一种非线性航迹自适应跟踪控制方法

针对小型无人飞行器航迹跟踪精度和飞行品质问题,提出了一种基于非线性航迹的自适应跟踪控制方法.应用五阶B样条拟合航点,构建非线性期望航迹;建立基于非线性期望航迹Serret-Frenet坐标系下的位置和运动航向误差方程;根据误差方程设计渐近稳定收敛的自适应运动航向控制律.并应用此方法进行了外场飞行实验,实验结果表明自适应航迹跟踪控制方法有效且能保证航迹跟踪精度.     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于小波滤波的无人旋翼机高度信息融合

针对小型无人旋翼机自主飞行时高度测量信息不稳定、易受干扰的问题,提出采用基于滤波数据的自适应高度信息融合方法来提高无人旋翼机高度测量信息的精度和可信度.通过基于小波提升算法的小波分解重构方法,消除原始测量数据中的高频噪声;根据全球定位系统的测量精度受搜到卫星数目波动影响的现象,提出利用自适应卡尔曼滤波的方法实现高度信息融合.通过自主悬停和三维航迹跟踪飞行试验验证该方法的可行性和有效性.     

盘旋跟踪地面目标小型无人机控制系统设计

针对一种大展弦比、V形尾翼常规布局小型无人机盘旋跟踪地面目标飞行的飞行控制策略进行了研究.采用了一种单轴光电探测系统修正视场纵向误差,无人机航向控制修正视场横向误差的控制方法.设计了一种自适应PID(Proportion Integration Differention)控制器,并通过对无人机六自由度非线性运动模型的建模分析,进行了控制律的仿真验证,并将算法融合在盘旋跟踪飞行实验中.仿真及实际飞行实验结果表明:该控制系统在突风等大扰动的影响下获得了良好的动态性能指标,并有效地抑制了飞机姿态通道对视轴通道的耦合影响,满足了飞行任务的需求.     

无人机固定时间路径跟踪容错制导控制

针对无人机存在外部环境干扰及执行机构故障情况下的固定时间路径跟踪容错制导控制进行研究,提出了固定时间收敛的视线制导控制算法,利用反步法及固定时间收敛的视线制导控制算法确保无人机路径跟踪误差在固定时间内收敛。通过在视线制导控制算法中引入指令滤波器及误差补偿器,避免反步法中虚拟控制量微分项的复杂计算。为了抑制制导控制过程中系统状态剧烈变化,引入障碍李雅普诺夫函数对偏航角速度误差进行限制。通过非线性固定时间观测器对不确定性进行估计补偿,消除执行机构故障及外部环境干扰等因素对跟踪性能的影响。仿真结果表明:所提算法具备有效性和鲁棒性,具有良好的路径跟踪容错制导控制性能。      

四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机执行机构部分失效故障和传感器偏差问题,为了可靠,安全、稳定的飞行,采用自适应容错控制策略.当无人机飞行时,利用二阶卡尔曼滤波器在线快速估计状态、检测执行器故障和传感器偏差,当执行器故障检测和诊断出来后,将故障因子视为自适应因子,用来调节自适应容错控制器的参数,使故障影响变小,同时估计传感器的偏差,如有偏差,则将偏差部分补偿给输出信号.在Matlab实验平台上对所提方法的可行性和有效性进行仿真验证,结果表明四旋翼无人机执行机构在发生部分失效故障和传感器偏差时,采用自适应容错控制策略,输出信号能够快速跟踪参考输入信号,实现了对四旋翼无人机的容错控制.     

自适应模型跟踪控制在仿真伺服系统中的应用

针对飞行仿真伺服系统动态性能要求的特殊性和系统本身的非线性 ,提出了自适应模型跟踪的有效控制方法。文章在探讨参考模型选取的基础上 ,推导出一种飞行仿真位置伺服系统的自适应模型跟踪算法 ,并将其用于某一飞行仿真伺服系统。实验表明 ,该算法使系统获得了优良的动态性能 ,尤其对改善系统的频率响应 ,拓宽系统频带具有很好的效果。最后给出了部分实验结果     

极地科考小型无人飞行器

针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用.     

