基于聚类分析和运动描述语言的扑翼飞行机器人行为规划

为了解决扑翼飞行机器人实时控制过程中操作者工作量大、操作较为复杂的难题,实现扑翼飞行机器人的分布式智能控制,提出了基于聚类分析和运动描述语言的扑翼飞行机器人行为规划方法.利用扑翼飞行机器人飞行数据聚类分析的结果,将机器人运动行为进行合理分类.在保证了运动描述语言的基元关系的同时,合理提取了扑翼飞行机器人的行为特征,并针对扑翼飞行机器人绕杆任务定义了4类运动基元.以扑翼飞行机器人和机载陀螺仪搭建了扑翼飞行机器人实验系统.通过直接控制方法和基于运动描述语言的机器人行为规划方法进行了实物实验和仿真实验,实验结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于线驱转向的仿蝴蝶扑翼飞行机器人系统设计与控制

作为一种新型飞行机器人, 仿蝴蝶扑翼飞行机器人模仿自然界蝴蝶的生物结构和飞行方式, 能够有效地融入并适应复杂环境, 在军民融合领域具有广阔的应用前景. 目前针对仿蝴蝶扑翼飞行机器人的研究大多停留在对生物蝴蝶飞行机理的研究, 鲜有能够实现自由可控飞行的机器人系统. 本文设计了一款基于线驱转向的仿蝴蝶扑翼飞行机器人, 名为USTButterfly-S, 其翼展50 cm, 重50 g, 可实现长达5分钟的自由可控飞行. 首先结合生物蝴蝶翅膀的扑动特征, 设计了双曲柄双摇杆对称扑翼驱动机构. 然后模仿凤蝶的翅翼形状, 设计了仿蝴蝶翼型. 对翅膀的几何学分析表明, USTButterfly-S的翅膀与凤蝶具有较好的形态相似性. 接着针对仿蝴蝶扑翼飞行机器人的转向控制问题,首次采用线驱动机构拉动翅膀调节翅翼面积, 进而实现了USTButterfly-S的无尾航向控制. 最后集成自主设计的飞控系统, USTButterfly-S能够实现室内盘旋飞行并进行实时航拍. 在实际飞行实验中, USTButterfly-S展现出类似生物蝴蝶的飞行特征.     

仿生扑翼飞行机器人研究中若干问题的思考

在成功研制仿生扑翼飞行机器人样机的基础上，提出仿生扑翼飞行机器人研究中值得思考的若干问题。有关低雷诺数问题,提出以动量定理为基础分析昆虫翅膀产生高飞行升力方法具有合理性的观点；有关非定常微分方程问题，提出非定常微分方程并非解决一切问题之关键的观点；有关翅变形问题，提出采用柔性翅的模型翅膀进行研究的观点。     

基于“雁阵效应” 的扑翼飞行机器人高效集群编队研究

本文借鉴“雁阵效应”, 研究了扑翼飞行机器人高效集群编队飞行问题. 通过对“V”字雁阵的分析得知, 当前排大雁(简称头雁)和后排大雁(简称从雁)保持某一合适的相对位置偏移时, 后排大雁可有效利用前排大雁挥翅产生的上洗涡流, 从而节省体能; 并且, 雁阵通过阵型的变换, 可以实现能量整体消耗的均衡性, 确保长航时飞行. 仿照该“雁阵效应”, 分析得出耗能最少的扑翼飞行机器人集群阵型排布方式, 并设计了阵型变换机制, 实现集群能量整体消耗的最优性和均衡性. 在此基础上, 参考雁群的交互方式, 设计了一种使用局部信息的控制方法, 保证最优阵型的稳定维持以及阵型间的灵活变换. 最后, 仿真结果验证了所提理论结果的有效性.     

扑翼飞行器的多机协同飞行设计与实践

扑翼飞行器(flapping-wing aerial vehicle,FAV)是一种模仿动物飞行方式的新型飞行器,其具有仿生性且飞行声音小等特点,具有广泛的军事和民用前景.由于扑翼飞行器动力学模型复杂且容易受到风等环境因素的影响,目前尚无成熟稳定的控制算法可以用来控制扑翼飞行器.目前对扑翼飞行器的控制大多仍以手动控制为...     

基于高仿生形态布局的仿鸽扑翼飞行机器人系统设计

针对现有扑翼飞行机器人存在的飞行形态与实际鸟类相差较大, 以及翅膀、尾翼布局和俯仰、转向控制方式仿生度较低的问题, 提出一种形态布局与鸽子相仿的扑翼飞行机器人系统设计及实现方案. 通过设计弧面−折翼−后掠翅膀、仿鸟扇形尾翼以及尾翼挨近翅膀后缘布置的布局方式, 使扑翼机器人飞行形态更加接近真实鸟类, 提高扑翼机器人的形态仿生度. 在此基础上, 设计结合下扑角调控无需尾翼大角度上翘的俯仰控制方式, 以及不依赖于尾翼的翅膀收缩转向控制方式, 在提高仿生度的同时保证飞行控制的有效性. 在具体设计过程中, 首先参考鸽子翅膀型式选择不同类型翅膀并进行风洞测试, 确定出下扑角变化时仍能保持较优升推力性能的翅膀设计方案; 其次, 对各种尾翼型式进行分析和比较, 结合鸽子尾翼特点进行仿鸽尾翼及俯仰、转向控制机构设计, 并通过风洞测试验证; 最后, 设计飞控系统并装配整机, 进行外场飞行测试, 验证仿鸽扑翼飞行机器人平台的稳定性和可控性.     

