考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

自适应二阶动态terminal滑模在近空间飞行器控制中的应用

为克服滑模抖振,设计了二阶动态terminal滑模,得到在时间本质上连续的控制器,并使滑模面在有限时间内收敛.然后采用非线性干扰观测器逼近复合干扰,通过在控制器中设置自适应补偿项,放宽了非线性干扰观测器的假设条件,不再要求复合干扰变化率为零.基于李雅普诺夫理论,严格证明了系统稳定性.最后将提出的控制方案应用于近空间飞行器姿态角跟踪仿真实验,仿真结果表明了该控制方案的有效性及优越性.      

旋转机翼飞机旋翼模式前飞状态干扰气动特性

和传统直升机相比,旋转机翼（CRW）飞机在旋翼模式前飞时各部件之间存在更为严重的气动干扰。为了获得旋转机翼/机身/鸭翼/平尾之间的非定常气动干扰规律,基于运动嵌套网格技术,通过求解三维非定常雷诺平均Navier-Stokes（URANS）方程,建立了旋翼前飞流场数值模拟方法。首先对传统直升机旋翼/机身干扰模型进行了计算,验证了方法的可靠性,然后对某旋转机翼飞机全机在旋翼模式前飞状态下的非定常流场进行了数值模拟,并对各个气动部件上的非定常气动力和力矩的变化进行了分析。结果表明：飞机在旋翼模式前飞时,机身部件对旋转机翼的干扰较弱,在经过机身上方时拉力峰值仅略有增加;旋转机翼对鸭翼和垂尾干扰较弱,对机身和平尾干扰较强,随着前飞速度增大,旋转机翼对平尾的干扰会产生较大的升力损失和抬头力矩,需要引起重视。计算结果为该类飞行器的总体综合设计提供了参考。     

基于Leader-Follower的多无人机编队轨迹跟踪设计

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。     

基于终端滑模的无人机编队协同控制

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。     

空天飞行器直接力/气动力复合容错控制

考虑发生发动机推力损失故障的空天飞行器，针对直接力、气动力复合容错控制问题，设计一种基于自适应滑模的容错控制策略。首先，对于发生推力损失故障的摆动发动机，考虑X型安装的实际特点，对线性化后的俯仰通道控制模型进行故障等效，并采用自适应的方法对故障及干扰信息进行估计，综合利用舵面与发动机摆动角进行容错控制器设计。其次，考虑纵向容错控制对飞行器横侧向稳定性的影响，基于自适应反步的方法，利用方向舵与组合工作的左、右升降舵抵消干扰力矩的影响，保证横侧向的稳定。最后，基于李雅普诺夫稳定性理论，对所采用方法进行了分析，并通过仿真结果验证了所设计的复合容错控制方案的有效性。     

基于非线性增益的高超声速飞行器非线性控制

针对高超声速飞行器纵向模型,考虑参数摄动、未建模动态和外界干扰等各种不确定性因素的综合影响,提出了一种基于非线性增益的递归滑模动态面控制方案。该方案通过非线性增益函数调节高超声速飞行器姿态控制精度与控制增益之间的矛盾,利用神经网络逼近飞行器气动参数不确定性和未知外界干扰,进一步通过设计递归滑模动态面控制器提高系统的控制精度。仿真结果表明,所提控制方案不仅提高了飞行器的控制精度,而且对模型不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器高阶滑模控制器设计

针对高度非线性、强耦合、参数不确定性的高超声速飞行器纵向运动数学模型,设计了一种基于Quasi-continuous高阶滑模理论的控制器,并与传统滑模控制器进行了分析和比较。仿真结果表明,Quasi-continu-ous高阶滑模控制在高度阶跃响应时间上比传统滑模控制减少了30%,速度阶跃响应时间比传统滑模控制减少了约56%。说明所设计的控制器能较好地满足在极端环境中飞行的高超声速飞行器对控制指令响应时间的要求。因此,该项研究对高超声速飞行器控制系统的设计有十分重要的参考价值。     

