基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。     

基于粒子群算法的导弹飞行控制系统设计

针对反坦克导弹鲁棒飞行控制系统设计问题,提出了一种基于粒子群算法的鲁棒飞行控制律设计方法.在使用μ综合方法设计反坦克导弹控制律时,采用粒子群算法优化鲁棒性能加权函数,解决了加权函数难以选择的问题.仿真结果表明,采用粒子群算法的μ综合方法设计的反坦克导弹飞行控制律具有较强的鲁棒性和更好的指令跟踪能力.     

基于进化策略的飞行控制系统多目标优化

针对传统飞机飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且还有与飞行品质要求缺乏相关性和物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进多目标进化算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折衷解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择。在算法中,采用了新的偏好信息给定方法,并提出了一种模拟"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现。最后,使用改进的多目标进化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示该算法可有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

飞机飞行控制系统参数多目标优化设计研究

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

基于简单自适应控制的滑模飞行重构控制律

为提高飞行重构控制系统的鲁棒性,提出了一种基于简单自适应控制的滑模变结构重构控制律设计方法。采用简单自适应控制取代传统的等效控制律,可以较好地解决原等效控制律求取完全取决于被控系统结构和参数以及计算复杂等问题;同时引入饱和函数替代符号函数来减弱变结构控制的抖振现象;利用李雅普诺夫稳定性理论分析了该重构飞行控制系统的稳定性;以某型飞机侧向飞行控制系统为例,进行了仿真分析与研究。结果表明,该方法对操纵面损伤等故障具有较强的适应能力,使重构飞行控制系统在跟踪参考输入信号时具有较好的鲁棒性。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计

针对LQG/LTR飞行控制律设计中加权矩阵的选取问题,提出了一种基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计方法。以俯仰姿态控制律优化设计为例,首先基于闭环准则选取了满足一级飞行品质要求的参考模型,并基于该参考模型使用粒子群优化算法优化得到了两个加权矩阵,从而得到了卡尔曼滤波器和相应的目标反馈回路。进而借鉴飞机等效系统拟配的方法,优化得到了另两个加权矩阵,从而得到了LQG最优控制器,完成了回路传递恢复的优化设计。仿真结果表明,通过该方法能够快速自动地选取合适的加权矩阵,使得优化设计的LQG/LTR飞行控制律较好地满足了俯仰姿态控制的要求。     

基于改进遗传算法的飞行控制律参数设计

在进行大包线飞行控制律设计中,需将飞行包线分为几个区域,针对各个区域设计线性控制律,采用多个线性控制律来近似替代所需的非线性控制律,本文中线性控制律采用PID控制结构,若用传统PID控制律参数整定方法,工作烦琐、设计时间长,而且控制效果不是很好,提出运用遗传算法优化控制律参数,并针对遗传算法局部寻优能力差、收敛速度差、易早熟等缺点,对其进行了几点改进,为提高鲁棒性,对其适应函数进行了设计,针对某机型某个区域的俯仰控制进行了PID控制律设计仿真,利用改进的遗传算法对其参数进行优化,结果表明,该方法在23代就能得到最优控制参数,而且使系统动态性能有了较明显的提高。     

固定鸭舵二维修正弹比例导引律参数优化

针对固定鸭舵二维修正机构控制力有限和比例导引法控制末段需用过载变化过大的问题,提出了一种基于重力补偿比例导引律的过载阈值控制策略。分析了固定鸭舵二维修正机构的控制力及力矩,以落点弹目距离最小为目标函数,选取纵向和横向平面导引系数及过载阈值为设计变量,在重力补偿比例导引律的基础上建立了导引律参数优化模型,并采用差分进化算法（DE）对其进行优化。最后通过外弹道仿真分别从控制段飞行稳定性、控制效率、控制机构过载及控制精度几个方面与传统比例导引律进行对比分析,同时使用蒙特卡洛法验证了控制策略的有效性。结果表明：与传统比例导引律相比,使用该控制策略提高了二维弹道修正迫弹的控制效率,有效降低了控制末段需用过载,弹道控制段飞行稳定性明显提高。     

时变加权LQT设计方法理论推导及应用

利用矩阵运算公式和极值原理,对时变加权性能指标下的线性二次型跟踪器(LQT)迭代方程进行了理论推导。以F-16飞机为例,利用飞行控制经验构建俯仰速率控制系统线性框图。在MATLAB/Simulink环境下,针对两种时变加权性能指标和一种定常加权性能指标,利用多变量优化算法完成了一个状态点的控制律参数设计,并进行了时域和频域对比分析,初步验证了时变加权LQT设计方法的工程可行性和有效性。     

舰载机着舰飞行/推力补偿控制律多目标综合优化设计

对舰载机着舰飞行/推力补偿综合控制问题进行了研究。在满足飞行品质要求下,为提高飞行/推力补偿系统抗舰尾流干扰能力及着舰下滑航迹的控制精度,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行/推力控制律综合优化设计方法,实现了舰载机着舰控制的飞行品质、抗干扰能力及下滑航迹控制精度的综合优化。在算法的搜索过程中,粒子群模拟鸟类捕食过程自适应聚集为多个动态调整的子群,从而有效维持种群的多样性,抑制早熟收敛现象发生。最后,采用美国F/A-18A舰载机参数进行了数值仿真,仿真结果表明,该方法可有效提高控制律优化设计效率,不但能满足期望的飞行品质要求,同时,还可改善系统的抗干扰能力,提高着舰下滑航迹的控制精度。     

战斗性机动飞行的智能反步自适应控制

针对飞机战斗性机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种非线性反步自适应控制方法.在系统输入输出反馈线性化基础上,基于滑模的思想适当选取李亚普诺夫函数,通过反步的方法回馈递推得到控制律,并且利用粒子群算法优化固定参数改善动态性能,同时设计相应的自适应律来调节未知参数,最后通过伪逆控制分配方法得到最终控制信号.仿真结果表明:在较大的模型气动参数不确定条件下,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机战斗性机动指令飞行,同时具有快速的收敛性和良好的鲁棒性.     