独立驱动的仿鸟扑翼飞行机器人的系统设计与实验EI北大核心CSCD

扑翼飞行机器人模仿自然界中的飞行生物,通过扑动翅膀拍打空气驱动飞行.它们机动性好、飞行效率高、噪音小,在某些应用场景比传统的固定翼飞机和旋翼飞机更有优势.目前扑翼飞行机器人的研究大多集中在机理研究和理论的建模与控制,鲜有实现室外的自主飞行,难以应对复杂的实际应用需求.在本文中,设计了一种独立驱动的仿鸟扑翼飞行机器人USTBird,通过两个舵机独立驱动左右翅膀可实现无可控尾翼的机动飞行.通过搭载自主设计的微型飞控板、GPS以及惯性导航模块,采用PD控制实现了扑翼飞行机器人的室外自主巡航飞行.设计了针对扑翼机器人的轻型两自由云台,很大程度上消除了机翼扑动飞行引起的图像抖动问题.针对机身振动和GPS测量误差带来的位置误差,采用无迹卡尔曼滤波算法对GPS采集的位置信息进行估计,提升了位置估计精度.设计了面向扑翼飞行机器人的地面站系统.考虑到扑翼飞行机器人存在的转向滞后问题,对偏航角设计双闭环分段PD控制器,最终实现了在外圆半径40 m和内圆半径10 m的圆环内的自主巡航任务.     

基于电磁驱动的微扑翼飞行器驱动器振动特性

电磁驱动的微扑翼飞行器翼端拍打振幅受到驱动电压、磁感应强度、电流角频率等因素的影响。为了探究上述三个因素对微扑翼飞行器翼端拍打振幅的影响规律,提出一种新型电磁驱动器方案,并建立电磁场中微梁振动模型,为验证电磁驱动器方案的可行性及进一步探究相关因素对微梁振动的影响规律,设计开展电磁驱动的微梁振动试验。结合理论振动模型与试验结果,得到驱动电压、磁感应强度、电流角频率对于梁端拍打振幅的影响规律,研究结果对于后续微扑翼飞行器电磁驱动器的研究发展具有一定的指导意义。     

微扑翼飞行器控制系统相关技术研究进展

微型扑翼飞行器(FMAV)由于微型化和采用扑翼飞行方式的特征,许多传统理论和设计方法不再完全适用,相关理论和技术仍在不断地发展中,所以对国内外相关理论和技术的发展现状进行及时跟踪和研究,具有非常重要的参考意义;通过调查研究,介绍了与微型扑翼飞行器控制系统有关的低雷诺数非定常空气动力学、控制系统数学模型、控制方案和控制方法等的研究进展,总结出了微型扑翼对飞行器控制系统的设计要求,控制系统的特点和需要解决的关键问题,并展望了未来发展趋势。     

基于反演自适应动态滑模的气垫船航向控制

针对全垫升气垫船运动非线性明显、可操纵性差,为改善操控水平,能够准确地按给定航向航行,设计了反演自适应动态滑模的航向控制算法。建立了三自由度全垫升气垫船平面运动数学模型,并给出了航向非线性控制模型。将反演方法与动态滑模相结合,设计新型切换函数,以实现航向的平滑、无抖振控制。最后,在不同外界扰动作用下进行了仿真,试验结果表明,所设计航向控制算法能够提高全垫升气垫船航向的控制精度,具有自适应性强、响应速度快、稳定性好等特点。     

基于模糊自适应ADRC的全垫升气垫船航向控制

为改善全垫升气垫船航向控制,设计了基于模糊自适应自抗扰控制(ADRC)的全垫升气垫船航向控制器.一方面利用扩张状态观测器估计内、外扰动,并且根据总扰动估计量对系统进行补偿;另一方面利用模糊推理实时优化ADRC控制参数.仿真结果表明,在恶劣环境下基于模糊自适应ADRC的全垫升气垫船航向控制器具有自适应性强,响应速度快,稳定性好等特点.     

扑翼飞行器的建模与控制研究进展

扑翼飞行器（Flapping-wing air vehicle,FAV）即通过模拟昆虫以及鸟类飞行方式而制造的仿生机器人.与常见的固定翼和旋翼飞行器相比,具有效率高、质量轻、机动性强、耗能低等显著优点,是飞行器发展的重要方向.关于扑翼机的研究始于上世纪后期,现如今从理论探索到机体开发都有了可喜的成果.本文首先介绍了世界领先的几款扑翼飞行器的特点,接着简述了扑翼飞行器在动力学、能源、控制等方面的发展现状,并对未来的研究方向做出了展望.     

