软管式自主空中加油对接阶段中的建模与控制综述

软管式自主空中加油(PDAAR)在军用和民用上有着十分重要的意义。软管式自主空中加油的对接阶段是所有阶段中精度要求最高和控制难度最大的一个阶段,其建模与控制问题具有代表性和挑战性。首先,介绍了自主空中加油(AAR)的基本概念及意义,并总结了自主空中对接控制的特点和要求。随后,系统性地梳理了AAR对接阶段中的建模和控制问题,概述了国内外文献中研究该问题的方法,并提炼了该领域依旧存在的问题。进一步,简要分析和综述了国内外AAR飞行验证情况。最后,针对建模、控制和决策,从工程实践角度分析并总结了自主对接未来可能的工作,从科学研究的角度总结了6个重点研究的科学问题。     

无人机软管式自主空中加油视觉导航技术

近年来,机器视觉技术的迅速发展给无人机自主空中加油提供了一种新思路,克服了传统GPS动态适应能力差的不足。基于双目视觉,提出了一种实用的无人机自主空中加油导航方案,并提出了一种利用深度学习进行检测跟踪配合几何约束进行位姿计算的技术。根据加油机和受油机距离的不同,将导航分为远端导航和近端导航。全程对加油锥套进行检测和跟踪,并在近端进行锥套位姿计算。实验结果表明,该算法满足加油的鲁棒性要求,稳定跟踪锁定目标距离范围大于40m。当与目标距离小于10m时,距离误差优于±10cm。说明本文提出的方法具有较强的应用前景。     

非线性动态逆空中加油自主对接控制

为实现无人机空中加油自主对接控制,建立了尾流影响下的UAV六自由度模型。基于非线性动态逆,设计了空中加油自主对接控制律。在常规非线性动态逆控制律设计的基础上,改进了航迹、姿态、角速率和自动油门等回路。通过设计航迹跟踪控制律和动态逆自动油门,实现了对锥套位置的跟踪和对接;考虑协调转弯约束和爬升速率约束,在设计过程中以姿态角代替气流角,克服了气流角控制带来的幅值、速率过大的问题,使受油机的控制更加稳定。最后通过仿真,验证了动态逆自主对接控制律的有效性。     

面向自主空中加油任务的目标检测技术研究

针对软式空中加油任务自主对接过程中的视觉需求,本文进行了基于深度学习的自主空中加油锥套目标检测技术研究。首先,构造了一组包含不同目标尺度、背景并经数据增广后的软式自主空中加油锥套图像数据集。其次,结合当前主流的智能检测算法,对比分析了不同单双阶段检测算法在加油锥套数据集中的检测效果。在Faster RCNN网络添加了自适应置信度筛选模块,降低了其错检概率。为满足工程化应用需求,对YOLOv5网络进行轻量化改造,在几乎不降低检测精度的情况下提高了YOLOv5的检测速度,并大大降低了模型复杂度与运算资源消耗。该研究验证工作为后续展开锥套跟踪及位姿解算等研究提供了良好基础,可以为相关算法在自主空中加油任务中的进一步工程化应用提供重要的先验信息和技术参考。     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统.研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿.仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接.     

空中加油变质量建模与干扰补偿控制

为抑制空中加油给飞机带来的变质量影响,将质量的变化等效为对飞机的干扰力和干扰力矩,建立了变质量飞机的一般动力学模型,并经过小扰动线性化得到飞机带干扰的纵向状态方程.采用比例积分观测器(PIO)对干扰进行观测,基于观测值设计了补偿控制器以实现对变质量干扰的抑制.以受油机为例进行计算机仿真,结果表明,该模型有效地反映了变质量受油机的动力学特性,干扰补偿控制器能够实现对变质量受油机的精确控制.     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统。研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿。仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接。     

无人机空中加油自主会合制导律研究

典型的自主会合制导律主要包括基于在线估计的制导律和无需在线估计的制导律两大类,其中在线估计具有计算量大,实现复杂的缺点。提出了一种无需在线估计的制导律,在此基础上,文章进行了改善,一是借鉴导弹中的带落角约束的比例导引律,实现了一种同时满足航向和纵向自主会合要求的制导律形式,简化了制导律设计;二是引入了相对距离反馈与速度反馈进行相对距离控制,避免了速度控制指令设计的复杂化和开环控制鲁棒性差的缺点。最后,通过一个仿真例子证明了这种制导律方案原理可行,具有一定的工程应用价值。     

无人机空中加油自主会合的制导与控制

针对无人机空中加油的自主会合问题,进行了相应制导律和非线性控制器的设计。通过改进的带角度约束的三维比例制导律实现对航向角的控制,以协调转弯的方式将航迹角指令转化为姿态角指令。基于无人机六自由度的动力学模型,针对无人机的姿态控制,采用时标分离的方法设计了慢子系统和快子系统,并对这两个子系统分别进行动态逆控制设计。同时,基于滑模控制的方法设计了满足自主会合要求的速度控制律。在保证无人机飞行稳定的基础上,实现了对控制和制导指令的精确跟踪。仿真结果表明,所设计的制导律和控制律能够实现无人机空中加油的自主会合,具有良好的动态特性。     

