变速运动平台上多旋翼无人机自主着陆控制方法研究

为解决多旋翼无人机在变速运动平台自主着陆问题,提出一种以模型预测控制（MPC）算法为基础的无人机自主着陆控制方法。首先传感器采集无人机和移动平台在NED坐标系中的位置矢量与速度矢量信息,然后使用卡尔曼滤波状态方程进行数据处理,最后根据滤波后的矢量参数用模型预测控制算法计算出无人机最优控制量。MATLAB仿真证明,该算法可实现无人机自主着陆于变速运动的移动平台上。     

倾转三旋翼无人机倾转定高控制研究

针对倾转旋翼无人机在倾转过程中的高度控制问题,提出一种基于灰狼优化的神经网络自适应控制方法,用于一种倾转三旋翼无人机倾转过程的飞行控制.首先,建立了无人机的非线性数字仿真模型;其次,基于神经网络自适应控制方法分别设计了无人机的高度控制器和姿态控制器,并用灰狼优化算法对神经网络的参数和控制器的参数寻优;再次,设计了倾转过...     

无人机自动着陆的导引与控制(英文)

针对无人机自动着陆的需求 ,以某型无人机为对象 ,设计并实现了一种基于机载数字式飞行控制系统和地面无线电跟踪器的自动着陆制导与控制方案。该型无人机的实时仿真和飞行测试结果表明 ,方案设计合理 ,易于实施 ,完全满足无人机自动着陆的要求。     

一种小型无人机简易飞行控制系统的方案

针对低速、自然稳定的小型无人机的特点,以控制无人机按预定航线自主飞行为目标,设计了具有双回路的PID控制的纵横向飞行控制律,以及优化的GPS系统(磁航向传感器补偿)导航算法,形成只需少量传感器和执行机构的飞行控制方案.该方案广泛适用于低速、自然稳定的小型元人机,具有良好的静态和动态特性,并且造价低廉、使用简单.     

无人机飞行控制计算机余度管理软件

针对样例余度配置的无人机飞行控制计算机体系结构,提出了一种输出信息余度管理方案.设计了数据交叉链路通讯、同步、输出信息表决、成员关系计算和系统重构等算法,采用多任务方案实现了相应的余度管理软件.最后,在样例三余度飞行控制计算机上进行了余度管理算法测试,结果表明所提出的方案正确,算法功能与性能满足工程应用要求.     

变质心共轴双旋翼无人机建模与反步滑模控制

针对共轴双旋翼无人机旋翼组件过于复杂,导致旋翼控制系统可靠性较低的问题,提出了一种依靠三轨变质心机构进行姿态控制的方案。推导了三轨变质心共轴双旋翼的运动模型和空气动力学模型,并分析了不同滑块所处位置和质量占比情况下变质心无人机动力学特性。建立变质心无人机姿态控制系统的状态方程,针对系统中的非线性和不确定性,设计了基于反步滑模控制的姿态控制器。仿真实验表明,所设计的控制器能够在含有外部扰动的工况下有效完成姿态跟踪任务,具备较好的抗干扰能力。     

多旋翼混合动力无人机自适应能量管理策略仿真

为提高多旋翼混合动力无人机的运行稳定性、输出动力性和能量利用率,利用GT-Power和Simulink进行模型联合搭建,对比基于规则的能量管理策略及等效燃油最小消耗能量管理策略（Equivalent consumption minimization strategy, ECMS）,设计开发了基于BP(Back propagation)神经网络优化的自适应ECMS(AdaptiveECMS,A-ECMS)。仿真研究表明：A-ECMS在运行稳定性上,整体工况转速波动率为7.74%,较基于规则策略和ECMS都有明显降低;A-ECMS在复合扰动下和随机紊流下转速波动率分别为8.32%、7.18%,与基于规则策略和ECMS相比在突发工况下运行更为稳定。A-ECMS能有效提高混合动力系统动力性能,使发动机处于经济工况10 kW;可根据荷电状态（State of charge, SOC）变化实时对电池功率进行调整。A-ECMS平均燃油消耗率为297.585 g/（kW?h）,整体燃油消耗量为3 755.31 g,与基于规则策略和ECMS相比明显较低,在各工况下运行时发动机工况点集中于燃油经济区,有效...     

基于未知输入观测器的四旋翼无人机故障诊断与模型参考容错控制

对四旋翼无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）姿态控制系统的执行器故障诊断问题进行了研究,在系统模型方面全面地考虑了模型的非线性和四旋翼无人机在飞行过程中受到外部干扰的情况。由于未知输入观测器可以将干扰、误差等作为未知输入进行处理,对干扰不敏感而对故障比较敏感,故设计了一种新的未知输入观测器进行故障诊断。同时为了保持四旋翼无人机在故障发生后的稳定性或者仍然可以按照预定轨迹运动,在得到准确的故障估计后为四旋翼无人机姿态控制系统设计了模型参考容错控制器,使其可以跟踪给定的参考模型。仿真结果证明了本文提出的故障诊断与容错控制方法的有效性。     

基于粒子群优化的直升机飞行控制律设计方法

针对直升机强耦合特性导致飞行控制律设计难度高的问题,提出了一种基于粒子群优化算法的改进线性二次型调节器(Linear quadratic regulator,LQR)设计方法.针对直升机的线化状态空间模型,基于LQR设计方法建立了直升机飞行控制律全状态反馈矩阵的基本求解算法;以系统稳定性为约束,以最大化主状态反馈系数影...     

