基于MPL-CS自适应反步法的过失速机动控制

超机动能力仍是未来飞机的重要性能指标,而过失速机动控制的效果将成为决定近距空战胜负的关键。本文提出了一种基于最小参数学习和布谷鸟搜索（MPL-CS）的自适应反步法的过失速机动控制方法,以解决先进布局飞机过失速机动中严重的非线性、耦合性和迟滞性等导致的鲁棒性差和控制精度低等问题。首先,基于一套完整的先进布局飞机缩比模型大振幅振荡风洞试验数据,在给定的建模精度目标下,通过改进极限学习机（ELM）方法,建立了大迎角下先进布局飞行器精确的非定常气动模型。其次,设计了一种基于MPL的自适应反步法,以减少需要优化的参数数量。在不确定性和模型扰动的影响下,结合串接链分配方法完成了分配设计。基于CS方法对MPL下自适应反步控制律的关键参数进行了优化。最后,经典的眼镜蛇机动仿真结果表明,该方法的控制精度高于传统的基于MPL的自适应反步方法,且充分考虑了工程的实际需求,控制精度高、鲁棒性强。该方法为未来先进布局飞机的过失速机动控制提供了理论支撑和技术路径。     

基于舵面位置反馈的实用非线性控制分配方法

针对飞机在自主起降、大迎角飞行时力矩系数与舵面偏角之间的非线性和耦合性问题,以无尾飞翼飞机(TFWA)为对象,提出了一种实用新型的基于舵面位置反馈的非线性控制分配方法。该方法通过舵面位置反馈,在期望三轴力矩系数中除去前一拍舵面偏角产生的非线性三轴力矩系数,从而将非线性控制分配问题转化为线性控制分配问题来求解。证明了该方法具有一致渐近稳定性,且其稳态误差为0,并分析了该方法的可行性。通过与序列线性规划、序列二次规划和遗传算法等非线性控制分配方法进行数字仿真对比,突显了该方法精度高、解算快的特点;同时对该方法进行了基于伪逆法、不动点迭代方法和相邻面搜索方法的数字仿真,说明了其处理非线性控制分配问题的有效性。以TFWA、F18等为对象,在xPC-DSP半物理仿真平台上验证了该方法具有通用性强、实时性好的优点。