无人机混合PID/H∞鲁棒着陆控制器

无人机在进场着陆过程中模型参数发生摄动,存在低空大气扰动和外界不确定性干扰等因素.基于无人机自动着陆性能要求,内环利用线性矩阵不等式凸优化方法,将鲁棒H∞控制转化为标准H∞控制处理,外环采用PID控制航迹,实现系统着陆轨迹的精确控制,有效抑制风干扰及外界不确定性干扰.所设计的控制律在顺风着陆和逆风着陆下分别进行仿真验证...     

RBF神经网络在飞艇单发停车故障中的应用

针对飞艇单发停车故障,提出了一种基于径向基神经网络的模型跟随非线性重构控制策略,并使用遗传算法对RBF网络进行了优化.该方法通过响应误差构造神经网络的学习规则,神经网络的输出驱动系统向着消除误差的方向运动.理论分析和仿真验证表明,该控制策略具有良好的重构性能和鲁棒性.     

某型飞机侧向通道EA/QFT鲁棒控制

提出了一种MIMO定量反馈理论与特征值配置相结合的鲁棒解耦控制方法,该方法首先利用特征值配置使系统达到性能指标要求,通过对特征向量的限制实现MIMO系统解耦,然后利用QFT方法使其具备鲁棒性.通过对某型飞机侧向通道的仿真表明:该方法不仅解耦效果良好,而且具有较强的鲁棒性.     

无人侦察机目标跟踪系统控制模型

无人侦察机对目标的跟踪是通过调整陀螺稳定平台的高低角和方位角,从而使摄影设备的光轴对准目标来实现的。给出了根据摄影设备的焦距以及目标在监视屏上的坐标,求取平台的姿态角控制指令的系统方案;在考虑表观运动即无人机角运动对平台角运动影响的情况下,得出求取控制指令的表达式;并对无人机目标跟踪系统的控制模型进行了仿真验证。     

特征结构配置和H_∞鲁棒控制的飞行控制器设计

常规的特征结构配置(EA)方法不能同时满足系统频域设计指标和鲁棒稳定性的要求,而H_∞鲁棒控制理论在设计控制器时,并没有考虑系统时域性能。为此,基于特征结构配置和H_∞鲁棒控制,设计一种直观的控制器。该控制器以特征结构配置作为内环控制器,以H_∞鲁棒控制器作为外环控制器,使闭环系统能同时获得较好的时域动态特性、鲁棒稳定性以及指令跟踪性能力。通过对某无人机横侧向飞行控制的仿真,进一步验证了该方法的有效性。