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1.
先进战斗机控制分配方法研究进展   总被引:15,自引:1,他引:14  
综述了目前国内外先进战斗机控制分配方法的研究和应用现状。首先介绍了四种最主要的控制分配方法——广义逆方法、链式递增方法、直接分配方法和数学规划方法.然后对控制分配方法在现实中的应用情况进行了简单介绍.最后对控制分配中的几个关键问题进行了分析总结。  相似文献
2.
多目标非线性控制分配方法研究   总被引:12,自引:1,他引:11       下载免费PDF全文
杨恩泉  高金源  李卫琪 《航空学报》2008,29(4):995-1001
 提出了一种新的多目标非线性规划控制分配方法,对其理论基础、建模与求解过程进行了详尽描述, 并给出了多目标非线性控制分配的解的评价指标及评价方法。该方法不依赖于伪控制指令与广义操纵面偏转角度之间呈线性关系这一假设,直接处理非线性控制分配问题,并充分利用冗余操纵面,实现不同飞行条件和任务下对多种目标的综合权衡分配。仿真结果表明该方法具有较高的精度,能很好地处理故障情况下的控制分配问题,为控制重构提供了算法保证。  相似文献
3.
程序调参飞行控制律的研究与展望   总被引:11,自引:2,他引:9  
概述了飞行控制律设计的几种主要方法。通过对比自适应飞行控制律和程序调参飞行控制律,总结了处于飞行控制器设计领域主导地位的程序调参飞行控制律的主要优点和不足.并就程序调参技术在现代飞控领域的研究现状及其在某先进飞机中的实际应用进行了介绍。最后,针对现代飞机的飞行特点,展望了程序调参飞行控制律今后可能的发展方向。  相似文献
4.
程序调参飞行控制律的神经网络实现   总被引:8,自引:1,他引:7  
董新民 《飞行力学》2000,18(1):33-35
为保证飞行品质,现代飞机中多采用程度调参飞行控制律,由于调参规律的高度非线性,使得控制律的工程实现相当困难。为此,对程序调参飞行控制律的神经网络实现方法进行了研究。通过应用BP神经网络逼近非线性调参规律。探讨了用BP网络实现程序调参飞行控制律的一般方法,给出了网络的结构及其优化算法,并以某型飞机电传操纵系统倾斜阻尼通道的程序调参控制律为例,对该实现方法进行降验证。结果表明,实现精度符合工程要求。  相似文献
5.
基于自适应神经网络的非线性飞行控制   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
 结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。  相似文献
6.
跨大气层飞行器再入段RCS控制特性   总被引:8,自引:1,他引:7  
以航天飞机为例.论述了跨火气层飞行器反推力控制系统(Reaction Control System,RCS)的工作原理,并给出了RCS推进器的控制模型。同时分析了RCS在回路中的各种工作模式和多推进器的系统冗余及其组合方式。最后在对RCS系统操作的基础上,研究了航天飞机在再人段飞行时的RCS控制问题。  相似文献
7.
先进无人机飞行控制技术研究   总被引:8,自引:3,他引:5  
杨晖 《飞行力学》2002,20(1):1-4
在“系统中的系统”的概念下,研究了先进无人员飞控系统的关键问题。对层阶,开放的无人机控制结构,多模型自适应控制技术等进行了较详细的论述和分析,最后对该领域的发展趋势进行了总结。研究结果对当前正在研制的多种无人机具有一定的参考价值。  相似文献
8.
无人机系统的仿真建模研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
在对无人机系统概念分析的基础上,通过对无人机系统中各个子系统工作原理的分析,对其遥控遥测子系统中的通讯系统部分进行了数学建模,结合无人机本体的动力学模型,建立了其内外环飞行控制系统的数学模型,并进行了一个无人机空中徘徊待机对地压制攻击任务的仿真计算,结果表明,所建立的数学模型可以满足战术任务的要求。  相似文献
9.
微型飞行器控制与导航系统研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
在介绍了微型飞行器的概念及其功能特点的基础上,探讨了固定翼微型飞行器控制与导航系统的结构。针对我校研制的固定翼微小型飞行器,提出了一种控制与导航系统方案。最后,指出了微型飞行器控制与导航所面临的主要技术问题及其解决思路。  相似文献
10.
基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计   总被引:7,自引:2,他引:5       下载免费PDF全文
陈谋  姜长生  吴庆宪 《航空学报》2006,27(3):486-492
 利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。  相似文献
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