基于距离的无人机编队路径跟踪控制

针对复杂通信环境下无人机编队跟踪控制问题，提出了基于距离的无人机编队路径跟踪容错控制方法。基于刚性图编队控制框架，引入距离误差，实现编队控制，并针对无人机编队生成的收敛速度问题，引入预设性能技术，以指定跟踪性能生成无人机编队。针对无人机执行器可能出现的故障，利用自适应滑模容错控制技术，实现具有容错性能的编队控制。考虑无人机在飞行环境中遇到的不确定扰动和模型自身存在的未建模动态，引入神经网络控制器，提高控制算法的抗干扰能力。最后，基于Lyapunov理论证明了所设计编队控制系统的稳定性，仿真验证了控制方法的有效性。     

不确定强耦合下四旋翼姿态鲁棒自适应控制

针对多源不确定强耦合下的四旋翼无人机姿态控制问题，首次设计了一种多层逼近自适应神经网络动态面控制算法。区别于以往的加性耦合不确定研究，考虑无人机飞行控制中的乘性耦合多源不确定估计与补偿问题。首先，构建不确定四旋翼无人机姿态动力学模型，并基于神经网络与傅里叶展开实现乘性耦合不确定的巧妙转换；其次，将自适应技术与反步法相结合，设计多层逼近自适应控制律；同时将动态面技术用于解决反步法中虚拟控制律求导问题。完整理论分析与仿真实验表明了所述控制策略的有效性。     

无人机飞行控制系统先进设计技术评述

首先简要回顾了无人机飞行控制系统经典设计方法,然后着重论述了目前国外在无人机飞行控制系统设计领域的最新研究成果,包括动态逆技术、BACKSTEPPING自适应技术及综合制导与控制技术。     

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。     

战斗机非线性飞行控制技术的研究与发展

战斗机非线性飞行控制技术研究综述。首先介绍战斗机技术发展走向,然后对当前主要战斗机飞行控制设计方案进行分析,并重点介绍神经网络在飞行控制中的应用研究。最后指出,基于神经网络的智能控制方案作为飞行控制的重要研究方向,将为未来先进战斗机飞行控制系统设计提供重要的解决方案。     

智能变形机翼无人机稳定与飞行控制研究

研究了采用分布式翼面变形装置替代操纵面的无人机稳定与飞行控制技术。针对智能材料制成的变形装置,确定了变形无人机的气动力计算模型,得到了控制效能系数;采用极点配置法设计了侧向控制系统,纵向控制系统的设计采用了PID控制。仿真结果验证了利用翼面变形装置替代操纵面进行稳定和机动的可行性。该项研究可为无人机的飞行控制设计提供理论参考。     

基于神经网络的自动着陆飞行鲁棒自适应逆控制

针对飞机自动着陆飞行提出了基于神经网络的鲁棒自适应非线性动态逆控制器设计方案。首先采用非线性动态逆方法设计着陆飞行的基本控制律,再利用多层感知器神经网络设计适当的权值调整规则使其能够自适应地逼近和补偿逆误差。仿真结果表明,所设计的飞行控制系统是有效的,系统能够克服动态逆误差对着陆飞行控制带来的不利影响。     

折叠翼飞行器发射段鲁棒非线性控制系统设计

为解决折叠翼飞行器在发射段各项特性变化较大、对飞行控制律鲁棒性要求较高的问题,设计了一种以块控反步法为基础的自适应鲁棒非线性控制器.在发射段动态模型基础上,该控制器采用径向基函数( RBF)神经网络自适应逼近飞行器特性变化时的系统未知不确定性和干扰,通过在虚拟控制律中引入动态面控制技术避免多重微分运算,克服了传统反步法...     

主动控制与综合控制

重点论述了任务适应性机翼，层流和涡流主动控制、自适应结构载荷控制等几项目前国外研究较多且效果显著的新型主动控制子功能以及国外在综合飞行／火力控制技术和综合飞行／推力控制技术方面的研究和应用情况。对国仙在该两项技术方面的研究现状进行了简要评述。最后，结合我国的实际情况提出了开发这两项高技术在组织管理、开发队伍和研究重点等方面的意见和建议。     

多无人机协同自适应滑模容错控制及仿真研究

针对多无人机编队飞行过程中的僚机故障问题,提出一种基于扩张高增益观测器的自适应滑模容错编队控制方法,以提高编队飞行的稳定性。根据长机-僚机法建立了五机编队的数学模型以及编队中僚机的故障模型,利用扩张高增益观测器对故障僚机三个通道的偏差故障进行观测。在编队控制器中设计了自适应滑模容错控制方法,以消除失效及偏差两种故障对僚机的影响,并运用Lyapunov稳定性理论证明了系统跟踪误差最终有界收敛。仿真结果表明,采用该控制方法无人机编队在僚机故障的情况下,仍然能够保持正常编队飞行。     

Predictor-based model reference adaptive roll and yaw control of a quad-tiltrotor UAV

An attempt is made to apply modern control technology to the roll and yaw control of a rudderless quad-tiltrotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in the latter part of the flight mode transition, where aerodynamic forces on the tiltrotor’s wings start to take effect. A predictor-based adaptive roll and yaw controller is designed to compensate for system uncertainties and parameter changes. A dynamics model of the tiltrotor is built. A Radial-Basis Function (RBF) neural network and offline adaptation method are used to reduce flight controller workload and cope with the nonlinearities in the controls. Simulations are conducted to verify the reference model response tracking and yaw-roll control decoupling ability of the adaptive controller, as well as the validity of the offline adaptation method. Flight tests are conducted to confirm the ability of the adaptive controller to track different roll and yaw reference model responses. The decoupling of roll and yaw controls is also tested in flight via coordinated turn maneuvers with different rotor tilt angles.     

