三维编队飞行短时记忆控制

为解决主从机编队飞行问题,以柱面坐标系为参考坐标系,建立长机与僚机之间的相对运动模型。考虑编队飞行系统所受干扰上确界未知,提出无人机编队队形保持的短时记忆控制律。仿真结果表明,控制能够抑制较大干扰,使系统迅速到达期望状态。控制律简单、快速、有效,对编队飞行实现自主飞行有重要意义。     

紫外光通信协作无人机防撞编队的控制方法

为了研究强电磁干扰环境下无人机防撞编队的避障控制效果, 采用无人机编队间紫外光通信模型, 对传统人工势场法进行改进, 给出了具体无人机编队机间和无人机与障碍物的势场函数, 实现无人机编队在飞行的同时可以进行局部避障。结果表明, 在相同条件下, 改进后的人工势场法比传统人工势场法的避障时间减少了7.38%, 避障总路径减少了5.8%, 将改进后的避障算法应用到编队中可实现无人机编队的机间避障与外部障碍物的规避, 且编队间能够保持固定队形飞行至目标点。这一结果对强电磁干扰环境下无人机编队避障的研究有一定的应用价值。     

无人飞行器编队队形控制研究

针对无人飞行器编队队形控制,首先建立基于航迹坐标系的无人飞行器编队相对运动模型,解决了速度坐标系中存在的不可控点的缺陷;接着进行无人飞行器编队队形保持的预测控制结构设计,通过建立相对运动的非线性预测模型,设计相应的性能指标,采用数值计算和解析相结合的方法,用最速下降法来滚动优化二次型性能指标,完成了无人飞行器编队控制器...     

基于动态逆的队形保持控制器设计

研究了无人机之间存在气动耦合的编队飞行系统模型。对模型运用时标分离原则将其划分为快变和慢变两个子系统,并且快变子系统的输出作为慢变子系统的输入参与控制。两个子系统分别用动态逆设计控制器,并在慢回路用干扰观测器补偿逆误差和模型的不确定性。通过仿真说明所设计的紧密队形保持动态逆控制器是非常有效的。     

基于分层控制结构的有人/无人机编队队形控制

针对有人/无人机(MAV/UAV)系统在三维空间下的协同编队队形保持和变换问题,提出了具有分层结构的有人/无人机编队控制方法。根据有人/无人机指挥控制方式和作战流程,设计有人/无人机编队系统控制结构,其中,采用动态面控制方法设计有人机轨迹跟踪控制器,解决了反步控制中虚拟控制信号反复求导的问题;基于有限集中分布式编队控制策略设计无人机编队控制器,实现了多架无人机与有人机的协同编队飞行,并基于Lyapunov理论证明了控制器的稳定性。最后,针对三维空间下的有人/无人机编队进行仿真,仿真结果验证了所设计有人/无人机编队控制策略的有效性。     

基于DSP的无人机编队视频跟踪技术

无人机编队飞行可协同完成任务,比单机执行任务效率更高。队形控制是实现编队飞行的关键技术之一。视觉跟踪技术能从视频序列中获得感兴趣目标的状态参数,故在编队中可以利用视觉信息进行目标检测与跟踪来确定邻机方位及距离信息,从而实现队形控制。首先利用视觉传感器获取无人机的运动图像,然后基于DSP采用KLT算法,计算出无人机在图像上的相对位移,实现无人机的跟踪。实验证明,跟踪结果准确性较高,满足实际应用的精度要求,可用于无人机编队稳定跟踪,为进一步解决无人机相对定位问题提供位移信息。     

分布式异构集群系统PI编队跟踪控制

同构集群系统因其组成个体的单一性而存在功能上的局限性。异构集群系统的个体组成具有多样性,因此可以扩展同构集群系统的功能。针对异构集群系统的编队跟踪控制问题,文中基于领导者-跟随者模型,在有向通信拓扑结构下设计了一种分布式PI编队跟踪控制协议。设计了期望的时变编队队形,跟随者在跟踪领导者的同时可保持期望的编队队形,使系统中的所有智能体均能够达到期望位置。考虑到真实系统会受到外部未知有界扰动和一些不确定因素的影响,因此基于李雅普诺夫稳定性理论给出了保证系统跟踪误差一致有界的充分条件,并进行了鲁棒性分析。根据设计的控制协议及控制条件进行了仿真验证,结果表明所设计的PI编队跟踪控制策略能够有效解决异构集群系统的编队跟踪控制问题。     

无人机紧密编队协同控制设计与仿真

研究了紧密编队无人机所受气动耦合的影响以及三维环境下的编队控制方法,分析了在气动耦合影响下编队的动力学特性和运动学特性,建立了紧密编队控制的数学模型。根据编队飞行实体试验的工程控制方法,采用经典PID控制设计了紧密编队控制系统。仿真实验表明,设计的控制系统能够较好地实现无人机紧密编队队形形成与保持,并且具有编队形成速度快、编队误差小的优点。     

四旋翼运输编队的环形耦合同步控制器设计

无人机编队协同运输时,外界干扰可能使无人机运动不同步、破坏队形、损坏运输物品.针对这一问题,提出一种优先保持队形稳定的无人机编队控制方法.首先,使用虚拟结构编队飞行策略,设计单个四旋翼的比例微分控制器(PD控制器),然后添加整个编队的环形耦合同步控制器.用仿真验证了该方法的有效性,与已有的虚拟状态估计控制方法相比,该方法在受到干扰后回归队形的时间更短,队形破坏程度更小.同时该方法还可以进一步使偏航角同步响应.     

