输入受限下的四旋翼无人机鲁棒容错控制

针对四旋翼无人机(UAV)在输入受限情况下的执行器故障和干扰问题,提出了一种鲁棒容错控制方法.首先建立了包含执行器故障、输入受限以及外界干扰的四旋翼UAV位置模型和姿态模型;然后分别对位置环和姿态环进行了分析,采用滑模滤波器对虚拟控制指令滤波,并利用模糊系统逼近法估计出不确定项,设计了鲁棒容错控制律;最后证明了位置环和姿态环的稳定性.仿真实验结果表明:提出的鲁棒容错控制方法能够在输入受限下快速准确跟踪指令信号,与积分滑模容错控制律相比具有更好的控制效果,实现了包容执行器故障和外界干扰的全状态鲁棒容错控制.     

四旋翼无人机的自适应容错控制

针对四旋翼无人机在飞行过程中发生执行器故障和受到外界干扰的问题,提出了一种基于自适应方法的容错控制方案。将执行器故障以乘性因子的形式加入到系统模型中,同时采用单位四元数法描述系统姿态;考虑到位置子系统欠驱动的特性,引入虚拟控制力,同时解算出目标姿态和输入推力;针对同时存在执行器故障和外界干扰的位置和姿态子系统模型,利用自适应的方法设计了容错控制器,保证了对目标姿态的跟踪。最后,仿真结果验证了该系统控制器的有效性和稳定性。     

四旋翼飞行器模型参考自适应容错控制

针对四旋翼飞行器执行器发生故障同时存在扰动时的姿态控制问题,设计了一种基于模型参考自适应(MRAC)的容错控制器。通过分析四旋翼飞行器的动力学特性,将执行器故障以加性因子的形式加入系统模型中,得到执行器故障下的动力学模型。所设计控制器的自适应律由参考模型和执行器故障下的模型的误差信号驱动,可实现较好的姿态控制。利用Lyapunov的分析方法证明了所设计控制器的渐进稳定性,最后在Matlab下进行了仿真实验。仿真结果表明,系统能克服扰动且在执行器故障下可良好地跟踪参考姿态角,验证了该算法的可行性和有效性。     

多旋翼无人机执行机构故障重构技术研究

多旋翼无人机应用中一旦发生执行机构故障,将会危及无人机、地面人员与周围环境的安全。研究多旋翼无人机的执行机构故障重构技术有利于对其实施容错控制,提高运行的安全性和可靠性。首先对多旋翼无人机执行机构故障进行分类,建模分析了执行机构卡死和失效两类故障,建立了故障下六旋翼无人机的数学模型,然后分别设计基于自适应观测器的故障重构方法。通过选取合适的自适应律,自动调节非线性观测器的参数,实现对故障信息的精确重构。仿真结果证明了故障重构方法的准确性。     

基于中心对称多胞体的四旋翼无人机执行器故障检测

本文针对四旋翼无人机姿态控制系统执行器发生的故障,设计未知输入观测器并基于中心对称多胞体实现故障检测.首先,利用泰勒展开对无人机非线性系统模型进行离散化处理,将执行器故障项视为干扰项,利用未知输入观测器来进行干扰解耦;其次,采用中心对称多胞体计算检测的残差阈值,通过比较四旋翼无人机系统产生的执行器故障残差与阈值区间完成故障检测;最后,基于MATLAB仿真平台,验证了所提出的无人机姿态控制执行器系统的故障检测的有效性.     

基于自适应反演滑模的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机易受风扰,影响控制精度的问题,提出了一种自适应反演滑模轨迹跟踪控制策略,基于NewtonEuler建立在紊流风场下的四旋翼无人机动力学模型,将控制系统分成姿态子系统■和位置子系统(x,y,z),引入过渡控制律,实现欠驱动耦合控制,解算出理想姿态,滑模控制抑制风场对四旋翼无人机的影响,反演控制来设计镇定控制项,利用Lyapunov理论证明了闭环系统的稳定性,通过MATLAB仿真,仿真结果表明所设计的控制器收敛速度快,响应时间较短,鲁棒性强。     

