基于增量模型的BTT导弹新型解耦补偿控制

详细分析了倾斜转弯(BTT, Bank-To-Turn)导弹传统动态逆控制的特点及其存在的问题,在此基础上提出了一种基于增量模型的BTT导弹解耦补偿控制方法.该方法通过建立一种描述从当前动态转移至期望动态的BTT导弹增量模型,消除了难以测量或不确定较大的模型部分;在此基础上结合动态逆控制思想设计了BTT导弹的增量式解耦跟踪控制律,与传统动态逆相比,该控制律对模型的依赖程度大幅降低;为进一步提高控制系统对干扰的适应性,提出了一种简单的干扰估计/补偿策略;最后通过数学仿真验证了该方法的有效性.     

全系数自适应控制器若干稳定性质分析

在更加一般的条件下对黄金分割反馈控制器在单输入单输出和多输入多输出特征模型中的稳定性和鲁棒性进行了系统分析,并在混合辨识背景下研究了投影梯度法在特征模型框架中应用时的输入状态稳定(ISS)性和参数估计误差的L2界.最终的结果进一步扩展了已有的结论,对整个系统的稳定性分析具有重要作用.     

不确定切换系统的鲁棒自适应控制方案

针对切换信号依赖于独立决策变量的不确定切换系统,基于多Lyapunov函数方法和模型参考自适应控制理论,提出并分析一种控制器具有非线性死区特征的鲁棒自适应切换控制方案.首先,由参考切换系统和自适应控制律集合建立闭环切换系统,而后构造Lure-Postnikov形式的多Lyapunov函数,并以一组线性矩阵不等式推导给出闭环切换系统为有界模型参考自适应控制系统的充分条件.最后,选择HiMAT(Highly Maneuverable Aircraft Technology)飞行器包线内的5个工作点,以其纵向短周期运动模型建立切换系统,并设计具有非线性死区特征的鲁棒自适应控制器.仿真验证了方案的有效性,结果表明系统在快速连续切换下可良好地跟踪期望轨迹.     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

A CFD-based numerical virtual flight simulator and its application in control law design of a maneuverable missile model

A CFD-based Numerical Virtual Flight (NVF) simulator is presented, which integrates an unsteady flow solver on moving hybrid grids, a Rigid-Body Dynamics (RBD) solver and a module of the Flight Control System (FCS). A technique of dynamic hybrid grids is developed to control the active control surfaces with body morphing, with a technique of parallel unstructured dynamic overlapping grids generating proper moving grids over the deflecting control surfaces (e.g. the afterbody rudders of a missile). For the flow/kinematic coupled problems, the 6 Degree-Of-Freedom (DOF) equations are solved by an explicit or implicit method coupled with the URANS CFD solver. The module of the control law is explicitly coupled into the NVF simulator and then improved by the simulation of the pitching maneuver process of a maneuverable missile model. A nonlinear dynamic inversion method is then implemented to design the control law for the pitching process of the maneuverable missile model. Simulations and analysis of the pitching maneuver process are carried out by the NVF simulator to improve the flight control law. Higher control response performance is obtained by adjusting the gain factors and adding an integrator into the control loop.     

对转螺旋桨流场气动干扰数值模拟

基于结构网格动态面搭接技术,通过求解三维非定常雷诺平均纳维-斯托克斯(RANS)方程,对单独螺旋桨(SRP)滑流流场进行了数值模拟,结果与风洞试验数据吻合良好,在此基础上深入研究了对转螺旋桨（CRP）的非定常滑流效应及前后桨之间的气动干扰现象。计算结果表明:所采用的非定常RANS方法能够良好刻画对转螺旋桨滑流流场的发展变化特征,适用于分析前后桨气动干扰特性。前后桨桨尖涡的复杂相互作用是导致对转螺旋桨气动干扰的直接原因,后桨桨尖涡对于前桨桨尖涡具有一定耗散作用。在气动干扰影响下,对转螺旋桨气动力会产生周期性波动,波动周期与螺旋桨桨叶数相关, 6×6对转螺旋桨在1个旋转周期内产生了12次波动。气流穿过对转螺旋桨会发生两次加速,因此在相同工况下,对转螺旋桨的拉力系数和功率系数相比于单独螺旋桨分别增大约1倍,效率提升约1.5%。      

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。     

基于自适应非结构嵌套网格的旋翼流场模拟

针对直升机旋翼CFD仿真的复杂性,提出了改进的适合于格心格式求解器的非结构嵌套网格算法。采用自适应网格技术在旋翼流场仿真的整个过程中进行网格的自适应加密和疏化操作,以更好地捕捉桨尖涡等流动细节。对于频繁的自适应过程中产生的大量重复点和无用点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)和标记-删除-移动算法(Mark,delete,move,MDM)进行删除,节约了不必要的存储。针对格心格式的求解器,采用了基于梯度的网格间插值方式,简化了网格间数值传递的复杂性,同时不降低求解器的精度。对CaradonnaTung旋翼悬停算例和HLISHAPE 7A旋翼悬停算例进行了模拟验证,计算值与实验值吻合,表明本文建立的方法具有良好的鲁棒性和有效性。最后,与未采用自适应时求解器对桨尖涡的捕捉效果进行了对比,结果表明本文所采用的方法可以明显地提高求解器对桨尖涡的捕捉。     

基于弹簧系统网格变形方法的旋翼气弹耦合分析

在旋翼气动弹性耦合（CFD/CSD）分析中引入弹簧系统网格变形方法,建立了一套适合于旋翼气动载荷分析的CFD/CSD耦合方法。为了解决CFD/CSD耦合中关键的网格变形问题,旋翼桨叶贴体网格变形采用基于“ball-vertex” 弹簧系统的动态网格方法,通过添加冗余约束,避免了畸形网格单元的产生。旋翼流场计算采用基于Navier-Stokes(N-S)方程的CFD模块,对基于运动嵌套网格 的空间流场进行求解,湍流模型采用B-L模型。结构分析采用基于中等变形梁理论的CSD模块,基于Hamilton变分原理建立旋翼桨叶动力学方程。首先对振荡NACA0012翼型的流场进行了求解,验证了网格变形模块和CFD模块的有效性,然后采用UH-60A直升机旋翼作为算例对结构动力学模块进行数值验证。在此基础上,计算了UH-60A直升机旋翼桨叶在前飞状态下的非定常气动载荷,并与飞行测试数据进行了对比。计算结果表明,文中的弹簧系统网格变形方 法可以有效地用于旋翼CFD/CSD耦合计算分析,提高了旋翼气弹载荷的预测精度。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。