考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法

为解决动态环境下无人机导航系统姿态估计易受传感器噪声和运动加速度干扰的难题,提出一种考虑运动加速度干扰的无人机姿态估计算法。首先,建立运动加速度估计模型,根据基于卡尔曼滤波的加速度误差模型和由外部传感器提供的速度信息实现对运动加速度的精确估计,利用运动加速度估计模型获得的运动加速度对加速度计的原始值进行修正,降低动态环境下运动加速度对姿态估计的干扰。随后,搭建基于互补滤波的姿态估计模型,利用磁力计信息和修正后加速度信息构建陀螺仪修正量,对陀螺仪原始值进行修正,设计互补滤波器滤除来自加速度计和磁力计的高频噪声和来自陀螺仪的低频噪声,避免传感器噪声信号对姿态估计的干扰。最后,利用无人机试飞过程中采集的传感器信息对该算法进行实验验证。实验结果表明,该算法可以精确估计无人机机动过程中所产生的运动加速度,有效减弱传感器噪声和运动加速度对姿态估计的干扰,该算法显著提高了无人机导航系统在动态环境下姿态估计的精度和抗干扰能力。     

基于主导能量分析的模型降阶方法

一、引言模型简化是高阶系统分析与设计中的一个重要问题.近年来,许多国内外学者提出了不少模型降阶方法.按系统各模态对输出的能量贡献来确定主导特征根的降阶方法山就是其中之一,文献[2]将其推广到多变量的情形.这一方法计算简单,可保证降阶模型     

临近空间高动态飞行器控制技术研究综述

针对临近空间高动态飞行器的控制技术研究进行了综述。首先提出了高动态飞行控制技术面临的技术挑战,然后总结了近年来的主流控制方法,最后针对这些控制方法存在的问题以及高动态飞行器独有的特性,提出了几点关于高动态飞行器控制技术未来发展方向的几点建议。     

无人机跟踪系统仿真平台的设计与实现

为解决无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)在进行地面目标跟踪实验时,存在验证难度大,成本高等问题,设计和实现了基于视景仿真软件和MATLAB/Simulink的仿真平台.首先,选择汽车作为地面目标,在视景仿真软件中导入UAV和汽车的三维模型,并设置虚拟云台和摄像机.其次,利用UAV、汽车与云台之间的相对运动模拟UAV跟踪过程中场景的变化,基于运动补偿的云台控制算法保证了虚拟摄像机始终指向目标.然后,虚拟摄像机采集目标所在区域的图片,图像跟踪算法跟踪图片中的目标,并利用目标图像模型解算目标在世界坐标系下的位置.最后,根据目标位置,使用参考点制导法生成期望的滚转角指令,引导UAV围绕目标盘旋飞行.视景仿真软件、图像跟踪算法和MATLAB/Simulink之间通过共享内存与UDP进行闭环通信.此外,提出一种实用可靠的标定方法,完成了视景仿真软件中虚拟摄像机内参矩阵的标定.仿真结果表明:该仿真平台能较好地模拟UAV对不同运动状态汽车的跟踪,得到的仿真结果具有较高的工程参考价值.本文的研究成果为目标跟踪实验提供了良好的仿真环境,有效减少实验成本.     

基于PSO算法的WNN大包线增益调参控制律设计

提出了一种基于粒子群优化算法的小波神经网络大包线调参控制律设计方法.该方法用小波函数代替了Sigmoid函数作为激活函数.由于结合了小波变换良好的高频域时间精度、低频域频率精度的性质和神经网络的自学习功能,因而具有较强逼近非线性函数的能力.为了克服局部极小值问题并进一步提高对非线性函数逼近能力,利用粒子群优化算法对小波神经网络进行参数训练,并利用该网络实现了大包线增益调参.飞行仿真结果表明,所设计的小波神经网络增益调参控制器具有优良的控制性能,不仅能够保证平衡状态下的控制效果,而且在未训练的平衡状态下依然具有良好的控制性能,并且在存在20%的建模误差时,最大超调量仅为6 m,仅是使用常规增益调参方法的18%.     

基于智能解析余度的容错飞控系统设计

常规的解析余度容错方法容易受到不确定因素和随机干扰的影响,本文以飞行控制系统为研究对象,提出基于智能解析余度的容错飞行控制系统设计方案,使用径向基神经网络的在线学习和全局逼近的性能,建立飞行控制系统传感器之间的解析余度关系,利用不相同传感器之间的解析关系进行残差分析从而进行传感器的故障隔离与信号重构.这样有效地抑制了测量噪声和模型不确定性.应用某型飞机进行仿真,实现了传感器的在线故障隔离与重构,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。     

飞控系统余度管理算法在VxWorks中的实现

利用余度技术可以大大提高飞行控制计算机系统的可靠性和容错能力,余度设计的关键技术就是余度管理策略和方法,系统的故障容错能力主要是通过系统的余度管理来实现的。在有效的余度管理算法研究的前提下,结合嵌入式实时操作系统VxWorks的特点,详细描述了二余度飞控计算机系统余度管理算法在VxWorks中的调度策略。给出了设计流程和操作过程。采用这样的设计使得系统结构紧凑,提高了系统的实时性和安全性要求。     

基于粒子群算法的H∞鲁棒飞行控制系统设计

研究了应用混合灵敏度H∞控制理论设计飞行控制系统鲁棒控制器的问题．分析并提出了利用粒子群优化算法来优化H∞加权函数阵．找到了同时满足系统时域和频域性能要求的鲁棒控制器。以某型推力矢量飞机侧向运动为例进行仿真与设计。仿真结果表明。所设计出来的飞行控制系统不仅具有良好的鲁棒稳定性．还具有很好的鲁棒性能。     

先进飞机余度舵机系统故障诊断技术研究

以某型号飞机二余度伺服舵机为研究对象,建立了系统辨识模型,进行了仿真验证,有效地完成了系统故障诊断。对最小二乘参数辨识及径向基函数网络2种系统辨识方法的优缺点进行了比较。