基于BPNN参数整定的四旋翼吊挂自抗扰飞行控制

针对四旋翼无人机吊挂系统状态耦合和载荷抗摆问题,开展了四旋翼无人机吊挂系统抗摆飞行控制研究。首先,利用牛顿-欧拉法和拉格朗日方程建立吊挂系统的动态特性方程。然后,采用反向传播神经网络(BPNN)在线调节自抗扰控制(ADRC)中的扩张状态观测器(ESO)参数,以提高ESO的估计精度和控制器的抗干扰能力。最后,通过仿真对比分析了反向传播神经网络-自抗扰控制(BPNN-ADRC)和传统ADRC的控制系统性能。仿真结果表明,基于BPNN-ADRC的飞行控制系统不仅具有稳定的轨迹跟踪能力,参数调节容易,而且响应速度快,超调量小,抗干扰能力强。     

基于多模型的飞控系统执行器故障调节

提出了基于多模型自适应控制重构的各种执行器故障调节算法.在故障情况下,对飞控系统执行器的二阶动态特性进行了描述,并建立了自适应多模型(观测器),来描述不同故障情况下系统的特性.虽然存在执行器故障的不确定性,但是,根据Lyapunov稳定性定理证明了在自适应重构控制器的作用下,故障后系统的跟踪误差渐近地收敛于零.仿真结果证实了所提出的故障检测及调节算法能达到预期的目标.     

基于极值搜索的四旋翼无人机自抗扰控制

为了提高四旋翼无人机飞行过程中的抗干扰能力,提出了基于极值搜索算法的自抗扰控制技术。首先,建立了四旋翼无人机非线性数学模型;然后,设计了基于极值搜索的自抗扰控制器,对无人机的位置和姿态进行控制;同时,设计扩张状态观测器估计系统内部及外部总扰动,对系统扰动进行补偿。仿真结果表明,所提方法不仅能抑制外界干扰,而且能显著改善飞行控制系统的瞬态性能和稳态性能。     

排气扩压器对高空舱压的影响与控制方法

为研究排气扩压器流动特性对高空舱后舱压力控制的影响,采用ANSYS191对排气扩压器进行数学建模和流场数值模拟分析,揭示其内部实际流动的物理过程;在次流质量流量为20 kg/s时,数值模拟不同排气扩压器背压和主流流量时后舱压力的变化规律,并通过样条插值得到排气扩压器背压、主流流量和后舱压力三者关系模型;建立高空舱后舱压力控制系统仿真模型,分析在不同调节模式和不同控制方法下排气扩压器流动特性对压力调节的影响。结果表明:发动机喷嘴出口处速度最大,混合后速度迅速下降,下降了约88%,而压力沿着排气扩压器轴向逐渐增大,最后趋于边界值。在发动机过渡态试验中,排气扩压器流动特性对后舱压力控制系统扰动很大,线性PID(proportion integration differentiation)控制难以保证后舱压力高精度、强抗扰的调节品质要求,而非线性PID控制不仅能减小排气扩压器流动特性对压力调节的影响,抑制发动机流量扰动,而且能保证瞬态响应快,超调量小,调节精度高。      

基于降维UIO的飞控系统鲁棒故障诊断

针对同时存在对象矩阵参数的摄动、外界扰动和故障的一类线性系统,基于降维的未知输入观测器(Un-known input observer,UIO)技术对飞控系统执行器故障进行诊断,使得系统对矩阵参数摄动和外界干扰具有良好的鲁棒性.该诊断方法把原系统分解为两个子系统,一个子系统受故障的影响,而另外一个子系统不受故障的影响,但状态可测.这样,不但大大降低了计算量,而且保证了故障诊断的快速性和准确性.