折叠式共轴反桨无人机飞行控制技术研究

针对折叠式共轴反桨无人机的飞行控制问题,提出一种用于位置和姿态的反馈控制系统的反步滑模控制 算法。通过对无人机飞行状态进行分析,建立无人机的动力学模型,采用反步滑模控制算法设计折叠式共轴双旋翼 无人机的姿态和位置控制算法,并研发试验样机进行飞行测试实验。实验结果表明：对比传统串级比例-积分-微分 (proportional integral derivative,PID)控制算法,所提出的位置和姿态对反步滑模控制算法能有效地提高飞行稳定性。     

一种共轴双旋翼飞行器悬停控制联合仿真

利用Adams/MATLAB联合仿真平台,对一种具有周向均匀分布3个舵机的操纵机构共轴双旋翼飞行器悬停控制问题进行了研究。考虑到目前对上旋翼和下旋翼之间气动干扰没有准确的数学模型,在动力学建模时利用叶素理论和Pitt-Peters动态入流模型对飞行器的气动干扰和挥舞运动进行近似建模,其他未准确建模的部分用控制算法进行补偿。选用鲁棒性较强的滑动模态控制算法并与PID算法相结合对飞行器姿态进行控制,同时利用PID算法建立姿态和位置的关系,使其具备按照空间坐标点悬停的能力。将装配模型导入Adams中建立动力学模型,在Simulink搭建控制器并进行联合仿真。研究结果验证了所设计控制方法的有效性,飞行器悬停位置的最大动态误差小于±0.2 m.     

基于侧喷流直接力技术的运载器姿态控制方法

侧向喷流直接力控制技术已在大气层外动能拦截器和大气层内防空导弹中得到成功应用.运载火箭作为跨大气层飞行器,可以尝试采用该技术进行姿态、轨道控制.介绍了一种由侧向喷流发动机作为姿态控制执行机构的运载器,建立了运载器在大气层外飞行条件下的姿态动力学模型并设计了姿态控制规律.仿真结果表明,在姿控发动机存在安装误差的情况下,所设计的控制规律可以实现对运载器姿态的控制,通过选择控制器参数改变系统的响应特性可以满足迅速、精确、稳定地控制系统的要求.由此可见,采用侧向喷流直接力姿态控制系统能够完成运载器姿态控制任务.     

高超声速飞行器的终端滑模姿态控制

针对具有高度非线性、强耦合、含较大不确定性特点的高超声速飞行器,设计了终端滑模控制器,并应用于高超声速飞行器的姿态控制中。对飞行器姿态控制系统的慢回路设计PID控制律,快回路设计终端滑模控制律。终端滑模控制对系统参数的变化不灵敏,具有良好的鲁棒性。并利用李雅普诺夫稳定性理论证明整个闭环系统的稳定性。仿真结果表明,在气动参数大范围摄动的情况下,该控制系统对于高超声速飞行器姿态角信号指令具有良好的跟踪性能。     

基于气动力反馈的直接力控制技术

通过对飞行力学中耦合因素及其对飞行控制影响情况的分析，指出了传统直接力控制技术的不足，提出了基于气动力反馈的直接力控制技术．通过引入气动力控制环节，将飞行控制系统分为动力学控制系统和气动力控制系统两大部分，降低了飞行器空气动力学模型不确定性对运动控制的影响，提高了飞行器运动／姿态控制的解耦精度．仿真结果表明，该方案可以实现飞行器的动力学解耦控制，并对气动面损伤等影响有一定的抑制作用．     

大角度机动飞行器变结构姿态控制设计研究

在大姿态角的情况下,飞行器姿态运动的非线性因素和耦合因素不能忽略,传统的近似线性化方法在姿态控制设计中难以满足各种性能要求.同时,飞行器运动参数存在大范围变化,姿态控制系统的设计必须能够克服参数摄动的影响.文中首先运用输入输出反馈线性化方法,将飞行器姿态运动方程组线性化并且解耦成经典的单变量系统,然后运用滑模变结构"界值"控制,实现飞行器的姿态角跟踪控制系统设计.仿真证明设计是有效的.     

