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基于改进一致性算法的无人机编队控制 总被引:1,自引:1,他引:0
编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明:提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。 相似文献
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以某型共轴双旋翼无人直升机作为研究对象,对无人机返航进场与降落着舰阶段的抗扰动问题进行研究。针对海上着舰环境下的外界干扰与不确定性问题,选用自抗扰控制器设计共轴直升机姿态控制律,以提高共轴直升机对外部扰动的抗扰性能。针对自抗扰控制律调整参数过多问题,设计改进粒子群算法进行自动参数优化。仿真结果表明:改进粒子群算法能够显著提高参数整定速度,且精度更高;优化参数后的自抗扰控制律在强干扰环境下具备良好的动态响应与鲁棒性。 相似文献
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针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器(ADRC)人工参数整定难的问题,提出了一种基于变权重变异鸽群优化(VWMPIO)算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先,给出了六自由度无人机(UAV)模型,基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器,在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后,将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比,并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分(PID)控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。 相似文献
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针对无人机编队中邻近无人机的数学模型相互耦合的特性,提出了一种分布式编队队形保持控制器的分散设计方法。将无人机编队模型分解成解耦部分和关联部分。对解耦部分直接使用鲁棒控制方法设计控制器,对关联部分采用改进的关联系统分布式控制方法设计控制器。将两个控制器结合起来,控制无人机编队飞行。仿真结果表明:该控制器可以控制无人机编队,在定常运动和机动过程中,都能收敛到期望队形,并且对外界干扰具有一定的鲁棒性。控制器设计过程是分散的,涉及的计算的维数和单个无人机模型的维数相当,具有运算量小的优点。 相似文献
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针对四旋翼无人机(UAV)群在轨迹跟踪过程中易受外界干扰而引起跟踪误差的问题,设计了基于Leader-Follower的多无人机协同编队轨迹跟踪控制方法。在该系统中,首先通过积分反步法(IBS)对所建四旋翼飞行器模型设计Leader无人机的轨迹跟踪控制器。其次设计了滑模控制(SMC)器,以控制Leader与Follower无人机实现期望的编队队形并同时跟踪参考轨迹。然后通过数值仿真验证了算法的有效性,仿真结果表明,系统具有良好的控制精度。最后通过视觉定位系统进行实验,结果表明所设计的控制器能够实现多个无人机轨迹跟踪和编队控制,所设计的算法具有可行性。 相似文献
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无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计 总被引:1,自引:2,他引:1
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。 相似文献
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研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题,要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下,保持设计的输出时变编队构型。首先,对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模,同时建立扰动模型,并引入代数图论概念,建立异构集群系统的协同控制模型。然后,对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器,包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件,给出了分布式编队控制器的参数选取算法,并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后,通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。 相似文献
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针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。 相似文献
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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... 相似文献
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在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。 相似文献
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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。 相似文献
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无人机近距编队飞行建模与仿真 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献