基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器设计

针对四旋翼无人机吊挂负载系统飞行中的摆角抑制问题,考虑过快位置机动容易引起吊挂大幅度摆动,提出了一种基于嵌套饱和的四旋翼无人机吊挂负载控制器。首先,利用扩张状态观测器估计干扰,设计具有强抗扰能力的垂直位置控制器;其次,基于简化模型通过构建李雅普诺夫函数,设计控制摆角收敛的抑摆控制器;最后,基于一种嵌套饱和控制方法,设计了限制机动速度的水平位置控制器。与已有控制方法的仿真对比表明,该控制器不但能保证四旋翼无人机吊挂负载系统稳定飞行,还能在大幅度位置机动指令下有效减小最大摆幅。     

基于预设性能的四旋翼无人机编队安全控制

针对四旋翼无人机编队系统存在模型不确定性、未知外部干扰与内部碰撞等问题,提出一种基于预设性能的安全控制方法。首先使用预设性能函数结合误差转换方法,将防止内部碰撞的不等式约束问题转换为无约束问题。同时针对模型中的不确定项,使用神经网络进行逼近;针对神经网络逼近误差与未知外部干扰组成的复合干扰,使用非线性干扰观测器进行估计,并分别设计位置与姿态子系统控制器,避免了编队内四旋翼无人机的碰撞。然后借助Lyapunov方法证明了闭环系统所有信号的收敛性。最后通过数值仿真验证了所提控制方法的有效性。     

无人机和巡航导弹用涡扇/涡喷发动机的设计特点

无人机和巡航导弹发动机有许多共性,人们有时候会把它们混淆。本文详细分析了无人机和巡航导弹的区别,对比研究了它们对发动机的要求和关键属性,随后分析了无人机和巡航导弹对涡扇/涡喷发动机的特殊要求与设计特性,以及目前正在开发的先进技术。     

无人机航迹规划算法的初步研究

航迹规划算法是无人机的关键技术之一,本文初步综述了近年来国内外在该领域的主要研究成果。首先给出了航迹规划的描述和涉及的关键问题,然后着重介绍了几种较为常用的规划算法,如A-Star算法、遗传算法、神经网络、Voronoi图、PRM(ProbabilisticRoadmap)、RRTs(RapidlyExploringRandomTrees)、人工势场法、基于案例的算法等,最后讨论了航迹规划算法存在的问题和面临的挑战,指出飞行中实时重规划的研究是航迹规划未来主要的发展方向。     

基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法

基于能量优化的无人机机动能够使无人机在不失去决定性位置优势的情况下获取相对于对手的能量优势，足够的能量优势可转换为有效的位置优势，有利于无人机在空战中随时改出当前机动并投入下一机动动作，对于无人机获取空战胜利至关重要。开展了基于能量优化的无人机机动轨迹生成方法研究，通过在无人机机动飞行包线内设计合适的机动指令，使得无人机能量性能指标最优。以上升转弯机动为例进行了机动轨迹生成的详细设计，并与常规上升转弯机动轨迹生成结果进行对比，仿真结果显示所设计的机动动作完成时间缩短了28.6%~83.8%，总能量变化减少了64.7%~70.1%，实现了无人机机动飞行的能量优化。     

Collision free 4D path planning for multiple UAVs based on spatial refined voting mechanism and PSO approach

In this paper, a four-dimensional coordinated path planning algorithm for multiple UAVs is proposed, in which time variable is taken into account for each UAV as well as collision free and obstacle avoidance. A Spatial Refined Voting Mechanism(SRVM) is designed for standard Particle Swarm Optimization(PSO) to overcome the defects of local optimal and slow convergence.For each generation candidate particle positions are recorded and an adaptive cube is formed with own adaptive side length to indicate occupied regions. Then space voting begins and is sorted based on voting results, whose centers with bigger voting counts are seen as sub-optimal positions. The average of all particles of corresponding dimensions are calculated as the refined solutions. A time coordination method is developed by generating specified candidate paths for every UAV, making them arrive the same destination with the same time consumption. A spatial-temporal collision avoidance technique is introduced to make collision free. Distance to destination is constructed to improve the searching accuracy and velocity of particles. In addition, the objective function is redesigned by considering the obstacle and threat avoidance, Estimated Time of Arrival(ETA), separation maintenance and UAV self-constraints. Experimental results prove the effectiveness and efficiency of the algorithm.     