基于模糊逻辑的智能群体编队移动控制方法

针对群体移动过程中,各个智能体因受力波动较 大,而导致群体运动振荡的问题,提 出了一种基于分布式人工势场法与模糊控制相结合的控制算法。通过分析群体运动过程中单 智能体的受力情况,建立耗散力对移动中振荡进行优化,减小群体移动中的振荡负面影响, 提高群体运动的一致性。建立保持力对编队稳定和保持进行优化,提高编队的稳定性。将优 化过后的合力作为模糊控制器的输入,通过强化学习适应环境变化,调节参数控制输出,实 现群体跟随移动控制。此外,给出了可自动调整大小的多种编队控制生成模型,实现群体编 队移动控制。仿真结果表明能 稳定、有效控制群体跟随移动,编队移动中能有效避障,可使 编队提升移动效率和保持拓扑稳定性。     

远距引导战斗机自动攻击控制律实现

针对现代战斗机向目标空域的远距引导过程,建立了战斗机与目标的三维相对运动数学模型,引入了战斗机自动攻击的概念,并将三维引导问题分解到水平和垂直两个面内分别进行研究;基于战斗机远距引导时间最短的要求以及最优控制的相关理论,以时间最短为目标分别设计了战斗机水平面和垂直面的远距引导律,在此基础上设计了远距引导战斗机自动攻击控制律;最后通过仿真比较,验证了时间最优引导法能有效应用于战斗机为实现自动攻击的远距引导。     

基于空间决策多智能体系统的海战场态势预测

分析并建立了一种基于多智能体系统(MAS)的海战场态势演变模型.模型设计了包括单舰、舰艇编队指挥舰和岸基指挥中心的3层智能体结构,利用一种基于"人工势场"的态势分析方法,做出空间决策,从而模拟出海战场态势演变的过程.给出了基于该模型的仿真实例.     

无人机编队的滚动时域控制

滚动时域控制(RHC)具有状态约束和输入约束处理、综合多控制目标、适应条件变化等特点,在编队控制领域渐受关注。无人机编队控制涉及队形描述、气动耦合、位置关系描述、控制算法等问题,针对目前应用范围较广的长机-僚机描述的松散编队控制,提出基于二次规划描述的RHC编队控制方法,设计了基于标准RHC的编队控制器。在此基础上,结合不变集理论设计了双模RHC编队控制器,分析了其应用局限性及对控制器参数设计的指导意义。仿真实验验证了控制律的有效性,并分析了控制器参数对闭环性能的影响。     

远程投掷式无人机自卫干扰效能评估与突防分析

对远程投掷式无人机的自卫干扰效能进行评估,得出无人机对航母编队中预警机雷达及战斗机火控雷达进行干扰的压制区与暴露区。在此基础上,在考虑预警机使用无源探测设备对无人机进行测向定位并引导战斗机拦截的情况下,基于战斗机从典型角度和不同角度进行拦截,建模分析无人机的突防概率,为远程投掷式无人机干扰系统对抗航母编队作战运用提供了参考依据。     

基于射频隐身的雷达跟踪状态下单次辐射能量实时控制方法

战斗机跟踪状态下单次辐射能量控制是隐身作战的重要手段.首先,建立跟踪状态下截获概率模型,提出了衡量跟踪状态下射频隐身能力指标;其次,以截获概率为优化目标,以雷达检测为约束条件,建立了单次辐射能量实时最优控制模型;再次,对模型进行求解,得到了基于射频隐身的雷达跟踪状态下单次辐射能量实时控制方法;最后,通过仿真计算和与传统的固定照射时间的功率最小法进行比较,验证了该方法的有效性和正确性.     

基于预测控制方法的UAV视觉编队飞行控制律设计

传统的无人飞行器(UAV)视觉编队控制律考虑约束的能力不足,制约了其工程实际应用。针对不足,基于预测控制方法设计了一种能够显式考虑约束的视觉编队控制律,该控制律通过滚动求解有限时域优化问题得到跟随飞行器(follower)的控制输入。利用相对距离变化率和视线方位角变化率预测值与实测值的偏差信息,提出了领航飞行器(leader)加速度的在线估计算法。仿真结果表明,所设计的编队控制律能够控制follower飞行器快速跟随leader飞行器形成期望的编队,所提出的leader飞行器加速度估计方法可行,具有较小的估计误差。     

基于模糊层次法的战斗机隐身性能评估

综合分析战斗机的隐身性能,结合隐身因素分析,运用模糊数学理论,建立了三级模糊评判模型.利用层次法确定各指标的权值,模糊数学方法计算各品质因素的隶属度,提出了隐身性能的量化评判方法.对典型战斗机的隐身性能进行了模糊综合评判,实例分析表明此评判模型具有实用性,为战斗机的隐身性能分析提供参考.