基于响应类型的直升机悬停状态显模型跟踪控制律设计

现代战场使用环境对直升机的飞行品质要求越来越高,使用电传飞控系统可大幅改善直升机的飞行品质,本文以电传飞控系统为研究对象,进行面向特定任务的具体指标要求的控制律设计。首先,根据ADS-33E飞行品质规范要求构造出满足悬停状态下俯仰轴ACAH响应等级1要求的指令模型;其次,以该指令模型构建显模型,通过反馈补偿算法进行跟踪偏差修正的模型跟踪控制律设计,最终得到整个闭环系统俯仰姿态满足飞行品质等级1要求的控制律构型和参数。通过MATLAB仿真验证了该设计方法的合理性和有效性。     

基于A~*算法的无人机爬升轨迹设计

针对无人机爬升性能,运用A*算法设计了无人机爬升优化轨迹.改进了传统搜索算法,根据控制方式设计了节点生成法则;在生成节点时考虑了发动机性能以及飞行约束,减少了搜索范围,提高了搜索效率;并且分别介绍了时间最优以及燃耗最优两种方式的代价函数计算方法.仿真结果表明,运用该方法设计出最快爬升轨迹和燃耗最优爬升轨迹,其生成的飞行轨迹符合飞行约束条件,能够较全面地满足爬升性能,设计结果比较合理.     

基于DSAS算法的直升机贴地飞行在线航迹规划

通过改进优化传统A*算法,利用动态稀疏A*搜索(DSAS)算法在线设计了直升机贴地飞行轨迹.该算法采用逆向搜索方式规划航迹,在遇到新生探测威胁时,只需局部调整受到影响的航迹,减少了重新规划的范围,提高了搜索效率.此外,在生成节点时考虑了直升机性能及飞行约束,优化了搜索范围;并且根据影响贴地飞行航迹性能的各种因素,设计了航迹代价计算方法;利用层次分析法结合专家分析计算得到最优代价权值.仿真结果表明,该方法在线设计的飞行轨迹能够较全面地满足避障、贴地功能,相比稀疏A*搜索(SAS)算法节省了计算时间.     

具有智能调节机构的航空发动机自适应控制系统

采用仅利用输入输出测量值的模型,参考自适应控制,设计了某型涡扇发动机的多变量控制系统;在飞行包线内选取标称点分别确定了自适应律的参数,以保证控制系统性能在该标称点处达到最优;用神经网络的方法拟合了发动机工作条件与自适应律参数之间的关系,建立了根据发动机工作状况选择合适自适应律参数的智能调节机构。仿真结果表明,所设计的控制系统在整个飞行包线内的标称点与非标称点均具有良好的性能。     

基于辨识模型的无人机鲁棒飞行控制方法

提出了一种基于系统辨识获取飞行动力学模型并进行鲁棒飞行控制律综合设计的方法。首先利用混合遗传粒子群优化算法,从真实试飞数据中辨识建立无人机动力学模型,然后基于随机鲁棒原理的设计方法和辨识模型,设计了无人机鲁棒飞行控制律。飞行试验验证表明,在无气动数据情况下所设计出的高性能鲁棒飞行控制律满足了无人机飞控研制的需求。     

程序调参飞行控制律的神经网络实现

为保证飞行品质,现代飞机中多采用程度调参飞行控制律,由于调参规律的高度非线性,使得控制律的工程实现相当困难。为此,对程序调参飞行控制律的神经网络实现方法进行了研究。通过应用ＢＰ神经网络逼近非线性调参规律。探讨了用ＢＰ网络实现程序调参飞行控制律的一般方法,给出了网络的结构及其优化算法,并以某型飞机电传操纵系统倾斜阻尼通道的程序调参控制律为例,对该实现方法进行降验证。结果表明,实现精度符合工程要求。     

一种基于短时机动试飞数据的动力学辨识优化方法

飞行动力学辨识算法的一个关键问题是,如何通过简单的机动获取所关心频率范围的响应特性。短时倍脉冲是一种易于实施的激励信号,兼顾试飞安全性与经济性,但与频域辨识法通常使用的扫频输入激励相比,短时机动频谱范围窄、信噪比低,一般难以得到准确的辨识结果。对如何基于短时机动飞行试验数据,提高辨识结果准确性的问题进行了研究。首先分析了经典Welch谱估计进行时域-频域转换过程中,影响非参数模型辨识精度的主要因素,提出了削减窗函数边缘缩减效应的数据预处理方法,并结合多窗口综合技术,提高频域特性辨识结果的精度。在参数化模型辨识过程中,针对有限频谱范围,提出了利用相干函数和功率谱密度加权综合,确定等效拟配的频率范围和频率节点的自适应方法,使得低阶等效拟配与输入激励信号高度相关,提高参数化模型辨识的精度、一致性和适应性。通过不同类型飞机的大量短时机动和少量扫频飞行试验数据模型辨识的工程应用示例,验证了动力学辨识优化方法算法稳定、结果准确,可满足飞行品质模态特性评价等应用需求。