预测增量动态逆无人机姿态控制

针对小型无人机模型参数精度不高的问题,提出一种预测增量动态逆姿态控制方法。该方法以角加速度作为姿态控制的反馈,从而降低了控制系统对模型参数的敏感性。根据无人机力矩方程,先将角加速度计算式写成增量形式;再根据非线性动态逆方法构建出角加速度为隐式输入、舵面偏转量增量为输出的直接关系式;在控制器中引入预测滤波器,对角加速度进行滤波和预测,提高反馈信号的精度和实时性。飞行实验表明方法是有效性的。     

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.     

基于非线性动态逆的大迎角飞行控制律设计

研究飞机大迎角飞行优化控制问题。为了用非线性动态逆方法进行大迎角飞行控制律设计,首先建立具有大迎角条件下强非线性、非定常迟滞、不对称的力与力矩等气动特性的六自由度非线性飞机模型。然后将非线性动态逆方法与奇异摄动理论相结合,并将飞机状态划分为快慢回路,分别应用非线性动态逆方法进行了飞行控制律设计。最后,通过控制分配将计算得到的三轴力矩指令转化为相应的舵面与推力矢量偏转指令,并进行了仿真验证。仿真结果表明,设计的飞行控制律具有优良的大迎角控制效果。     

无人机编队飞行神经网络自适应逆控制器设计

针对无人机编队飞行时存在的气动耦合和外部干扰等影响因素,提出基于“长-僚机”模式的神经网络自适应逆控制器设计方法.详细推导了气动耦合影响,建立了完整的编队飞行非线性数学模型,设计了非线性动态逆控制律,提出了改进的 BP 神经网络算法,自适应地逼近和在线补偿动态逆误差,改善了控制效果,并针对队形变换提出了简单有效的设计思想.仿真表明,该控制器能有效实现编队队形的保持或变换,控制系统结构具有良好的扩充性.     

基于AeroSim的先进无人机仿真平台的设计与实现

在无人机飞行仿真研究方面,存在所建立的模型具有专用性强及可重用性差等问题,文中介绍了一种基于AeroSim模块集所开发的无人机全数字仿真平台,使用了MATLAB/Simulink作为仿真软件的开发环境;在综合考虑了各类影响飞行性能的因素后,根据飞行器建模的通用方法,构建了无人机的全量非线性方程;以模块化的思想进行了仿真子系统的建立,描述了各模块间的关联及功能;在控制律的验证方面,设计了一种非线性动态逆控制器;仿真结果表明,该平台直观性强,所设计的控制器能够保证无人机姿态稳定,并准确地跟踪预定航线,具有较好的模拟效果。     

小型无人机飞行控制器的硬件设计

以80C196KC单片机和可编程微控制器外围器件PSD813F1为核心设计了小型民用无人机飞行控制器的硬件，对设计中的关键技术进行了研究，系统具有设计精炼，可靠性高，开发性等特点。     

无人机航迹跟踪控制与仿真

对于无人机的精确航迹跟踪问题进行了研究。系统分为基本姿态控制器设计和制导系统设计两个部分进行研究。利用多重时间尺度奇异摄动理论,结合非线性动态逆方法设计了基本姿态控制器,包括快逆回路和慢逆回路两部分。由引导飞机沿期望航迹的指令加速度解算出跟踪指令航迹所需要的制导力,求出飞机改变姿态所需的控制指令,作为基本姿态控制器的输入。针对某无人机模型进行了机动航迹跟踪仿真验证,仿真结果显示系统能够较好的跟踪指令机动航迹。证明了该方法的有效性和实用性。     

超机动飞机的动态建模与控制律设计及仿真

建立了带推力矢量的超机动飞机非线性动态模型,重点分析了气动力、气动力矩以及发动机的建模过程.采用基于神经网络的自适应逆方法,设计了超机动飞机大迎角机动下的控制律.首先应用动态逆方法,分别设计了快慢回路的飞行控制律;然后利用BP神经网络,在线补偿飞机模型不确定性以及外界干扰.眼镜蛇机动的仿真结果表明,所设计的控制律在大迎角机动条件下具有良好的控制性能,能够保证闭环系统的稳定性.     

小型无人机舵面故障的控制重构设计

小型无人机一般采用单余度设计,舵面故障后重构控制只能根据系统解析冗余进行设计,传统辨识方法复杂而且往往不能满足无人机重构控制的实时性。对由于舵面故障多样性引起的无人机参数大范围跳变进行分析,采用基于线性模型的方法离线重构控制器参数,实际飞行中在线自适应选择控制律,并针对存在大扰动的重构过程设计了动态补偿方案,保证无人机在故障发生后重构完成前的过渡过程的安全性。仿真实验表明,该方法能满足无人机舵面故障时控制律重构的实时性要求,保证过渡过程平稳,而且基于线性模型的控制器设计方法简便,工程实用性强。     

基于神经网络的鲁棒自适应逆飞行控制

提出基于在线神经网络的超机动飞行自适应动态逆鲁棒控制方法.超机动飞行的基本控制律采用非线性动态逆方法设计,对于建模误差或者控制面损伤等因素导致的不确定性逆误差采用神经网络进行自适应补偿.通过动态逆控制律简化计算和飞机控制面故障自适应修复的仿真表明,神经网络通过在线补偿逆误差,能够有效降低非线性动态逆对模型准确性的要求,增强控制系统的鲁棒性.     

