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(robust servo linear quadratic regulator,RSLQR)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。     

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。     

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。     

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。     

某小型无人机近地飞行纵向控制律的设计与仿真

针对某小型无人机在起飞着陆的近地飞行阶段容易擦地的问题,提出一种用双超声波高度表精确控制俯仰角防止擦地的方案。建立该无人机近地飞行时的数学模型,结合飞机实际外形特点,采用双层回路进行俯仰角稳定控制,利用经典控制设计该机的纵向控制律,并运用2个超声波高度表来精确地控制小型无人机的姿态和轨迹。分析结果表明:该方案控制效果良好,可以满足近地飞行的纵向稳定和控制,保证飞机安全飞行。     

基于动态逆的无人机飞行控制律设计

针对无人机机动飞行时系统呈现为非线性和高耦合的特点,提出一种采用动态逆控制无人机内回路的设计方法。通过数学解析的方法直接解算出逆模型,消除系统的非线性因素和实现各通道解耦,并结合无人机飞行控制时频域控制需求,给出了样例无人机过载和滚转角控制外回路设计结果。样例无人机非线性环境中的仿真结果表明:基于动态逆的滚转角和过载控制器的时频域品质能满足无人机的飞行控制需求。     

基于 L1 自适应方法的尾坐式无人机控制律设计

针对一种新型尾坐式无人机展开研究.在建模中为解决机身倾转过程中俯仰角奇异性的问题,结合其构型特点采取双欧法进行建模;对于其飞行过程中易受干扰的问题,采用L1自适应方法设计其控制律,以保证无人机在模态转换过程中具有良好的操稳特性.通过仿真实验验证了模型与控制律的有效性.仿真结果表明:该控制器能够克服飞行器在飞行过程中模型参数变动及其他不确定性干扰,为尾坐式无人机飞行控制律的设计与工程实现提供了一种新的方案.     

一种倾转四旋翼无人机及其过渡段姿态控制

为解决常规四旋翼无人机前飞速度慢、续航时间短、固定翼飞行器无法垂直起降和悬停的不足,设计一种小型倾转四旋翼QTR(quad tilt-rotor)无人机.建立QTR无人机的动力学模型,针对该无人机的过渡段姿态控制特点设计基于鲁棒伺服 LQR 控制理论的姿态控制器,针对 QTR 由垂直模式切换水平模式的过渡阶段设计控制策略,并通过仿真实验,对比传统控制方法进行验证.仿真结果表明:该无人机既兼顾传统四旋翼无人机的飞行功能,又能像固定翼飞行器一样进行长距离快速飞行.     

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。     

飞机俯仰姿态的μ 鲁棒控制

针对飞机飞行条件变化引起的模型不确定性问题,基于μ控制理论设计鲁棒的俯仰姿态控制系统。根据干扰抑制原理将俯仰姿态控制系统设计转化为μ综合的一般框架,将鲁棒性能问题转化为广义系统的鲁棒稳定性问题。利用D-K迭代算法求解得到14阶的μ控制器,基于平衡截断方法将该控制器成功地降为4阶。对μ降阶控制器进行鲁棒性分析,结果表明μ控制能兼顾系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。     

基于直线稀疏光流场的微小型无人机姿态信息估计方法研究

针对无人飞行器视觉导航系统的需求,提出一种基于直线稀疏光流场的微小型无人机姿态信息估计方法。研究了图像直线稀疏光流场的概念,并推导出该种稀疏光流场的计算方法;在直线稀疏光流场的基础上,建立了地平线投影模型,并提出一种基于直线稀疏光流场的飞行器俯仰角速度、滚转角速度和偏航角速度等姿态信息的估计方法;分别使用文中提出的直线稀疏光流场的计算方法和Horn算法对一组测试图像进行数值仿真,仿真结果显示在图像边缘附近,直线稀疏光流场的计算方法与经典的Horn算法具有相近的精度,但时间开销减小到后者的6%;使用无人机航拍图像序列对于基于直线稀疏光流场的飞行器姿态信息算法进行离线仿真,并对比同时搭载的角速度陀螺的测量结果,结果显示,使用文中所述的基于直线稀疏光流场的无人机姿态提取方法可以估计飞行器的俯仰、偏航、滚转三通道角速度信息,其最大绝对估计误差除滚转通道小于±10°/s外, 其余两通道均小于±5°/s,并对于误差产生的原因进行了进一步讨论。     

风扰动下的飞翼无人机静态投影控制

根据飞翼无人机特殊外形布局、气动性能及控制品质要求,在风扰动存在情况下,针对系统纵向俯仰通道和横侧向滚转通道,设计了基于鲁棒最优理论的静态投影控制器。分析了投影控制方法的一般原理,建立了飞行控制系统的鲁棒伺服模型,应用最优线性二次型调节器（LQR）方法构成鲁棒伺服LQR控制,并以闭环系统为参考系统,通过静态投影法则以输出反馈重构参考系统主体特征结构,避免了LQR方法中部分反馈变量无法精确测量的问题。仿真过程中对比验证了风扰动下常规PID姿态驾驶仪和静态投影方法的控制效果。仿真结果表明,所设计的静态投影控制系统响应速度快,且具有较强的稳定性和抗风扰动能力。