基于角速率的低配置小型无人机高度控制律设计

采用鲁棒伺服最优控制方法（RSLQR,Robust Servo Linear Quadratic Regulator）设计了基于角速率的某小型无人机高度控制律。该方法将鲁棒指标和时域控制品质相融合,将跟踪误差扩展到系统动态模型中,利用线性二次型最优控制理论,设计了控制律结构和参数,实现了高度的无静差控制,保障了控制器的鲁棒性能。与常规控制器对比结果表明：基于角速率的控制器具有良好的高度跟踪效果和抗干扰能力,满足了小型低配置无人机的飞行控制要求。     

基于非线性动态逆的UAV航迹鲁棒跟踪控制研究

针对UAV执行复杂任务产生的航迹规划制定困难的问题,利用PH(Pythagorean Hodograph)曲线曲率精确可知及其为参数化曲线的特点,建立了UAV航迹跟踪控制的运动学模型,给出了一种基于非线性动态逆的鲁棒自适应跟踪控制器设计方法。根据非线性动态逆跟踪控制方法,设计了UAV航迹的跟踪控制律;考虑风等干扰因素的影响,采用RBF神经网络对干扰进行在线估计并补偿,引入鲁棒自适应控制项,克服干扰误差。根据PH曲线航迹规划特点设计控制器,降低了控制器设计的复杂程度,提高了计算和跟踪效率。仿真结果表明,设计的鲁棒自适应跟踪控制器具有较高的跟踪精度及很强的鲁棒性。     

基于鲁棒自适应动态规划的临近空间飞行器姿态跟踪控制

针对临近空间飞行器的最优控制问题,提出了一种基于在线数据收集的鲁棒自适应动态规划(RADP)姿态跟踪控制器。将飞行器系统划分为标称跟踪系统和误差跟踪系统。针对误差跟踪系统,在传统的策略迭代的基础上,将李雅普诺夫方程和最优控制律作为先决条件代入求解最优值函数,从而将未知的系统知识转化为需求解关于系统状态的方程。通过在线数据收集系统的状态信息,利用神经网络拟合值函数和控制律,在等式内部进行策略迭代直至满足权值迭代终止条件,最终获得最优控制律与最优值函数。仿真结果表明,RADP在得到误差跟踪控制量后得到的控制律与标称控制率结合,可使飞行器在气动参数摄动的情况下具有良好的鲁棒性,实现近似最优跟踪控制。     

基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器

为提高四旋翼无人机的路径跟随精度和飞行鲁棒性,提出一种基于参数估计的四旋翼无人机自适应鲁棒路径跟随控制器。该控制器能够自适应估计无人机模型中的陀螺效应因子和风阻系数,利用估计值补偿系统的控制输入,设计抗干扰项抵消外界环境的负面影响,提高了四旋翼无人机的路径跟随性能和抗干扰能力。建立四旋翼无人机的非线性力学模型,将无人机的路径跟随目标划分为姿态角目标和运动位置目标。利用反步滑模方法和自适应控制方法设计无人机的控制输入方程和估计值更新律。根据Lyapunov方法验证无人机姿态系统和运动位置系统的渐进稳定性。仿真实验和样机实验结果验证了所提控制器的有效性与优越性。     

基于自适应滑模控制的高超声速巡航飞行器攻角控制律设计

针对临近空间高超声速巡航飞行器动力系数变化大、攻角要求精确控制的特点,设计了一种自适应滑模变结构攻角控制律。该控制律采用内外环结构,内环通过俯仰角速率反馈提高系统的阻尼、改善动态过程品质,外环控制飞行攻角,用自适应算法调节滑模控制器的控制参数来逼近时变系统参数的上界同时消除外界干扰。仿真研究表明,所设计的攻角控制律响应快、稳态误差小,具有良好的跟踪性能和鲁棒性能。     

参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制

为解决有人与无人车辆编队中,有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入对无人车跟踪控制的扰动问题,设计了一种参数自优化的有人与无人车辆编队鲁棒模型预测控制算法。通过采集分析历史数据确定控制器扰动的噪声极值,并经过适度放缩得到其鲁棒边界。设计抑制该扰动的局部反馈鲁棒控制器,并通过贝叶斯优化的方法实现鲁棒边界等控制器参数自优化。基于混合整数线性优化的方法预测有人领航车未来轨迹,并设计鲁棒模型预测控制器实现无人车对有人领航车的跟踪控制。仿真和实车试验结果表明：所设计的鲁棒模型预测控制器在跟踪精度方面相比于传统模型预测控制器有明显的提升;同时该控制器有效地抵抗了来自有人领航车紧急加减速和紧急转向控制输入、无人跟随车系统模型不确定性和外部环境的扰动,振荡情况明显改善,提高了系统的鲁棒性。     