电弧炉的反步自适应模糊控制

电弧炉是具有三相强耦合、高度非线性和不确定性的复杂被控对象,并且目前对电弧炉的控制要求越来越严格,为此将反步控制与自适应模糊控制相结合,应用于电弧炉电极调节系统中.给出了反步自适应模糊控制系统的详细设计过程.用递推法设计反步控制量,用自适应模糊控制逼近反步控制量中的不确定项,设计出自适应模糊控制律.通过李亚普诺夫函数推导了模糊规则参数调整的自适应律.最后引入监督控制以减少模糊逼近误差.仿真结果表明:所提出的控制算法能有效地抑制弧长的扰动,具有较强的鲁棒性,从而使电弧炉电极调节系统拥有较好的动静态性能.     

基于回推算法的自适应PID控制研究

本文主要针对二阶模型,设计了一种基于回推算法的自适应PID控制器。通过对回推过程的第一步误差的积分,获得了新的积分作用。在非自适应控制中,采用调节回推估计器参数的方法来改善控制效果;而在自适应控制中,通过调节参数σ进行补偿,从而避免了参数的漂移。最后对算法作了仿真验证。     

基于模糊神经网络水下机器人直接自适应控制

提出了基于广义动态模糊神经网络的水下机器人直接自适应控制方法, 该控制方法既不需要预先知道模糊神经结构, 也不需要预先的训练阶段, 完全通过在线自适应学习算法构建水下机器人的逆动力学模型. 首先, 本文提出了基于这种网络结构的水下机器人直接自适应控制器, 然后, 利用 Lyapunov 稳定理论, 证明了基于该控制器的水下机器人控制系统闭环稳定性, 最后, 采用某水下机器人模型仿真验证了该控制方法的有效性.     

四旋翼飞行器姿态的自适应反演滑模控制研究

微小型四旋翼飞行器是一种欠驱动、强耦合的非线性系统.针对四旋翼飞行器控制中的姿态控制优化进行研究,建立了四旋翼飞行器完整的姿态运动模型,为提高系统响应速度和抗干扰性,在反演控制基础上与自适应和滑模控制方法相结合,根据Lyapunov稳定性进行控制系统设计,并选取合适的控制参数使所设计的控制系统是渐进稳定的,最终设计了一种基于自适应反演滑模算法的姿态控制器.通过计算机仿真软件进行验证,结果表明所设计的控制器与其它算法相比具有更快的响应时间和很强的鲁棒性.     

Adaptive Sliding Mode Control for Re-entry Attitude of Near Space Hypersonic Vehicle Based on Backstepping Design

Combining sliding mode control method with radial basis function neural network (RBFNN), this paper proposes a robust adaptive control scheme based on backstepping design for re-entry attitude tracking control of near space hypersonic vehicle (NSHV) in the presence of parameter variations and external disturbances. In the attitude angle loop, a robust adaptive virtual control law is designed by using the adaptive method to estimate the unknown upper bound of the compound uncertainties. In the angular velocity loop, an adaptive sliding mode control law is designed to suppress the effect of parameter variations and external disturbances. The main benefit of the sliding mode control is robustness to parameter variations and external disturbances. To further improve the control performance, RBFNNs are introduced to approximate the compound uncertainties in the attitude angle loop and angular velocity loop, respectively. Based on Lyapunov stability theory, the tracking errors are shown to be asymptotically stable. Simulation results show that the proposed control system attains a satisfied control performance and is robust against parameter variations and external disturbances.      

Adaptive Fuzzy Backstepping Tracking Control for Flexible Robotic Manipulator

In this paper, an adaptive fuzzy state feedback control method is proposed for the single-link robotic manipulator system. The considered system contains unknown nonlinear function and actuator saturation. Fuzzy logic systems (FLSs) and a smooth function are used to approximate the unknown nonlinearities and the actuator saturation, respectively. By combining the command-filter technique with the backstepping design algorithm, a novel adaptive fuzzy tracking backstepping control method is developed. It is proved that the adaptive fuzzy control scheme can guarantee that all the variables in the closed-loop system are bounded, and the system output can track the given reference signal as close as possible. Simulation results are provided to illustrate the effectiveness of the proposed approach.      

基于DRFNN的共振频率自适应反推控制

针对共振破碎机频率控制系统的不确定性问题,提出基于动态递归模糊神经网络的自适应反推控制策略。建立了破碎机频率控制系统的数学模型,在忽略不确定性项的前提下,设计了基于自适应Back-stepping方法控制律。其次将电液系统中影响频率控制性能的不确定性因素定义为待估计项,采用动态递归模糊神经网络对其进行实时估计,给出了基于动态递归模糊神经网络的参数自适应律,并通过了Lyapunov的稳定性分析。仿真实验和车载测试结果表明,对于系统参数的不确定性,该方法具有较好地频率控制性能。