基于Matlab辅助无人机飞行控制律设计

飞行控制律直接决定着无人机的飞行品质和飞行性能,在无人机系统工程设计过程中飞行控制律设计是必不可少且至关重要的一环。文章结合无人机工程设计经验,系统性讲述通过Matlab软件辅助无人机飞行控制律设计的过程,涉及从对象建模至控制系统参数选择,且提供了设计实例演示。

基于PSO的自抗扰飞行控制律参数优化方法

提出了一种基于粒子群优化(PSO)的自抗扰(ADRC)超机动飞行控制律参数优化方法。分析了自抗扰超机动飞行控制律的参数取值和调节问题,讨论了扩张状态观测器(ESO)中非线性函数的系数对系统性能的影响,并给出了系统的性能指标函数。在给定的参数范围内,采用标准的PSO算法对ESO中非线性函数的系数进行了参数优化,优化结果表明:这种算法可以按性能指标搜索到近似的最优参数。采用该算法得到的参数对超机动飞行控制律进行了数字仿真。仿真结果表明:控制律具有良好的动态和稳态性能,该参数优化方法是有效的。

基于差分进化算法的飞行控制律评估

针对传统文化算法进化后期收敛速度慢和差分进化算法在进化过程中缺乏对知识有效利用的问题,提出一种新的文化差分进化算法.该算法以文化算法为框架,将差分进化算法的变异、交叉和选择作为种群空间的进化操作,并通过信念空间的知识指导种群进化.根据飞行品质规范选取迎角响应限制准则,以飞机模型ADMIRE为研究对象,利用该算法对存在不确定条件下的飞行控制律进行非线性评估,克服传统网格评估方法在工程应用中的不足.仿真结果表明,与改进差分进化算法相比,文化差分进化算法在全飞行包线范围内找出最坏的不确定参数组合,具有更高的可靠性和效率.

基于Simulink/Stateflow的无人机多模态飞行控制律仿真

为了验证无人机多模态飞行控制律设计的正确性,采用Simulink/Stateflow建模仿真方法;以某小型无人机为研究对象,首先在小扰动线性化模型基础上,设计了纵向和侧向多模态控制系统结构,并给出了相应的控制律,然后根据传统的频域和根轨迹的方法确定了各个控制器参数,最后通过Simulink/Stateflow完成整个飞行剖面的仿真,结果表明该方法能直观简洁地实现多模态之间切换的控制逻辑,模态控制误差均满足国军标要求,验证了所设计的多模态控制系统的正确性。

程序调参飞行控制律的研究与展望

概述了飞行控制律设计的几种主要方法。通过对比自适应飞行控制律和程序调参飞行控制律,总结了处于飞行控制器设计领域主导地位的程序调参飞行控制律的主要优点和不足,并就程序调参技术在现代飞控领域的研究现状及其在某先进飞机中的实际应用进行了介绍。最后,针对现代飞机的飞行特点,展望了程序调参飞行控制律今后可能的发展方向。

利用遗传算法和LMI设计固定结构H2/H∞飞行控制律

在设计飞翼式无人机(UAV)的横航向飞行控制系统时,为了使无人机具有较好的动态特性和阵风抑制能力,同时又便于工程实现,提出了固定结构的H2/H∞控制律设计方法。对于由此遇到的双线性矩阵不等式(BMI)问题,先用线性矩阵不等式(LMI)方法得到控制律参数和H2/H∞性能指标的映射关系,再用此映射关系作为适应度函数,用改进的遗传算法求解使H2/H∞性能最优的控制律参数。仿真结果表明,使用固定结构的H2/H∞控制方法的无人机动态响应迅速平滑,在侧风干扰下的滚转角振荡幅值仅是原经典控制方法的一半。

飞行控制律评估与确认的μ分析方法

针对目前应用的网格法在实际使用中的不足,将μ分析方法应用到飞行控制律的评估与确认中.以某型战斗机及为其设计的鲁棒飞行控制律为研究对象,采用相应的稳定性准则,利用线性分式变换形式,考虑各种已知的不确定参数摄动,用μ分析方法实现了对该准则的评估与确认.与传统网格法相比,基于μ分析的方法具有两个明显的优点,一是网格间的点可以得到评估,二是不存在网格法的“维数灾”问题,从而提高了评估的可靠性和效率.

基于综合非线性控制方法的飞行控制律研究

应用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的非线性控制方法对飞行控制律进行了研究。首先使用反馈线性化方法作为基础控制律实现飞机的非线性控制,然后使用神经网络控制与动态非线性阻尼控制综合的控制方法进行补偿,以提高非线性飞控系统的鲁棒性。在以某型推力矢量飞机为对象的仿真中,当出现舵面损伤及一类舵机故障时,这种方法显示出很强的补偿能力。

直升机全包线飞行控制律的优化设计及其仿真

提出了一种基于多目标遗传算法的直升机全包线飞行控制律优化设计方法。把直升机全包线飞行控制律设计处理成一个多目标优化问题,并以全部设计点总体性能最优作为多目标优化的总目标,以各设计点性能最优作为子目标,以控制律设计要满足的动、静态指标作为约束条件,以控制律参数作为决策变量,再应用多目标遗传算法进行控制律参数寻优。仿真结果表明,应用该方法所获得的直升机俯仰通道控制律参数具有良好的飞行品质和和较好的适应性,表明该方法是合理的和有效的。

