基于气动力/推力矢量控制的飞行器性能分析

采用推力矢量技术的飞行器通过喷管偏转和发动机产生的推力来获取额外的控制力矩从而实现对飞行器的姿态控制。其突出特点是控制力矩与发动机紧密相关,而不受飞行器本身姿态的影响。对于高超声速飞行器,推力矢量提供的等效舵偏角可以部分替代气动舵偏角,这对飞行器的减阻和防热都十分有利。主要研究高超声速飞行器气动力与推力矢量组合控制的问题。通过建立高超声速飞行器的动力学/运动学模型,设计了基于气动力和推力矢量的组合控制器,使所需的舵偏角由气动力和推力矢量一起提供,通过理论分析和六自由度仿真,对组合控制的效果进行仿真验证。仿真表明当所需舵偏角较小时,推力矢量装置产生的等效舵偏角可以完全提供,气动舵几乎不用偏转;当所需舵偏角较大时,推力矢量装置和气动舵一起提供。结果表明这种组合控制具有较好的工程实际应用价值。     

空天飞行器姿态直接力/气动力复合控制

针对空天飞行器再入段姿态控制问题,根据神经网络、滑模控制理论和控制分配技术,提出了一种有限时间复合控制策略。首先,根据空天飞行器再入段姿态模型设计了一种有限时间收敛的神经网络滑模控制器,得到使姿态角误差有限时间收敛的虚拟控制力矩。其次,采用控制分配技术将期望控制力矩映射到气动舵面和反推力系统。最后,通过对直接力/气动力复合控制的空天飞行器的仿真研究,验证了所提出复合控制策略的有效性。     

高超声速飞行器滑模自适应迭代学习控制系统设计

针对高超声速飞行器再入过程中的强耦合和干扰所带来的非匹配不确定控制问题,提出一种新型自适应迭代学习控制系统的设计方法。研究结合采用先进控制方法与迭代学习控制策略。首先给出面向控制的高超声速飞行器姿态模型。然后针对一类非线性系统,提出一种结合滑模控制的新型迭代学习控制系统设计方法,并将其应用到所提出的面向控制的姿态模型。最后应用Lyapunov泛函来证明闭环系统跟踪误差的收敛性和变量的有界性。仿真展示所提方法能使飞行器快速稳定地跟踪指令,对比传统滑模控制说明本方法具有针对气动不确定项和干扰项的强鲁棒性。     

基于滑模观测器的无人推力矢量飞机反步容错控制

针对无人推力矢量飞机,设计了基于滑模观测器的反步容错控制。首先提出执行器故障模型,并将本体方程分为快、慢回路,建立包含不确定性、舵面故障和执行器故障的无人推力矢量飞机故障模型,然后设计包含高阶滑模观测器及不连续投影自适应律的级联观测器实现补偿不确定性和舵面故障的状态估计,并通过滑模观测器实现故障辨识和故障参数估计,最后结合状态估计及故障参数实现包容不确定性,舵面故障和执行器故障的全局反步容错控制。大迎角机动仿真表明所提方法能够有效实现无人推力矢量飞机的全局容错控制。     

飞翼布局矢量推力无人机容错控制研究

飞翼布局无人机利用多组气动舵面产生所需要的控制力和力矩,属于典型的过驱动系统;多组操纵舵面赋予其较高冗余配置的同时也使舵面故障率成倍增加。对横航向静不稳定的飞翼无人机而言,操纵面故障带来的力矩失衡会严重影响飞行安全,故以升降、方向舵损伤故障为例,提出一种气动为主,矢量推力为辅的控制分配方法;利用二元矢量偏转机构产生矢量推力,补偿损伤执行机构舵效,释放舵面控制裕度,恢复飞机操纵性;在气动舵面损伤的故障下,实现无人机的稳定控制。     

临近空间飞行器的自适应积分滑模容错控制

为提高临近空间飞行器的安全性和可靠性,针对飞行器中未知的执行器故障,提出了一种自适应积分滑模容错控制方法。设计积分滑模面,使滑动模态运动起始于系统的初始状态,进一步增强系统的鲁棒性。构造自适应滑模容错控制律,处理执行器故障的影响。在自适应律中定义一个非线性函数,利用积分滑模面的动态变化检测故障的发生,并激发自适应律实现控制增益的自动调整。基于李雅普诺夫稳定性理论证明了系统的渐近稳定性。仿真验证在临近空间飞行器的纵向动力学模型上进行,结果表明该方法具有期望的容错跟踪性能。     

