基于鲁棒H∞控制的多机协同编队

针对环境风干扰情况下无人机编队保持精度差的问题，设计了基于邻居无人机相对状态的编队控制协议。通过定义恰当的被控输出来量化环境风干扰对多机编队的影响，将受扰多机编队控制问题转化为鲁棒H∞控制问题。基于H∞控制方法，得到了满足期望H∞干扰抑制指标的多机编队充分条件，并以线性矩阵不等式的形式给出。此外，对于僚机之间的通信拓扑为无向图的情形，可以通过只求解2个线性矩阵不等式确定控制协议。最后数值仿真结果表明，该控制协议能够有效抑制阵风干扰对多机编队的影响，提高了多机协同编队的鲁棒性。     

基于自由权矩阵的时变时延线性群系统编队控制

研究了基于自由权矩阵方法的时变时延线性群系统编队控制问题。首先,基于一致性理论,设计了具有时变时延的线性群系统编队控制协议。其次,通过变量代换,将时延条件下的线性群系统编队控制问题转化为时延系统的镇定问题。构造Lyapunov-Krasovskii函数,并利用自由权矩阵方法对时延系统的镇定问题进行分析,得到了保守性较小的线性矩阵不等式（LMI）判据,并求解出时延上界和编队控制器增益。最后,通过仿真实验,验证了方法的有效性。     

联合连通拓扑下多无人机编队控制

针对在联合连通拓扑条件下的多无人机系统,研究了具有二阶动力学系统模型的多无人机系统时变编队控制问题。基于一致性理论,设计了一致性控制器,将联合连通拓扑条件下的编队控制问题简化为低阶时间平均系统的渐进稳定性问题。利用Lyapunov函数证明了所设计的控制器能够实现编队控制,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法给出了控制器的设计算法。在三维空间中,对多无人机系统进行了仿真,验证了所设计的一致性控制器能够使得多无人机系统在联合连通拓扑条件下形成时变编队。     

空间多刚体系统编队及姿态的协同综合控制

针对由多个非线性系统组成的多子系统的协同控制问题,给出了一种基于输出反馈的协同控制律的设计方法,并将其应用于空间多个刚体的编队控制和姿态的协同控制系统中,给出了空间多刚体系统编队控制及姿态协同控制问题有解的充分条件,设计了多刚体编队及姿态稳定的协同综合控制律。仿真结果表明,这种控制方法是有效的、可行的,所设计的控制器能够使整个刚体系统在空间运行过程中保持一定的队形,并且同时稳定控制描述各个刚体系统姿态的四元数。     

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。     

一种基于一致性的四旋翼无人机编队避障方法

针对一致性方法无法实现四旋翼无人机编队避障的问题,在航迹规划空间中引入势场来避免编队无人机间和编队无人机与障碍物间发生碰撞。以一致性方法为基础引导四旋翼无人机形成期望队形,为提高算法的收敛速度并且避免四旋翼无人机之间发生碰撞,增加了目标点的引力场和无人机间的斥力场;为有效避开外部环境中的障碍物,增加了障碍物的斥力场,并且构建了四旋翼无人机编队避障控制协议。仿真结果表明,新构建的控制协议能够引导编队无人机有效避开障碍物,并且能够恢复预期编队队形。     

切换拓扑下无人机集群系统时变编队控制

针对多无人机(UAV)间通信拓扑可能发生变化的情况,研究了具有二阶积分特性的无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队控制问题。基于一致性方法设计了编队控制器,将编队控制问题转换成闭环系统的稳定性问题,引入了切换拓扑平均驻留时间的概念,并在此基础上利用线性矩阵不等式(LMI)方法,给出了控制器设计步骤。通过构造分段连续Lyapunov函数,证明了切换拓扑下无人机集群系统能够实现对指定轨迹的跟踪并且实现时变编队飞行。以三维空间运动的无人机集群系统为例进行了仿真验证,结果表明本文所提方法能够解决切换拓扑下无人机集群系统的轨迹跟踪与时变编队问题。     

结合速度观测器和方向信息的无人机编队控制

针对现阶段基于方向信息的编队跟踪控制方法需要提前预知系统期望速度的问题,提出了基于分布式速度观测器的无人机群编队控制策略。通过速度观测器和基于方向信息的编队控制器的结合,解决了部分无人机在编队过程中无法直接获取速度信息的问题。系统的编队采用了领导者-跟随者结构,通过改变领导者的相对位置来完成缩放任务。控制器的设计引入了旋转矩阵来实现编队系统的旋转任务,然后通过Lyapunov方法证明了控制器的稳定性。最后通过仿真软件的缩放和旋转试验证明了控制策略的有效性。     

在地球扁率摄动下的卫星编队飞行控制

卫星编队飞行的难点之一是在干扰力环境下控制队形。采用了一种基于线性二次调节器(LQR)的最优控制方法，对低轨道地球卫星所受的地球扁率摄动(J2力)加以模拟，并在模拟的地球低轨道J2力环境中。对几种卫星编队进行了模拟控制，从控制精度和能量消耗的角度对控制方法进行了分析，提出了卫星编队飞行中相对距离控制和绝对距离控制需要注意的问题。     

