仿昆扑翼飞行器全解耦控制

针对仿昆扑翼飞行器飞行控制所面临的欠驱动问题,基于平均理论,提出采用周期时变反馈策略控制仿昆扑翼飞行器的策略,并给出了设计周期时变反馈控制器的输入参数化设计方法．该方法对飞行昆虫的扑翼运动进行仿生模拟,通过调整根翅运动参数,实现了对6个方向气动力和力矩的独立控制．本质上就是用参数表示欠驱动系统的输入,并以此构造周期时变反馈函数;从而在原系统中引入更多数目的独立控制量,将原系统转化为完全能控系统．然后,将此可控系统线性化,并利用线性反馈控制器设计工具设计其反馈控制律．仿真结果表明,基于该策略设计的控制器具有响应速度快、稳定误差小、鲁棒性强等特点．     

微型仿昆扑翼飞行器解耦操控机制

提出一种解耦操控机制，用于解决微型仿昆扑翼飞行器飞行控制中的欠驱动问题．首先通过理论分析和仿真试验分析了翅膀的振翅运动参数对气动力旋量的控制作用；然后在对昆虫飞行所采用的生物学振翅运动进行模拟的基础上，通过调整翅膀的振翅运动参数，设计了一个能对气动力和气动力矩实现独立控制的解耦操控机制．此操控机制采用周期函数将控制输入量参数化，从而在仿昆扑翼布局的动力学模型中引入更多数目的独立控制量．通过将原动力学系统转化为完全能控系统，解决了仿昆扑翼布局的欠驱动控制问题．同时，此操控机制仅仅要求转动角可控，有效地降低了仿昆扑翼飞行器的设计难度．     

微型飞行器的仿生感知与控制

微型飞行器是无人机家族的新成员,它体小质轻的特点决定了它对所需传感器的质量、尺寸、能耗和性能有严格的限制,根据常规传感器已经很难设计出具有良好飞行性能的厘米级微型飞行器。一些学者根据飞行生物感觉器官的工作原理,设计了多种性能优异的仿生传感器。在概述了仿生传感器,特别是光流传感器的研究和发展现状基础上,分析了仿生传感器的研制所涉及的关键技术,讨论了它在微型飞行器控制中的应用前景     

基于非线性动态逆的无人机编队协同控制

针对多无人机在空间机动过程中的编队形成与保持控制问题,提出一种基于非线性动态逆的无人机编队控制方法.将编队控制过程分解为两步:首先给出分布式长机状态估计算法,各编队无人机根据"相邻"无人机状态解算自身的期望运动指令;其次是设计接于非线性动态逆的编队控制器,使各无人机快速跟踪其期望指令并形成和保持稳定队形.仿真实验表明,编队长机进行空间机动过程中,各僚机能够准确估计其状态,快速形成并维持队形稳定.     

基于ADS-B飞行安全实时监控及半物理测试平台

针对现有飞行安全监控体系中ACARS报文航迹点数量稀疏、分布不均匀、时延长,提出基于ADS-B技术,实现实时、不间断飞行安全监控;首先,分析ADS-B广播的信息携带量,评估建立基于ADS-B实时飞行安全监控体系的可行性;该实时监控体系使用逆仿真检测飞行员的超限操作,使用飞行动力学仿真评估操作产生的后果,从而对飞行过程中存在的误操作进行实时检测并告警;然后,本着实用、可靠的原则,利用现有的计算机辅助软件,建立了ADS-B实时飞行安全半物理测试平台;最后,基于该平台建立了设计实时飞行安全监控系统的工程化、规范化流程;仿真结果验证了基于ADS-B广播进行飞行安全监控的实时性、有效性.     

基于点状β智能体的飞行器集群避障控制方法

针对传统的飞行器集群避障方法不能有效规避非规则障碍物的问题,提出一种基于点状β智能体的集群避障控制方法。在加速度输入的基础上,基于β智能体概念定义点状β智能体,将α智能体对其在障碍物表面投影的规避变为对点状β智能体的规避,调整个体加速度输入中(α, β)协议量的β智能体的坐标和相关向量,使多智能体面向非规则障碍物形成集群。仿真结果表明,该方法能实现集群对非规则障碍物的规避。     

扑翼飞行器的模型辨识与控制

针对扑翼飞行器(FAV)的飞行控制,提出一种基于近似线性化的控制方法.此方法以平均理论(averaging theory)为理论基础,通过系统辨识,用一个辨识得到的线性时不变(LTI)模型近似扑翼飞行器的模型,并在辨识模型的基础上设计扑翼飞行器的控制器.此方法的有效性将通过检验对一个小型扑翼飞行器的辨识结果,以及设计的控制器的控制效果得到证明.     

仿鸟扑翼飞行器姿态镇定研究

针对仿鸟扑翼飞行器的欠驱动特性,提出了一种简化其飞行控制问题并实现其局部渐近稳定的控制方法．建立并分析了仿鸟扑翼飞行器的动力学和运动学模型,证明其控制问题等价于升力、推力独立可控情况下的姿态控制问题．进一步分析的结果表明,仿鸟扑翼飞行器的升力、推力都是独立可控的,其姿态控制为耦合输入下刚体的姿态控制问题．通过设计光滑时变反馈控制律实现姿态控制的局部渐近稳定,从而解决扑翼飞行器的飞行控制问题．     

基于投影寻踪的自适应地磁/地形匹配导航

针对单一特征量匹配导航方法所带来的区域性不可靠问题,提出了一种自适应多维特征量匹配算法.在建立基于投影寻踪的多维地磁/地形匹配特征量选取模型的基础上,将模型转化为组织进化数值优化问题并进行求解,实现载体运行过程中分区域对匹配特征量进行自适应选取,从而避免了匹配导航的区域性不可靠问题.通过对算例进行验证,并进行实际数据仿真表明,采用自适应特征量匹配导航可以带来更小的全局导航误差,进而验证了该方法的有效性.