基于多环QFT的高超声速飞行器鲁棒控制

阐述了定量反馈理论(QFT)的基本原理和设计方法,针对超燃冲压发动机不同工作状态时高超声速飞行器不确定性模型,应用多环QFT设计了高超声速飞行器纵向飞行控制系统;仿真结果表明,运用QFT方法设计的控制系统不仅具有良好的跟踪性能和抗干扰性能,而且能够很好地解决飞行控制系统由于模型参数具有不确定性而造成的控制系统鲁棒性设计问题,并从工程应用角度为高超飞行器纵向飞行控制系统提供了一种鲁棒控制设计方案。     

基于INA-QFT的高超声速飞行器鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器数学模型的不确定性,提出基于逆奈氏阵列法设计预补偿器和定量反馈理论设计控制器相结合的方法。该方法首先对相互关联的飞行器三通道进行预补偿,使开环前向通道的逆传递函数矩阵成为对角优势阵。然后根据某型号飞行器俯仰通道多个模型参数变化范围,利用定量反馈理论进行鲁棒控制器设计。线性和非线性仿真结果表明,该方法跟踪效果良好,具有较强的工程应用价值。     

高超声速飞行器神经网络动态逆姿态控制器设计

以一类通用高超声速飞行器纵向模型为研究对象,推导了飞行器纵向姿态运动方程。考虑受到飞行器附加攻角扰动以及气动参数不确定性的影响,对运动方程中速率变化快慢不同的攻角和俯仰速率分别引入精确线性化动态逆反馈,并利用神经网络对系统逆反馈误差进行补偿,有效地抑制了模型参数摄动,实现了对攻角指令的精确跟踪。将设计的控制器对高超声速非线性模型进行系统闭环仿真,仿真结果说明所设计的姿态控制器具有抗参数摄动的性能,能够满足高超声速飞行器复杂飞行条件下的姿态控制要求,具有较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器姿态自适应解耦控制方法研究

研究飞行器优化姿态控制问题,高超声速飞行器具有的快时变、非线性、强耦合特性给姿态控制系统设计带来一定难度.针对飞行器的特性分析,将姿态动力学模型分解为姿态角与角速度跟踪的内、外两回路,采用动态逆方法设计了双回路控制系统结构,从而在实现完全解耦的同时有效降低了设计难度.同时针对动态逆方法过于依赖精确数学模型的局限性,设计PID神经网络控制器,利用神经网络的无限逼近能力调整自身网络权重矩阵参数值,使控制器对不确定因素与未知干扰具有一定的自适应能力.在标称和拉偏情况下进行仿真,结果表明,控制姿态角的跟踪超调量可在1.5％以内,侧滑角的耦合量不足1度,满足对飞行器控制优化的要求.     

高超声速飞行器非线性鲁棒控制律设计

高超声速飞行器具有模型非线性程度高、耦合程度强、参数不确定性大、抗干扰能力弱等特点,其自主控制具有较大的挑战.论文提出了一种基于鲁棒补偿技术和反馈线性化方法的非线性鲁棒控制方法.文中首先采用反馈线性化的方法对纵向模型进行输入输出线性化,实现速度和高度通道的解耦和非线性模型的线性化.针对得到的线性模型,设计包括标称控制器和鲁棒补偿器的线性控制器.基于极点配置原理,设计标称控制器使标称线性系统具有期望的输入输出特性,利用鲁棒补偿器来抑制参数不确定性和外界扰动对于闭环控制系统的影响.基于小增益定理,证明了闭环控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能.相比于非线性回路成形控制方法,仿真结果表明了所设计非线性鲁棒控制算法的有效性和优越性.     

基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制

提出了高超声速飞行器的模糊自适应控制方法.根据飞行器纵向模型的特点,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于Backstepping的高度控制器,模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性,采用Lyapunov理论设计的自适应律保证了系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了较满意的控制效果.     