地形跟随适应角控制方法

(1)综述了国内外地形跟随技术的发展与应用概况;(2)详细介绍了地形跟随适应角控制方法的原理、技术改进及其控制指令算法;(3)将适应角法与另一经典控制方法——样板法进行了比较。通过一条零指令线,说明了两者本质上的一致性;(4)从航迹优化的角度,给出三次样条肮迹的基本模型,讨论了适应角法的参数优化设计问题,给出了一种可行的设计方法;(5)以适应角法为基础构成地形跟随控制系统,分析了系统的基本要求和系统基本组成,研究了其飞行控制系统的设计原则与方法;(6)以某型飞机作为研究对象,进行了地形跟随系统的数字仿真,给出了框图及仿真结果。最后通过分析比较,说明适应角法地形跟随系统的控制方案是可行的。     

直升机结构响应自适应控制研究

研究了基于自适应滤波技术、采用伺服惯性力发生器（SIFG）的直升机结构响应主动控制;比较了被动动力吸振器和SIFG的减振效果。研究表明,SIFG在直升机前飞速度和旋翼转速及前飞速度改变的情况下均能保持良好的减振效果。     

推力矢量空空导弹的变结构自适应控制

提出了一种适用于带推力矢量空空导弹的变结构自适应控制器设计方法 ,推力矢量的采用是为了使导弹获得超机动能力以对付强机动目标。所设计的变结构控制律包括两部分,即线性控制部分和非线性切换控制部分,其作用力由气动舵面和非线性反作用喷气装置提供。在设计控制律时引入了对系统参数变化的自适应算法,简化了控制器的设计。数字仿真表明其有效。     

民机四维航迹/姿态一体化自适应控制

出于运营效率和飞行安全的考虑,民用飞机在航路终端区需有效减少飞行总系统误差（TSE）,提高空域资源利用率。在此航段中,飞行技术误差（FTE）是最主要的组成部分,需采用引导控制一体化的设计思想,实现民机起飞/着陆段四维航迹精确跟踪,有效减小飞行技术误差。基于回路传递函数恢复（LTR）技术协调设计随机线性系统状态观测器和最优控制器,解决大气紊流作用下的民机飞行控制系统设计问题。在此基础上,引入自适应投影算子估计大气扰动导致的气动参数不确定性,并对其作用效果进行补偿。仿真结果表明,基于LQG/LTR（Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery）控制技术的自适应飞行控制律可以有效抑制气动参数不确定性影响,能够实现民机四维航迹/姿态一体化高精度控制的目标。     

直升机内回路姿态模糊控制

 主要研究了直升机内回路的姿态控制技术, 将专家知识和训练数据相结合产生直升机的内回路模糊姿态控制器。由于模糊控制所固有的特点, 以及直升机的飞行状态多变, 模糊姿态控制器无法对直升机进行精确控制, 提出了利用另一个在线自适应模糊系统来补偿控制误差的方法。自适应模糊控制器的自适应学习算法通过李亚普诺夫稳定性分析得到, 从而也保证了整个系统的稳定性。仿真算例证明了本方法的有效性。关键词: 直升机; 姿态控制; 模糊控制; 自适应控制; 仿真     

Nonlinear adaptive flight control system: Performance enhancement and validation

The problem of decreasing stability margins in L₁ adaptive control systems is discussed and an out-of-loop L₁ adaptive control scheme based on Lyapunov’s stability theorem is proposed. This scheme enhances the effectiveness of the adaptation, which ensures that the system has sufficient stability margins to achieve the desired performance under parametric uncertainty, additional delays, and actuator faults. The stability of the developed control system is demonstrated through a series of simulations. Compared with an existing control scheme, the constant adjustment of the stability margins by the proposed adaptive scheme allows their range to be extended by a factor of 4–5, bringing the stability margin close to that of variable gain PD control with adaptively scheduled gains. The engineered practicability of adaptive technology is verified. A series of flight tests verify the practicability of the designed adaptive technology. The results of these tests demonstrate the enhanced performance of the proposed control scheme with nonlinear parameter estimations under insufficient stability margins and validate its robustness in the event of actuator failures.     

NONLINEAR DYNAMIC INVERSION CONTROL WITH ADAPTIVE COMPENSATION FOR FLIGHT CONTROL SYSTEM

ＮＯＮＬＩＮＥＡＲＤＹＮＡＭＩＣＩＮＶＥＲＳＩＯＮＣＯＮＴＲＯＬＷＩＴＨＡＤＡＰＴＩＶＥＣＯＭＰＥＮＳＡＴＩＯＮＦＯＲＦＬＩＧＨＴＣＯＮＴＲＯＬＳＹＳＴＥＭＸｕＪｕｎ，ＺｈａｎｇＭｉｎｇｌｉａｎ，ＬｉＹｏｕｌｉａｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏ...