无人机自主编队飞行控制的技术问题

从未来无人机的性能需求出发,详细描述了无人机编队飞行的功能特点和核心技术。根据无人机的任务要求,将编队飞行分为作战编队、侦察编队和混合协同编队,同时研究了编队飞行控制的关键技术,并对无人机编队重构技术进行了探讨和分析。     

命令滤波回馈递推自适应大机动飞行控制

针对飞机大机动飞行提出了一种命令滤波回馈递推自适应控制方法.基于回馈递推的思想适当选取Lyapunov函数递推得到控制律,同时设计相应的自适应律来调节未知参数,考虑到飞机内部状态变量和激励器的物理限制,命令滤波器被引入到递推设计过程中,并利用一种基于免疫克隆原理的改进粒子群算法优化固定参数改善动态性能.仿真结果表明,当...     

基于特征结构配置的飞控系统故障检测与诊断

针对具有未知扰动输入的飞行控制系统,运用特征值配置设计了一种用于故障检测和诊断的观测器,他通过对观测器进行左特征向量的配置使得残差与干扰分布方向正交,故障检验残差r与未知输入干扰d之间的传递函数阵为零,从而使残差与干扰直接解耦.通过这种方法,残差信号得以对干扰具有鲁棒性,使FDI算法不受系统不确定性干扰的影响,提高系统故障诊断的可靠性和精度.同时通过残差信号估计故障,能在线辨识故障的形态,仿真结果验证了该方法的有效性.     

基于最优控制的神经网络自适应飞行控制

针对非线性动态逆控制鲁棒性差的缺点,综合最优控制和神经网络控制,提出一种自适应非线性控制策略。首先采用非线性动态逆进行基本控制律设计,然后对由于建模误差或舵面故障等因素导致的动态逆误差,利用神经网络进行在线补偿,根据最优控制理论得到神经网络权值的自适应律,并基于Lyapunov直接法证明该自适应律的稳定性和收敛性。针对某飞机的仿真结果表明,在存在较大逆误差的情况下,所设计的控制系统具有良好的鲁棒性。     

一种基于神经网络的超稳定自适应控制算法

提出了一种用于控制复杂非线性系统的超稳定自适应控制算法。使用波波夫超稳定性原理设计控制器。用神经网络在线辨识系统的建模误差及不确定性因素，辨识结果作为补偿信号以实现系统的鲁棒控制。对一双输入双输出非线性系统的仿真结果表明，所提出的超稳定自适应控制算法具有较好的性能。     

基于自适应逆的无人直升机指令控制器设计

使用动态逆和在线神经网络相结合的方法设计了无人直升机的指令控制器。该方法用无人机的似线性模型的动态逆使系统反馈线性化，然后用一神经网络在线消除逆误差的影响。由于在线神经网络的自适应作用，消除了无人机未建模动态和不确定性的影响。仿真结果表明所设计的控制器具有较好的性能。     

一种模糊─—变结构集成控制系统设计方法

提出了一种模糊─—变结构集成控制方案，该方案将模糊控制与变结构控制方法相结合，并采用在线双一次插值的方法对控制规则表进行插值，从而产生了连续控制量，从本质上消除了颤振现象，显著提高了系统的稳态性能。提供了应用该方案的仿真算例。     

基于特征结构配置的飞翼无人机纵向控制律设计与 试飞验证

针对飞翼无人机的纵向、横侧向静稳定性较差,飞机纵向短周期模态稳定性不足等问题,以某小型飞翼无人机为对象,研究了特征结构配置方法,并提出了基于特征结构配置方法的前向增益型、误差积分型控制律设计方案;利用线性模型设计了该飞机的纵向控制律,通过非线性仿真分析、飞翼无人机的试飞验证了该控制方案的可行性与有效性;仿真及试飞结果表明：采用特征结构配置方法设计的飞行控制系统具有较好的控制效果,改善了飞翼飞机的飞行品质。     

飞行器健康管理技术综述

健康管理技术是近年来飞行器(飞机、无人机、航天器)广泛采用的一种了解及修复飞行器与元部件状态的技术.在总结国内外文献的基础上,详细阐述了健康管理的定义、行为,综合飞行器健康管理系统及其组成、功能,JSF战斗机的综合健康管理技术以及自主后勤保障体系的概念、结构及功能等内容.     

飞机直接力渐近解耦模糊控制系统设计

提出了一种带修正函数的模糊控制规则自调整方法。通过对修正函救，比例与积分因寻优，可获得性能优良的模糊控制器。然后将这种模糊控制方法与改进的渐近解耦方法相结合，构成一种渐近解耦模糊控制方案。最后用该方案对ＡＦＴＩ／Ｆ－１６飞机的直接力控制系统进行了设计，并提供了仿真结果。