Ernest 2016 (部分翻译)模拟空战任务下无人作战飞机基于人工智能的遗传模糊控制

Vol. 37 No. 6Dec. 2 0 2 0第37卷第6期2020年12月沈阳航空航天大学学报Journal of Shenyang Aerospace University 文章编号：2095 -1248(2020)06 -0020 -08新概念垂直起降无人机动力学建模与控制仿真张峻渤2,,杨靖宇22,唐寅峰22(2.沈阳航空航天大学智能飞行器系统理论与技术实验室，沈阳112126；.沈阳戈达德智能装备科技有限公司研发部，沈阳112001)摘要：基于一种新概念垂直起降无人机,推导了无人机的六自由度动力学方程与运动学方程,建立了无人机的非线性数学模型。

其次，基于非线性数学模型并结合全局快速Terminal滑模控制方法，设计了无人机的高度和姿态控制器，建立了无人机仿真控制系统。

仿真结果表明，与普通滑模控制方法及传统PID 方法进行对比，全局快速Termiaal 滑模控制方法控制 精度更高,响应速度更快，鲁棒性更好，采用全局快速Terminal 滑模控制方法可有效对无人机的滚转角、俯仰角、偏航角和高度进行精准控制。

关键词：垂直起降无人机；动力学方程;数学模型；全局快速Terminal 滑模控制；仿真控制系统中图分类号：V275. 2文献标志码：Adoi : 12. 3965/j. issn. 2095 - 1228. 2022. 06. 003A new concept of VTOL UAV dynamics modeling and control simulationZHANG Jun-bo 22,YANG Jing-yu 2，,TANG Yin-feng 2，（1. Intelligent aircrae system theory and technology laboratory ,Shenyang Aerospace University ,Shenyang 112136；2. Research and Developmed Department,Sheeyang GoOdarC equipmenttechnology cr. Ltd,Shenyang 112001）AbstrocS : In thin paner,0asen on n new crncent of verticrl take-yfe and landing UAV ，the sin deereenpe freedom dygamies equatioo ang kigematies ennatiog of the UAV no deriven , and the donlidek math-moOet of the UAV wcs estanOshed. Seceodlo,Oasen d hie donlidek mkhemkicct modet andchmOigen with the gloOct fast Termigct sliding moOe choOot meOioO , the lieight ang attitude centroUesof the UAV was designee , and the UAV simulation chotrot system was estakOshed. The simulakoo re-snlts show thaUchmparen with the ordinaro sliding mode emtrot method an the tranitiooat PID meth-od,the gloOai fast Terminai sliding mode chotrot methoO has highes emtroi pTecisioo , £110* Tesponsesseen and OetteT ToOustness. The gloOai fast terminai sliding moOe chotrot method can effectively emtroithe roli Angle ,pitch Angle , yaw Angle ann height of the UAV.Key words ： VTOL UAV ；kinetic equbion ；mbhembicai model ；gloOai fast terminai sliding moOe ceo-Uoi ； simulation centroi system收稿日期：2222 -08 -25基金项目：国家自然科学基金（项目编号：51605308）；辽宁省教育厅项目（项目编号:JYT12555）作者简介：张峻渤（1263 -），男，辽宁沈阳人，硕士研究生，主要研究方向:智能飞行器系统理论与技术,E-mail ：562123936099@ emait. san. edn cn ；杨靖宇（1232 -），男，陕西榆林人,副教授，博士，主要研究方向：智能飞行器系统理论与技术，E-mail ：jyyang@ san. cdn ch 。

基于模型的智能数字化发动机控制Shrider Adibhatla 通用动力Timothy J.Lewis 美国空军，莱特实验室摘要现在介绍一种用于先进燃气涡轮发动机的基于模型的控制系统，它的主要性能优点是可以通过仿真测试导出。