基于反步滑模法的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪对控制的精确性、稳定性要求高的特点,采用反步滑模法设计了四旋翼飞行器轨迹跟踪控制器。首先,基于反步滑模法针对所建四旋翼飞行器非线性模型设计轨迹跟踪控制器,并采用内外双回路结构分别控制姿态和位置;然后,从理论上证明了所设计的控制器的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器能够很好地实现轨迹跟踪控制。     

输入受限的吸气式高超声速飞行器自适应Terminal滑模控制

 针对吸气式高超声速飞行器的纵向运动模型,研究了输入受限时控制系统的设计问题,提出了一种内外环相结合的自适应Terminal滑模控制方法.以迎角和俯仰角速度作为内环控制对象,考虑到气动弹性模态和外部干扰,采用反步设计方法,设计出升降舵的自适应Terminal滑模控制律;以飞行速度作为外环控制对象,采用动态逆设计方法,设计出输入燃料当量比的动态逆自适应控制律,同时利用多层神经网络逼近控制律的饱和特性.基于Lyapunov稳定性理论,证明了采用此控制策略可以保证闭环控制系统的所有信号都是指数收敛至系统原点的一个有界邻域内,同时飞行器的气动弹性模态都是渐近稳定的.仿真结果表明,此控制策略能有效地处理吸气式高超声速飞行器在纵向运动过程中控制输入饱和受限的约束,在完成控制目标的同时,具有良好的过渡过程品质.     

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统,在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下,设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论,对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换,得到不显含时延项的规范形系统模型,便于进行滑模面参数的求解;在给定的H∞指标下,推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件,给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法;最后,设计对干扰具有估计功能的自适应率,在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响,在所考虑的不确定性因素作用下,系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时,控制器的鲁棒性较好,状态收敛时间小于0.8s,且不存在抖振。      

基于小脑模型关节控制器的无人机集群快速终端滑模容错控制

针对受执行器故障和外界干扰影响的集群无人机（UAV）协同编队控制问题，提出了一种自适应快速非奇异积分滑模（FNISM）容错控制（FTC）方法。为使集群无人机在执行任务时具有良好的协同跟踪性能，通过对无人机实际飞行情况的分析，考虑了无人机编队飞行时的执行器故障和尾涡扰动等对跟踪性能的不利影响。采用小脑模型关节控制器神经网络（CMANN）来估计并消除外部干扰的影响，同时运用CMANN逼近补偿执行器故障。研究表明：所提出的容错控制方案可以保证无人机编队闭环系统在故障情况下的最终一致有界稳定，并且可以通过减小滑模设计参数提高收敛速度，通过增大虚拟和实际控制器参数提高控制精度。4架无人机的集群编队在该方法、基于径向基神经网络（RBFNN）的鲁棒动态面容错控制、比例微分（PD）滑模容错控制3种方法下的对比仿真结果表明该方法在无人机集群编队出现故障时具有更优异的协同控制性能。     

航空发动机T-S分布式系统自适应鲁棒滑模控制

为提高航空发动机非线性不确定分布式控制系统的鲁棒性,考虑参数摄动,外部干扰,随机时延的影响,采用一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型,进行了鲁棒自适应滑模控制方法的研究。基于鲁棒H∞理论,针对模糊规则的状态空间模型,推导了滑模运动渐进稳定的充分条件,设计具有扰动抑制性能的鲁棒滑模面;基于并行分布补偿技术,采用与T-S模型相同的模糊规则,确定全局模糊滑模控制器设计策略,在此基础上,采用自适应技术估计未知干扰上界,设计了自适应滑模控制器,并证明了系统在控制器作用下的到达性。仿真结果表明该方法能够保证系统渐进稳定,对所考虑的不确定性因素鲁棒性较好,有效削弱了抖振,对不同工作点和干扰条件具有良好的适应性。     

