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。     

均等通信时滞下多UAV协同编队控制

多无人机(UAV)系统编队控制中,时滞是无法回避的问题,研究时滞对多UAV编队形成和系统稳定性的影响,具有重要理论价值。重点研究均等通信时滞下多UAV协同编队控制问题,并获得系统的稳定性条件。首先,设计具有均等通信时滞的协同编队控制律,得到多UAV编队系统的闭环时滞状态方程;在恒定均等时滞下,考虑到系统模型不确定性,基于线性矩阵不等式(LMI)理论得到系统的时滞依赖稳定性条件;最后,进行仿真实验,结果表明多UAV编队系统是稳定的,期望的编队队形能够形成并保持。     

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。     

在地球扁率摄动下的卫星编队飞行控制

卫星编队飞行的难点之一是在干扰力环境下控制队形。采用了一种基于线性二次调节器(LQR)的最优控制方法，对低轨道地球卫星所受的地球扁率摄动(J2力)加以模拟，并在模拟的地球低轨道J2力环境中。对几种卫星编队进行了模拟控制，从控制精度和能量消耗的角度对控制方法进行了分析，提出了卫星编队飞行中相对距离控制和绝对距离控制需要注意的问题。     

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Hamilton-Jacobi方程的编队飞行控制

 针对椭圆参考轨道的编队飞行控制系统,基于哈密尔顿 雅克比（Hamilton-Jacobi）方程,给出一种新的生成函数半解析近似解的计算方法,同时推导了编队飞行控制系统相对运动的线性状态转移矩阵,并且验证了模型的精度。在此基础上,结合一个具体的编队飞行任务,采用线性规划算法得到了队形保持的闭环控制器,该算法得到的是脉冲形式的控制序列,因此更具有实际意义。同时还提出了一种简单的避免生成函数奇异点的方法,从而减少了生成函数间相互转换所带来的计算量。最后的非线性仿真结果验证了控制方法的有效性。     

基于有向图的航天器编队飞行自适应姿态协同控制

在有向通信拓扑下研究了编队航天器自适应姿态协同控制问题。针对航天器编队飞行系统中存在外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含相对姿态误差和绝对姿态误差的辅助变量,提出了一种鲁棒自适应控制策略。提出了自适应律估计转动惯量矩阵和扰动上界等未知参数,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。与滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。最后通过仿真验证了该控制策略能够实现高精度的编队飞行跟踪控制。     

基于预测控制的无人机编队内部避碰

针对无人机编队内部避碰问题,首先采用基于预测控制的方法,解决了在即将发生碰撞情况下无人机的航向调整问题;然后,建立了航路回归模型,解决了无人机避碰后,迅速回归预定航路的问题。仿真结果表明,文章给出的避碰方法能够有效解决无人机编队内部碰撞问题。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于飞行数据的无人机平飞质量分析方法

利用无人机飞行数据管理记录系统记录的飞行实验数据,对无人机的平飞状态进行了分析。介绍了试验用无人机的结构及性能,概述了无人机飞行数据管理记录系统的功能、构成及记录的主要数据,对无人机平飞质量分析的主要内容及计算分析方法做了详细阐述,并对无人机平飞的高度、速度状态及横侧向误差进行计算分析,分析方法及结果可为无人机的训练、使用提供参考。     

基于时域分析法的无人机飞行质量综合评价方法

以人为主对部队飞行训练质量进行定性分析,存在对训练效果难以做出公平、合理解释以及主观性强的问题。为此,提出一种行之有效的飞行质量综合评价数学模型。依据飞行训练大纲、部队调研掌握一些资深飞行员经验,建立了飞行质量综合评价的层次结构以及基本动作层的评价指标体系。利用时域分析原理,结合飞参数据现实需求,提出了合适的时域分析指标,权重以G1法进行确定,针对各个指标展开定量分析,评价结果合理。便于对训练期间的问题进行查找,提升飞行员操作水平。     

基于约束预测控制的飞行失控包线保护研究

风切变等大气扰动现象严重威胁飞机起降飞行安全。在受到随机风切变干扰下,离线设计的最优控制器无法保证飞行状态始终处在正常包线内。在大型民机线性变参数模型的基础上,从预防飞行失控的角度研究风切变下飞机进场着陆的预测控制方法。将飞行失控包线量化为状态约束,在此基础上设计在线模型预测控制器。仿真结果表明,利用预测控制的滚动优化策略,可使飞机在进场下滑阶段遭遇风切变时进行良好的下滑道捕获和跟踪,且将飞机状态始终约束在安全包线内。     

基于Simulink的无人机自主飞行全程仿真研究

研究在Simulink下进行无人机自主飞行全程仿真的方案,用Aerospace模块建立无人机的非线性数学模型,以Simulink的使能模块构造内回路控制律,Stateflow实现外回路的制导、导航模块,并使用仪表模块和虚拟现实模块实现实时监控,可以搭建出完全基于Simulink的模型,能够实现控制律和控制策略的仿真验证。无人机的多模态仿真结果说明Matlab/Simulink下实现飞行控制全程仿真的有效性。