基于自适应逆的微型飞行器飞行控制系统

飞翼式微型飞行器由于尺寸小、速度低、气动布局特殊和飞行环境复杂多变,其飞行力学具有显著的非线性和非定常特性,传统的控制方法已不能满足要求.本文运用时标分离理论,设计了快变量和慢变量动态逆,同时引入在线神经网络补偿动态逆误差,并采用伪控制补偿器消除作动器和自适应单元之间的相互影响,在此基础上提出了飞翼式微型飞行器的自适应飞行控制系统,并与采用动态逆-PID控制方法设计的飞行控制系统进行比较.仿真结果表明:基于自适应逆的飞行控制系统,具有较强的鲁棒性和指令跟踪能力,比动态逆-PID飞行控制系统更适合于微型飞行器.     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

一种在线神经网络在补偿飞机模型不确定性误差中的应用

讨论了一种基于神经网络动态逆的直接自适应控制方法，并应用于超机动飞机的飞行控制中。基本控制律采用非线性动态逆方法进行设计，对由于模型不准确导致的逆误差采用单隐层神经网络进行在线补偿。仿真结果表明，神经网络通过补偿由于模型不准确引起的逆误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，提高了整个控制系统的鲁棒性，而且可以大大简化动态逆控制律的设计。     

直升机神经网络反馈线化飞行控制

以SH－2G为控制对象，采用基于神经网络的非线性系统反馈性化控制方法，进行直升机机动飞行仿真，仿真结果表明，所设计的神经网络具有逢适应能力，能够在线补偿反馈线性化所产生的逆变换误差，这种方法无须获得动态逆模型，而只需某一个状态下的动力学模型，就能在全包线提供有效的控制，既避免了传统方法的增益调参，又解决了难以获得动态逆模型及计算量大的问题，是一种很有发展潜力的智能控制方法。     

超机动飞行的神经网络动态逆控制

根据反馈线性化理论，讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离的原则，采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器；其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案，其中设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明，该控制方案具有较好的自适应能力的鲁棒性。     

综合非线性鲁棒飞行控制系统设计

提出一种综合非线性鲁棒飞行控制系统设计方法,用于解决现代复杂战场环境下的飞行控制问题。为了克服系统的不确定性、时延性以及未建模动态给飞行控制系统带来的不利影响,在动态逆控制法的基础上,进一步设计了基于多层感知器神经网络和动态非线性阻尼控制的综合非线性鲁棒飞行控制器。利用神经网络参数的在线调整和动态非线性阻尼控制的抑制作用,使飞行控制系统能够跟踪给定信号,且满足一定的性能指标。最后将所设计的飞行控制系统用于某型歼击机的飞行仿真,结果证实当存在时延和平尾损伤时,设计的飞行控制系统具有很强的补偿能力。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计

基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。     

一种直升机的组合智能飞行控制系统的设计

讨论了模糊逻辑控制与神经网络相结合的一种控制方法,给出了一种增益自适应调整的模糊控制方法和ＢＰ网络自适应变步长学习算法,前者提高了系统对参数变化的适应能力,同时也提高了系统的控制精度,改善了系统品质,后者缩短了网络的学习时间,有利于实时控制的实现。这两种方法成功地用于直升机飞控系统的设计。同时,针对某型直升机用数字仿真证明了该方法的优点和良好效果     

武装直升机飞行控制系统的组合智能控制

讨论了专家系统的人工神经网络相结合的一种控制方法，并将这种方法成功地用于直升机飞行控制系统设计。根据系统特征模型的划分、精心设计专家系统的知识库、数据库、规则库和推理机。然后，用专家系统控制器训练了三层ＢＰ神经网络。同时，针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。     

小型无人直升机模糊飞行控制系统设计

为了实现小型无人直升机的自主飞行,本文研究了它的飞行控制系统。基于模糊控制技术,根据某小型无人直升机飞行动力学数学模型,设计了模糊控制规则,并研究了模糊规则的表格查询学习算法;通过无人直升机操作手的经验,对模糊规则进行评价,并通过试验进行校正和更改,在此基础上,引入积分环节进一步提高控制系统的性能。     

一种基于动态逆的控制方案在无人机中的应用研究

动态逆技术通过成功的实际飞行测试而获得广泛认同,目前该研究热点在于对象模型的不确定性的抑制及鲁棒性的研究。文中提出一种基于在线神经网络的新型动态逆控制器,其主要思想是通过在线迭代的神经网络最大程度地挖无人机非线性不确定模型及其逆模型,同时通过一个梯度修正环节来补偿误差的影响。仿真验证包括三部分：对极快变量回路的仿真、航迹角跟随的仿真以及三维空间中对给定轨迹的跟踪。仿真结果表明,该方案能够解决精确的     

飞行航迹动态逆跟踪控制的神经网络方法

针对用动态逆方法设计飞行控制系统在极慢模态设计中所遇到的完全非线性问题，以及飞行器在执行低空突防任务时所面临的程度无法精确控制的条件，提出了一种以前向神经网络为核心的解决方案。文中给出了神经网络的拓扑结构、样本采集方法以及动态逆控制器的构造方法，仿结果表明，该方案具有良好的指令跟踪能力。     

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。