无人机编队队形保持变换控制器设计

研究无人机编队队形保持变换的控制设计问题。由于控制系统队形跟踪应保证姿态的稳定性,针对两架无人机在"长机-僚机"编队结构中的左菱形编队飞行控制系统,为了有效控制飞行队形,保持变换,提出了根据编队飞行的几何关系推导编队相对运动学方程,结合无人机的自动驾驶仪模型建立了相应的编队飞行线性化数学模型。采用PID控制方法分别对速度、航向和高度设计了一种能通过控制编队间距实现队形变换的三维编队队形保持变换的控制器,并进行仿真。仿真结果表明所设计的控制器能够有效地控制无人机编队,在飞行过程中可以稳定地保持队形,并能根据任务要求合理进行编队,并无碰撞,为设计提供了依据。

无人机编队保持与变换的滑模控制器设计

根据无人机编队飞行空间几何学关系,利用常规无人机自动驾驶仪模型和编队运动学模型建立三维的编队飞行数学模型;针对无人机编队保持与变换控制器设计问题,首次将滑模变结构控制理论引入到飞行编队控制的研究中,并将飞行模型分解为横向、纵向和垂直3个通道,采用3个通道单独设计滑模控制器的方法,降低了滑模变结构控制器的调参难度,简化了控制器的设计问题,为编队保持与队形变换探索出一个新的研究方法。仿真结果表明该控制器的控制效果良好,能保证无碰撞、响应速度快、稳定的保持和变换编队队形,优于传统PID控制器。

无人机三维编队飞行模糊PID控制器设计

针对无人机编队飞行控制系统,引入编队飞行几何关系,建立了三维编队飞行数学模型,在速度、航向和高度三个通道加入了误差的线性混合器,并分别设计了基于模糊PID的编队飞行控制器。仿真结果表明,所设计的控制器可以通过控制间距方便有效地控制无人机编队飞行,实现在机动过程中保持队形,以及合理地进行编队队形变换。这种控制方法超调量较小,鲁棒性强,优于传统控制器。

无人机编队飞行控制器设计与仿真

无人机编队飞行可以大幅提高作战效率,但也面临多机任务协同分配,传感器数据融合等问题。为提高对目标打击的成功率,从无人机近距离编队出发,采用长机-僚机结构,建立以僚机速度方向为X轴且建立固连于僚机的旋转坐标系,根据两机相对运动关系建立编队运动数学模型,设计一种小脑模型神经网络(CMAC)与PID并行控制器,以双机编队为基础对控制器进行仿真验证。仿真结果证明该控制器可以实现近距离队形保持与队形重构功能,与传统PID控制器相比,在受到干扰情况下,编队队形可以以更小调整快速恢复,并且在PID参数变动时,仍能完成队形保持与重构,具有更强的鲁棒性。

BP神经网络PID控制器在无人机编队飞行中的应用

无人机编队飞行可以大幅提高作战效率,因而受到了越来越多的关注。从近距离编队出发,采用长机-僚机编队结构,设计一种基于BP神经网络参数整定的PID控制器,并以双机菱形编队为基础,对其进行仿真验证。仿真结果表明,该控制器能够实现双机近距离队形保持及重构,与常规PID控制器相比,省去PID参数整定时间,并且具有更快的响应速度、更小的超调量及更好的鲁棒性。