高超声速飞行器的神经网络动态逆控制研究

针对通用的高超声速飞行器的纵向动力学设计一个神经网络动态逆补偿控制方法,并对其进行了分析;这种飞行器模型具有高度非线性、多变量、不稳定的特性,包括6个不确定参数;在4.5903km高度和15马赫的平衡巡航条件下的仿真研究,评价了飞行器对高度和空速的阶跃变化的响应;阶跃变化为速度30 m/s,高度40 m;通过仿真结果表明,采用神经网络补偿逆误差,弥补了非线性动态逆要求精确数学模型的缺点,而且可以简化动态逆控制律的设计,改善整个控制系统的性能。     

高超声速飞行器指定时间时变高增益反馈跟踪控制

研究了高超声速飞行器控制通道存在未知环境干扰时的指定时间跟踪控制问题. 基于高超声速飞行器的输入输出线性化模型, 借助参量 Lyapunov方程的一些性质, 设计一种光滑、有界的时变高增益控制律. 相比于现有的高超声速飞行器有限/固定时间控制方法, 该算法不会出现抖振现象, 同时收敛时间不依赖于初始状态且可以事先设定. 当高超声速飞行器存在未知的有界环境匹配干扰时, 该控制器能使高度和速度在指定时间跟踪上参考信号. 仿真结果验证了方法的有效性.     

高超声速飞行器状态反馈控制与稳定性分析

通过状态反馈的方法,对高超声速飞行器的俯仰通道模型进行控制律设计.首先通过模型变换整理,得到了高超声速飞行器基于姿态角误差的误差模型,该模型分为线性与非线性两部分.非线性部分保留了攻角平方等重要非线性部分.而通过状态反馈,保证了线性部分的矩阵负定,而且其主要贡献在于通过分析表明,状态反馈保证系统稳定的关键在于姿态角速率...     

高超声速飞行器动力学建模与分析

吸气式高超声速飞行器本身具有复杂动力学特性,由于存在强烈的结构弹性/推力/气动的耦合以及其力学环境的诸多不确定因素,使得飞行器本身的动态特性相当复杂.经典牛顿力学方法建模难以清楚反映飞行器结构弹性/推力/气动耦合.为更为精确的分析高超声速飞行器复杂的动力学特性,本文针对吸气式高超声速飞行器采用拉格朗日法进行了建模与动态特性分析,选择了具有代表性的特征点,建立了小扰动模型,在不同特征点上采用拉格朗日模型和牛顿力学模型对比分析高超声速飞行器的动力学特性.结果表明,拉格朗日方法所建立的动力学模型能够更清楚地符合高超声速飞行器结构弹性和气动特性耦合以及发动机尾流和气动特性之间的耦合特性.     

高超声速飞行器飞行轨迹的模糊控制设计

针对高超声速飞行器飞行过程中因干扰造成的飞行轨迹散布问题,提出了采用飞行器飞行轨迹的模糊控制设计方法。方法以高超声速飞行器飞行轨迹线偏差和线偏差变化率作为模糊控制器输入,采用模糊推理设计飞行控制系统。在完成高超声速飞行轨迹控制系统数学建模的基础上,结合自动驾驶仪特点对飞行轨迹模糊控制系统进行了设计。结论通过仿真表明所设计的飞行控制系统满足飞行轨迹及攻角性能要求,验证了方法的正确性。     

高超音速BTT巡航飞行器变结构控制系统设计

针对高超音速BTT巡航飞行器气动参数变化大,动力学特性具有气动、惯性交叉耦合和运动学耦合的特点,采用了基于反馈线性化和变结构理论的控制器设计方法.首先利用时间尺度理论将控制系统分为快变量和慢变量两个子系统,然后应用动态逆反馈分别对子系统进行线性化解耦,最后根据线性变结构理论单独设计各通道控制器.仿真结果显示基于方法设计的姿态控制器可以确保对指令跟踪的精确性和鲁棒性,姿态指令跟踪无静差,响应超调量小于10%.     

高超音速飞行器鲁棒控制研究

针对高超音速飞行器具有高度非线性、输入输出之间强耦合以及参数不确定等特点,提出了基于随机鲁棒设计的动态逆控制;这一控制方案基于系统控制需求,利用蒙特卡罗仿真方法建立目标函数,并通过遗传算法最优化系统设计参数,该控制方案将动态逆控制的非线性解耦控制能力与随机鲁棒设计的强鲁棒性结合,保证了飞行的纵向稳定性,改善了其控制性能;基于某常规高超音速飞行器纵向模型进行仿真验证,结果表明该方案能够满足系统控制需求且具有强鲁棒性。     