四旋翼飞行器自适应收缩反步控制

针对四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,考虑模型参数不确定的情况,提出了一种基于收缩理论与反步法的四旋翼飞行器自适应控制算法。首先,介绍了基于微分几何的收缩理论并给出了四旋翼飞行器的动力学模型;然后,提出了一种自适应收缩反步控制方法应用于飞行器跟踪期望轨迹;最后,分析了系统的增量稳定性,证明了系统是误差状态收敛的。积分反步(IB)与自适应收缩反步(ACB)的对比实验表明,应用此控制算法的飞行器系统鲁棒性更强,能够精确地完成轨迹跟踪任务。     

基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制

针对四旋翼飞行器非线性模型系统参数不确定性和外界干扰随机性的控制问题,提出一种基于反步法的自适应滑模控制器设计方法。将四旋翼飞行器动力学模型进行简化分解为欠驱动和全驱动两个部分;对相应的不确定性进行估计,选取适当的Lyapunov函数,采用反步的方法回馈递推得到自适应滑模控制律,从而提高飞行器对外界环境变化自适应能力。依据该方法在Matlab/Simulink环境下进行控制器设计并完成仿真验证。结果表明,基于反步法的四旋翼飞行器自适应滑动模态控制方法比非自适应控制方法具有更好的适应性和鲁棒性。     

基于自适应动态规划的一类非线性系统的容错控制器设计

针对存在执行器故障的一类仿射非线性系统,基于自适应动态规划方法,提出了一种新型的容错控制器。利用故障观测器估计执行器故障,并利用故障信息构建一个改进型的性能指标函数,将容错控制问题转化为最优控制问题。同时使用策略迭代(PI)算法,通过构造评价神经网络来求解HJB方程,获得近似最优容错控制律,并且基于李雅普诺夫函数,证明该容错控制器可以确保闭环系统渐近稳定。最后,通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于TSMC的四旋翼无人机抗风研究

针对四旋翼无人机的欠驱动、非线性、强耦合和易受外界因素干扰等特性,为保证其控制品质与精度要求,提出一种基于快速终端滑动模态控制(TSMC)的控制方法。建立四旋翼无人机在紊流风场作用下的动力学数学模型,采用可自动消除抖振的全局快速终端滑模的控制算法计算各个控制律,引入过渡输入控制律以实现欠驱动耦合控制,并通过Matlab/Simulink软件对系统模块进行构建和仿真。仿真结果表明,该快速终端滑模控制器算法具有可靠性高、收敛速度较快和鲁棒性较强的特点,能够有效地完成四旋翼无人机的飞行任务。     

Fault Tolerant Tracking Control Scheme for UAV Using Dynamic Surface Control Technique

In this paper, a novel fault tolerant control (FTC) approach is proposed for a hypersonic unmanned aerial vehicle (UAV) attitude dynamical system with actuator loss-of-effectiveness (LOE) fault. Firstly, the nonlinear attitude dynamics of hypersonic UAV is given, which represents the dynamic characteristics of UAV in ascent/reentry phases. Then a fault detection scheme is presented by designing a nonlinear fault detection observer (FDO) for the faulty attitude dynamical system of UAV. Moreover, the fault tolerant control scheme is proposed on the basis of the dynamic surface control technique, which guarantees the asymptotic output tracking and ultimate uniform boundedness of the closed-loop dynamical systems of UAV in the actuator LOE faulty case. Finally, simulation results are given to illustrate the effectiveness of the developed FTC scheme.     

多旋翼无人机任务系统

随着我国科学技术的不断完善,无人飞行载具,也受到了广泛的重视和应用,目前以应用到航空摄影、灾情监视、交通巡逻、治安监控等领域,随着市场应用趋势不断的发展,对于无人机的自动控制技术,提出了更多的要求,对此本文就无人多旋翼任务系统,结合其无人机定义,以及技术创新点等进行分析,希望对于我国多旋翼无人机市场的稳定发展,奠定良好的基础。     

基于飞行安全的无人机控制技术发展趋势研究

从无人机飞行安全的角度出发,研究分析了目前国内外无人机控制技术的发展现状,提出了基于飞行安全的无人机控制技术的发展需求,采用自主控制和人工决策相结合的控制技术,提高无人机飞行操纵过程中的自主控制能力,降低人为操纵的干预程度,从而有效提高无人机系统的安全性。     

基于权重不可知神经网络的旋翼无人机检测

针对传统无人机检测方法缺乏智能性和泛化性的问题,提出了一种基于权重不可知神经网络(Weight Agnostic Neural Network,WANN)的无人机微动特征检测方法,以实现探测无人机的目的.推导了旋翼无人机微动模型,详细说明了WANN模型的构建过程.以回波信号的循环谱等高图作为训练、测试数据集进行了仿真,...     