共轴刚性旋翼试验自动配平技术研究

针对共轴刚性旋翼高速直升机研究的需求,对共轴刚性旋翼试验自动配平技术展开了研究。基于现有试验平台,结合共轴刚性旋翼的配平原理,参考单旋翼自动配平技术,提出了基于模糊控制的共轴刚性旋翼试验自动配平技术,并在试验中进行了考核和验证,达到了实用阶段。     

旋臂式模型旋翼机动飞行试验机转速控制系统研究

旋臂式模型旅翼机动飞行试验机转速控制系统采用了先进的集成电子技术、变频调速、单片机和计算机软硬件等技术，实现了对模型旋翼的转速、前飞速度进行精确控制。文中较为详细地介绍了控制系统设计，给出了实际调试结果和应用实例。     

非线性飞行控制律设计中的分支裁剪技术

研究了非线性飞行控制律的全局连续设计方法--分支裁剪技术.该方法以分叉分析和连续算法计算得到的飞行动力学系统平衡图为基础,采用特征结构配置方法设计全局调参的纵、横航向解耦反馈控制律,满足飞行品质要求,从而裁剪偏离运动对应的平衡分支;应用前馈控制修改平衡图的主分支形状,使系统输出根据设计要求跟踪操纵输入指令.控制律设计和仿真计算结果表明,采用分支裁剪技术可以系统把握飞行动力学系统的全局特性,在整个包线范围内便捷地设计初步的飞行控制律,为现代飞行器设计阶段的气动布局评估、控制效能确定、设计参数选择等研究工作提供基础.     

某高速无人机飞行事故分析:高速无人机控制失效分析及控制参数匹配

某型高亚声速无人机连续出现两起飞行事故,在基本排除了机载设备故障的原因后,针对飞行控制失效的原因展开了深入的理论分析与飞控系统仿真试验,最终确定故障原因是在大飞行动压情况下,该型无人机控制参数出现不匹配.这为该型无人机以后的正常使用提供了理论依据,也为其他高速无人机的研制和使用提供了借鉴经验.采取相应改进措施后,后续该型无人机放飞取得成功.     

小型舰载无人机侧向自主着舰引导技术

针对无人机着舰性能要求,以国外现役某小型舰载无人机为例,研究其侧向自主着舰引导技术。构建该型舰载无人机侧向自主着舰引导系统,给出侧向自主着舰引导算法,建立无人机动力学和运动学模型,设计侧向飞行控制系统,优化轨迹控制器参数。最后搭建综合仿真平台,完成各模块的分析与测试,实现着舰性能的验证与评估。仿真中,加入舰尾流扰动模型,且舰载无人机初始位置及初始速度方向任意。仿真结果表明,该系统能很好地引导无人机自主着舰,着舰性能符合要求。     

舰载机自动着舰引导与控制综述

引导与控制是舰载机自动着舰的关键技术,为此本文对该技术进行综述。给出了舰载机进场航线和几种着舰工作模式,概述了基于跟踪雷达的着舰引导系统和基于卫星的着舰引导系统的工作原理及关键技术,着重分析了自动着舰的几种控制技术,包括控制律设计技术、直接力控制技术、推力矢量控制技术、甲板运动预估与补偿技术、舰尾气流抑制技术、动力补偿技术以及着舰安全控制技术。最后,从多系统集成着舰控制技术、多体制融合着舰引导技术两方面对自动着舰引导与控制技术进行了展望。     

云制造资源的工序级多目标调度方法研究

由于云制造资源的分散性、多样性、负载率不均衡性等特点对其调度与调度粒度有更高的要求,将云制造任务分解后的工序作为调度的最小粒度,构建一种以最短制造服务时间、最低制造服务成本以及均衡负载率为多目标的云制造资源工序级调度模型,采用以粒子群、遗传相结合的混合多目标调度算法,将遗传算法中通过双层编码的染色体作为粒子群算法的粒子,双层编码方式是指以工序加工顺序作为第一层、工序对应加工资源编号为第二层,随后通过对染色体交叉变异进行粒子更新,使整个调度过程快速收敛于全局最优解。最后电梯实例证明了该算法能在较短的时间内给出最优的调度方案,从而有效地解决云制造资源多目标调度问题。     

有作动器饱和的自适应多步回推飞行控制设计(英文)

由于作动器饱和会使飞控系统的性能恶化甚至引起飞行事故 ,所以在设计阶段考虑作动器饱和的影响可以减小飞控系统设计的保守性从而显著提高系统性能。在本文的自适应 BACKSTEPPING(回推 )飞控系统设计过程中考虑了作动器的位置和速率饱和。该方案的核心思想是在发生饱和的时候重新选取控制李雅普诺夫函数和自适应律。该思想是基于如下简单事实 :出现饱和时伪控制量将发生变化。整个设计过程是对早期提出的自适应回推控制方案的一个修正。该方案的稳定性得到了严格的数学证明和仿真验证。文章最后给出了结论和对该方案的评价     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。