卫星编队队形保持非线性燃料次优控制

针对卫星编队飞行队形保持推导了一种利用相对轨道根数为反馈量的非线性燃料次优控制算法。该控制算法基于高斯型摄动方程采用Lyapunov控制,控制增益是时变的以便控制某轨道根数时对其余的轨道根数影响最小。这种控制算法接近于燃料最优,且可以调整增益系数来适应推力大小的不同情况。仿真结果表明,该控制方法是有效的,且相比其他的控制算法能够节省更多的燃料。     

无人机紧密编队飞行控制仿真研究

以"长机-僚机"编队模式为模型,研究了无人机紧密编队飞行问题,建立了三维空间双机编队飞行动力学模型,分析紧密编队飞行时长机涡流产生的气动耦合效应对僚机升力、阻力和侧力的影响的变化,建立等效气动模型,根据僚机距离长机最优位置的误差通过PID方法调整僚机与长机的相对距离进行队形保持控制。     

无人机编队飞行问题初探

回顾了国内外无人机的发展历史和近年来的发展趋势，简要介绍了无人机在军事、国民经济和科学技术方面的作用。分析了单架无人机执行任务时面临的问题和编队飞行的优势，介绍了国内外在无人机编队飞行方面的研究状况，同时对保证无人机编队飞行的关键技术进行了探讨和分析。     

小卫星编队飞行队形设计与轨道要素确定

用两体相对运动的线性Hill方程进行了小卫星编队飞行队形的初步设计，并给出编队飞行中各绕飞小卫星轨道要素的确定过程，以空间圆形编队为例，在未考虑摄动情况下，通过仿真验证了Hill方程在小卫星编队队形初步设计中的有效性。     

基于自适应方法的多无人机编队队形控制

针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证：所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。     

面向无人机编队队形保持的航路规划技术研究

针对无人机编队快速转弯时队形难以保持的问题,提出一种基于编队方向角变换的编队航路规划方法,使编队飞行过程中各无人机满足队形保持要求以及自身运动学约束。首先围绕编队保持问题构建编队数学模型,并结合无人机运动学约束构建编队飞行过程中的最优控制问题。然后,利用伪谱法对最优控制问题进行求解,从而获得编队协同飞行航路。仿真结果表明,规划出的编队航路在满足编队队形保持要求的同时,能够保证各无人机满足自身运动学约束。     

无人机紧密编队飞行气动耦合仿真研究

针对典型的长僚机固定翼双机紧密编队飞行中的气动耦合问题,基于计算流体力学(Computational Fluid Dynamics, CFD)理论,对在同一高度飞行的无人机单机和长僚机双机单元分别进行流场仿真研究。仿真结果表明：在特定的外部环境下,当两架小型无尾后掠翼无人机距离为两倍翼展、机翼在翼展方向重叠12.15%时,僚机的升力增量和阻力负增量均达到最大值,气动效率最佳。     

卫星编队队形重构避碰技术研究

提出了一种新的考虑避碰约束的编队队形重构路径规划方法.首先通过常规编队重构规划方法得出各星的机动策略,以此预测重构过程中各星最小距离,将此最小距离大于安全距离作为约束条件,重新规划出队形重构轨迹.仿真结果表明,该方法计算量小,能够快速地规划出考虑避碰约束时的队形重构卫星机动轨迹,且能有效节省能量消耗.     

基于MAS的无人机编队飞行智能优化控制

 针对无人机编队飞行的实际背景和限制条件,提出了一种基于多智能体系统（MAS）技术的编队飞行的智能优化控制策略和实现算法。利用多Agent之间的交互作用,以灵活便捷的方式进行各单机之间的协同优化,从而可实现多架无人机的自主编队飞行。考虑到leader-follower原理的支配机制,对面向编队飞行的僚机控制律与实现算法进行了重点研究,设计了僚机编队控制器,通过仿真实验验证了其鲁棒性和稳定性。最后针对编队队形的变换与躲避威胁等特殊情况对无人机编队单元之间的协调优化进行了仿真验证和分析。     