基于双通道GoogLeNet网络的旋翼无人机分类

针对利用雷达微多普勒效应的旋翼无人机识别问题,提出了一种基于双通道GoogLeNet网络的分类识别方法。首先对旋翼无人机的回波信号进行短时傅里叶变换（Short-Time Fourier Transform,STFT）从而获得信号时频谱,对时频谱沿时间轴进行傅里叶变换得到节奏速度图（Cadence-Velocity Diagram,CVD）。然后将时频图和CVD作为双通道GoogLeNet网络的输入进行特征提取用以获得回波信号的时频域和节奏速度域的特征,最后将所获得的特征输入到Softmax分类器中进而实现旋翼无人机的分类识别。基于实际雷达数据的实验结果表明,所提旋翼无人机分类方法准确率可达到98.9%。     

Joint frame rate adaptation and object recognition model selection for stabilized unmanned aerial vehicle surveillance

We propose an adaptive unmanned aerial vehicle (UAV)-assisted object recognition algorithm for urban surveillance scenarios. For UAV-assisted surveillance, UAVs are equipped with learning-based object recognition models and can collect surveillance image data. However, owing to the limitations of UAVs regarding power and computational resources, adaptive control must be performed accordingly. Therefore, we introduce a self-adaptive control strategy to maximize the time-averaged recognition performance subject to stability through a formulation based on Lyapunov optimization. Results from performance evaluations on real-world data demonstrate that the proposed algorithm achieves the desired performance improvements.     

基于改进卡尔曼滤波的激光补给无人机跟瞄方法研究

激光供能为无人机长时间工作提供了保障,但是激光供能对捕获、跟踪和对准(APT)系统具有较高的要求。本文针对无人机距离地面补给站远、激光跟踪延迟、无人机供给能量不足等问题,提出一种基于自适应卡尔曼滤波算法,采用当前统计模型构建,通过残差检测对无人机模型进行实时的修正,加快位置更新速度,实现激光对无人机的最优跟踪。经过仿真表明,传统卡尔曼滤波算法的误差角度在0.2°左右,本方法的误差角度在0.1°以内,能实现较好的跟踪效果。     

软件定义无人机自组网高效自适应路由维护机制

为解决软件定义无人机自组网路由维护存在的控制开销和数据包延迟偏大的问题,基于现有的OpenFlow协议提出了一种高效自适应的软件定义无人机自组网路由维护机制( Efficient and Adaptive Software-defined Unmanned Aerial Vehicle Ad Hoc Network R...     

基于循环谱的外辐射源无人机微动特征检测

为了降低无人机微多普勒特征信号检测难度,提出了一种基于无源雷达与循环谱相结合的微多普勒特征检测算法。首先,建立基于数字电视地面广播(Digital Terrestrial Multimedia Broadcast,DTMB)的无源雷达回波信号模型,分析各成分信号的循环谱,并提取循环谱的等高图获得二维特征信息;然后,将无人机旋翼对DTMB信号的微动调制作为检测目标,在此基础上进行循环谱检测和理论仿真。该算法在不进行复杂的杂波抑制的前提下直接对接收信号做循环平稳处理,实测结果验证了该算法能较准确地检测到无人机的微多普勒特征。     

有人/无人机混合编队协同任务分配方法

任务分配方法是任务控制过程的重要组成部分,是协同作战指挥决策的关键。本文在多无人机协同任务分配的基础上,分析了有人/无人机编队协同作战的突出特点,着重研究飞行员工作状态对参与任务分配的各无人机作战效能的影响,建立了基于飞行时间和工作负载的飞行员工作状态评价模型,并对传统无人机作战效能函数的数学模型进行改进,提出了有人机飞行员工作状态影响下的无人机效能评估模型。针对有人/无人机混合编队协同作战想定,进行了仿真计算。仿真结果表明：飞行员工作状态会对无人机的任务效能和编队的任务分配结果产生显著影响, 同时说明在有人/无人机混合编队的效能评估和任务分配过程中,飞行员的工作状态影响是不可忽略的因素。