基于布谷鸟搜索算法的一类变体飞行器容错控制

针对一类存在执行机构故障的分布式结构变体飞行器的控制分配问题,结合整数规划理论,提出一种基于布谷鸟搜索算法的容错控制方法。首先,设计虚拟控制指令,使得系统状态能够很好地跟踪参考模型;然后,将执行器概率性故障与饱和约束转换为整数规划问题中决策变量的约束,从而将执行器控制分配问题转化为一类整数规划问题;最后,采用改进的布谷鸟搜索算法进行求解,得到实际的执行器控制分配指令。仿真结果表明,在执行器存在概率性故障的情况下,该容错控制方法较无容错策略的情况能够有效提升系统的跟踪性能;与遗传算法相比,该算法得到的执行器控制分配结果更加精确。     

基于控制分配的一类变体飞行器容错控制

针对一类含有执行器故障的新型操纵面变体飞行器的容错控制问题,将控制分配方法和整数规划理论相结合,提出了一种基于控制分配的容错控制方法.首先设计虚拟控制律,使飞行器的状态变量跟踪参考模型.然后通过执行阵列重构将执行器的概率性故障及饱和约束转化为整数规划中的决策变量的约束,进而将控制分配问题转换成一类决策变量概率可变的整数规划问题.为保证解算的有效性及收敛性,运用改进的遗传算法进行求解.仿真结果表明,飞行器在执行器发生故障的情形下,仍具有良好的跟踪性能.      

基于切换多胞模型的变体飞行器增益调参控制

针对一类可变后掠翼的变体飞行器,研究了全包线控制器的设计与综合方法.建立了基于切换多胞系统的变体飞行器模型,所提出的框架利用Lyapunov函数方法分析系统的稳定性,能够从理论上保证变体飞行器在全包线下的飞行稳定.给出了利用小凸包算法从三维飞行包线中选取设计点的方法,并对各设计点处的线性化模型设计了最优控制律.为继承传统增益调参方法的优势,提出了一种特殊的控制器插值方法,保证变体飞行器三维包线下的控制综合过程简便实用.仿真结果表明所提出的控制方法在飞行器快速变形和参数大范围快速变化的情况下仍具有良好的控制性能.      

一种无人机自主避障与目标追踪方法

针对无人机自主避障与目标追踪问题，以深度Q网络(DQN)算法为基础，提出一种多经验池深度Q网络(MP DQN)算法，使无人机避障与追踪的成功率和算法的收敛性得到优化。更进一步，赋予无人机环境感知能力，并在奖励函数中设计了方向奖惩函数，提升了无人机对环境的泛化能力以及算法的整体性能。仿真结果表明，相较于DQN和双重DQN(DDQN)算法，MP DQN算法具有更快的收敛速度、更短的追踪路径和更强的环境适应性。