四旋翼无人机流场及气动干扰数值模拟研究

主要研究了一般的四旋翼无人机在悬停和前飞状态下的流场数值模拟方法和前飞状态下的气动干扰。以普通"十"字构型布局的四旋翼无人机为例,建立了基于CFD的网格分区、旋转网格和雷诺时均方程等高精度算法的流场数值模拟方法,并进行了试验验证。以此为基础,进一步对四旋翼无人机在不同前飞状态下的气动干扰进行数值模拟,以加深理解四旋翼飞行器的空气动力学特性,可为其总体气动布局设计和飞控设计提供气动力变化规律支持。     

基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。     

航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制

针对航空发动机控制系统须具有强鲁棒性和快速响应等特点及Terminal滑模控制存在奇异性等缺点,提出了一种航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制器设计方法.设计了一种快速非奇异Terminal滑模面,同时解决了传统Terminal滑模控制的奇异性和远离平衡点收敛速度慢两个缺点.采用自适应方法估计等效干扰,无需已知航空发动机的干扰上界,利用Lyapunov理论分析了其稳定性.仿真结果表明:设计的Terminal滑模控制器具有良好的动态性能,状态输出响应快速,调节时间在2s左右,无稳态误差,无超调,未发生奇异现象.      

基于新型快速Terminal滑模的高超声速飞行器姿态控制

为了提高Terminal滑模的收敛速度,避免滑模控制器奇异,首先分析Terminal滑模控制器出现奇异的原因,提出了一种新型非奇异快速Terminal滑模,其收敛速度在任意点均快于双幂次形式的Terminal滑模,并给出收敛时间公式。基于此,又改进了一种结构更为简单的非奇异快速Terminal滑模。针对高超声速飞行器姿态模型,利用新型快速Terminal滑模,采用干扰观测器逼近姿态的复合干扰,设计了高超声速飞行器内、外回路Terminal滑模控制器。采用一阶滤波器,消除了由Terminal滑模所导致最终控制器的奇异问题;基于Lyapunov稳定性理论,严格证明了飞行器姿态内、外回路系统的有限时间稳定。最后,通过飞行器在气动参数标称与拉偏情况下的数字仿真,验证了设计方案的有效性。     

无人机动态面自适应容错路径跟踪控制

针对固定翼无人机定高盘旋路径跟踪控制问题,基于动态面自适应控制设计了期望路径与时间无关的参数化路径跟踪双环控制器。首先,考虑无人机偏航执行机构的乘性故障,引入滑模函数设计了内环姿态容错控制器;然后,考虑外界非线性时变有界扰动,通过RBF神经网络在线估计补偿未知非线性量;接着,引入一阶滤波器,解决了虚拟控制量求导导致的控制器复杂问题;最后,利用Lyapunov理论证明了算法的稳定性。仿真结果表明,所设计的算法能够实现执行器存在故障时的路径跟踪控制,控制误差收敛于有界值。     

吸气式高超声速飞行器鲁棒非奇异Terminal滑模反步控制

针对含有参数摄动、外界干扰的吸气式高超声速飞行器弹性模型,设计了一种基于新型非线性干扰观测器的Terminal滑模反步控制器。将考虑弹性模态的飞行器纵向模型表示为严格反馈形式,在传统反步法的基础上采用非奇异快速Terminal滑模控制俯仰角与俯仰角速率,优化了反步法的控制结构,并实现了系统的有限时间收敛。基于跟踪微分器设计了一种新型非线性干扰观测器,并与本文所提滑模反步方法相结合,通过对包括虚拟控制量微分信号在内的不确定性进行估计与补偿,进一步提高了控制器的鲁棒性,同时解决了"微分膨胀"问题。基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的跟踪误差于有限时间收敛至零。仿真结果表明,该控制器在存在不确定性的情况下,可以实现对参考输入的稳定跟踪。     

变形无人机线性系统控制器设计

可变形无人机是无人机发展趋势之一。本文探讨伸缩机翼可变形无人机控制器设计问题,对比了极点配置法和常规PID控制器的优劣。Matlab仿真表明,极点配置法对无人机线性系统有较好控制作用。