导弹增量式自适应容错控制系统设计

导弹在实际飞行中存在气动参数不确定、执行机构故障等问题,从而对导弹飞行控制系统稳定性与操控能力造成严重影响。为此,设计一种增量式自适应容错控制方法,在实现导弹安全控制的同时,兼顾姿态控制算法时效性与可靠性。建立面向控制的三通道耦合姿态动力学模型;考虑系统不确定性和执行机构故障,基于增量式动态逆方法设计导弹被动容错控制律;基于自适应滑模控制与增量式动态逆方法,设计增量式动态逆自适应容错控制律,并对系统残差进行分析比较;通过某典型全弹道姿态跟踪任务,验证舵面故障下的姿态跟踪特性。仿真结果表明:所提方法在故障未知的情况下,能够保证飞行控制系统的鲁棒性与容错能力,实现导弹的安全可靠控制。      

基于在线轨迹迭代的自适应再入制导

针对传统轨迹跟踪制导方法在再入飞行中无法较好适应导航模式切换等突变状况的问题,提出了一种能够有效应对制导系统输入信息不连续性的自适应在线轨迹生成方法。该方法通过实时的多项式拟合以及迭代过程确定满足终端约束条件的高度-速度剖面,并解算出当前飞行状态下所需的攻角与倾侧角指令,从而平稳、精确地将飞行器引导至末端能量管理段。通过对速度与能量、高度、轨迹倾角以及待飞航程等状态量建立解析关系,该方法拥有迭代速度快以及收敛性强的优势。仿真结果显示,该方法对输入信息的误差及跳变等不确定因素的适应性很强,在各类干扰情况下较传统方法拥有更高的制导精度。相较于传统轨迹跟踪制导方法,该方法在实际应用背景下显著地提升了制导的自主性与适应性。      

基于诱导航线的多无人机编队飞行控制方法

针对无人机编队飞行控制问题,提出了一种基于诱导航线的协同控制方法,僚机根据当前相对于期望位置的误差和长机的飞行状态生成诱导航线并进行跟踪;针对飞行过程中的突发障碍采用改变编队队形的方法进行规避;针对无人机之间可能出现的碰撞情况,根据无人机到达碰撞点的时间以及位置分别从高度以及航向两方面进行躲避,仿真结果表明:采用此方法无人机能够保持稳定的编队,并同时能够躲避飞行过程中的障碍以及避免飞机之间的碰撞。      

基于模糊逻辑的预测再入制导方法

在研究再入飞行器预测制导基础上,针对实时性要求,提出了一种基于模糊逻辑系统的模糊预测制导方法.首先研究分析了再入飞行器落点纵程与飞行高度、弹道倾角三者之间的联系;设计了以再入飞行器落点偏差和飞行高度为输入,弹道倾角角速度为输出的模糊逻辑系统;并在此基础上根据专家经验制定模糊规则,设计模糊预测制导算法.该方法避免了一般预测制导在形成弹道倾角修正指令时所需要的大量迭代运算,有效减小了预测制导指令的解算时间,为再入飞行器在再入过程中全程使用预测制导提供了可能.仿真结果表明:该方法实时性好,落点精度高,抗干扰能力强,且具有一定的工程实用价值.      

飞行器航迹倾角的自适应动态面控制

针对飞行器纵向模型具有参数不确定性和外界干扰的特点,提出一种飞行器航迹倾角的自适应动态面控制方法.动态面控制方法通过引入一阶低通滤波器避免了传统反演设计存在的"微分爆炸"现象,采用自适应律对模型未知参数进行在线估计,并利用非线性阻尼项克服外界干扰.通过Lyapunov方法证明得出闭环系统半全局一致稳定,跟踪误差可通过调节控制器参数达到任意小.仿真结果表明:该方法能在简化控制设计过程的同时保证航迹倾角跟踪上预定轨迹,控制系统具有较强的自适应能力且对外界干扰具有一定的鲁棒性.     

