基于动态逆的无人机飞行控制律设计

针对无人机机动飞行时系统呈现为非线性和高耦合的特点,提出一种采用动态逆控制无人机内回路的设计方法。通过数学解析的方法直接解算出逆模型,消除系统的非线性因素和实现各通道解耦,并结合无人机飞行控制时频域控制需求,给出了样例无人机过载和滚转角控制外回路设计结果。样例无人机非线性环境中的仿真结果表明:基于动态逆的滚转角和过载控制器的时频域品质能满足无人机的飞行控制需求。     

基于增量动态逆的倾转旋翼飞行器飞行控制律设计

针对非线性动态逆控制对模型精确度要求高、鲁棒性差的特点,设计了基于增量非线性动态逆方法的倾转旋翼飞行器全模式飞行控制律。在倾转旋翼飞行器动力学模型的基础上推导出增量动态逆控制律,针对倾转旋翼飞行器操纵存在冗余的特点,在增量动态逆算法的基础上引入舵面控制分配算法;提出一种实时解算控制效率B阵的方法,并设计了一种能够降低对精确数学模型依赖的全模式控制律。通过仿真验证了所提算法对倾转旋翼飞行器控制的有效性。     

基于增量动态逆的无人机着舰控制方法

针对舰载无人机着舰过程中的甲板运动、舰尾流等问题,提出一种基于舰机相对运动的舰载无人机增量动态逆着舰控制方法。在舰机相对运动和相应几何关系的基础上,推导出甲板运动情况下的相对下滑角与绝对下滑角之间的数学关系,从而实现对理想着舰轨迹线的精确跟踪;设计增量动态逆控制律,在充分利用测量信息的基础上摆脱对模型精度的过度依赖,在保证跟踪精度的同时能够有效降低计算负荷。仿真结果表明：该方法能够精确跟踪理想着舰轨迹,有效降低甲板运动对着舰精度的影响,同时设计的增量动态逆控制器具有较强的鲁棒性。     

基于反步法和非线性动态逆的无人机三维航路跟踪制导控制

为实现无人机在大范围内稳定、精确地跟踪三维参考航路,基于制导与控制回路独立设计的思路,提出了一种无人机三维航路跟踪制导控制方法。在制导外环,引入沿参考航路飞行的虚拟无人机作为向导并利用反步法设计三维航路跟踪的非线性制导律;在控制内环,以非线性动态逆理论和奇异摄动理论为基础,设计由机动指令生成器、角度转换器、慢回路姿态控制器和快回路角速度控制器所组成的飞行控制模块,对制导外环给出的制导指令进行快速精确地跟踪。基于Lyapunov稳定性理论证明了无人机航路跟踪制导控制方法的稳定性。通过对比分析无人机6自由度模型下的三维航路跟踪仿真,说明所提出的制导控制方法能够使得无人机精确地跟踪参考航路,从而验证了该方法的有效性、合理性。     

基于预测控制和动态逆算法的翼伞飞行控制

针对传统无人机动态逆控制算法并不能完全适用于翼伞飞行控制的问题,提出了结合预测控制与动态逆的组合飞行控制算法,该算法选取偏航角及其变化速率作为控制回路,使其满足非线性动态逆的设计条件,根据内环线性反馈得到的线性模型作为预测控制模型,设计了组合飞行控制策略。仿真结果表明:组合控制算法相比非线性动态逆算法,对给定航向的跟踪具有较好的效果,验证了算法的有效性。     

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。     

一种新的神经网络自适应逆飞行控制

针对非线性控制提出一套较理想的解决方案。在动态逆控制的基础上,利用神经网络的在线学习能力建立自适应控制结构,结合滑模控制的较强的鲁棒性和瞬态性,两次互补性地补偿误差,从而提高动态逆控制的鲁棒性,解决建模精度不高的问题。仿真结果表明这种方法对高性能无人机飞行控制设计研究具有一定理论指导意义和应用价值。     

无人机飞行控制系统自修复设计研究

提出了一种基于神经网络逆控制的飞行控制方法,用于解决无人机发生故障传统PID失效时,难以恢复控制的问题。通过建立基于适当神经网络结构的非线性系统的逆系统,与PID反馈控制结合,有效解决无人机发生故障时非线性耦合的问题,并重构控制率,使无人机恢复有效控制。仿真结果表明该控制策略可行,提高了在传统PID失效时无人机的生存能力。     

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。     

基于局部综合制导与控制的无人机紧密编队飞行仿真

针对无人机紧密编队飞行问题,以"长机-僚机"编队模式为模型,提出了1种改进的编队飞行控制技术—局部综合制导与控制。该技术包含级联回路和动态逆回路,并使用完整的无人机六自由度非线性模型使得本文对无人机紧密编队飞行研究不再局限于目前基于模型的质点运动设计,有助于将研究的结果运用到未来真实的无人机编队飞行中。相对于常规的制导与控制设计,该方法可降低整体回路延迟。仿真结果证明,该方法可使无人机编队有效形成和保持队形,对于长机机动动作,僚机具有很好的跟随性,能得到较好的编队飞行结果。     

一种倾转四旋翼无人机及其过渡段姿态控制

为解决常规四旋翼无人机前飞速度慢、续航时间短、固定翼飞行器无法垂直起降和悬停的不足,设计一种小型倾转四旋翼QTR(quad tilt-rotor)无人机.建立QTR无人机的动力学模型,针对该无人机的过渡段姿态控制特点设计基于鲁棒伺服 LQR 控制理论的姿态控制器,针对 QTR 由垂直模式切换水平模式的过渡阶段设计控制策略,并通过仿真实验,对比传统控制方法进行验证.仿真结果表明:该无人机既兼顾传统四旋翼无人机的飞行功能,又能像固定翼飞行器一样进行长距离快速飞行.     

无人机雁行仿生群飞路径规划

为解决单架无人机因互相之间没有通信机制而无法独立进行路径规划的问题,提出一种仿生雁群路径航 路选择的无人机群飞路径规划。介绍算法原理,将无人机初始化为粒子后,在无人机群中确定主机、僚机。依据遗 传算法基础原理,将仿生学引入到无人机群协同编队飞行航点规划当中,使用遗传算法对组群飞行的主机航路进行 路径规划,产生需要的解或最优解;通过模仿雁群跟随的策略,设计僚机跟随主机的算法,从而实现组群飞行,并 进行了实验验证。实验结果表明,该研究对无人机群飞行控制有一定的参考价值。     

某型无人机飞行动力学仿真软件设计

无人机飞行动力学仿真是无人机飞行控制系统半实物仿真系统的重要组成部分。为了开发一种实用型的无人机飞行动力学仿真软件,考虑无人机飞行动力学仿真的实时性和精度问题,基于四阶龙格-库塔算法,对无人机飞行动力学非线性模型的实时仿真进行研究,设计和开发了无人机飞行动力学实时仿真软件,并成功应用于某型无人机飞行控制系统的半物理仿真试验。试验和测试结果表明：该动力学仿真软件设计合理并满足飞行仿真要求,具有一定的工程应用价值。     

带矢量推力无人机动态逆控制律设计

介绍了带矢量推力无人机的相关知识，并将非线性动态逆理论应用到带矢量推力无人机的飞行控制中，通过对带矢量推力无人机数学模型的分析简化，进行了无人机角速度、姿态角、线速度三个回路的控制律设计，并进行了仿真试验，通过对试验结果的分析，验证了非线性动态逆控制法的正确性和有效性。