充液航天器姿态的自适应非线性动态逆控制

讨论了充液航天器大角度姿态机动自适应非线性动态逆控制设计.推导了航天器-液体晃动耦合系统动力学方程.采用单摆等效力学模型对液体燃料晃动进行动力学建模.由于充液航天器控制系统的强耦合非线性,故采用神经网络构造系统的自适应非线性动态逆控制器.通过实际算例对该控制器的跟综性能进行了测试,结果证明该自适应非线性动态逆控制器在包...     

动态增量聚类的设计与实现

传统聚类算法往往只适用于静态数据集的聚类。对于动态数据集,新增数据后,前期的聚类结果不再可靠,运用此类算法则需要重新聚类,这样会造成效率低下和计算资源浪费。在基于密度和自适应密度可达聚类算法的基础上,提出了一种新的增量聚类算法。理论分析和实验结果证明该算法能够有效地处理动态数据集,提高聚类效率和资源的利用率。     

基于非线性L1自适应动态逆的飞行器姿态角控制

钊对常规动态逆控制器不能有效抵消系统中的不确定性这一缺点,提出了一种非线性L_1自适应动态逆控制方法.该方法能够克服常规动态逆的不足,在保证系统鲁棒性的前提下,提升飞行器姿态角控制效果.首先,采用时标分离原理,将姿态角控制系统分为内外两个回路:外回路采用常规动态逆控制器,用于姿态角的跟踪控制;内回路采用非线性L_1自适应控制器,用于角速率的控制.其中,L_1自适应控制器由静态反馈控制器和自适应控制器组成:静态反馈控制器通过状态反馈实现,用于保证内回路的稳定和具有期望的闭环特性;自适应控制器由状态观测器、自适应律和控制律组成,用于抵消系统中的不确定性.其次,对所提控制方法的稳定性进行了分析,结果证明了该控制方法能够保证内回路的稳定和外回路的误差有界.最后,在综合考虑多种不确定性的情况下,将本文提出的非线性L_1自适应动态逆控制方法用于某无人飞行器姿态角控制,仿真结果验证了该控制方法的有效性和鲁棒性.     

基于SOPC的微型无人机飞行控制系统设计

针对无人机(UAV)飞控系统的发展要求,提出了一种基于可编程片上系统(SOPC)技术的设计方案,自顶向下地利用软硬件协同设计方法实现整个过程的设计.主控芯片采用Cyclone Ⅱ系列的EP2C8Q208C8N,进而设计系统的外围电路;借助NIOS Ⅱ软件写入程序实现对无人机的控制.与传统的无人机控制系统相比,该系统适应了集成度高、功耗低、体积小的发展要求.悬停试飞,机体晃动小,且在外界干扰时能自动调整姿态,保持稳定飞行,具有较快的响应速度.     

Nonlinear generalised dynamic inversion for aircraft manoeuvring control

The nonlinear control problem of aircraft trajectory tracking is tackled in the framework of multiple linear time-varying constrained control using the newly developed paradigm of generalised dynamic inversion. The time differential forms of the multiple constraints encapsulate the control objectives, and are inverted to obtain the reference trajectory-realising control law. The inversion process utilises the Moore–Penrose generalised inverse and the associated nullspace projection, and it predictably involves the problematic generalised inversion singularity. Thus, a singularity avoidance scheme based on a new type of dynamically scaled generalised inverses is introduced that guarantees both asymptotically stable tracking and singularity avoidance. The steady-state closed-loop system allows for two inherently noninterfering control actions working towards a unified goal to exploit the aircraft's control authority over the entire state space. One control action is performed by the particular part of the control law on the range space of the transposed constraint matrix, and it works to impose the prescribed aircraft constrained dynamics. The other control action is performed by the auxiliary part of the control law on the complementary orthogonal nullspace of the constraint matrix, and it provides aircraft's global inner stability using the concept of perturbed feedback linearisation. Numerical simulations of an aggressive multiaxial aircraft coordinated manoeuvre verify the efficacy of designing nonlinear flight control systems via this methodology.     

小型无人机编队飞行的控制律设计与仿真

针对一种小型无人机模型及其编队飞行的实际背景和限制条件,采用长一僚机（leader—wingman）编队模式,按前向、侧向和垂直方向3个通道分别设计了僚机编队控制律,从而使三维编队问题得以简化．对于多机编队的情况,应用基于长机模式（leadermode）和前机模式（frontmode）的2种编队控制策略,并通过仿真实验和比较分析,证实了长机模式的优越性．通过2架小型无人机编队队形保持和多架无人机在大机动飞行情况下的队形保持与队形变换等一系列仿真实验,验证了提出的编队飞行控制律的可行性和有效性．