基于有限时间引导律的欠驱智能船舶循迹控制

针对欠驱智能船舶在执行循迹任务时,受路径曲率和环境力干扰影响导致横向偏差增大的问题,对欠驱智能船舶的引导策略进行了研究。提出了一种有限时间收敛的自适应引导律,并基于该引导律实现了欠驱智能船舶循迹控制,使循迹过程中的横向偏差在有限时间内收敛至零。相比于传统积分引导律,所提方法的控制参数可以根据横向偏差的变化进行自适应调整,更快地引导欠驱智能船舶进行直线和曲线循迹。通过仿真对比验证了所提方法的有效性和先进性。      

基于光学信息的导弹低空突防导引策略

为增加巡航导弹低空突防的概率,在离线规划好航迹后,要保证导弹以最小偏差沿航迹飞行.通过仿真发现,传统的角指令法存在航路点切换时导弹过载超过指标要求,导弹越过障碍物时有较大的过顶时间的问题.为解决这一问题,提出了一种导弹纵向和横侧向的航路导引方法和指令生成方法,并以某型导弹低空突防为例,设计了飞行控制律.通过地形跟随六自由度仿真,比较了两种航路导引方法对地形跟随性能的影响.仿真结果都表明:采用这种纵向和横侧向航路导引方法和指令生成方法以后,该型导弹的地形跟随飞行性能得到了明显提高.      

基于backstepping/RHO的变体飞机控制器设计

为了确保变体飞机在变体过程中的飞行稳定性,提出了一种并行修正控制器设计方案.采用backstepping方法进行标称控制器设计,提供基本的飞行稳定性和跟踪性能.使用雅可比线性化方法对变体飞机非线性方程进行线性化得到线性化模型,采用基于指令滤波器的滚动时域优化（RHO,Receding Horizon Optimal）方法进行修正控制器设计.在有限时域区间内实时解算修正控制量,对标称控制器进行补偿.从航迹角控制系统仿真结果可以看出,航迹角能够较好地跟踪指令信号,基本不受变体过程的影响,飞行控制系统满足实时性和鲁棒性的要求.     

基于特征模型的再入飞行器制导律设计

研究了一种大升阻比的高超声速飞行器的再入制导问题．应用基于特征模型的自适应控制理论,提出了一种跟踪参考阻力加速度的制导方法,同时通过跟踪飞行方位角,来修正飞行器侧向航程．这种基于特征模型的自适应控制方法不需要通过数据拟合来获得气动升力与阻力的解析表达式,克服了飞行器在再入飞行中,气动数据不断变化时造成的困难．通过跟踪飞行方位角来修正倾斜角指令,可以获得比倾斜角翻转方法更精细的对侧向航程的控制能力．六自由度仿真结果表明,文中设计的制导方法可以达到调整侧向航程的目的,但其代价是损失总航程．     

无人机自主引导跟踪与避障的近端策略优化

针对无人机地面动态目标跟踪问题，建立了远距离自主引导与近距离伴飞避障2个阶段的马尔可夫决策过程模型。在此基础上，提出了一种改进的近端策略优化（PPO）算法。考虑到无人机接收到的数据具有时序性且环境状态存在上下文关联，所提算法采用长短期记忆（LSTM）网络，通过无人机与目标的实时位置关系等状态信息来计算奖励值，更新网络参数，并进行自适应优化迭代。通过基于ROS系统的仿真测试平台进行试验，结果表明：所提算法安全有效地实现了侦察任务全过程的自主机动，与传统的PPO算法相比，LSTM的引入缩短了模型训练时间，跟踪与避障的效率明显提高，进一步加强了算法的鲁棒性、准确性和实时性。     

高超声速巡航飞行器在线自适应反馈控制设计

由于飞行器模型的强非线性,各种建模不确定性以及飞行环境的复杂性,高超声速飞行器控制成为一个研究难点.针对某类具有参数不确定性的非线性系统,提出了一种反馈线性化与自适应估计相结合的方法,对非线性系统的输入输出动态应用反馈线性化处理以得到拟线性模型,并设计反馈控制律;对不确定参数采用自适应在线估计,利用Lyapunov方法分析稳定性;针对选择不同输出的情况,对如何消除内动态进行了讨论.为了验证该方法的可行性,将其应用于某高超声速飞行器巡航段纵向非线性模型,对速度和高度通道进行跟踪控制仿真,由于飞行器和大气环境存在建模不确定性,利用自适应控制对不确定参数进行在线估计.仿真结果显示该方法能够快速收敛,并且具有良好的在线自适应能力.