线性模型跟踪法抑制飞行控制系统极限环振荡

 一、原理和方法 在电传飞行控制系统的设计过程中,往往会遇到由于伺服机构传动中的非线性（如间隙和死区）引起整个系统在某些飞行状态下产生极限环振荡,它是一种0.5～1.5Hz左右的低频振荡,使驾驶员位置处的法向过载的振荡幅值超过±0.05g,不能满足有人驾驶飞机的技术要求。     

多操纵面飞机大包线控制律设计

针对多操纵面布局飞机,提出一种基于Kriging建模技术和鲁棒自增益调参控制器设计技术的大包线飞行控制系统设计方法.通过采用力矩控制形式,使调参控制器的输出为三轴所需力矩系数,从而便于采用力矩控制分配技术来发挥冗余操纵面的潜力,并提高系统鲁棒性;在设计使系统性能指标最优的控制律时,通过建立控制系统性能参数的Kriging近似模型,避免了多次进行耗时的控制器设计,提高了设计效率.     

飞机飞行控制律/操纵效率器多学科优化设计

基于近似模型和遗传算法,针对多操纵面布局飞机提出一种对全包线飞行控制律和操纵效率器几何形状与位置进行多学科优化的设计方法.该方法采用力矩控制方式进行控制,应用鲁棒增益调参方法设计全包线飞行控制系统,利用试验设计方法和径向基神经网络响应面获取近似的气动学科模型和控制学科模型,在近似模型基础上由遗传算法获得优化的设计参数并最终获得优化的控制律和操纵效率器.以某多操纵面布局无尾飞机为例进行计算机飞行仿真验证,结果表明该方法具有可行性.      

非相似余度飞控计算机

从容错的角度介绍了Boeing777和A320的数字飞行控制计算机系统。Boeing777和A320的飞控计算机都采用了非相似的余度技术,能容忍软件和硬件的共态故障,但在每个计算机的功能分配和整个飞控计算机系统的余度结构编排等方面体现了各自的特点。用广义随机Petri网描述了Boeing777余度结构和容错动态过程,并进行了系统的可靠性计算和容错度分析。针对中国"大型飞机"容错飞控系统的设计作了分析和建议。     

自修复飞控系统的鲁棒控制器设计

采用余度部件分担控制任务的控制策略,应用线性二次型的微分对策理论求得具有稳定和性能鲁棒性的控制器,从而保证控制器对余度执行机构的失效或故障不敏感,实现自动排除故障和优美降级性能。仿真结果表明鲁棒控制器的有效性     

多模型方法在飞控系统故障重构控制中的应用

基于多模态控制方法，将多模型选择模态的方法用于飞机发生故障时的重构控制：设计多个不同状态的模型及其控制器，模型采用固定模型和自适应模型，相应控制器按模型匹配方法设计，理想模型依飞行品质要求设计。依据转换标准判断当前飞机状态与哪一个模型最接近并转换到相应控制器上。自适应模型及其控制器是采用基于梯度的参数调节方法设计和实现的。最后以某机为例进行了仿真验证，结果表明该方法是有效的。     

先进战斗机控制分配方法研究进展

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。     

缩比模型飞机及其飞控系统与原型机的相似关系

从量纲理论出发，简单地导出了原型飞机与缩比模型飞机各物理量的相似比例关系．说明了在构成缩比模型飞机数学方程时应注意的问题。用所得的方法，求取了现代战斗机缩比模型飞机的数学方程，并对其进行了仿真验证。仿真结果表明，该方法是正确的。此外，还推导了缩比模型飞机飞行控制系统动态环节相关特征量的相似比例关系．并依据相似的要求提出了在构成模型机飞控系统时应注意的问题。     

多目标非线性控制分配方法研究

 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。     

无人侦察机航迹点重规划的优化算法

提出了一种针对发现新目标后,机上在线进行航迹点重规划的方法.建立了重规划数学模型,用图像质量方程预估侦察目标的图像质量,以所有目标图像质量的加权之和最大、路径长度最小为目标函数.在传感器侦察范围、飞机机动和目标图像质量要求以及威胁等多约束条件下运用改进后的多目标进化算法NSGA-II寻优,得到侦察航迹点的Pareto最优解集.以目标图像质量、路径长度和路径威胁为评价因素,专家系统给出当前评价因素加权权值,用模糊选优方法在Pareto最优解集中选择该加权意义下的唯一最优路径.仿真结果证明了该方法的可行性和智能性.