民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。     

基于改进一致性算法的无人机编队控制

编队飞行是指多架无人机保持以一定队形进行飞行的状态,相比于单架飞机执行任务,无人机编队能够增加搜索面积,提高飞机飞行性能,增大完成任务成功率。编队控制是实现编队安全高效完成指定任务的前提。本文以一致性理论为基础,针对无人机运动模型的特点与实际飞行要求,对基本的一致性算法进行改进,提出了改进一致性无人机编队控制算法。首先利用纵向和横侧向解耦的自动驾驶仪模型给出了无人机的三自由度运动方程,根据机动性与飞行性能要求定义了各方向上的加速度、速度与角速度约束。基于一致性理论,将编队控制分为平面与纵向2个方向进行,在状态控制的基础上,利用各状态变量间的几何关系对无人机运动自由度进行转换,加入编队队形信息,设计了编队控制算法。为了使算法生成的指令信号满足约束条件,提出了"最小调整"约束条件处理策略。依据粒子群算法对各无人机的爬升加速度进行优化,以避免机间碰撞。仿真结果表明：提出的编队控制算法具备编队成形与变换功能,能够使无人机编队状态快速收敛到指定值,且保持指定队形,无人机飞行状态满足所有约束条件。     

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。     

均等通信时滞下多UAV协同编队控制

多无人机(UAV)系统编队控制中,时滞是无法回避的问题,研究时滞对多UAV编队形成和系统稳定性的影响,具有重要理论价值。重点研究均等通信时滞下多UAV协同编队控制问题,并获得系统的稳定性条件。首先,设计具有均等通信时滞的协同编队控制律,得到多UAV编队系统的闭环时滞状态方程;在恒定均等时滞下,考虑到系统模型不确定性,基于线性矩阵不等式(LMI)理论得到系统的时滞依赖稳定性条件;最后,进行仿真实验,结果表明多UAV编队系统是稳定的,期望的编队队形能够形成并保持。     

一种航空发动机相似多变量控制方法

推导了航空发动机线性二次型调节器(LQR)方法相似化公式,分析并指出了存在的问题:(1)在高空低马赫数时,系统响应速度太慢,无法满足快速性要求;(2)在低空高马赫数时,控制增益太高,这一方面可能导致执行机构饱和,另一方面会使控制器在噪声、滞后等干扰情况下性能变坏。本文对相似LQR控制进行了改进,在一定程度上解决了上述问题。本文还证明了改进的相似LQR控制的稳定性,并将其推广至增广LQR方法。      

无人机-无人车异构时变编队控制与扰动抑制

研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题，要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下，保持设计的输出时变编队构型。首先，对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模，同时建立扰动模型，并引入代数图论概念，建立异构集群系统的协同控制模型。然后，对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器，包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件，给出了分布式编队控制器的参数选取算法，并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后，通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。     

航空发动机控制系统中的增广LQR方法

采用一种增广LQR方法,将原系统状态的导数和指令跟踪的误差作为增广的状态向量,使设计出来的多变量系统不仅具有LQR的好的鲁棒性,而且在用于指令跟踪时能消除稳态误差。当状态量不是全部可测时,本文采用降维观测器得到一种准最优的增广LQR方法,其性能比LQG方法有显著改善,能满足航空发动机多变量控制系统的设计要求。最后,数字仿真验证了本文提出的方法。      

飞航导弹高动态自主编队协同控制系统的建立与仿真

为了提高多枚飞航导弹自主编队低空突防综合作战效能,建立了由编队队形控制及编队离入队管理等模块组成的高动态自主编队协同控制系统,有效地解决高动态自主编队下导弹编队队形动态变化、编队管理复杂、编队导弹出现网络故障或机械故障等问题。半物理仿真系统实验结果表明,飞航导弹高动态自主编队协同控制方法满足编队实时性、自主性和高动态性要求。     

尾座式无人飞行器鲁棒容错编队控制

针对尾座式无人飞行器编队在执行器故障、严重的非线性和耦合性、参数不确定性、外界扰动等影响下的容错控制问题进行了研究。提出了一种鲁棒容错编队控制方法来实现一群尾座式无人飞行器在执行器故障情况下的期望编队飞行。所构建的控制器由2部分组成：标称控制器和干扰补偿控制器。设计标称控制器使系统实现期望的控制性能,利用干扰补偿控制器抑制多种不确定性和执行器故障的影响。通过理论分析证明了系统的鲁棒稳定性,并通过数值仿真验证了算法的有效性。     

逃逸飞行器轨迹鲁棒性快速评估及制导

为提高受干扰条件下飞行任务成功率,以逃逸飞行器为研究对象,给出了基于误差传播评估弹道鲁棒性的标称轨迹生成办法和线性二次调节器(LQR)控制律制导方法。整个系统建立在飞行器精确动力学模型之上,针对逃逸飞行器工况特点,在被动段利用误差传播法快速打靶寻找满足任务需求的标称轨迹,在飞行主动段采用LQR制导跟踪标称轨迹。以上2种方法从系统的误差线性化模型推导得出,具有一定共通性。仿真结果表明,通过快速打靶规划出的飞行指令,可使得逃逸飞行器在受干扰环境下有55%的概率完成飞行目标,轨迹具有一定鲁棒性;采用LQR控制律,实现了对速度、射高等多变量的跟踪。     

基于脑机接口的无人机编队控制系统设计

随着脑机接口（BCI）技术的不断发展，越来越多基于脑机接口的应用被不断研究并实现。为提高无人机编队的工作效率，针对无人机编队的常用控制命令，本文设计了一种8目标的稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口控制无人机编队系统。该系统允许用户通过脑机接口的8个命令对无人机编队进行队形切换等灵活控制。本系统采用典型相关分析（CCA）方法对脑电进行解码，并将解码结果使用Leader-Follower的方法对无人机编队进行控制。来自6例健康受试者的试验结果表明，研究所设计的脑控无人机编队系统具有较好的性能，平均识别准确率高达97%，验证了基于非侵入式脑机接口技术控制无人机编队的可行性。