输入饱和情形下战斗机大机动动态面控制

针对战斗机大机动飞行输入饱和问题，提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性，利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题，根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量，结合该误差变量设计大机动飞行控制律，并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响，利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界，且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析，验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。      

基于干扰观测器的四旋翼无人机离散时间容错控制

为了飞行控制方案便于在计算机上实现，针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机（UAV）角度运动方程，给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响，并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明，设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。     

基于经验直觉的无人机威胁规避机动决策方法

针对无人机飞行过程中遇到威胁需要及时安全规避的问题,本文提出一种基于经验直觉的无人机机动规避决策算法.首先将无人机威胁安全规避机动过程中所获取的态势信息,按照规避机动区域进行结构化处理并标注相应的机动决策标签,建立基于数据的无人机情景决策知识库.其次,利用无人机情景决策知识库中的数据训练长短时记忆网络以实现情景与机动决...     

无人机绕速度矢量轴滚转机动自适应滑模边界保护控制

针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。     

不确定强耦合下四旋翼姿态鲁棒自适应控制

针对多源不确定强耦合下的四旋翼无人机姿态控制问题，首次设计了一种多层逼近自适应神经网络动态面控制算法。区别于以往的加性耦合不确定研究，考虑无人机飞行控制中的乘性耦合多源不确定估计与补偿问题。首先，构建不确定四旋翼无人机姿态动力学模型，并基于神经网络与傅里叶展开实现乘性耦合不确定的巧妙转换；其次，将自适应技术与反步法相结合，设计多层逼近自适应控制律；同时将动态面技术用于解决反步法中虚拟控制律求导问题。完整理论分析与仿真实验表明了所述控制策略的有效性。