阻力方向舵在无尾飞机飞行控制中的应用

阻力方向舵在无尾飞机上得到广泛的应用。以一种无尾飞机为例,讨论了阻力方向舵舵效的非线性、耦合性等基本特性,并说明了阻力方向舵张开后对飞机整体的影响。给出了阻力方向舵在无尾飞机航向增稳、空速控制、作为复合舵使用三个方面的应用实例和仿真结果,说明了阻力方向舵在无尾飞机飞行控制应用中存在的一些问题及其解决方法。     

非线性系统理论在某型飞机飞控系统设计中的应用

采用非线性系统控制理论将某型飞机非线性运动模型动态地转化为线性模型，给出了推导过程，然后加入常规的PID控制，用MATLAB软件进行仿真，并给出了仿真结果。     

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

超机动飞行非线性动态逆 - 模糊自适应控制

对带推力矢量飞机的飞控设计问题进行了研究。根据奇异摄动理论将受控状态变量分为快变量和慢变量,然后根据非线性动态逆理论分别对内环和外环进行设计。针对非线笥动态逆要求准确的数学模型的特点,引入模糊自适应控制以考虑模型的不确定性,最后对所设计的飞控规律进行过失速机动仿真。结果表明,在存在较大模型误差的情况下,所设计的飞控规律安全能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行。     

非线性解耦控制理论在飞控系统设计中的应用研究

根据非线性解耦控制理论设计了用升降舵、副翼和方向舵控制飞机迎角、侧滑角和滚转角速度的解耦控制律,并进行了闭环系统数字仿真研究。飞机动力学的数学模型计及了非线性气动力、运动和惯性耦合因素;操纵系统动力学模型中考虑了舵面的惯性,位置和偏转速率限幅,仿真结果表明,所设计的控制律可有效地指令飞机进行大幅值的单自由度或多自由度机动飞行,控制律中的参数变化对闭环系统动态响应影响较显著,容易导致Ｈｏｐｆ分支现象     

非线性自适应控制理论在无人直升机飞行控制系统设计中的应用

最近,国内外很多研究结果表明,基于神经网络的直接自适应控制方法,在飞行器控制系统设计中有着诸多优点。其中最重要的是它减少了设计对飞机动态特性高保真建模的依赖。这种设计方法在某无人直升机上得以实际飞行验证。本文主要介绍这种非线性自适应控制系统及其外回路航迹跟踪器的设计问题。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

基于自适应神经网络的飞行控制律设计方案

介绍了一种自适应神经网络控制方法,利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律,保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络,并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真。结果表明,自适应神经网络控制方法补偿作用显著,相当于系统具有一定的重构功能。     

神经网络动态逆方法在飞控系统设计中的应用

探讨了神经网络与非线性动态逆方法相结合的神经网络动态逆方法,研究了神经网络动态的网络结构。为进一步改善直接动态逆控制器的性能,对由动态逆和原系统构成的伪线性系统,给出了两种综合方案,并将这种方法用于飞机指令增稳系统的设计。通过一种方案的仿真研究表明,综合控制策略不仅能够改善系统的动态性能,而且具有良好的鲁棒性。研究成果显示了神经网络动态逆方法的有效性和可行性及其在飞控系统设计中所具有的潜在能力。     

非线性动态逆系统在飞行控制系统应用中的几个问题研究

对非线性动态逆方法在飞行控制系统应用中的理论问题进行了研究,采用Singh算法证明了当前两种主要设计算法的等价性;并用逆系统的方法重新给出了非线性动态逆的解耦结构,这种结构的优点有利于工程上的应用和理解;在Singh算法意义下,得到了飞行控制系统设计中常用的一阶形式逆系统的定义和有关性质。     

临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。     

基于RBF神经网络的大迎角机动空空导弹控制系统设计

以某型空空导弹为对象．基于双时标的假设．将导弹动力学模态分离为快变状态动力学模态和慢变状态动力学模态，并对其分别进行了动态逆设计。考虑到空空导弹在高速、大迎角飞行时．空气动力系数具有强非线性．直接采用了真实的多维非线性气动力模型(未进行小迎角线性化处理)．用RBF神经网络逼近了气动力矩系数，在非仿射条件下用反解设计方法求得舵偏角控制命令。最后．给出了控制系统六自由度数学仿真结果。     

混合小推力航天器轨道保持高性能滑模控制

针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器,研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题,以及进一步提高系统控制性能,设计了一种高性能滑模控制策略。首先,考虑模型不确定性,建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程;其次,基于改进型条件积分滑模面和径向基（RBF）神经网络设计了控制律,结合自适应方法在线估计不确定参数;接着,将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量,即太阳帆姿态角和太阳电推进力;最后,数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性,减小了轨道位置超调,并且混合推进相比于单一太阳帆推进,在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级,相比于单一太阳电推进,一年可以节省约89.6%的推进剂。     

基于非线性动态逆的飞机控制规律仿真

介绍了采用非线性动态逆方法对常规飞机的各回路进行的控制规律解算,并以某型飞机为模型进行仿真,结果表明,该控制规律解算能提供精确的纵向和横向控制,具有良好的指令跟踪性能。     

NONLINEAR DYNAMIC INVERSION CONTROL WITH ADAPTIVE COMPENSATION FOR FLIGHT CONTROL SYSTEM

ＮＯＮＬＩＮＥＡＲＤＹＮＡＭＩＣＩＮＶＥＲＳＩＯＮＣＯＮＴＲＯＬＷＩＴＨＡＤＡＰＴＩＶＥＣＯＭＰＥＮＳＡＴＩＯＮＦＯＲＦＬＩＧＨＴＣＯＮＴＲＯＬＳＹＳＴＥＭＸｕＪｕｎ，ＺｈａｎｇＭｉｎｇｌｉａｎ，ＬｉＹｏｕｌｉａｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏ...     

基于RBF网络的跟踪特性角对接收信号影响模型研究

在航天发射任务中,地面遥外测设备跟踪特性角（α角、β角）对接收信号质量的影响非常大,由于α角、β角影响接收信号的机理非常复杂,一直以来只进行定性分析.在研究RBF（Rradial Basis Function,径向基函数）网络的基础上,利用RBF网络建立跟踪α角、β角对接收信号的影响模型,并用已知样本数据对模型进行训练和验证,详细论证模型参数的选取方法,给出跟踪特性角对接收电平影响的量化分析和预测的一种方法.利用模型对某次发射任务设备的接收电平进行了预测,预测结果与实测结果基本相符,满足应用要求,对提高航天发射任务地面测控系统风险评估能力有重要意义.     

一种基于神经网络补偿动态逆误差的方法

讨论了一种基于神经网络自适应补偿动态逆误差的方法，并应用于超机动飞机控制器设计中，飞机的基本控制采用非线性动态逆方法进行设计，对于模型不准确导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿，仿真结果表明，采用神经网络补偿误差，弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点，而且可以简化动态逆控制律的设计，改善整个控制系统的性能。     

基于神经网络的超机动飞机自适应重构控制

 讨论了一种基于神经网络的超机动飞机直接自适应重构控制方法。飞机的基本控制律采用非线性动态逆方法设计,对于模型不准确和舵面故障等因素导致的逆误差采用神经网络进行在线补偿。通过仿真表明,在飞机发生舵面故障时,神经网络通过自适应地补偿逆误差,可以快速在线重构控制律,保持飞机稳定和一定的操纵品质。