自主空中加油变质量无人机建模与控制

针对空中加油任务中无人作战飞机(UCAV)的位置保持问题,进行了变质量UCAV的动力学建模与控制律设计.综合考虑了燃油传输对UCAV质量、惯性矩阵和质心位置的影响,基于相对惯性系的状态变量,推导了UCAV的动力学方程.建立了一个简单的油箱模型来模拟加油过程,设计了H∞最优控制律来实现UCAV的位置保持.通过非线性仿真,分析了燃油传输带来的动力学影响,仿真结果验证了模型的有效性和控制律的性能.     

大气紊流对空中加油软管锥套运动的影响

为研究大气紊流对软管锥套运动的影响,将空中加油软管质点离散化,从软管、稳定伞空间受力出发,建立了软管锥套的动力学模型,并对其运动进行了仿真计算和分析。仿真结果表明,在晴空大气紊流作用下,锥套会产生高频振荡。高度一定时,大气紊流对软管锥套运动的影响随加油机速度的增大而减小;真速一定,加油机高度小于11 km时,锥套运动幅值和高度没有单一的线性关系,当高度大于11 km后,锥套运动幅值随高度的增加而减小;表速一定时,大气紊流对软管锥套运动的影响随加油机高度的增大而减小。     

基于CFD的软式空中加油锥套气动特性研究

无人机空中加油缺少人为的观测与控制,若要进行自主控制下的空中加油,获取精准的气动数据则十分关键。基于CFD研究了国外某型锥套的气动特性,通过改变锥套支撑臂数量、空速以及稳定伞面积3个因素,构建了不同的三维子模型。利用数值计算分析了其对锥套气动参数的影响,并探究了影响规律。仿真结果表明,支撑臂数量和稳定伞面积均会影响阻力系数,而空速对阻力系数几乎没有影响。该方法可以用来预测影响因素发生变化时锥套阻力系数的变化趋势,为分析锥套气动特性提供了理论依据。     

基于MBD-CFD的软管-锥套空中加油仿真框架

随着无人加油等新兴应用场景的出现,软管-锥套式空中加油技术近年来重新得到了航空工业界的重点关注。使用计算机数值模拟手段对空中加油系统进行流体-动力学仿真,已成为空中加油系统设计、研发和飞行测试评估中的必备手段。一方面,基于工程简化模型的软管-锥套仿真方法的数值模拟精度难以满足实际需求,另一方面,完全基于非定常计算流体力学（CFD）的耦合仿真方法计算量较大,在有限计算资源条件下难以满足快速设计迭代与多参数优化的计算效率需求。通过将多个求解层次的流固耦合分析工具有机结合,建立了基于多体动力学（MBD）和CFD的加油机软管-锥套装置的耦合仿真框架和方法。对典型加油机-软管-锥套组合体的全尺寸构型和缩比构型进行了数值模拟,通过多个算例验证了本方法的可信性。通过将非定常CFD方法与基于气动建模的尾迹流场动态插值方法结合,可将后者的计算精度提高至与非定常CFD方法相当,同时将计算量减小2个数量级以上,从而实现了计算精度和效率的兼顾。     

软管连接约束下的加油机/无人机编队跟踪控制

在自主空中加油任务中,针对受油无人机（UAV）与加油机对接后形成的软管约束下的编队跟踪控制问题,提出一种基于领航-跟随的加油编队跟踪控制方法。首先,建立软管约束下加油编队运动学/动力学模型。然后设计非奇异终端滑模编队快速收敛控制器,以满足软管约束下加油编队的快速收敛需求;再考虑复杂气流和软管未知扰动,结合扩张状态观测器和PI型动态逆控制,设计无人机轨迹跟踪控制器,并基于Lyapunov稳定性分析证明闭环系统可实现有限时间的快速稳定。最后,通过数值仿真来验证所设计加油编队控制方法的有效性。     

基于干扰观测器的一类组合航天器高阶全驱抗干扰控制

研究了一类组合航天器的高阶全驱（HOFA）抗干扰控制,其干扰包括具有未知参数的输入端干扰和常值外部干扰。首先,引入一种一般化的离散时间高阶全驱后向差分模型,并对其中的2种干扰分别进行了干扰估计。其次,基于HOFA系统框架,设计了基于干扰观测器的复合控制器,不仅可以有效抑制干扰,而且能够得到一个可任意配置特征结构的闭环系统。然后,利用参数化方法,分别建立了观测器增益矩阵和反馈控制矩阵的完全参数化形式。最后,所提方法被应用于一类实际组合航天器模拟器,仿真和试验结果验证了所提方法的有效性。     