基于智能PID的鱼雷控制算法探讨

鱼雷姿态控制是鱼雷自主推进控制的基础,而常规姿态PID控制方式存在响应慢、精度低、超调量高的缺点,对于鱼雷的稳定跟踪是不利的。本文引入智能PID控制的方式,设计了一种用于鱼雷姿态控制的PID控制器,该控制器综合了智能比例、积分分离和单神经元控制方法,实现了鱼雷姿态的智能控制。仿真研究表明,该算法简单且易于实现,响应快、超调量小并有较高的控制精度和较强的稳定性。     

基于自抗扰滑模理论的倾转旋翼飞行器非线性姿态控制研究

倾转旋翼飞行器具有非定常、非线性、不同通道耦合明显和控制冗余等特性。本文基于分体法和Pitt-Peters动态入流理论建立的非线性模型能够很好模拟该类飞行器气动力学特征。结合自抗扰控制理论、滑模控制理论和动态面控制理论的新型自抗扰滑模控制算法,利用跟踪微分器得到对象姿态角和姿态角速度的指令,利用基于滑模理论的新型滑模扩张状态观测器估计内外部干扰,包括模型误差和多通道耦合等。该新型算法具有对被控对象摄动和内外部干扰适应能力强、参数清晰等优点。不同飞行状态的仿真结果表明,该算法具有较好的控制效果和鲁棒性。     

弹性高超声速飞行器预设性能精细姿态控制

将反演控制技术、预设性能控制和神经网络相结合,研究设计巡航飞行的高超声速飞行器精细姿态控制器。研究中考虑了高超声速飞行器弹性形变对飞行攻角的影响,引入诱发攻角的概念来刻画气动弹性对飞行器的影响;在考虑弹性的情况下,利用预设性能的设计来满足精细姿态控制的指标要求,同时可以兼顾系统的瞬态性能;利用全局调节动态神经网络在线逼近诱发攻角方程中的未知项,利用Lyapunov稳定性理论得到神经网络权值、中心点和影响范围的自适应调节律,引入鲁棒项来处理神经网络逼近误差的影响,最终设计出考虑气动弹性情况下的高超声速飞行器预设性能精细姿态控制器。通过Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性以及闭环系统所有信号均有界,仿真分析验证了所设计的控制器能够使系统跟踪误差满足预设性能的要求,以此实现姿态精细控制。     

柔性充气空间飞行器姿态控制系统设计

针对充气空间飞行器刚柔耦合影响下的高精度姿态控制问题，提出基于自抗扰控制理论的姿态控制系统设计方法。建立刚柔耦合动力学模型，综合采用线性自抗扰控制、姿态机动路径规划、脉冲调宽调频调制、滤波处理等控制策略进行柔性充气空间飞行器姿态控制系统设计。通过数值仿真实验对所设计系统进行验证，并与传统PID控制进行对比分析。仿真结果表明，采用新方法设计的柔性充气空间飞行器姿态控制系统可以适应大角度姿态机动，能够有效抑制充气囊体的柔性振动，在节省燃料消耗的同时实现高精度姿态控制。     

微型四旋翼无人机模糊PID 控制

为解决微型四旋翼无人机控制系统存在的鲁棒性差和控制精度低的问题,提出一种模糊PID控制方法。建立微型四旋翼无人机系统动力学数学模型和电机模型,在系统模型的基础上设计模糊PID控制器。通过Matlab/Simulink仿真和飞行试验对所设计的模糊PID控制器的有效性进行验证。仿真实验表明,该算法能提高系统的抗干扰性能和控制精度。飞行试验结果表明,模糊PID控制器可以有效地控制微型四旋翼无人机。     

航天器降维姿态-轨道一体化控制算法

针对航天器控制系统在本体坐标系下出现单轴姿态控制失效的问题,提出一种降维姿态-轨道一体化控制算法。该首先设计降维姿态稳定控制器,通过对其他两轴的姿态控制实现对航天器全姿态的渐近稳定控制;然后设计耦合轨道控制器,引入自适应滑模控制器,在单轴失效情况下确保轨道控制的渐近稳定,最后给出降维姿态稳定控制器和耦合轨道控制器渐近稳定控制的证明过程。仿真结果表明,提出的降维姿态-轨道一体化控制算法可将单轴控制失效的航天器调整到渐近稳定控制状态,计算结果满足工程精度要求。     

基于神经网络动态逆的微小型飞行器半实物仿真

针对微小型飞行器易受外界干扰,难于控制的特点,在经典PID控制的基础上,引入神经网络动态逆方法,设计复合控制律。基于Matlab建立微小型飞行器的Simulink仿真模型。控制器、舵偏角传感器等物理实物通过RS232串口连接,搭建半实物仿真环境。仿真结果表明,该方案能有效地控制微小型飞行器按照预定航线,以稳定的姿态飞行,具有较强的鲁棒性。     

