无人机倾斜转弯非线性飞行控制系统设计

研究无人机(UAV)的倾斜转弯(BTT)飞行控制系统的设计方法,解决UAV高机动倾斜转弯飞行时运动强烈耦合、气动特性强非线性和参数非定常性等特性带来的飞行控制系统设计难题。采用线性二次型最优调节规律对UAV非线性运动零动态系统进行增稳调节;运用非线性控制系统中精确反馈线性化方法对UAV非线性系统进行线性化处理;运用滑模变结构控制方法设计了UAV的BTT控制规律,得到由增稳最优调节规律和滑模变结构控制规律构成的UAV的BTT非线性鲁棒飞行控制系统。基于无人机六自由度非线性动力学模型,进行BTT非线性飞行控制系统数字仿真,仿真结果表明：该控制系统即使在扰动条件下也能达到满意的控制品质,控制糸统的鲁棒性和控制精度能满足UAV高机动倾斜转弯飞行时的控制要求。     

带角度约束的倾斜转弯飞行器制导律设计

针对倾斜转弯飞行器以给定角度攻击目标的要求,考虑控制回路动态特性对制导的影响,研究了带角度约束的制导律设计方法。以倾侧角和法向过载指令为控制量,建立了含控制回路动态特性的设计模型; 基于该模型和多通道解耦的思想,提出带角度约束的滑模变结构制导律,通过调整趋近律参数消除抖振。理论分析表明:在初始阶段,该制导律较最优制导律对过载的需求小; 通过优化制导律参数,当系统进入滑模面后,飞行器能按最优制导律命中目标。仿真表明,该制导律在满足落点和落角要求的同时,具有对过载需求分配合理、速度损失小的优点。     

低速巡飞器倾斜转弯鲁棒反演控制律设计

针对低速巡飞器倾斜转弯非线性控制系统存在耦合、不确定项的特点,设计了一种倾斜转弯（BTT）鲁棒反演控制律。将巡飞器的动力学模型写成适用于反演算法的块控模型,假设其由标称模型与不确定项组成,利用微积分学中的Leibniz法则推导不确定项。采用反演算法推导控制律的基本形式,并通过改进的符号函数抵消非匹配不确定项,利用Lyapunov理论重新设计技术补偿匹配不确定项。仿真结果表明,与传统反演法相比,该系统能够快速、准确地跟踪攻角、侧滑角、倾斜角参考指令,具有强鲁棒性。     

倾斜转弯飞航导弹质心运动研究

由于导弹所用发动机进气道限制，不允许导弹有较大的侧滑角。为了满足和提高导弹的侧向机动力且保证导弹不产生较大的侧滑角，本文将探讨倾斜转弯（ＢＴＴ）控制在飞航导弹控制中的有关理论与应用问题，重点研究ＢＩＴ飞航导弹的质心运动与控制问题，即在理想控制，瞬时平衡假设条件下，研究ＢＩＴ导弹的运动，制导与控制问题。     

倾斜转弯导弹的分散自适应滑模解耦控制方案

针对倾斜转弯(BTT)导弹大迎角飞行状态下,3通道间较强的运动、气动、惯性耦合,提出了一种BTT导弹分散自适应滑模解耦控制方法。根据分散控制思想,将BTT导弹控制系统表示为由3个关联子系统组成的大系统。为每个子系统设计仅依赖局部测量信息的模型参考自适应滑模控制器。考虑到通道间关联的影响,设计协调回路并调整局部分散控制器的参数,保证大系统的全局渐近稳定同时实现解耦控制。自适应滑模控制器对建模不确定性、大迎角下的气动参数变化具有更强的适应性和鲁棒性。仿真结果表明,系统对机动指令的跟踪效果良好,满足BTT控制的要求。     

制导弹药的倾斜转弯控制

弹药的制导化改造是武器发展的趋势．文中给出了弹药制导化改造的倾斜转弯BTT控制方案。     

倾斜转弯导弹控制系统的解耦控制

建立了 BTT 导弹的数学模型.对 BTT 导弹控制系统的耦合因素作了定性分析。用模型跟踪法进行了解耦控制器的设计。将设计结果用于某战术导弹,并对±30°扇面角发射的初始段进行了仿真计算.从结果看出,导弹速度损失小,最小射程短,机动性强.证明采用倾斜转弯控制技术对改善战术导弹的性能是有效的.     