基于自适应神经网络的飞行控制律设计方案

介绍了一种自适应神经网络控制方法,利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律,保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络,并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真。结果表明,自适应神经网络控制方法补偿作用显著,相当于系统具有一定的重构功能。

基于线性模型跟随的重构飞行控制律设计

线性模型跟随控制是一种传统的控制方法，通过对增益的调整，使实际受控系统的输出跟随参考模型的输出，以达到理想的静态、动态特性。将线性模型跟随控制引入自修复飞行控制系统的重构控制中，针对发生舵面故障的飞行控制系统，设计模型跟随控制律，给出仿真实例。结果表明，该方法具有可行性和有效性。

非线性飞行控制律设计中的分支裁剪技术

研究了非线性飞行控制律的全局连续设计方法——分支裁剪技术。该方法以分叉分析和连续算法计算得到的飞行动力学系统平衡图为基础,采用特征结构配置方法设计全局调参的纵、横航向解耦反馈控制律,满足飞行品质要求,从而裁剪偏离运动对应的平衡分支;应用前馈控制修改平衡图的主分支形状,使系统输出根据设计要求跟踪操纵输入指令。控制律设计和仿真计算结果表明,采用分支裁剪技术可以系统把握飞行动力学系统的全局特性,在整个包线范围内便捷地设计初步的飞行控制律,为现代飞行器设计阶段的气动布局评估、控制效能确定、设计参数选择等研究工作提供基础。

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。

基于增量动态逆的倾转旋翼飞行器飞行控制律设计

针对非线性动态逆控制对模型精确度要求高、鲁棒性差的特点,设计了基于增量非线性动态逆方法的倾转旋翼飞行器全模式飞行控制律。在倾转旋翼飞行器动力学模型的基础上推导出增量动态逆控制律,针对倾转旋翼飞行器操纵存在冗余的特点,在增量动态逆算法的基础上引入舵面控制分配算法;提出一种实时解算控制效率B阵的方法,并设计了一种能够降低对精确数学模型依赖的全模式控制律。通过仿真验证了所提算法对倾转旋翼飞行器控制的有效性。

一种非线性飞行控制律评估方法研究

研究了一种基于改进遗传算法的非线性评估方法。将非线性准则转换成简单的适应度函数,通过寻优找到最坏情况,在其基础上实现评估。仿真结果表明,该方法不仅能在各个飞行状态对飞行控制律进行非线性准则评估,而且能找出飞行包线内的最坏飞行状态,细化飞行包线,方法使用灵活,结果可靠。

基于Memetic算法的飞行控制律评估

本文采用Memetic算法进行飞行控制系统PIO评估,提出了一种结合自适应差分进化和模式搜索的Memetic算法。以瑞典FOI开发的飞机模型ADMIRE为研究对象,利用Memetic算法对存在不确定条件下的飞行控制系统进行评估。评估结果表明,与工业传统网格评估方法相比,改进的优化算法可以在全飞行包线范围内找出最坏的飞行状态,具有更高的可靠性、效率。

基于Matlab的直升机飞行控制律设计与仿真

本文介绍了Matlab语言在直升机飞控系统控制律设计过程中的应用,其中包括使用Simulink对控制律程序的建模、仿真和分析,以及应用图形用户界面(GUI)对仿真的结果进行分析和评定。

μ分析在飞行控制律评估中的应用

飞行控制律的评估,基于新广义稳定裕度,然后将其与μ分析方法相结合实现。应用于飞行控制律评估,其稳定裕度由摄动对象闭环系统稳定性来检测,即把稳定裕度等价为虚拟的摄动结构加入到系统构成摄动的控制系统。经仿真证明,该方法可行。

简化飞行控制律模型设计与应用方法研究

为了在战斗机总体设计中引入飞控系统对性能和品质的协调作用,提出了简化飞行控制律设计和验证的方法,并将其应用到飞机的选型过程中。首先针对飞机概念设计与初步方案设计阶段的特点,建立了适应飞机总体设计要求的简化飞行控制律模型;然后用最优二次型跟踪器和特征结构配置方法对飞机进行控制律设计,用神经网络方法进行调参设计;最后用等效系统拟配和Simulink数值仿真方法进行验证。通过算例说明上述方法是可行的,而且能够反映飞机总体飞行的特点,简单易行,因此可以为实际飞行控制律初步设计提供参考。

基于奇异摄动理论的无人机反步飞行控制律设计

针对某小型无人机实用化飞行控制系统需求,提出了一种非线性飞行控制律的设计方法,该方法基于奇异摄动理论的反步法,对传统的反步设计方法进行了改进。该方法在实施过程中使用测量数据,而不是模型知识,因此适用于更广泛的小型通用飞机或者无人机系列。针对某小型无人机开发的飞机模型进行了控制器性能仿真分析。结果表明,测量噪声对飞行控制的影响很小,该控制器可以获得良好的跟踪性能(无论是否存在不确定性)并且同时保证了受控系统的稳定性。开发的新控制器比传统的反步法具有更大的优势,即模型不确定性对性能的影响较小,因此该控制器的设计方法对无人机先进飞行控制律认证起到了进一步的推动作用。