高超声速飞行器六自由度建模及耦合特性分析

针对高超声速飞行器进行无动力再入建模及耦合特性分析。基于空天飞行器在高超声速状态下的气动力及气动力矩参数数据,采用神经网络拟合并建立气动参数模型。分析了飞行器在最大升阻比下飞行时舵机对弹道的耦合特性,以及气动力对姿态角速度、姿态角速度通道之间的耦合特性。仿真结果表明高超声速飞行器模型是一类参数时变、强耦合的复杂非线性系统,该模型可用于弹道优化、制导律及姿态控制等问题的设计及研究。     

小灵巧导弹自抗扰BTT控制器设计与仿真

针对非线性、时变、强耦合和具有不确定性的小灵巧导弹(SSM)控制系统,运用自抗扰控制理论,设计了一种新的BTT控制器。滚转通道单独设计控制器,对俯仰和偏航通道建立多输入—多输出二阶非线性耦合模型,采用扩张状态观测器对系统的不确定性与干扰进行实时估计和补偿,并由非线性状态误差反馈律设计BTT控制器,以实现对导弹的解耦控制。数字仿真结果表明:所设计的自抗扰BTT控制器可以满足导弹系统的控制要求,具有优良的跟踪性能、鲁棒性能以及对非线性强耦合系统的解耦性能。     

空空导弹三维非线性制导律的设计

空空导弹在大攻角飞行时参数呈现非线性,因此需要在非线性条件下设计制导律。对导弹-目标三维相对运动数学模型进行分析,建立了相对运动的非线性时变状态方程,采用滑模控制的方法对非线性时变状态方程进行求解,以设计三维非线性制导律,所设计制导律基于俯仰和偏航通道相互耦合的情况。对制导律进行仿真检验,结果显示目标视线角可以快速趋于稳定,该制导律可以满足导弹飞行时非线性情况。     

基于MATLAB和Fortran混合编程的导弹双通道自适应控制系统设计与仿真

针对半主动寻的导弹滚转和偏航双通道具有时变、非线性、耦合的特点,以及控制系统性能的不同要求,采用两种自适应控制方案。滚转通道采用模型参考自适应控制,确保控制系统的稳定性和抗干扰能力。偏航通道采用改进的单神经元自适应PID控制,强调控制系统的快速性且超调小。控制系统的全弹道仿真采用MATLAB和Fortran混合编程技术,既利用了MATLAB的友好界面优点,又继承了Fortran的遗产代码资源。仿真结果表明:设计的滚转和偏航双通道控制系统在自适应和抗干扰能力方面优于原控制系统;MATLAB和Fortran混合编程的全弹道仿真结构清晰、计算效率高、查找故障方便。     

防区外联和攻击武器横侧通道变结构自动驾驶仪设计

针对某型防区外联合攻击武器横侧通道耦合强烈的特点,应用变结构控制理论,采取经典的双回路飞控方案分别设计了偏航和滚动通道自动驾驶仪.仿真结果表明用该方法设计的自动驾驶仪能够有效克服横侧通道间的耦合以及参数摄动影响.     

基于L1自适应方法的四旋翼飞行器纵向控制

针对四旋翼飞行器姿态控制系统欠驱动、强耦合、强振动的特性以及非零初始误差的客观存在,采用了一种新型的L1自适应算法,将模型的非线性因素和耦合项视作时变参数和干扰,设计了L1自适应控制器,突破了传统自适应控制固有的时变参数频率限制,有效抑制了飞行器机械振动所引起的高频干扰;同时,在飞行器存在非零初态跟踪误差情况下,避免了瞬态误差的出现,确保输入力矩在可控范围内一致有界。最后,仿真结果验证了算法的鲁棒性。     

基于专家PID的滚转导弹控制系统

针对滚转导弹俯仰和偏航通道较强的气动不确定性和运动耦合,设计了一种专家PID控制系统。建立了滚转导弹的动力学模型,并采用十字舵来控制俯仰和偏航通道,利用专家PID控制方法设计该导弹的控制系统,并在Matlab中对控制系统进行仿真。仿真结果表明:该控制器能满足良好的性能要求,具有较强的鲁棒性和自适应性,能有效应对俯仰和偏航通道产生较强气动和运动耦合。     

激光制导炸弹控制通道模型参考变结构控制

针对激光制导炸弹侧向控制通道为导引回路的一部分,同时其参数随投放高度和投放速度发生很大变化等特点。给出了一种线性时变系统模型参考变结构控制器的设计方法,并进行了仿真研究,结果表明,所给方法性能优良。     

基于专家PID 的滚转导弹控制系统

摘要：针对滚转导弹俯仰和偏航通道较强的气动不确定性和运动耦合,设计了一种专家PID 控制系统。建立了 滚转导弹的动力学模型,并采用十字舵来控制俯仰和偏航通道,利用专家PID 控制方法设计该导弹的控制系统,并 在Matlab 中对控制系统进行仿真。仿真结果表明：该控制器能满足良好的性能要求,具有较强的鲁棒性和自适应性, 能有效应对俯仰和偏航通道产生较强气动和运动耦合。     

高超飞行器的非线性预测姿态控制

针对高超飞行器姿态动力学模型多约束、多变量耦合和非线性的特点,采用预测控制理论设计了时变自适应控制器.根据奇异摄动理论将复杂的动力学分解为快慢内外环动力学,直接对非线性系统伪线性化建模,把非线性优化问题转化为线性时变系统的次优化;将指标约束、输入约束、稳定约束转化为线性矩阵不等式(LMI)约束,在线滚动优化求解预测反馈控制律.结果表明,该控制方案保证了闭环系统的稳定性.