Robust Adaptive Control Design for Rotorcraft Unmanned Aerial Vehicles Based on Sliding Mode Approach

This paper presents a nonlinear robust control design method for a generic rotorcraft unmanned aerial vehicle(RUAV). The control objective is to let the RUAV track some pre-defined time-varying position and heading trajectories. The proposed controller employs feedback linearization process to realize the dynamic decoupling control and applies adaptive sliding mode control to compensate for the parametric uncertainties and external disturbances. The global asymptotical stability is proved via stability analysis. Compared with the cascaded controller, the proposed controller demonstrates a superior tracking performance and robustness through numerical simulation in the presence of parametric uncertainties and unknown disturbances.

基于电流模分量特性的多端柔性直流配电网线路纵联保护

多端柔性直流配电网因在供电可靠性方面极具优势而受到广泛的关注,然而对于直流线路保护中故障的快速、可靠识别成为其急速发展所需解决的关键问题之一。因此,设计了一种利用电流模分量特性的直流线路纵联保护方法。该方法利用故障时正极电流线模分量方向来判别区内外故障,以不同故障条件下故障点正极电流零模分量平均值的差异来构造保护判据,从而判别故障类型,形成保护策略。最后,在PSCAD/EMTDC4.5上搭建了多端柔性直流配电网模型,对保护判据及关键影响要素进行了仿真分析。结果表明,该保护方法能够有选择性地快速、可靠识别区内外故障及故障类型,且具有较好的耐过渡电阻与抗噪声能力。

四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制半物理仿真系统

针对四旋翼无人机强耦合、欠驱动、非线性等特点,以及在实际飞行过程中极易受到干扰的问题,对四旋翼无人机动力学模型进行分析,提出了一种基于联合的四旋翼无人机姿态控制算法,并在此基础上设计了四旋翼无人机半物理仿真系统。首先,针对非线性系统设计滑模控制器,选择跟踪航迹和翻滚角设计位置控制率和姿态控制率。其次,滑模控制器在实际应用中易产生震荡,利用基于信用积分的小脑模型神经网络(CPCMAC)来学习滑模控制的方式。最后,搭建基于LabVIEW的控制站,同Matlab/Simulink进行数据收发控制。仿真结果表明,在跟踪目标相同时,提出的四旋翼无人机滑模-CPCMAC联合控制相比于传统的比例积分微分(PID)控制和积分反步法控制优势明显,能够抑制超调和余差,在快速性和鲁棒性方面都更加优越。同时,构建的四旋翼无人机半物理仿真平台能清晰反馈出无人机参数的变化,应用预留的参数接口和地面控制站,降低了无人机飞控算法的开发难度,提高了开发效率,具有明显的实用价值。

一种太阳能无人机降落阶段横桨功能实现策略

太阳能无人机是临近空间飞行器领域的研究热点,针对太阳能无人机降落阶段对于螺旋桨保持横桨的需求,基于永磁交流伺服电机的磁场定向控制策略设计了一种横桨控制方法,将电机模拟为具备多圈传感器的伺服机构,对其进行轨迹规划,不仅可以灵活设计其减速曲线,也可以使用多圈的行程连贯地实现定位过程。经试验证明,该控制方法可靠有效,满足无人机的降落使用要求。

无人机辅助蜂窝网络的模式选择与资源优化

研究了无人机(UAV,unmanned aerial vehicle)与蜂窝网络共存下的无线通信资源分配和优化方案。为了提高网络频谱利用率,无人机用户以全双工(FD,full duplex)或半双工(HD,half duplex)设备对设备(D2D,device-to-device)技术复用蜂窝频谱资源接入网络。此外,构造了一个联合接入控制、模式选择、功率控制和资源分配优化问题最大化网络的整体吞吐量,并保证无人机用户和地面蜂窝用户的服务质量要求。为解决这个问题,首先利用凸优化的第一阶段方法分别对全双工和半双工两种设备对设备模式进行接入控制和可行性判定。然后,对可接入无人机用户对使用凸凹过程(CCCP,convex and concave procedure)迭代算法求解功率控制问题。利用该局部最优值,原优化问题可以简化为加权最大化问题。最后,通过库恩-芒克斯(KM,Kuhn-Munrkes)算法对最优信道资源进行匹配,获得系统的全局最优吞吐量值。数值结果表明,所提方案能显著提高系统性能。

四旋翼巡检无人机固定时间滑模姿态控制

为了提高突发状况下电力巡检四旋翼无人机快速姿态机动性能,基于积分滑模、齐次理论及固定时间稳定理论,提出了一种四旋翼无人机的固定时间滑模姿态控制方法。首先,基于积分滑模与齐次理论,设计了可固定时间收敛且非奇异的滑模面。随后,提出了保证滑模面固定时间收敛的控制器。基于李雅普诺夫稳定性理论与齐次理论,证明了所提闭环系统的固定时间稳定性。相比传统有限时间滑模控制方法,所提出的固定时间滑模控制方法可以保证控制误差的收敛时间受限于固定常数,因此无论在小角度与大角度机动情况下,所提的方法都能够保证控制误差的快速收敛。其次,基于积分滑模的设计,所提出的固定时间滑模控制方法解决了传统终端滑模的奇异问题。最后,通过仿真对比,验证了所提方法的优势。