基于模糊系统的高超声速飞行器预测控制

高超声速飞行器跨临近空间飞行,具有高超声速、参数时变等特征。本文针对具有大范围时变参数的高超声速飞行器,为使其能有效地跟踪飞行器的高度和速度指令,将基于模糊系统的预测控制应用于高超声速飞行器的轨迹控制中,给出了详尽的设计方法。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使其一致逼近高超声速飞行器模型中的未知非线性函数,基于李亚普诺夫原理,推导了规则参数调整的自适应律。仿真结果表明该算法对系统的不确定性有较强的鲁棒性,使高超声速飞行器控制系统具有较好的动态与静态品质,可应用于临近空间飞行器轨迹控制等领域。     

基于非线性动态逆的姿态跟踪控制

当遇到非线性系统时可以利用传统的控制策略将其转化为线性系统进行处理,但是当系统的非线性度很高的时候,传统的控制策略就无能为力了,为了在飞行控制领域解决上述问题,引入了动态逆控制方法。首先确定一种非线性动态逆控制规律在飞行器上的应用,同时考虑到了惯性参数的不确定性和气动力矩的不确定性,实际是一种非线性的时变系统,为了改善全局稳定性,可以通过六自由度的仿真保证系统稳定,证明控制规律的有效性。     

基于自抗扰技术的高超声速飞行器控制系统设计

高超声速飞行器在飞行过程中超燃冲压发动机对攻角及侧滑角有较严格的要求,为实现对攻角及侧滑角的精确控制,文章采用自抗扰控制技术设计了高超声速飞行器的攻角自动驾驶仪;首先建立高超声速飞行器控制系统的数学模型,然后采用扩张状态观测器对受扰对象的状态和干扰进行观测,并对状态误差采用非线性反馈,对观测的干扰进行补偿,从而实现对干扰的快速抑制和对指令的精确跟踪,最后仿真表明所设计的自动驾驶仪满足性能要求,验证了该方法的正确性。     

QFT与神经网络并行控制研究

阐述了定量反馈理论(Quantitative Feedback Theory,简称QFT)的基本原理及设计步骤,并给出了设计实例。在QFT的基础上,提出了一种QFT和神经网络并行控制的方案,以QFT为主控制器,神经网络进行动态误差补偿。QFT控制能克服对象的参数不确定性,保障系统的鲁棒性;神经网络可以进一步提高系统的跟踪精度。仿真表明,这种方法实现了QFT控制和神经网络控制的完美结合,很适合高精度伺服系统的鲁棒控制。     

基于A*算法的高超声速飞行器航迹规划方法

为了提高A*算法应用于高超声速飞行器航迹规划时的效率和稳定性,并保证航迹可飞性,提出基于改进型变步长稀疏A*算法的航迹规划方法。首先根据飞行器飞行区域不存在地形限制的特点,在规划过程中采取变步长策略,有效地提高了远程规划时的稳定性和效率;然后依赖飞行器的过载计算最大转弯角和爬升/俯冲角,根据计算角度构建规划空间,同时将飞行器飞行过程燃料/时间、航向、飞行高度、航迹末端、禁飞区域等约束用于规划空间优化,减少扩展节点的数量,进一步提高了规划效率并保证航迹的可飞性;最后基于威胁约束设计特殊的代价函数,保障了飞行安全和航迹规划的稳定性。仿真结果表明:规划出的航迹满足高超声速飞行器各种飞行要求,能避开各种威胁,规划时间短,稳定性好。得到的航迹能够作为航迹跟踪控制系统设计时的参考输入。     

近空间高超飞行器气动热红外特性数值仿真

研究飞行器提高自身生存和突防能力,提高红外探测精度,针对近空间高超声速飞行器的气动热红外辐射特性开展了数值仿真研究。利用Jameson中心差分格式,并引入了类TVD变量修正,数值求解三维Navier-Stokes方程获得较为精确的流场参量。以已知流场参量为基础,采用精细的逐线计算模型计算气体的辐射吸收系数,考虑了光谱线的压力增宽和多普勒增宽混合效应;通过有限体积法求解辐射传输方程,空间离散采用与流场相同的计算网格,避免了插值的麻烦,采用了一种较为精确的离散格式。以典型的锥导乘波构型为例,应用所建方法和计算程序数值仿真了其在3~5μm波段的红外辐射空间分布。仿真结果分析表明,模型和方法是合理可行的,可以为红外隐身设计提供一定的参考依据。