型差异程度的间隙度量理论引入到包线划分过程中,提出了一种新型包线定量划分方法。详细阐述了基于间隙度量理论的线性系统间差异度的定量计算方法;以间隙度量值为量化指标,通过分析模型全包线特性变化规律,给出了确定区域划分边界的方法,并在此基础上给出了一种基于模型差异程度最小化的控制器设计标称点选择方法。结合某型高超声速飞行器进行了验证,结果表明该方法能够提高包线划分过程的自动化程度,分区和标称点选择合理,控制效果良好。     

非仿射参数依赖LPV模型的变体飞行器H∞控制

变体飞行器可以在不同的飞行环境及飞行任务下自适应地进行结构变形,从而确保飞行过程中具有最优的气动性能。以一类翼展可变的飞行器模型为对象,研究了一种针对非仿射参数依赖结构的线性变参数(LPV)系统的控制问题。在Jacobian线性化基础上,将变体过程中的非线性模型精确拟合为以翼展变形率为时变参数的LPV系统。与大多数LPV控制不同的是,此系统为多项式参数依赖结构,不具有仿射参数依赖形式。利用线性分式表示(LFR)将具有非仿射参数依赖结构的LPV模型转换为等价的线性时不变(LTI)系统。为保证变体过程的稳定,针对此LFR形式的变体模型,在满足二次Lyapunov稳定的线性矩阵不等式(LMI)条件基础上,设计了一类基于状态反馈的H∞控制器。仿真结果表明,上述控制器在外部存在干扰的情况下,能够保证变体过程的全局稳定性。因此基于LFR转换的控制器设计方法不再局限于仿射参数依赖形式,对于广泛LPV系统具有普遍适用性。     

基于切换系统的变体飞行器鲁棒自适应控制

针对变体飞行器变形过程的控制问题,将切换系统理论与多变量自适应控制理论相结合,提出了一种基于切换系统的鲁棒自适应控制器设计方法。首先,建立了变体飞行器纵向短周期线性切换模型,描述了飞行器的整个变形过程;然后,设计了一种改进的鲁棒自适应控制律,抑制了各类干扰和不确定性对系统的影响,实现了切换系统对参考模型的良好跟踪;最后,提出了一种基于模型依赖驻留时间（MDDT）的切换控制律,保证了变体飞行器在变形切换过程中的稳定性,利用Lyapunov函数方法证明了本文方法最终一致有界。仿真验证表明,在存在外部干扰和各类不确定性的情况下,本文方法能保证飞行器在变形过程中精确跟踪参考模型,且具有较好的抗干扰能力。      

链式平滑切换变体飞行器LPV鲁棒跟踪控制

针对后掠角可变的变体飞行器,研究了一类变体飞行器的建模与控制问题。拟合气动参数与后掠角变化的关系,利用Jacobian线性化的方法得到线性变参数(LPV)模型。进一步建立一类平滑切换系统,同时引入切换序列受限的链式切换,推导了链式平滑切换系统在有限时间有界且具有鲁棒性能指标的充分条件。设计了一种平滑切换镇定控制器的求解算法,并给出控制增益的求解步骤。基于广义系统理论提出了保证变体飞行器姿态跟踪系统鲁棒稳定的充分条件,并通过算例验证所提方法有效性。     

基于间隙度量的鲁棒LPV控制律设计

针对高超声速飞行器飞行包线范围广和模型参数不确定性大的问题,提出了基于间隙度量的鲁棒线性变参数(LPV,Linear Parameter-Varying)控制律设计方法.该方法将间隙度量引入LPV控制器设计中,提出了基于最优间隙度量的凸分解策略,并将其应用于多胞顶点的分解和鲁棒LPV控制器的自增益调参,以降低控制器的保守性;考虑模型的参数不确定性求取多胞LPV系统的顶点模型并设计顶点控制器,以提高顶点边界附近LPV控制器的鲁棒性;以某型高超声速飞行器为对象设计了鲁棒LPV控制器.仿真结果表明:该方法能降低大包线内控制器的保守性,实现高超声速飞行器在整个设计包线内精确的指令跟踪,并且在模型参数存在大的不确定性情况下仍保证系统的鲁棒性能和稳定性.     

