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《南京航空航天大学》 2010年
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融合控制方法及其在无人机飞行控制中的应用研究

甄子洋  
【摘要】:精确飞行控制问题是发展侦察攻击一体化无人机技术需要解决的关键问题之一。由于无人机系统是多变量耦合系统,因此传统单回路设计方法难以满足精确飞行控制的性能要求,而现代控制理论为解决多变量系统的控制问题提供了先进手段。最优控制是现代控制理论的重要组成部分,最优控制问题的传统解法推导过程比较复杂,融合估计理论提供了一种新的求解思路和方法。因此,本课题针对引入推力变向技术的螺旋桨无人机,展开对基于融合控制方法的飞行姿态与轨迹控制问题的研究。 针对推力方向可变的无人机,研究了动力学和运动学全量非线性数学模型,为将融合控制方法应用于变推力轴线无人机,研究了该非线性模型的小扰动线性化问题。与常规无人机不同,变推力轴线无人机的数学模型中增加推力的两个偏转角为控制量,进一步研究了推力变向技术对无人机飞行机动性、敏捷性以及操纵性的影响。针对变推力轴线无人机的姿态稳定控制与轨迹跟踪控制问题,研究了推力变向控制的单回路设计方法,仿真结果表明推力变向控制能够补偿气动舵面的控制效率,提高姿态稳定效果,减小轨迹跟踪误差。 针对变推力轴线无人机受阵风扰动下的姿态稳定控制问题,提出了一种融合最优姿态控制方法。融合控制的本质是基于融合估计理论解决最优控制问题,为此研究了多源信息的融合估计准则问题。针对最优状态调节问题和最优跟踪系统问题,提出了集中融合解法和序贯融合解法,并从理论分析和数值仿真证明了与传统解法的等效性。与传统解法相比较,融合解法推导过程更简便且有明确的物理含义。将融合最优控制方法应用于姿态控制系统,针对非线性全量方程描述的变推力轴线无人机进行了仿真研究,结果表明融合控制方法的控制性能要优于单回路设计方法。 针对变推力轴线无人机飞行轨迹预先已知的情形,提出了基于融合预见控制的轨迹控制方法。预见控制是一种滚动时域优化的最优控制方法,传统预见控制是基于误差系统将跟踪控制问题转化为调节器问题进行求解的,推导过程比较复杂且计算量较大。基于融合估计理论,分别提出了基于误差系统和基于原系统的融合预见控制方法,理论证明了当预见步数足够多时前者与传统预见控制的等效性,仿真结果表明了前者的控制性能要优于传统预见控制方法,与前者相比,后者大大减小了计算量,仿真结果表明了当预见步数不够多时后者的控制性能接近于前者。通过理论分析可知,融合预见控制系统与传统预见控制系统的渐近特性相同。此外,还研究了融合预见控制在系统输入信息不可预见下的线性系统、多变量耦合系统和非线性系统中的应用,获得了近似最优控制律,仿真结果验证了其有效性。针对期望轨迹信息已知的无人机飞行控制问题,根据运动学原理将期望轨迹信息转化为期望姿态信息,并结合当前轨迹跟踪误差信息,获得新的期望姿态信息,根据无人机线性模型设计了基于融合预见控制的轨迹控制器,对非线性全量方程描述的变推力轴线无人机进行了仿真研究,结果表明其轨迹跟踪控制性能要优于单回路设计方法。 为提高变推力轴线无人机飞行控制系统的自适应能力,以及减小融合控制算法的复杂度和运算量,提出了基于大脑情感学习算法的推力变向智能控制方法。为保证飞行安全,姿态控制回路采用融合预见控制方法,推力变向控制采用大脑情感学习智能控制策略,非线性全量方程描述的无人机轨迹控制仿真结果验证了其有效性。针对变推力轴线无人机融合预见控制器性能指标权重矩阵的选择和整定问题,提出了基于改进微粒群算法的参数优化策略,非线性对象的轨迹控制仿真结果验证了其有效性。为提高无人机飞行控制半物理仿真系统的可靠性,研究了飞行仿真系统的伺服控制问题和故障诊断问题,提出了基于大脑情感学习算法的飞行仿真伺服系统直接和间接智能控制策略,仿真和实验研究表明了其在克服摩擦等非线性因素以及随机噪声的有效作用,提出了基于蚁群算法的飞行仿真伺服系统的智能故障诊断策略,仿真结果表明了蚁群算法能够减少故障特征信息中的冗余信息,约简诊断规则和条件项,并提高诊断精度。 上述研究内容的完成,既为解决各种最优控制问题提供了一种新的方法,又为实现无人机飞行控制系统提供了一种结合现代控制与智能控制方法的有效控制手段,有利于提高侦察攻击一体化无人机的自主飞行性能。
【学位授予单位】:南京航空航天大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:V249.1

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