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。     

无人驾驶直升机发动机模糊自适应PID控制

针对某型无人驾驶直升机发动机控制的特点,提出恒量供油、恒速控制和总距前馈补偿控制的复合控制策略,在飞行控制计算机内建立发动机模糊自适应PID控制器,利用模糊规则和推理来在线调整PID参数,使发动机安全平滑启动,并在各种功率状态下保持输出轴转速恒定。经含实物仿真试验、地面试车、系留试验以及无人机整机试飞测试,所设计的发动机控制方案动态响应速度快,对总距变化等干扰的抑制作用强,能保证主旋翼在各种飞行状态下获得最佳的气动效率,改进无人直升机的飞行性能。      

基于模糊理论的碟形飞行器复合控制分配策略

针对碟形飞行器变质量矩/推力矢量复合控制系统,研究了以输出误差和误差变化率为参考量及基于模糊理论的控制分配策略。仿真表明,这一设计能够实现两种控制方式的优势互补,达到了良好的控制性能。     

复合式共轴直升机过渡模式的操纵策略

根据复合式共轴直升机的构型特点,建立了上/下旋翼、机翼、机身、全动平尾、垂尾（含方向舵）和螺旋桨的气动力模型,并在此基础上建立了过渡过程的配平方程.针对过渡飞行过程的操纵冗余问题,分别采用线性过渡和功率最小优化过渡两种过渡飞行方案,对复合式共轴直升机的过渡飞行过程的操纵策略进行了研究.以样例复合式共轴直升机为例,进行了过渡飞行模式下两种操纵策略的配平计算,并对两种过渡操纵策略下的需用功率、操纵量和姿态进行了对比.结果表明:所述两种过渡方案均能解决操纵冗余问题,并能合理给出过渡模式的操纵量和姿态.在操纵量变化的平稳度、飞行控制的难易程度和飞行品质方面,线性过渡方案更优.      

刚体航天器姿态跟踪系统的自适应积分滑模控制

 采用自适应滑模控制(ASMC)技术进行姿态跟踪系统设计时,切换增益的整定不需要外部干扰及惯量阵不确定性的上界信息。但现有自适应滑模控制方法存在过度适应问题,产生的切换增益远大于控制所需值。为解决该问题,在自适应滑模控制框架内开展了刚体航天器姿态跟踪控制研究。首先对切换增益自适应机制进行分析,揭示了造成过度适应问题的原因。然后利用积分滑模控制的全局滑模特点,消除了初始跟踪误差对自适应过程的影响,提出了一种自适应积分滑模姿态跟踪控制方法。理论分析和仿真结果表明该方法能够有效减小切换增益。     

考虑输入饱和的航天器相对运动鲁棒自适应控制

 研究了在输入饱和约束条件下的航天器相对运动的姿态和轨道一体化控制问题。首先,基于单位对偶四元数给出了航天器6自由度相对运动的数学模型,利用误差对偶四元数来描述航天器的相对姿态和相对位置。接着,针对输入饱和问题,提出了一种对航天器模型参数不确定性和外部有界干扰具有较强鲁棒性的自适应控制器,并通过李雅普诺夫方法从理论上严格证明了整个闭环系统的全局渐近稳定性。最后,通过数值仿真来验证设计方法的有效性和可行性,并且与其他方法进行了比较,结果表明设计的方法能够抑制输入饱和的问题,在性能上具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

基于V型槽的空气/煤油燃气发生器火焰稳定方法研究

为实现空气/煤油燃气发生器的可靠点火和稳定燃烧,采用试验与数值仿真相结合的方法对V槽火焰稳定器应用于燃气发生器时阻塞比和安装位置的选取进行了研究。发现不同阻塞比的火焰稳定器安装于燃气发生器不同位置时局部油气比可以是富油或贫油,甚至出现火焰稳定器一侧为贫油,另一侧为富油的状态。从接近当量比侧向贫油侧的热量和质量传递可以使得贫油侧的火焰稳定性能提高。钝体稳定的空气/煤油部分预混火焰存在“熄火-再点火”过程,其熄火频率为30Hz,高于贫油预混火焰的10Hz。阻塞比约0.6的V槽火焰稳定性能较好,获得了空气/煤油燃气发生器采用钝体稳定火焰时稳定器安装的特征长度范围。      

基于输入成形的挠性航天器自适应滑模控制

针对大型挠性航天器姿态机动过程中的振动抑制问题,提出一种输入成形(IS)与自适应滑模控制(ASMC)相结合的控制策略.该控制策略利用输入成形抑制标称挠性系统的残余振动,并通过滑模控制保证实际系统在参数不确定性和外部干扰的影响下实现对标称系统的跟踪,解决了输入成形对参数不确定性和外部干扰的敏感性问题.进一步采用自适应技术去除了滑模切换增益对参数不确定性和干扰上界的先验性要求.仿真结果表明,在参数不确定性和外界干扰的影响下,该控制方法能够保证在完成姿态机动的同时抑制航天器的挠性振动.     

一种基于模糊补偿的自适应控制在液压转台中的应用

 针对仿真转台电液伺服系统的非线性特点,提出了一种基于模糊补偿的自适应控制方法。该方法把实际系统看成是由线性和非线性两部分所组成,对线性部分采用基于精确数学模型的控制方法,而对非线性部分主要采用以模糊自适应补偿为主的控制方式。为了提高模糊自适机构的补偿效果,采用了规则可调整的模糊控制器,仿真结果表明,该方法具有较高的控制精度和鲁棒性能。     

新一代歼击机超机动飞行的动态逆控制

 根据反馈线性化理论, 讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离原则, 采用动态逆方法设计快回路和慢回路控制器; 其次提出基于模型逆的神经网络非线性直接自适应控制方案, 设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明, 该控制方案具有较好的自适应能力和鲁棒性。