飞机飞行控制律/操纵效率器多学科优化设计

基于近似模型和遗传算法,针对多操纵面布局飞机提出一种对全包线飞行控制律和操纵效率器几何形状与位置进行多学科优化的设计方法.该方法采用力矩控制方式进行控制,应用鲁棒增益调参方法设计全包线飞行控制系统,利用试验设计方法和径向基神经网络响应面获取近似的气动学科模型和控制学科模型,在近似模型基础上由遗传算法获得优化的设计参数并最终获得优化的控制律和操纵效率器.以某多操纵面布局无尾飞机为例进行计算机飞行仿真验证,结果表明该方法具有可行性.      

无人机全包线模糊T-S建模

针对无人机大包线一体化飞行控制要求,提出全包线模糊T-S(Takagi-Sugeno)建模方法.该方法根据非仿射系统的局部线性化原理,将模糊T-S建模转化为仅对模糊规则中隶属度函数的中心和宽度的优化过程,优化的代价函数为模糊T-S模型对无人机全包线稳定性和操纵性的逼近误差的加权值.基于敏感度逐步扩展前件变量的模糊集以实现全局优化,确定模糊规则的数量和隶属度函数的初值.采用对正则因子启发式调整的Levenberg-Marquardt算法进行快速的局部优化.算例表明,建模算法收敛迅速,所建立的模糊T-S模型采用少量模糊规则实现了对无人机全包线稳定性和操纵性的高精度逼近,适用于无人机全包线一体化控制.     

高超声速变外形飞行器建模与有限时间控制

针对高超声速变外形飞行器变形带来的参数摄动大、变形过程建模难、外界干扰复杂等大不确定问题,研究了一类可变后掠飞行器建模与姿态控制问题,设计了一种有限时间控制方案。针对变外形飞行器建立了带有变形量的面向姿态控制的三自由度模型,该模型能够反映出变外形飞行器的内在影响。分析了变外形飞行器在典型状态下的气动特征,并给出了连续变形关键气动数据可行处理方案。针对可连续变形的飞行器设计了一套有限时间控制方案,并证明了系统稳定性。进一步考虑控制律中用到的指令微分项,设计了有限时间指令收敛滤波器。利用扩张状态观测器,估计不易测量状态和“综合扰动”。以考虑复杂干扰下的高超声速变外形飞行器为对象进行仿真,结果表明:所设计的控制方案可解决不同变形速率下、存在复合干扰的飞行器姿态控制问题。      

基于backstepping/RHO的变体飞机控制器设计

为了确保变体飞机在变体过程中的飞行稳定性,提出了一种并行修正控制器设计方案.采用backstepping方法进行标称控制器设计,提供基本的飞行稳定性和跟踪性能.使用雅可比线性化方法对变体飞机非线性方程进行线性化得到线性化模型,采用基于指令滤波器的滚动时域优化（RHO,Receding Horizon Optimal）方法进行修正控制器设计.在有限时域区间内实时解算修正控制量,对标称控制器进行补偿.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,基本不受变体过程的影响,飞行控制系统满足实时性和鲁棒性的要求.     

飞机大机动飞行的一种模糊控制系统设计方法

在全飞行包线内大机动飞行时,飞机的飞行参数变化剧烈,飞机模型呈现出严重的非线性,采用常规控制方法不能保证在整个飞行包线内均取得良好的控制效果.本文提出了一种新的模糊控制方法.该方法将模糊控制函数的优化和模糊控制系统增益自适应调整集中于一体,可大大改善系统的品质和适应能力.该方法已用于综合飞行/推力系统设计.数字仿真结果表明,这种新型的模糊控制方法取得了良好的控制效果.     

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题，提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象，利用DATCOM计算气动数据，并通过分析获得变形量与气动特性之间关系；基于给定的展长和后掠角变形动力学方程，设计DDPG算法学习步骤；针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛，变形误差保持在3%以内，训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性，可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。