基于静态输出反馈的大型飞机横航向控制综合

由于广泛采用轻质材料,大型飞机的结构柔性使得控制系统和结构动力学之间存在不可避免的耦合现象,控制器设计必须同时考虑结构柔性对系统反馈的贡献,并满足飞行品质、鲁棒性等目标.提出了一种利用刚体飞行动力学模型和包含弹性模态的高阶模型设计满足多种目标的控制器综合方法,首先由刚体模型设计静态输出反馈参数,满足动态响应、飞行品质和抑制阵风扰动等要求,在此基础上利用已获得的静态反馈参数针对高阶模型设计H_∞回路成形控制器,实现对结构模态的抑制,并满足系统的鲁棒性需求.仿真结果表明:设计方法能够充分利用包含弹性模态的大型飞机飞行动力学模型的特点,满足结构模态抑制和鲁棒稳定裕度等多种需求.      

Robust eigenstructure assignment based on μ-analysis applied to flight control law design

针对特征结构配置应用于飞行控制律设计鲁棒性较差的问题,提出了一种新的鲁棒特征结构配置方法.该方法结合参数化特征结构配置与μ分析,把鲁棒特征结构配置问题转化为包含系统全部自由参数的带约束条件的非线性优化问题.根据飞行控制律特点,提出分步优化策略解决鲁棒特征结构配置多变量优化问题,以降低问题复杂度,同时采用等值分布曲线直观描述优化指标随设计参数变化规律.该方法利用系统全部自由度提高系统鲁棒性,并对自由参数施加约束条件以保证标称闭环系统性能.仿真表明该方法能满足一级飞行品质要求,提高系统鲁棒性,减小保守性.     

基于μ分析的鲁棒特征结构配置飞行控制律设计

针对特征结构配置应用于飞行控制律设计鲁棒性较差的问题,提出了一种新的鲁棒特征结构配置方法.该方法结合参数化特征结构配置与μ分析,把鲁棒特征结构配置问题转化为包含系统全部自由参数的带约束条件的非线性优化问题.根据飞行控制律特点,提出分步优化策略解决鲁棒特征结构配置多变量优化问题,以降低问题复杂度,同时采用等值分布曲线直观描述优化指标随设计参数变化规律.该方法利用系统全部自由度提高系统鲁棒性,并对自由参数施加约束条件以保证标称闭环系统性能.仿真表明该方法能满足一级飞行品质要求,提高系统鲁棒性,减小保守性.     

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.     

基于状态反馈的黄金分割控制器参数化方法及其在高超声速飞行器上的应用

研究气动参数摄动和外界扰动下高超声速飞行器姿态系统的鲁棒自适应控制问题.引入特征建模的思想对高超声速飞行器的姿态系统建立二阶差分方程模型.考虑到高超声速飞行器再入过程要经历飞行环境的剧烈变化的特点,为了提高闭环系统的瞬态响应性能和抗扰能力,设计了黄金分割鲁棒自适应控制器.该控制器具有与特征模型相似的结构,控制器参数通过在线辨识获得,并且按照黄金分割比生成控制信号,能够保证辨识参数收敛过程中系统的稳定性.基于混合H2和H∞控制思想对标准的黄金分割自适应控制器中的参数λ进行在线优化,从而保证了姿态回路对气动参数摄动和外界扰动具有满意的鲁棒性.所提出的λ(k)优化算法是通过对一组线性矩阵不等式求解得到的,因此易于工程实现.改进后的黄金分割鲁棒自适应控制算法在自适应性和鲁棒性的优越性使得该方法尤其适用于高超声速飞行器姿态控制系统.仿真结果验证了控制方法的有效性和实用性.     

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.      

多操纵面布局飞机隐模型跟踪控制设计

采用隐模型跟踪算法,针对多操纵面布局的飞机,进行控制增稳设计,要求具有满意的飞行品质.因而按照飞行品质规范和飞机动力学特性,对理想模型的选取做了深入分析;并对控制方案从指令跟踪精度、大气紊流响应和对其它扰动的抑制特性等方面进行了评估,其中用结构奇异值对增稳系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能进行了分析.结果表明设计方案能有效抑制扰动,并具有合适的鲁棒稳定性和鲁棒性能.     

飞行仿真转台基于干扰观测器的鲁棒跟踪控制

对三轴飞行仿真转台系统,提出一种基于干扰观测器的鲁棒数字跟踪控制器的设计综合方法.该控制器由前馈控制器、闭环控制器及摩擦补偿环节组成.前馈环节由零相差跟踪控制器ZPETC (Zero Phase Error Tracking Controller)及FIR滤波器构成,闭环由比例微分(PD)控制及干扰观测器构成,摩擦补偿采用基于库仑模型的固定补偿方法.实验结果表明,该方法能有效提高跟踪性能,并且对系统参数变化和力矩扰动具有很强的鲁棒性.     