基于自适应参数估计的反推终端滑模再入飞行控制

针对空天飞行器再入飞行时动态的强非线性和不确定性问题,提出了一种基于反推法的自适应终端滑模控制方法．首先建立了ASV的具有时变参数的严反馈形式被控模型,进一步采用自适应策略在线估计被控系统的不确定参数,将一阶低通滤波器引入到虚拟控制律设计中,降低反推计算的复杂性．在反推设计的最后一步引入终端滑模控制,以提高控制系统对于匹配不确定性的鲁棒性和系统跟踪误差的收敛速度,同时引入矩阵的广义逆,避免控制增益参数估计过程中可能出现的奇异现象．最后借助Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统误差及状态信号一致最终有界．以某型ASV再入姿态跟踪控制为目标,进行了6自由度飞行仿真验证. 结果表明:所提出的自适应反推终端滑模控制方法跟踪速度快、鲁棒性强,且对不确定参数具有较强的自适应能力．     

高超声速飞行器有限时间LPV滑模控制器设计

高超声速飞行器在机动飞行时易受到外界扰动,若采用传统的状态反馈控制方法,闭环控制系统极易引起振荡,无法满足机动飞行指令信号跟踪的精度要求;若采用传统的滑模控制方法,由于系统存在奇异值的问题,且计算过程较为复杂,控制系统不易于实现.针对上述问题,考虑高速机动飞行控制实际要求,提出了一种基于有限时间时变滑模的线性变参数(LPV)控制器设计方法并应用于高超声速飞行控制.首先不考虑外界扰动,通过传统的状态反馈控制方法使系统保持稳定.然后,在扰动存在的情况下,通过选取一个特殊的滑动函数,设计有限时间时变滑模控制律.为减小系统的抖振现象,引入饱和函数来替换控制律中的符号函数.经理论推导证明了闭环系统中的所有信号都是有界的,并且可以在预定的时间内将跟踪误差控制在零点的一个很小的邻域范围内.仿真验证结果表明,高超声速飞行器机动飞行条件下的状态量可在有限时间内稳定跟踪参考指令信号,且有效地抑制了闭环系统的振荡现象,验证了本方法所设计控制器的有效性.     

ASTOVL升力风扇飞机的组合飞行/推进控制系统的研究

介绍了推力矢量技术,动态逆原理,研究了推力矢量喷管,升风风扇以及气动舵面组合作用下ASTOVL升力风扇飞机的飞行／推进控制系统,采用非线性动态逆理论并针对ASTOVL升力风扇飞机的俯仰控制,设计了动态逆控制律,并将所设计的控制规律进行了仿真。结果证明,该方法能够满足控制系统性能的要求,具有工程应用前景。     

固定翼无人机自适应滑模控制

针对固定翼无人机的姿态和速度控制中存在不确定和外部扰动的问题,设计自适应超螺旋滑模干扰观测器和控制器,实现了固定翼无人机对速度指令和姿态指令的有限时间精确跟踪.首先建立固定翼无人机速度模型和基于四元数的姿态误差模型;进而在该模型的基础上针对无人机飞行过程中的外部扰动和不确定问题,采用自适应超螺旋滑模算法设计干扰观测器对干扰和不确定进行快速估计,并在此基础上设计多变量超螺旋控制器使固定翼无人机快速、精确地跟踪期望的速度和姿态指令;最后基于Lyapunov理论证明了该系统的稳定性.仿真结果表明:所提出的综合控制策略可以实现固定翼无人机速度与姿态的快速精确跟踪并具有良好的鲁棒自适应能力,而且针对无人机不同的飞行指令,使用该控制策略都能使无人机快速稳定的达到预期目标.     

空间机器人终端滑模路径跟踪控制

对存在摩擦干扰力矩的自由漂浮空间机械臂任务空间路径跟踪控制问题采用终端滑模,实现了跟踪误差的有限时间镇定．同时考虑执行机构存在的死区特性,设计了自适应补偿机构,通过自适应控制来学习死区特性的上界,以确保跟踪控制的有效执行．最后基于Lyapunov方法,从理论上证明了闭环系统的全局稳定性,并通过数值仿真证明此控制器能够有效实现任务空间路径跟踪控制,且对干扰具有一定的鲁棒性．     

