飞行器变形翼研究现状与展望

传统固定构型机翼因其气动外形难以满足飞行器日益增长的性能要求,因此飞行器变形翼研究得到广泛的关注,已成为当前国际航空航天领域的研究热点,是飞行器实现大空域、宽速域的关键技术,其发展趋势是多维度、大变形、高刚度、轻量化等。近年来,科研人员设计出多种形式的变形翼,如变弦长、变后掠、变展长、展向变弯曲、弦向变弯曲、翼型变厚度等。根据翼面内变形和翼面外变形对变形翼进行分类,详细阐述变形翼的研究现状。分析飞行器变形翼研究发展趋势,包括多维度变形机构与大承载连续光滑变形蒙皮结构设计、高效能驱动器及分布式驱动技术、变形翼机构-蒙皮-驱动一体化设计与优化、融合环境的变形翼设计与验证等关键技术,为飞行器变形翼研究提供借鉴与参考。

自适应滑模控制在变形翼飞行器上的应用

针对变形翼飞行器提出了一种自适应滑模控制算法。对形变造成的模型不确定性,采用自适应补偿算法消除其对系统稳定性的影响。将外界的扰动分解成匹配项和不匹配项,设计积分滑模控制完全消除匹配项对系统的影响,同时使不匹配项满足鲁棒性能指标。通过李雅普诺夫稳定性证明自适应积分滑模控制能使跟踪误差一致渐近稳定。最后,在含有不确定项的变形翼飞行器模型上进行仿真,验证算法的可行性和有效性。

变形翼飞行器姿态自适应控制及可视化验证

选择变形翼飞行器的巡航和俯冲两个飞行模态作为研究对象,给出变形翼飞行器的两个特定飞行模态对应的运动学数学模型。由于被控对象的非线性以及结构变化引起的参数不确定性,设计了自适应姿态控制律。基于Lyapunov稳定性定理证明了所提出控制方法的可行性,实现了对飞行器的姿态控制。并运用VC++编程语言结合OpenGL图形库,创建飞行器飞行环境;利用VC++/Simulink混合编程实现数据传递,较精确地实现了变形翼飞行器在两个不同模态间动态变化飞行过程,验证了所提出方法的有效性。

基于混合神经网络的鲁棒自适应飞行控制器的设计

针对带有不确定项和干扰项的变形翼飞行器模型,提出了一种非线性控制方案。设计在线自适应补偿算法逼近干扰项,消除环境干扰对系统的影响,提高了系统的鲁棒性。然后,通过在线自适应调整神经网络的隐藏层的权重参数,使神经网络的输出逼近系统的不确定项。利用李亚普诺夫稳定理论证明了神经网络的鲁棒控制器能使系统的跟踪误差最终一致渐近稳定,并设计出了控制器参数的在线更新律。最后,仿真结果表明了该方法的有效性。

变形翼飞行器去伪控制算法研究

针对变形翼飞行器变结构变形的特点,以某个变形翼飞行器的巡航和俯冲飞行模态作为研究对象,研究了两种模态下基于多控制器的去伪自适应控制技术和去伪控制算法,其中包括去伪控制器集和性能指标的确定等问题。最后在理论研究的基础上进行了仿真验证,仿真结果表明了去伪控制算法的可行性和有效性。