一种抑制扰动的轴向磁轴承鲁棒控制新方法

从鲁棒稳定性和抑制扰动的动态性能角度,分析了干扰观测器应用到轴向磁轴承时其有效带宽较低的问题,指出磁轴承易受到低频干扰并提出了一种抑制扰动鲁棒控制方法.基于动态分析建立了轴向磁轴承的名义模型,并设计了内环控制的干扰观测器,采用标准H∞问题的方法设计抑制扰动鲁棒控制器作为外环控制.仿真分析与实验说明了该方法能够提高干扰观测器的带宽,同时,实验验证了对于系统参数不确定性具有较强的鲁棒性能,对比单一的控制方法具有良好的抑制扰动能力.     

W型无尾飞机横航向多变量鲁棒控制设计

以基于前掠翼布局及翼身融合一体化技术设计的W型无尾飞机为被控对象,采用线性二次型高斯/回路传输恢复LQG/LTR(Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery)多变量鲁棒控制方法完成了飞机横航向控制设计.该方法解决了由于该特殊构型导致的本体不稳定,以及运动模型的不确定性、随机干扰下控制系统可能出现的不稳定和控制精度不够的问题.系统仿真结果表明,控制系统实现了横航向指令的精确跟踪,不但具有良好的鲁棒性,而且调节性能良好,满足W型无尾飞机横航向控制设计的要求.      

飞机突防飞行非线性解耦控制系统的混合仿真研究

飞机低空突防作地形跟踪／回避飞行时，会出现纵向和横向运动的非线性交叉耦合，利用非疆性逆系统理论和现代最优控制理论可以设计一个飞行控制规律来解开这些耦合，主要讨论了这种线性解耦控制系统的混合仿真，给了用于仿真的数学模型以及仿真方法，对系统有无大气紊流扰动的解耦控制、系统对指令输入的跟踪、飞行品质等方面进行了探讨。结果表明，该控制规律在有无大气紊流影响时都能实现解耦，准确地跟踪期望的三维突防航迹，并具     

基于逆动力学和在线参数辨识的飞机姿态控制

传统的综合飞行/火力控制系统的设计使用了PID(Proportion-Integral-Differential)结构的飞行/火力耦合器,具有鲁棒性差、设计工作量大等缺点.提出了一种基于逆动力学和在线参数辨识的方法,用于直接设计综合控制系统中的姿态控制器.其中,对飞机的转动动力学方程,推导得到了其逆特性的解析形式;使用在线参数辨识方法,对飞机的气动特性进行估计并用于舵面分配.以六自由度非线性飞机模型为对象进行了仿真,结果表明所设计的姿态控制系统具有快速性好、通道间解耦效果明显、对气动模型误差的鲁棒性强等优点.本方法也可推广用于其他的飞行器姿态控制系统设计.     

结构受损飞机动力学模型与飞行控制方法

为实现对结构部分受损飞机的安全控制,建立了其动力学模型,通过分析将结构受损飞机的旋转运动分解为正常飞机旋转运动和由于受损引起的扰动运动,将结构受损飞机的控制转化为对扰动等不确定性因素的抑制问题.提出了一种基于扩张状态观测器的轨迹线性化控制方法进行飞行控制律设计,使系统具有较强的鲁棒性.仿真结果表明:当飞机右侧机翼缺损15%半翼展长时,控制系统能实现结构受损飞机的解耦控制,角速度响应能较好地跟踪指令,有效抑制了结构受损带来的不确定性和扰动.     

遥控模式下无人机系统纵向飞行品质评定

建立了无人机系统模型,根据通信数据链存在时延、无人机飞行员不能直接感受到无人机的过载信息等特点,参照有人驾驶飞机飞行品质准则,提出了遥控模式下无人机系统纵向飞行品质的评定方法.对某算例无人机系统的纵向短周期飞行品质及驾驶员诱发振荡(PIO,Pilot-induced Oscillations)趋势进行了评定及分析.结果表明:通信数据链对无人机系统的短周期频率、阻尼等特性的影响较小;但是,无人机飞行员在地面控制站遥控操纵无人机时,通信数据链时延会增加无人机系统的延迟时间,导致闭环操纵的短周期飞行品质发生降级,并具有PIO倾向;为避免发生PIO,应避免无人机在遥控模式下执行快速机动飞行任务.