某小型高速无人机纵向控制律

为解决小型高速无人机在高速飞行时因纵向静不稳而导致的常规控制律鲁棒性不足的问题,设计基于角 速率指令内回路的纵向控制律。以某型高速靶机为例进行建模及特性分析,设计常规的阻尼内回路纵向控制律,从 参数不确定性的角度分析低速与高速下控制律的鲁棒性差异,提出以角速率指令内回路作为高速段的纵向控制律, 从时域、频域及鲁棒性3 个方面分析论证指令内回路的适用性,并与常规角速率阻尼内回路的控制律进行对比。结 果表明,该指令内回路更适用于小型高速无人机纵向控制。     

鲁棒最优控制器的应用研究

针对伺服系统的特点,及其所受到外部干扰和参数摄动等不确定性的影响,研究了一种鲁棒最优控制方法。该方法通过对传统控制结构的改进,利用二次型最优控制理论设计最优控制器,实现对目标的跟踪;利用鲁棒控制理论设计鲁棒控制器,实现对外部干扰和参数摄动等不确定性等因素的抑制。通过仿真表明,该方法既满足伺服系统的跟随特性,又具有很好的抗干扰能力。     

双无人机对地快速移动目标跟踪的构型设计与控制方法

为实现对地面快速移动目标的探测跟踪,基于无人机侦察载荷的误差模型,设计了双无人机编队跟踪目标的构型与跟踪控制律。面向持续跟踪的典型应用场景,设计了基于Leader-Follower的双机编队构型,并基于相机误差模型建立了双无人机探测叠加区域的误差分布模型,以此确定了目标与无人机编队的位置关系。之后,基于无人机与目标的视觉关系定义长机的矢量前置角和与目标之间的距离为跟踪误差,设计了基于李雅普诺夫方法的跟踪控制律,并证明跟踪控制的渐近稳定性。设计了僚机相对于长机的编队控制律,以保持双机平行编队的构型。仿真结果表明,目标机动运动时,双无人机系统能够在较短时间内收敛,实现对目标的持续稳定跟踪。     

电动舵机鲁棒干扰补偿控制

电动舵机工作时会受到模型参数摄动和不稳定负载力矩的影响,为解决由不确定性因素引起的控制问题,本文基于信号补偿方法设计了一种电动舵机角度跟踪鲁棒控制器。将舵机模型中的参数摄动和力矩扰动等不确定项作为等价干扰,首先针对受控对象设计标称控制器,在此基础上设计鲁棒补偿控制器以抑制等价干扰的影响,从而实现鲁棒控制。本文所设计的鲁棒控制器可保证舵机系统的角度跟踪误差收敛到原点的有界区域内,且收敛域的大小可通过鲁棒补偿器的参数进行调节。最后,通过仿真和样机实验结果验证了该方法的有效性。     

直接力气动力导弹复合鲁棒控制系统设计

以大气层内防空导弹短周期小扰动运动为数学模型,应用复合控制双通道设计方案,解决通道耦合问题;为使模型扰动误差在可控范围内,内闭环采用线性二次最优控制;为提高系统鲁棒性能,外闭环采用乘型不确定型混合灵敏度鲁棒控制;结合寻的制导方式提出了直接力环节开机控制策略;最后仿真说明了该系统具有一定解耦能力和鲁棒性,能够有效减小动态...     

四旋翼无人机反步积分自适应控制器设计

针对四旋翼无人机在实际应用过程中出现质量变化的情况,基于自适应控制理论设计质量观测器,用于实时观测无人机的质量并修正其质量参数。在经典反步控制器 (CBC)基础上,结合质量观测器和第一类控制误差积分,提出反步积分自适应控制器 (BIAC), 用于无人机的轨迹跟踪控制。该控制器的设计过程基于Lyapunov稳定性理论,能够保证系统的控制误差渐进稳定。应用MATLAB/Simulink软件环境完成轨迹跟踪仿真实验。仿真结果表明：在无人机存在质量慢变或质量突变情况下,BIAC可以更好地估计无人机实时质量;与CBC相比,地球坐标系Exeyeze下ze轴 轨迹误差减小80%左右,跟踪精度大为提高。     