基于改进型PID的火炮药仓控制研究

为提高某型火炮新型模块化药仓旋转选药控制的性能,基于传统PID控制算法,提出一种改进型PID控制算法。通过合理的线性化和简化处理,建立了药仓选药系统的数学模型,在此基础上,设计了基于改进型PID算法的位置环控制器,比较分析了设计的控制器和传统PID控制器在位置伺服系统的控制性能,在Maltab仿真环境下进行了建模和仿真。仿真结果表明:该算法能够提高系统型别,具有较小超调量及稳态跟踪精度。     

高超声速飞行器自抗扰PID姿态控制

针对高超声速飞行器模型非线性、气动参数变化剧烈的特点,运用自抗扰技术中的跟踪微分器,设计了自抗扰PID控制器,实现了对高超声速飞行器俯仰通道的姿态控制。仿真结果表明,通过两个跟踪微分器构造的自抗扰PID控制器对于高超声速飞行器这样复杂的模型有很好的控制能力,并且有很好的滤波性能和鲁棒性。     

基于干扰观测器的运载火箭助推段姿态控制

针对刚体运载火箭助推飞行段的姿态控制问题,提出了一种基于干扰观测器的自适应滑模控制方法。首先,根据姿态动力学模型建立了面向姿态控制的通用模型。其次,针对通用模型中参数不确定性和外界干扰,设计了干扰观测器实时观测后补偿到自适应滑模控制器中,并结合Lyapunov稳定性理论分析了控制器的稳定性。最后,对比传统的PD控制器,在模拟大气环境中进行了姿态控制系统仿真。仿真结果表明,该方法与传统控制方法相比,控制精度和鲁棒性显著提高。     

激光光路控制电磁作动器的模糊PID控制特性分析

为了实时控制激光切割中激光焦点与辅助气体中轴线的相对位置,提出了一种模糊PID控制的电磁作动永磁复位式3自由度电磁作动器。介绍了电磁作动器结构,建立了相应系统数学模型。采用模糊PID控制算法以仿真与实验相结合的方式研究了电磁作动器的控制特性,并在PID控制器参数完全相同情况下,与传统PID控制算法的控制特性进行对比分析。仿真与实验结果表明：在x轴方向,与传统PID控制算法位置响应时间相比,仿真位置响应时间变化不大,实验位置响应时间减少1.50 s;在y轴方向,与传统PID控制算法位置响应时间相比,仿真位置响应时间减少0.48 s,实验位置响应时间减少1.88 s. 经过对模糊PID控制器参数的进一步优化,作动平台在x轴方向响应时间可达0.10 s. 与传统PID控制器相比,模糊PID控制器响应时间更短、响应速度更快。     

基于改进型BP神经网络的PID控制算法

针对传统的PID控制算法很难获得比较理想的控制效果的问题,提出一种基于BP神经网络的自适应PID控制算法。根据BP神经网络的结构和特点,介绍了改进型BP神经网络算法描述及PID控制器的结构,并通过实例进行仿真分析。结果表明,改进型BP神经网络PID控制器具有良好的控制效果,降低超调量,抗干扰性强和增强系统的鲁棒性,优于常规PID控制器。     

空射飞航导弹姿态控制的一种自适应方法

为解决空射飞航导弹气动力矩导数不确定条件下姿态控制问题,基于动态逆和非线性系统无源性稳定理论设计了一种姿态自适应控制器.该控制器包括控制律和参数估计器两部分.控制律根据估计器提供的对象参数估值在线调整控制参数.采用李亚普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性.数值仿真表明该方法在保证参数估计误差有界的同时实现了导弹对姿态角指令的快速无静差跟踪.     

某型无人机三维空间航迹跟踪控制方法研究

研究某型无人机三维空间航迹跟踪问题,通过在理想航迹上选取一系列航迹点,将航迹跟踪问题转换为航迹点跟踪问题。建立了无人机的动力学模型,将无人机的速度坐标系对准航迹点所在的理想坐标系,使位置跟踪问题转化为姿态跟踪问题。推导了无人机的制导律,并利用滑模变结构控制理论和反步控制理论分别设计了姿态控制器和速度控制器,姿态控制器使飞行器的速度矢量方向对准航迹点所在的方向,然后利用速度控制器控制速度的大小使飞行器到达预定航迹点。对整个制导、控制系统进行了全系统仿真,仿真结果表明：所设计的控制器具有较高的跟踪精度,且具有较强的抗干扰能力。