无人机平台的人体呼吸率检测

使用无人机载相机进行呼吸率检测是一种新兴的伤情评估手段,然而现有的视频呼吸率检测算法只适用于固定相机。在基于空间相位的呼吸信号提取技术基础上,提出一种基于无人机载视频的人体呼吸率非接触式测量方法,使用复可控金字塔提取出每一帧图像的空间相位,按时间顺序排列得到相位序列;接着采用经验模态分解从相位序列中拆解出多个模态分量,并设计频率变异性分析模型从中选择出具有稳定频率的分量,也即目标呼吸信号;利用峰值检测方法检测出人体呼吸率。实验结果表明,该方法在无人机晃动干扰下的呼吸率检测平均准确率能够达到98%以上,优于现有检测方法。

一种空中自主加油扰动建模与自适应控制方法

针对加/受油机近距对接阶段设计气动扰动建模与对接控制方法。首先建立了大气紊流、受油机绕流和加油机尾流等干扰的等效模型,用以描述空中加油阶段气流扰动对锥套的推离规律以及对受油机气流角与气动力矩的影响。然后面向近距对接控制任务,设计了基于超螺旋滑模观测器的自适应干扰抑制控制器,在基线动态逆控制律的基础上引入外环二阶滑模干扰观测器用以补偿姿态扰动,内环引入角速率观测器并构造自适应项以抑制长时干扰。最后,通过综合视景仿真系统验证了基于滑模观测器的自适应干扰抑制控制器能够实现气流扰动下受油探管对锥套中心的精准跟踪。

基于图搜索的陆空两栖平台3D路径规划算法

为了解决陆空两栖平台路径规划能效与寻径效率问题,提出了一种基于图搜索算法的全局路径规划算法。考虑了空中飞行能耗与地面行驶能耗模型的不同,结合起飞阈值、地面移动成本系数、空中移动成本系数等参数决定模态切换机制,在遇到难以越过的障碍时使用逃脱算法脱困,当允许地面通过时优先采用地面行驶的方式到达目标点以提升寻径效率与能效。为验证该算法,分别建立了针对陆空2种模式下的能耗模型,在现有交通规则约束下完成城市场景和虚拟迷宫测试。结果表明:本算法的搜索效率相较于对照组算法提升了30%以上,有效提升搜寻效率的同时降低了能量消耗。

固定翼UAV路径跟踪的全局稳定积分滑模S面控制

针对固定翼无人机的三维路径跟踪控制问题,设计了一种基于全局稳定积分滑模S面模型的内外环控制器。控制器外环采用全局稳定积分滑模控制,内环采用S面控制。设计控制器外环的全局稳定积分滑模控制律,并采用Lyapunov理论证明所设计控制律的稳定性。对内环的指令信号设计S面控制器,考虑到S面控制器中求导的复杂性,引入二阶微分器,解决内环中导数存在积分爆炸的问题。半物理仿真试验结果表明,提出的控制器能精确跟踪期望路径,具有良好的控制性能和抗干扰性能。

大型察打一体无人机发动机能力需求分析

大型察打一体无人机能够更好地兼顾侦察、打击、信息传递等功能,是世界范围内军用大型无人机发展的主要方向之一。无人机用发动机在使用方式、监控维护方面与有人机发动机有显著区别,为了分析起飞质量为15~20 t的大型无人机对发动机的基本性能、能力需求和研制模式,采用基于飞机的约束分析和任务分析的方法对发动机基本性能进行计算分析,结果表明:起飞质量为15~20 t的无人机所需发动机的安装推力为39~79 kN。结合有人和无人飞机使用区别,提出大型无人机9个应用场景对应发动机的11个能力领域。在充分考虑中国自主研制发动机交付数量和使用现状基础上,提出了发展低成本无人机动力的“1+N”模式发展技术途径。

有人/无人机协同电磁频谱作战问题研究

随着信息技术、无人机技术以及人工智能技术的不断发展,有人/无人机(UAV)协同电磁频谱作战将成为未来有人/无人协同作战体系中一种重要的运用方式。从有人/无人机协同电磁频谱作战的产生背景出发,剖析了有人/无人机协同电磁频谱作战的概念内涵及作战优势,探析了有人/无人机协同电磁频谱作战的运用模式,分析了其关键技术,可为我国有人/无人机协同电磁频谱作战的研究发展提供一定的借鉴和参考。

探索智慧修船新模式

修船业作为全球航运业的重要组成部分,面临着修船周期长、工作效率低、人员培训成本高等诸多挑战。为了应对这些挑战,文章基于大数据管理分析、智能移动设备等创新技术,提出了一种智慧修船新模式,以大数据为支撑进行分析,实现数据的管理和调配应用。同时,文章介绍了无人机近观检验、AR远程检验和修船指挥中心3类智能化场景,深入分析了它们的技术原理和功能特点,并结合实际案例进行验证。研究结果表明,智慧修船新模式具有可行性,能够提升修船业务管理水平、工作效率以及人员整体素质,同时显著降低修船成本,增强企业在市场竞争中的优势。