基于二阶平滑的巡航导弹航路跟踪控制

针对巡航导弹航路的精确跟踪控制问题,采用对称极多项式曲线对初始折线航路进行平滑,并基于反馈线性化方法和最优控制理论设计了轨迹跟踪控制器。基于“提前转弯式”的航路平滑思想,用对称极多项式曲线航路替换存在夹角的相邻航路段的部分航路,实现飞行航路的二阶平滑过渡; 采用基于“虚拟目标”的航路跟踪方法建立了巡航导弹轨迹跟踪误差状态方程,并采用线性二次最优控制理论设计了轨迹跟踪控制器。仿真结果表明,基于对称极多项式曲线的平滑航路曲率连续,且满足导弹机动性能约束,能够有效减小航路跟踪误差,实现巡航导弹的精确航路跟踪。     

鲁棒动态逆控制在无人机姿态控制中的应用研究

针对无人机姿态控制提出了一种新的解决方案,设计了鲁棒动态逆控制器．利用非线性动态逆方法的精确线性化功能,将整个系统等效为一个已经解耦但存在不确定性的线性对象,再采用H∞回路成形方法进行设计．从而保证整个系统的鲁棒性。仿真结果表明,系统具有良好的动态性能、跟踪性能、解耦性能和鲁棒性能。     

基于在线神经网络的无人机着陆飞行自适应逆控制器设计

基于在线神经网络设计了无人机着陆飞行自适应逆控制器。根据时标分离的原则,将无人机系统分解为快慢不同的四个回路,采用动态逆的方法设计快回路、慢回路和非常慢回路控制器,并且在慢回路和非常慢回路用基于在线神经网络的干扰观测器逼近无人机所受的扰动和动态逆误差,降低了控制器对干扰和模型精确度的要求,增强了控制器的鲁棒性。仿真结果说明所设计的无人机着陆控制器是非常有效的。     

高超声速飞行器鲁棒多目标线性变参数控制

针对具有“乘波体”构型的吸气式高超声速飞行器纵向飞行姿态控制问题,提出了一种基 于区域极点配置的鲁棒多目标线性变参数（LPV）控制系统设计方法。给出吸气式高超声速飞行器纵向非线性机理模型,在此基础上建立了刚性LPV模型;针对此类LPV模型,提出了基于区域极点配置的LPV状态反馈控制系统设计方法,将系统的鲁棒稳定性、干扰抑制、跟踪性能等性能指标通过扩展线性矩阵不等式约束的方式,实现了LPV系统的多目标鲁棒跟踪控制。同时,通过引入松弛变量的方法,解除了Lyapunov函数矩阵与系统矩阵之间的耦合影响,从而降低了控制系统设计的保守性,得到了满足期望性能要求的LPV状态反馈鲁棒跟踪控制器。所设计的控制器应用于高超声速飞行器的非线性机理模型进行数值仿真验证,仿真结果表明：所设计的控制器能够使得闭环反馈控制系统有效地跟踪指令信号变化,系统动态性能良好且具有较强的抗干扰能力。     

基于增量反步的复合翼无人机全包线姿态控制

针对某型复合翼无人机强非线性、不确定性和多模态的问题,从不确定性补偿非线性控制方法、跟踪微分器加速度测量和直接切换方法等角度开展全包线飞行控制研究。针对气动参数不确定问题,基于角加速度补偿方法,提出一种基于新型微分跟踪器的增量反步方法(incrementalbacksteppingcontrol,IBKS);为解决多模态特性问题,设计基于策略的直接切换方法,利用控制器参数切换实现复合翼无人机全包线姿态控制;通过不同模态下的仿真选取不同模式下的控制器参数,并联合选取的参数对起飞过程进行仿真。结果表明：所提姿态控制方法在样例复合翼无人机参数摄动30%的情况下,相较于反步法提高了66.8%的俯仰角控制精度,能消除攻角抖振,提升飞行品质。     

Research on Airborne Electro-Optical Tracking and Sighting System Based on Fuzzy PID and H∞ Control

Airborne electro-optical tracking and sighting system is a three-degree-of-freedom angular position servo system which is influenced by multi-disturbance, and its control system consists of stabilizing and tracking components. Stabilizing control is applied to track angular velocity order and control multi-disturbance under airborne condition, and its robustness should be very good; tracking control is applied to compensate tracking error of angular position. A mathematical model is established by taking the control of yaw loop as example. H∞ stabilizing controller is designed by taking the advantage of H∞ control robustness and combining with Kalman filter. A fuzzy control is introduced in general PID control to design a decoupled fuzzy Smith estimating PID controller for tracking control. Simulation research shows that the control effect of airborne electro-optical tracking and sighting system based on fuzzy PID and H∞ control is good, especially when the model parameters change and the multi-disturbance exists, the system capability has little fall, but this system still can effectively track a target.