基于射击次数的编队防空队形优化配置

为解决舰艇编队协同防空中抗击多方向来袭目标流的队形部署优化问题,提出了以编队对来袭目标流的综合射击次数为目标函数的优化方法。将编队总射击次数分解为零航路捷径和非零航路捷径下的射击次数之和,利用射击次数与、杀伤区纵深、队形配置向量之间的约束关系,给出了计算方法。以一字队形为例,建立了队形部署优化模型。     

无人机近距编队飞行建模与仿真

无人机编队飞行有着单架无人机无法比拟的优点,但属于较新的研究领域。从无人机未来发展需求出发,根据近距编队的特点,提出了一种近距编队控制方法,并以双机近距编队为基础对控制律设计和算法实现进行了研究。通过建立僚机旋转参考系下的双机编队相对运动模型,同时考虑长机翼尖涡对僚机产生的气动耦合效应,基于PI控制设计了一种无人机近距编队飞行控制器,通过仿真验证和比较分析,证明僚机可以很好地跟随长机的机动保持编队构型,验证了提出的编队飞行控制方法的可行性和有效性。     

无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计

针对无人机编队飞行问题，提出了无人机近距离编队飞行的建模方法。采用全状态量反馈．同时将气动干扰作为非线性反馈，设计出一套适用于无人机近距离编队飞行的自动驾驶仪。通过仿真验证，表明此控制器能较好地稳定优化后的编队飞行结构，并具有良好的鲁棒性。     

应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

文章研究了具有输入受限及外部干扰的无人机编队有限时间协同控制问题。首先,引入抗饱和辅助系统来解决执行器的饱和问题,利用自适应方法对扰动上界进行估计和补偿;然后,设计新型全局快速终端滑模的控制器,使得编队内各无人机在有限时间内收敛到指定的编队位置,并通过李雅普诺夫稳定性分析方法,证明控制方法的有效性;最后,对提出的控制方法进行数字仿真,验证了实际可行性。     

无人机编队飞行控制器设计

主要对两架无人机斜线编队控制进行研究,建立了相应的数学模型,并基于PI控制律分别设计了x,y两个方向的控制器,利用解析和数值计算两种方法解算.仿真结果表明,设计的控制器可以控制僚机跟随长机机动,保持原有的相对位置和姿态.     

基于预测控制方法的UAV编队飞行

针对传统UAV编队控制律显式考虑约束能力不强的不足,基于预测控制方法和虚拟结构控制策略,设计了一种分布式编队控制律。该控制律能显式地考虑各种约束,每个UAV仅需要滚动求解有限时域优化问题得到自身控制输入,提出了一种简单的代价惩罚的方法实现障碍规避,并将优先级策略引入UAV之间避碰中。仿真结果表明,所设计的编队控制律具有...     

多导弹三维编队控制

 多导弹编队控制可极大提高多枚导弹协同作战的效能。重点研究了多导弹编队控制涉及的2个主要问题：编队结构问题和三维编队保持控制器设计问题。提出了改进的领弹-跟随弹编队模式,结合多级分布式控制策略,解决了领弹失效时队形无法保持的问题;设计了基于相对误差的三维非线性跟随弹编队控制器,得到相应的跟踪控制律。不管领弹如何机动,跟随弹与领弹的相对距离始终为指定的期望值,同时跟随弹的速度、航向角和滚转角也能与领弹保持一致,通过仿真验证了所设计的编队控制器具有鲁棒性和稳定性。     

一种基于信息一致性的卫星编队协同控制策略

提出一种基于信息一致性的分布式协同控制策略,实现了卫星编队的构型建立、保持与整体机动。首先根据编队各星的初始相对状态,应用一阶一致性算法,协商估计出编队整体系统基准参考点的相对状态;再根据编队整体系统模型预测方程,以凸优化方法规划出期望重构机动路径;之后设计了基于二阶一致性算法的反馈协同控制律,使各星彼此协同地跟踪期望路径与构型、整体机动参考信息,并证明了系统的稳定性。仿真结果表明:只要在基准参考点一致性估计过程中信息拓扑图中存在最大生成树,该策略就能实现卫星编队的协同机动;反馈协同控制律能有效消除相对初始状态误差与地球非球形摄动J2项引起的各星状态偏离,并具有较好的容错性;与传统方法相比,本文方法在燃料消耗总量与均衡性方面均有所改善,且在构型快速建立或重构时,燃料消耗总量方面优势较为明显。