基于LMI的模糊增益调参控制器的设计

利用线性矩阵不等式(LMI)技术将增益调参的控制律设计转化为相应的LMI凸优化问题,结合 模糊控制和H_∞方法,给出了一种基于LMI的模糊参数化的飞控系统增益调参控制器的 设计方法,该方法解决了传统增益调参设计中以经验设计的弊病,并保证了系统的全局 稳定性及鲁棒性能要求.将该方法应用于某型飞机模型上,仿真结果表明该设计方法简便有 效,且控制器鲁棒性较好.     

基于进化策略的导弹模糊制导律设计

由于导弹制导和控制系统的时变性、非线性和不确定性以及目标加速度的随机性等特点，以制导和控制系统精确数学模型为基础的常规制导律难于满足现代高性能制导系统要求。利用模糊逻辑不依赖对象精确数学模型、对知识具有很强的综合表达和逻辑推理等特点，综合了模糊比例制导律。并基于最优制导性能指标，利用进化策略对制导规则进行了优化。将定性和定量综合集成起来，具有比例制导的简易性，又有最优制导的高性能。实现了自适应变比例导航系数的比例制导律，具有较高鲁棒性和智能化程度，仿真结果表明了该方法有效性。     

实时仿真中的数据重构与误差分析

动态系统实时仿真中的数据重构现象，以及数据重构所产生的动态误差在本文中作了分析和讨论。实例说明了补偿这种误差的方法。     

超视距空战中多机协同制导方法

对空空导弹制导权交接的任务分配问题,根据己方飞机与制导权需交接的导弹的态势建立了对导弹的态势优势模型;根据己方飞机对该导弹攻击目标的态势建立了对目标的探测能力模型;根据敌方飞机对己方飞机的态势建立了己方飞机受到的威胁度模型;根据敌我双方飞机的空战能力建立了空战效能优势模型.在这4种模型的基础上建立了己方飞机对导弹的总的制导优势模型.在总的制导优势的基础上建立了协同制导任务分配模型,并采用遗传算法对协同制导任务分配问题进行优化求解.仿真结果表明,该方法能够实时地计算制导优势和进行任务分配,有效地完成多机协同制导.     

基于诱导航线的多无人机编队飞行控制方法

针对无人机编队飞行控制问题,提出了一种基于诱导航线的协同控制方法,僚机根据当前相对于期望位置的误差和长机的飞行状态生成诱导航线并进行跟踪;针对飞行过程中的突发障碍采用改变编队队形的方法进行规避;针对无人机之间可能出现的碰撞情况,根据无人机到达碰撞点的时间以及位置分别从高度以及航向两方面进行躲避,仿真结果表明:采用此方法无人机能够保持稳定的编队,并同时能够躲避飞行过程中的障碍以及避免飞机之间的碰撞。      

多无人机协同搜索区域分割与覆盖

多无人机覆盖搜索是无人机的一项主要任务,将搜索区域进行分割后,每个子区域内成为单机覆盖搜索问题,大大降低了任务难度.对无人机的平行搜索策略进行了详细的分析,针对平行搜索策略给出了搜索起始点、转弯关键点、搜索终点的判断依据,使得区域覆盖率达到100%.分析了最小转弯半径对搜索路径的影响.根据无人机初始位置和搜索面积对任意凸多边形搜索区域进行分割.针对无人机搜索的特点,以转弯次数作为主要依据对分割结果进行评估.对不同情况下无人机从初始位置到搜索起始点的路径进行了研究.最后通过仿真验证了方法的实用性.      

空战中协同干扰、探测、攻击任务分配

针对空战中协同干扰任务分配问题,根据己方飞机的干扰功率、干扰工作频段、干扰样式,敌方飞机雷达的工作功率、工作频段、抗干扰样式,建立了干扰功率优势、干扰频率优势、干扰样式优势;再考虑己方飞机的干扰作战能力以及敌我双方的空战能力指数建立了总的干扰优势,建立了协同干扰任务分配模型.根据干扰后敌方飞机的距离性能以及敌我双方的空战态势,对己方飞机对敌方飞机的探测能力、攻击能力进行了研究,建立了多机协同探测加攻击任务分配模型.采用遗传算法对建立的任务模型问题进行优化求解.仿真结果表明,这些模型能够有效地完成协同干扰、探测加攻击任务分配.      

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。     

异构多无人机协同目标跟踪分散化最优控制

针对主被动传感器协同目标跟踪需要,考虑到可扩展性、异构性和动态可重构性等特点,建立了适于不同测量类型和不同测量维数的异构多传感器分散化信息融合算法.以极大化信息融合所得到的信息熵及无人机(UAV,Unmanned Aerial Vehicles)观测信息质量为效能函数,建立了异构多UAV协同目标跟踪的分散化最优控制代价函数以及通信、防撞和控制等约束模型.实现了多UAV协同目标跟踪的分散化模型预测控制,并分析了通讯噪声等因素对分散化信息融合和协同控制的影响.     

多导弹分布式协同制导与控制方法

针对多枚导弹三维空间协同攻击机动目标要求,提出了一种多导弹分布式协同制导与控制方法.基于网络同步原理设计了一种多导弹三维位置同步算法,将目标视作领弹,与攻击导弹组成“领弹-从弹”的拓扑结构,实现了导弹对目标的协同攻击引导.同步算法给出了惯性坐标系导弹3个方向速度的指令,基于坐标变换将其转化为自动驾驶仪可以跟踪的速度及弹道倾角指令.基于切换控制方法设计了导弹自动驾驶仪,实现了多导弹协同制导与控制的闭环仿真.仿真结果验证了该方法的有效性.