基于BTT控制的无人水下航行器动力学模型

针对传统采用侧滑转弯（STT）控制技术的无人水下航行器（uuv）快速机动时由于侧滑产生较大诱导力矩及其自动驾驶仪三通道间产生较强的耦合而降低其控制系统稳定性的问题,提出了采用倾斜转弯（BTT）控制技术的改进方法。根据UUV的航行动力学模型与倾斜转弯控制的特点,对UUV空间动力学方程进行了必要的简化,得到了基于BTT控制技术的UUV动力学模型,并从自动驾驶仪设计的简便性出发,提出了利用其法向过载作为状态变量的全状态可测量数学模型,为进一步设计基于BTT控制技术的UUV控制系统提供参考。     

BTT无人机非线性控制系统设计

基于动态逆和变结构控制理论设计了BTT无人机控制系统。首先详细推导了适合BTT无人机控制的精度较高的数学模型，然后应用时间尺度分离的方法把整个BTT控制系统分为快变量控制和慢变量控制两个子系统，再对每个子系统应用动态逆和变结构控制理论进行控制律设计，应用变结构控制克服了单纯应用动态逆鲁棒性较差的缺点。最后通过数字仿真分析得出：应用动态逆和变结构控制的非线性控制方法设计BTT无人机控制系统是有效的。     

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.     

可重复使用运载器的工程化姿态控制系统设计

基于古典控制理论和BTT倾斜转弯控制技术,设计了可重复使用运载器(RLV)的大气层内姿态稳定控制系统.控制系统采用角速率和加速度作为PI控制的反馈信号,系统实现简单,可同时满足侧向大、小扰动情况下的姿态稳定控制要求.数值仿真结果表明该方案有效可行.     

基于定量反馈理论的火炮随动系统鲁棒控制研究

针对火炮随动系统由于参数摄动及非线性扰动等因素导致控制精度不高的现象,提出一种基于定量反馈理论（QFT）的火炮随动系统鲁棒控制策略。在建立带有不确定参数的火炮随动系统模型的基础上,以某火炮随动系统为例,利用回路整形法设计控制器,分析验证该控制器作用下系统稳定性、跟踪性及鲁棒性,并研究带有参数摄动、输出扰动等情况下系统的时域响应。研究结果表明,所设计的QFT鲁棒控制器能够满足火炮随动系统性能指标要求,有较强的鲁棒性和良好的跟踪性能,证明了该方法的有效性。     

基于模糊神经网络的BTT导弹自适应控制

针对不确定非线性BTT导弹控制系统,提出了一种基于模糊高斯基函数神经网络的自适应控制设计方法。在设计过程中将不确定部分合为一项,应用模糊神经网络的万能逼近性质来逼近系统不确定项,然后利用滑模控制和自适应模糊神经网络理论设计了控制器,应用Lyapunov稳定性理论保证闭环系统的稳定性,并推导出自适应律,最后通过仿真结果验证该方法的有效性。     

空空导弹自动驾驶仪BTT控制算法发展综述

针对空空导弹自动驾驶仪的BTT控制中必须面对的各通道交叉耦合,以及未知扰动和未建模动态等问题,分析比较了近二十年来国内外在空空导弹BTT控制领域各种控制算法的优缺点,分析了满足机动性和鲁棒性要求,并适应大范围空域内参数摄动的BTT控制算法的应用方向与局限性,为新一代大攻角空空导弹的自动驾驶仪设计研究提供参考。     

一种改进的微型飞行器非线性动态逆解耦控制研究

针对微型飞行器在低雷诺数条件下具有明显的非线性、非定常及强耦合的特性,研究了一种改进的非线性动态逆与比例积分相结合的MAV非线性解耦控制方法。首先,应用奇异摄动理论对MAV进行时标分离,研究快、慢状态子系统的控制器设计;其次,将比例积分环节引入控制器中,以消除非线性对消误差带来的影响;最后,对系统进行了仿真验证,仿真结果表明非线性动态逆与比例积分结合的方法能够有效实现MAV的解耦控制,具有实用价值。     

非线性时滞系统的鲁棒完整性容错控制

基于观测器方法，研究了一类具有状态滞后和不确定性的非线性系统的鲁棒完整性容错控制问题。非线性函数满足Lipschitz条件。利用Lyapunov稳定性理论，针对传感器发生故障情况，提出了系统渐近稳定的充分条件和相应的鲁棒完整性容错控制器的设计方法。结果以LMI形式给出，易于求解。最后的数值算例和仿真结果证明了该方法的有效性。