飞翼布局无人机控制律设计

以某飞翼布局无人机为设计对象,进行内、外回路的控制律设计.在Matlab/Simulink仿真环境下,建立飞翼布局无人机线性小扰动模型,分析纵向、横航向模态特性,根据本体特性缺陷针对性地设计控制律内回路反馈支路及增益,经反馈补偿后的飞行品质满足GJB 185-1986相关要求.在内回路控制律的基础上设计外回路PI控制器...     

基于EAM的控制分配设计策略在控制律设计中的应用

针对现代先进飞机的多操纵面气动布局和传统特征结构配置方法(EAM)设计控制律时存在的问题,提出了一种基于EAM的多操纵面控制分配设计策略.通过模块化设计,使控制律与分配律分别独立设计.首先,基于传统EAM设计三轴指令跟踪控制的传统控制律,得到三轴虚拟控制指令.然后,用控制分配方法对多操纵面进行协调分配,发挥冗余操纵面的...     

电液位置伺服系统内模鲁棒控制器的设计

针对电液位置伺服系统存在一定的参数不确定性和较大的负载扰动等问题,建立了电液位置伺服线性系统的数学模型,并将其转化为H∞性能准则问题.利用H∞鲁棒控制理论,设计了电液位置伺服控制系统的鲁棒状态反馈控制器;基于内模原理的设计方法,设计了跟踪控制器.仿真结果表明,该位置鲁棒跟踪控制系统不仅对于伺服系统的参数不确定性有较好的控制效果,而且可以有效地抑制位置伺服系统负载扰动的影响,并有效地提高系统的跟踪特性,使系统具有良好的动态性能.     

模糊控制原理在城市交叉口智能控制中的应用

由于模糊数学理论可以比目前常规数学方法更好地描述交叉口交通流的随机性和不确定性,本文结合模糊控制技术及一般信号交叉口交通控制方法,提出了一种基于知识的模糊交通控制方法,设计了模糊控制器,并对该控制器进行了仿真研究,给出了控制方法的结构、模糊控制规则以及仿真计算对比结果.结果表明:计算过程简单,控制效果优于定时控制方法,并且在交通量较大时,还优于感应控制方法.它可以有效改善交叉路口的通行能力,为优化城市交通控制提供了一种参考方法.     

克隆遗传算法在工业炉温控制中的应用

本文针对工业炉温信号的非线性、时变性、时滞性等特点,提出了基于克隆遗传算法(CGA)的模糊神经网络(FNN)训练算法,在提炼模糊控制规则的同时训练神经网络的权值,加快了搜索,使系统保证了炉温控制的实时性,满足工业需要.MATLAB仿真表明,该控制系统具有较高的控制精度和良好的动态特性.     

无尾飞翼式无人机飞行控制特性研究

依据高空长航时无尾飞翼式无人机的主要特点来分析飞机本体静稳定性以及高空巡航状态飞行时的动稳定性和操纵特性。用经典飞行动力学理论详细研究了无人机在16000m高空巡航状态的自然稳定性,并利用Matlab simulink对滚转-俯仰-偏航耦合运动的仿真来分析无尾飞翼式布局在纵、横航向上的耦合特性。基于以上的分析,采用主动控制技术设计纵向和横航向的控制律,阐述了无人机纵向定高爬升和横航向方位角控制时的操纵特性;并进行仿真分析,得到满意的结果,验证了采用主动控制技术可明显改善各项飞行品质要求。     

具有未知干扰的无人机鲁棒滑模飞行控制

研究无人机飞行稳定性控制问题,由于无人机飞行控制系统存在时变外部干扰,飞行过程中升阴比变化激烈,控制稳定性难度较大。利用滑模控制良好的鲁棒能力提出一种神经网络的鲁棒飞行控制方法。因神经网络有良好非线性逼近能力,可对无人机飞行系统中的不确定进行在线逼近,并将神经网络权值误差引入到权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。利用神经网络的组合,设计无人机鲁棒滑模飞行控制器。控制器分为两部分,一部分是等效控制器,另一部分是滑模控制器,能有效减小系统的跟踪误差。最后将所设计的鲁棒滑模控制对无人机飞行姿态控制进行仿真。仿真结果表明,新方法能提高无人机的鲁棒飞行控制能力且能实现无人机姿态的精确跟踪和稳定性控制。     

Robust Optimal Higher-order-observer-based Dynamic Sliding Mode Control for VTOL Unmanned Aerial Vehicles

This paper investigates the precise trajectory tracking of unmanned aerial vehicles(UAV)capable of vertical take-off and landing(VTOL)subjected to external dist...     