无人机地面站人机工效综合评价研究

无人机地面站发展日趋综合复杂,为了减轻地面站操作员工作负荷,避免飞行事故发生,保证高效、安全地完成飞行任务,开展无人机地面站人机工效评价方法研究十分重要.分析无人机地面站人机工效评价特点;借鉴有人驾驶飞机人机工效评价力法,利用德尔菲法,明确无人机地面站人机工效综合评价的评价指标,提出地面站人机工效评价专家调查表的构架及其内容;并探索无人机地面站人机工效评价方法.实例研究表明：本文提出的评价指标和方法可以满足无人机地面站人机工效评价需求,可为无人机地面站人机工效评价提供一定借鉴.     

基于模型拼接技术的四旋翼无人机全飞行包线建模

四旋翼无人机在军事和民用领域都有广泛的应用前景。然而，四旋翼无人机具有机载传感器准确性低与可靠性差、不同飞行条件下动力学模型差异大等特点。本文以四旋翼无人机为研究对象，系统地开展了飞行路径重构、频率域系统辨识、全飞行包线建模的相关研究工作。针对机载低成本传感器存在显著常值偏差与量测噪声统计学特性未知的缺点，采用基于EKF的飞行路径重构技术对在飞行试验中无人机的机体空速进行重构；针对不同飞行速度下四旋翼无人机动力学模型差异大的特点，采用频域法辨识得到不同飞行条件下的本体动力学模型；针对四旋翼无人机大跨域的高精度控制需求，利用模型拼接技术，系统性地提出了全飞行包线建模方案，经过验证，所提出模型拼接技术是准确可靠的。     

适用无人机的小型燃料电池控制方法

燃料电池动力系统作为一种长航时电动无人机的动力方案,其燃料电池的控制技术是决定动力系统可靠性和高效性的关键技术。针对用于无人机的小型空冷型开放阴极的质子交换膜燃料电池,考虑面向工程应用的燃料电池整体控制过程,兼顾电堆温度控制和水管理,提出了一种前馈型模糊PID的电堆温度控制方法,同时设计了一种基于安时积分门限法的膜水含量调节策略,以实现对整个燃料电池系统的高效控制。通过搭建燃料电池温度控制与水管理试验平台,对所提出的控制技术进行了试验验证,并与现有温控和水管理方法进行了对比分析。试验结果表明：所提前馈型模糊PID方法在较长时间的燃料电池启动过程中能够较快地达到目标温度,相比于PID方法减少了7%的调节时间,与传统模糊PID方法相当;燃料电池电流持续减小时,所提前馈型模糊PID方法对超调量的抑制效果具有明显优势,其超调量仅为PID方法的34%,为传统模糊PID方法的43%;所提安时积分门限排水控制方法既能防止水淹故障,又可提高燃料经济性,在所给工况中相比现有方法节约了15%的氢气。     

基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法

由于运动学的复杂性和环境的动态性,控制一组无人机遂行任务目前仍面临较大挑战。首先,以固定翼无人机为研究对象,考虑复杂动态环境的随机性和不确定性,提出了基于无模型深度强化学习的无人机编队协调控制方法。然后,为平衡探索和利用,将ε-greedy策略与模仿策略相结合,提出了ε-imitation动作选择策略;结合双重Q学习和竞争架构对DQN（Deep Q-Network）算法进行改进,提出了ID3QN（Imitative Dueling Double Deep Q-Network）算法以提高算法的学习效率。最后,构建高保真半实物仿真系统进行硬件在环仿真飞行实验,验证了所提算法的适应性和实用性。