Aerial Video Encoding Optimization Based On x264

x264 video codec uses lots of new video encoding technology based on H.264/AVC video encoding standard which enhances compression efficiency. However this results in so heavy computation that the x264 codec is not fit for real-time encoding application of high resolution video. This paper analyses the character of aerial video and then opti-mizes the inter-frame mode decision and motion estimation in x264 codec according to its character by reducing a lot of unnecessary computation. In the result, about 19% computation and encoding time is reduced with total bits and PSNR decreasing lightly.

智能无人飞行器“三位一体”创新实践教学模式及应用

创新实践能力是高素质专业化人才的核心能力,创新实践教学已成为高校教育教学的重要工作。针对飞行器设计创新实践能力培养需求,围绕智能无人飞行器创新实践的教学设计、教学方法和教学条件三个方面开展研究,构建以“实战化教学设计、智慧式教学方法、复合型教学平台”为内涵的“三位一体”创新实践教学模式,并应用于无人机、浮空器、火箭、导弹和卫星等智能无人飞行器实践教学,在激发学习兴趣、培养创新能力、保障部队演训等方面显现良好效果。

具有执行器故障的四旋翼无人机有限时间容错控制

本文主要研究了四旋翼无人机在外部干扰、执行器存在部分失效和偏置故障并发情况下有限时间轨迹跟踪的控制问题.通过分析四旋翼无人机动力学特性,本文构建了带有外部干扰、执行器机构故障的动力学模型.首先,基于鲁棒全局快速终端滑模控制算法,设计了一种有限时间容错控制器,提高了系统对故障的响应速度.其次,针对常值/时变故障和干扰,在控制器设计中采用改进的连续函数进行补偿,减少了由切换函数引起的系统抖振问题,并基于Lyapunov函数对控制器的稳定性进行了分析.最后,通过仿真实验验证了所设计控制器的有效性和可靠性,同时,在存在执行器故障和外部干扰的情况下,无人机能够实现较好的轨迹跟踪性能.

基于干扰估计器的飞行机械臂非奇异终端滑模柔顺控制

针对飞行机械臂的接触作业问题,设计了一种基于干扰估计器的飞行机械臂非奇异终端滑模柔顺控制算法。该算法在非奇异终端滑模控制的基础下,引入干扰观测器,对系统的扰动进行估计,从而减小系统估计误差、机械臂的扰动以及外部扰动对飞行器的影响。最后,仿真实验结果表明,所提出的控制器具有较好的鲁棒性,可以减小系统估计误差、机械臂的扰动以及外部扰动,同时可以平稳移动下保证接触力的稳定。

大展弦比太阳能无人机气动载荷计算方法研究

从工程实用角度出发计算了某型大展弦比太阳能无人机不同设计阶段的主结构设计载荷。在初始设计阶段,通过求解平衡方程和采用涡格法计算了气动载荷分布和刚性飞机的结构载荷;在详细设计阶段,通过叠加弹性模态,采用全机配平法计算了弹性飞机的载荷。对关键的设计工况还采用了精细方法进行校核,校核结果与计算结果吻合较好,表明该计算可用于工程实践。

绳驱动空中机械臂的自适应分数阶终端滑模控制

针对集总干扰下绳驱动空中机械臂关节空间内高精度轨迹跟踪控制问题,提出了一种基于时延估计技术的自适应鲁棒控制策略。在控制框架中,引入时延估计技术来补偿系统未建模特性、外界扰动及动力学耦合效应;采用分数阶非奇异终端滑模面来加快系统状态量的收敛速度和保证轨迹跟踪控制的精度;添加自适应律来增加控制器的鲁棒性。同时,基于李雅普诺夫稳定性理论分析了闭环系统的稳定性。最后,通过可视化仿真和地面试验对本文所设计控制器的有效性进行了验证,结果表明:与其他两种控制器相比,本文控制器具有较高的轨迹跟踪精度、较好的鲁棒性和较强的抗干扰能力。

基于自适应滤波的无人机视觉导航误差补偿方法研究

为精确校准复杂自然环境下无人机的导航误差,提出基于自适应滤波的无人机视觉导航误差补偿方法。通过对视觉图像信号采取经验模态分解,构建无人机视觉导航图像的本征模函数,运用自适应滤波消除本征模函数噪声;采用长短期记忆网络构建无人机视觉导航误差的线性预测模型;考虑空变性残留误差和运动误差,运用子图像划分策略将图像分割成若干个迭代块,引入校准比例指数,利用最小熵自聚焦法完成无人机视觉导航的误差补偿任务。研究结果表明:基于自适应滤波的无人机视觉导航误差补偿方法具备良好的图像去噪效果,可以精确校准无人机视觉导航误差且鲁棒性较强。