四旋翼无人机自适应导航控制

研究四旋翼(Quadrotor)无人机导航控制问题。针对传统的四旋翼无人机导航控制方法的目标定位误差和实时性差问题,提出了基于CLOS技术的导航控制方法。采用CLOS技术所开发的导航控制系统使得四旋翼无人机能够在移动停机坪完成自主导航和着陆的任务,并详细研究了导航控制系统的设计和仿真。仿真结果显示了所设计的导航控制系统的性能和有效性,可应用于四旋翼无人机的实时导航。     

大气扰动下无人机纵向控制律设计研究

针对飞行控制系统设计中的大气扰动抑制问题进行了研究;讨论了Dryden紊流频域模型及时域对应的成形滤波器,建立了大气扰动下飞机纵向运动的小扰动方程;基于H∞控制理论,应用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了鲁棒飞行控制系统;以某无人机纵向通道为例,选取全飞行包线内多个特征状态点,对设计的控制器进行仿真实验;仿真结果表明,所设计的控制器具有满意的干扰抑制能力和良好的鲁棒性及动态品质。     

Nonlinear Adaptive Close Formation Control of Unmanned Aerial Vehicles

This paper treats the question of formationflight control of multiple unmanned aerial vehicles (UAVs). Inclose formation the wing UAV motion is affected by the vortexof the adjacent lead aircraft. The forces produced by these vorticesare complex functions of the relative position coordinates ofthe UAVs. In this paper, these forces are treated as unknownfunctions. For simplicity, it is assumed that the UAVs have autopilotsfor heading-, altitude-, and Mach-hold in the inner loops. Anadaptive control law is derived for the position control of thewing aircraft based on a backstepping design technique. In theclosed-loop system, commanded separation trajectories are asymptoticallytracked by each wing aircraft while the lead UAV is maneuvering.It is seen that an overparametrization in the design is essentialfor the decentralization of the control system. These resultsare applied to formation flight control of two UAVs and simulationresults are obtained. These results show that the wing UAV followsprecisely the reference separation trajectories in spite of theuncertainties in the aerodynamic coefficients, while the leadaircraft maneuvers.     

四旋翼无人直升机鲁棒飞行控制

讨论了四旋翼无人直升机的飞行控制问题,提出了一种鲁棒控制器设计方法.该控制器由内环姿态控制器和外环位置控制器两部分组成,姿态控制器采用基于信号补偿的鲁棒控制方法,位置控制器由经典的PD控制实现.将该控制器用于实验室自主研制的四旋翼无人直升机系统,实现了室内悬停飞行.实验结果验证了该控制方法的有效性.     

Design and Control of a Hyper-Redundant Manipulator for Mobile Manipulating Unmanned Aerial Vehicles

Manipulating objects using arms mounted to unmanned aerial vehicles (UAVs) is attractive because UAVs may access many locations that are otherwise inaccessible to other mobile manipulation platforms such as ground vehicles. Despite recent work, several major challenges remain to be overcome before it will be practical to manipulate objects from UAVs. Among these challenges are: (a) The constantly moving UAV platform and compliance of manipulator arms make it difficult to position the UAV and end-effector relative to an object of interest precisely enough for manipulation, and (b) The motions of the manipulator impact the stability of the host UAV, further complicating positioning. Solving these challenges will bring UAVs one step closer to being able to perform meaningful tasks such as infrastructure repair, disaster response, casualty extraction, and cargo resupply. Toward solutions to these challenges, this paper describes a hyper-redundant manipulator, manipulator control approaches and system design considerations to position the manipulator relative to objects of interest in such a way that impacts on platform stability are minimized.     

Unmanned Aerial Vehicles: Control Methods and Future Challenges

With the rapid development of computer technology,automatic control technology and communication technology,research on unmanned aerial vehicles(UAVs)has attracted extensive attention from all over the world during the last decades.Particularly due to the demand of various civil applications,the conceptual design of UAV and autonomous flight control technology have been promoted and developed mutually.This paper is devoted to providing a brief review of the UAV control issues,including motion equations,various classical and advanced control approaches.The basic ideas,applicable conditions,advantages and disadvantages of these control approaches are illustrated and discussed.Some challenging topics and future research directions are raised.     

基于状态空间MPC的无人机无人车联合运动控制

针对四旋翼无人机无人车联合运动缺乏对系统成员姿态约束的问题,研究了一种基于模型预测控制(MPC)的分布式联合运动控制方法.基于虚拟结构法,使用虚拟领航者策略,以虚拟领航者提供参考轨迹及参考速度,分别在各无人器平台上转换成各自所需的预测时域信息,结合推导的各无人器的状态空间模型滚动优化实现预测控制.限定四旋翼高度方向运动状态与偏航角,构造以俯仰角、横滚角与重力加速度乘积为位置运动输入的状态空间模型,将无人机内环姿态控制约束加入位置运动,增强飞行稳定性.改良无人车状态空间模型,增加速度信息得到可提供位置速度追踪的增广状态空间模型,增强运动追踪能力.仿真表明在满足无人器姿态约束条件下,能够保证联合运动的位置速度精度.