面向无人机空中加油紧密编队的鲁棒控制方法

针对无人机空中加油紧密编队系统鲁棒控制问题,提出了一种基于障碍函数的自适应干扰观测器的分布式鲁棒编队控制方法。对固定翼无人机外环动力学模型进行转换,构造了具有非匹配和匹配扰动的二阶多体系统简化模型,并基于障碍函数设计了相应通道的自适应干扰观测器;利用邻机状态信息定义了相应的一致误差函数,在此基础上,基于编队系统通信拓扑结构,引入干扰补偿机制,开发了空中加油无人机紧密编队系统分布式鲁棒控制器,以实现理想的异构无人机编队跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性理论,分析了闭环系统的稳定性和收敛性。最后,通过将所提方法应用在由不同型号的1架加油机和2架受油机构成的编队系统上,进行数值仿真验证。所得到仿真结果与理论分析一致,验证了设计的干扰观测器和控制器的有效性。     

圆形轨迹导引下的无人机事件触发抗干扰环绕控制

针对内部不确定性以及外部环境摄动的目标环绕控制问题,在基于反步法的双层制导框架下,利用级联控制思想,提出了一种圆形轨迹导引下的四旋翼无人机事件触发抗扰环绕控制方法。在轨迹回路中,构建了可满足持续激励条件的目标位置估计器,保证仅通过视线方位角就能获取可满足最终一致有界条件的目标估计项。随后,基于目标的位置估计结果,设计了目标环绕控制律生成线速度指令,并通过方向向量场验证了该环绕制导律的有效性,消除了现有李雅普诺夫向量场制导(LVFG)对相对位置和目标速度的依赖。在姿态回路中,通过采用扩张状态观测器(ESO)补偿系统的集总不确定性,设计了基于相对阈值事件触发控制的姿态控制器,在有效降低控制器到执行机构之间信号传输频率的同时,实现了四旋翼无人机对静止/移动目标环绕。然后,借助输入状态稳定性定理证明了系统的稳定性。仿真结果表明,所提控制方案能够实现圆形轨迹导引下四旋翼无人机对静止/移动目标的环绕监视。     

空中无人加油自主对接导航制导与控制

空中自主加油技术能大大提高无人机的航程航时,在军用和民用上都有着十分重要的意义。受编队气动干扰、模型不确定性、头波效应、阵风干扰等因素影响,空中无人加油的对接段是所有阶段中精度要求最高和控制难度最大的一个阶段,其导航制导与控制技术是目前研究的难点和热点。本文针对无人-无人空中自主加油场景,深入研究了软管式空中加油自主对接段的鲁棒抗扰导航制导与控制技术并进行了飞行试验验证。首先,为实现受油机加速对接时高度控制不出现振荡,采用总和能量法设计纵向制导律以实现对接末段高度和速度的协调控制;其次,为提高风干扰下的对接控制精度,分别针对加油机和受油机在不同飞行阶段的轨迹跟踪特点采用L1非线性制导思想设计了横向制导律,并采用鲁棒伺服方法设计内环姿态控制律,将积分环节引入角速率控制回路提升系统型别以更好抑制外界扰动对系统的影响;然后,基于单阶段深度学习目标检测算法YOLOV4开发了锥套识别与定位算法,在强光、云雾等复杂条件下进行采样和训练以大大提升视觉系统的鲁棒性,并采用扩展卡尔曼滤波算法将图像定位信息与RTK定位信息进行融合用于相对导航;最后,设计了无人机空中加油自主对接模拟飞行试验方案,在最大程度...     

空中加油系统的建模与控制技术综述

空中加油已经成熟应用超过半个世纪,但其建模与控制技术仍是航空界的研究热点与难点之一。综合大量文献,回顾了空中加油的发展历程和战略价值所在,比较研究了2种加油方式各自的优劣,总结了近年开展的系统建模和控制相关的研究成果。基于硬式加油与软式加油的功能互补之效,提出了借助研制大型运输机的契机发展硬式加油技术的观点。通过研究国内已经开展的相关工作及其不足之处,论证了开展系统建模与控制专项研究的必要性与积极意义。结合硬式加油系统的特点,提出了建模时应该综合考虑系统多刚体、多构型、强扰动与不确定性、受弹性形变与弹性振荡影响等特点,并提出了与之对应的伸缩管姿态控制、对接状态应力自动补偿、对接过程协同控制、抑制弹性振荡影响、半物理实验平台开发等关键问题。     

攻击角约束的拦截弹制导控制一体化设计

针对拦截弹的攻击角约束制导问题,提出了一种基于反演滑模和扩张状态观测器(ESO)的制导控制一体化(IGC)设计方法。首先,基于弹目相对运动方程和拦截弹的非线性动力学方程,建立了拦截弹IGC模型,设计了ESO估计目标加速度和自动驾驶仪回路的干扰;在此基础上,基于干扰估计值和反演滑模方法,设计了IGC算法获取虚拟控制力矩,同时基于李雅普诺夫理论分析了闭环系统的稳定性;然后,利用动态控制分配技术将所获取的期望控制力矩分配到实际执行机构;最后,通过仿真结果验证了所设计的IGC+ESO算法的有效性。