改进型自适应变结构的挠性卫星姿态机动控制

针对带有输入非线性的挠性卫星的姿态机动问题,提出一种仅利用输出信息的变结构输出反馈控制方法.首先,采用拉格朗日方法建立挠性卫星的动力学模型.然后,在基于非线性和低阶模态的动力学模型基础上,给出滑模存在条件以及变结构输出反馈控制器设计的方法;另外,为了避免确定不确定性和外干扰界函数上界的困难,又给出一种改进型自适应变结构输出反馈控制器的设计方法,通过增加一负反馈项,防止了不确定界函数的参数过大而导致控制过大及系统失稳,从而使对不确定界函数的参数的估计达到更好的效果.最后,将本文提出的控制方法应用于三轴稳定挠性卫星的姿态机动控制,并进行数值仿真研究.仿真结果表明:在反作用飞轮的控制受限条件下,完成姿态机动的同时,有效地抑制挠性附件的振动.     

过驱动航天器自适应姿态补偿控制及控制分配

针对过驱动航天器存在执行机构安装偏差及外部干扰问题,提出一种自适应姿态补偿控制策略,应用Lyapunov稳定性理论证明了该控制算法能够在有限时间内实现姿态几乎全局渐近跟踪控制．同时考虑执行机构冗余特性及其控制力矩位置和速度约束,设计最优动态控制分配策略保证控制力矩的平稳性和能量最优．最后将设计的控制器与控制分配策略应用于某型航天器姿态跟踪控制,仿真结果表明该方法对不确定惯量特性具有良好的鲁棒性,对执行器安装偏差与干扰具有较好的补偿控制能力,并验证了该控制分配策略具有较好的能量优化控制能力．     

一类非线性系统基于滑模原理的模糊自适应控制

针对一类非线性系统，设计出了一种自适应控制方案，用模糊逻辑逼近非线性函数，根据滑模原理及李雅普诺夫函数设计出自适应控制器。然后，用模糊推理进行修正，以克服一般滑模控制具有的抖动现象，保证闭环系统的稳定性和跟踪误差收敛于零的某邻域内。     

固定时间收敛的空空导弹直接力/气动力复合控制

针对带有直接力/气动力复合控制系统的空空导弹控制律设计问题,提出了一种基于固定时间收敛的滑模控制理论和动态控制分配技术的复合控制策略.首先,根据导弹纵向运动模型设计一种固定时间收敛的滑模控制器,获得建立导弹过载所需要的虚拟控制力矩,并实现过载跟踪误差在指定时间内收敛;其次采用动态控制分配技术将期望控制力矩分别映射到气动力和直接力装置;然后,通过李雅普诺夫理论证明了系统是固定时间收敛的,可以快速收敛到平衡点;最后通过数字仿真验证了所设计复合控制策略的有效性和可实现性.     

3D刚体摆姿态稳定性的自适应滑模控制

针对3D刚体摆的倒立平衡位置处的姿态稳定性问题,考虑系统的惯量不确定性,根据3D刚体摆的约化姿态模型建立滑模面,设计相应滑模控制器,并引入自适应滑模控制,用于处理参数模型不确定的情况。李雅普诺夫稳定性分析表明提出的自适应滑模控制律能够确保3D刚体摆姿态控制系统渐近稳定。仿真实验验证了方法的有效性。     

有界不确定性非线性系统的自适应滑模控制

研究有界不确定性非线性系统的鲁棒跟踪问题,考虑了在同时存在参数、结构及干扰的不确定性条件下,控制系统的鲁棒性。采用自适应滑模控制律,证明了所设计的控制系统满足滑动条件,能保证系统输出全局稳定,并对系统的动态不确定性具有鲁棒性。最后,给出了计算机仿真算例,仿真结果表明,本文提出的控制方法是有效的。     

带有死区非线性输入的挠性航天器姿态机动智能控制

针对反作用飞轮带有死区非线性输入特性的三轴稳定挠性航天器姿态机动控制问题,提出一种由变结构与神经网络自适应控制技术相结合的智能控制方法。首先,基于航天器非线性和低阶模态动力学模型设计了变结构输出反馈控制律,给出了滑模存在条件,保证闭环系统渐近稳定;其次,采用神经网络自适应控制技术对系统的不确定性因素进行补偿控制,并利用Lyapunov方法分析了系统的渐近稳定性。智能控制的引入使得控制器具有很强的自学习能力和自适应能力,可有效降低不确定因素对系统产生的影响。最后,将本文提出的控制策略应用于三轴稳定挠性航天器的姿态机动控制,仿真结果表明本文方法是行之有效的。