发展建模的方法和从名义上的发动机模型反映失效的发动机的方法已知。

一个通用的用于基于模型的控制定律设计定型的方法，包括线性和非线性分析，也将被介绍。

执行模型的闭环控制得到的性能和可操作性参数也将通过仿真测试获得。

未来飞行器包括基于模型控制的测试也将在本文的《综合高性能涡扇发动机技术》第二阶段“先进发动机技术”中提到。

术语A14 封门面积A16 可变旁路管路区域A8 喉部喷口面积A9 出口喷嘴面积ALT 海拔C&A 控制系统及其附件CLM 成分水平模型EPR 发动机增压比ETR 发动机增温比DoD 国防部DTAMB delta 周边温度？Fn 净推力HP 高压IHPTET 综合高性能涡扇发动机技术IRP 中等速度功率JTDE 联合技术验证发动机LEPR 线性发动机增压比？LP 低压MoBIDEC 基于模型的智能数字化发动机控制NASA (美国)国家航空和宇宙航行局PC 功率模态P2 风扇进气压力P27 压气机进气压力PI 比例-积分控制PID 比例-积分-微分控制PSC 状态搜索控制PS15 风扇涵道出气压力（静态）PS56 低压涡轮出气压力（静态）SFC 高效燃油消耗STP2 风扇导流叶片位置STP27 压气机定子位置STP27D 核心驱动风扇叶尖定子位置？T2 风扇进气温度T27 压气机进气温度T3 燃烧室初始温度T56 排气温度TMPC 燃烧室金属温度？V ABI 可变区域进气道？WF36 燃气发生器燃料流？WF6 燃烧后燃料流？XM 马赫数XNH 高压转速XNL 低压转速1.0导言1.1背景由空军主持的对先进发动机控制的发展与研究是以“综合高性能涡扇发动机技术计划”（IHPTET）为目标进行的。

忠诚僚机作者：温杰来源：《航空世界》2017年第07期4月10日，洛马公司首次对外公布了在有人/无人编队技术验证试飞中取得一些最新进展。

臭鼬工厂与美国空军研究实验室（AFRL）通过为期两年的潜心研究，突破了现役F-16战斗机改装为无人战斗机（UCAV）的关键技术，使其不仅可以在无人驾驶状态下完全自主地与长机组成编队，而且还能够动态地响应不断变化的战场环境，自动应对性能故障、航线偏离和通信中断等意外情况。

作为AFRL的“忠诚僚机”（Loyalwlngman）计划的一部分，臭鼬工厂在有人/无人编队试飞中证明了UCAV的自主权。

臭鼬工厂负责“忠诚僚机”计划的经理肖恩·惠特康克表示，验证团队扩大了自主技术的范围，并将一架具备完全作战能力的F-16战斗机投入到日益复杂的环境中，以测试系统适应快速变化作战环境的能力。

这是针对”忠诚僚机”技术发展和作战过渡计划的关键一步。

AFRL负责自主飞行操作的工程师安德鲁·佩特里上校表示：“这次验证是AFRL成熟有人机与无人机在一波打击编成中综合所需技术的一个重要里程碑，不仅验证了UCAV如何按照预定计划执行任务，还证明了它将如何应对和适应执行任务过程中未预料到的障碍。

”“忠诚僚机”概念是将第四代战斗机（美国现称第五代战斗机）与无人驾驶的第三代战斗机（美国现称第四代）组合搭配成一个编队，借助四代机的作战网络节点角色，充分发挥三代机机动性好和火力充足的优势，从而大大增强二者在空战中的致命杀伤能力。

这项计划旨在通过飞行测试来检验这种颠覆传统作战模式的前沿技术，表明UCAV可以作为传感器和武器携带平台，有效增强昂贵的第五代战斗机的作战效能和打击效果。

针对”忠诚僚机”计划，臭鼬工厂尝试通过飞行试验来验证有人/无人编队的一些关键技术，力求解决存在的一些问题：UCAV如何协同配合长机，保持有人驾驶战斗机和自主飞行无人机的打击编队？在有人/无人编队飞行中，UCAV如何领会长机的意图？在执行任务的关键时刻，UCAV如果失去了与长机的通信联系，下一步怎么办？有人/无人编队如何避免长机飞行员在作战中处于超负荷状态？为此，臭鼬工厂希望在验证试飞中实现3个主要目标：一是基于任务优先次序和现役装备，能够自主规划并执行空对地打击任务：二是在空地打击任务过程中，能够动态响应不断变化的威胁环境，同时自动地应对性能故障、航线偏离和通信中断等意外情况：三是充分满足美国空军开放式任务系统（OMS）软件集成环境的要求，允许快速集成多个供应商开发的软件模块。

不依赖预设轨迹，纳米四旋翼飞行器实现安全群协调控制！图 1纳米四旋翼飞行器群协调控制导读比利时布鲁塞尔自由大学的研究人员近来提出了一种可证明安全且计算效率高的分布式约束控制的理论，并描述了对具有有限机载硬件并受多种状态和输入约束的一组纳米四旋翼飞行器的应用。

研究人员提出了ERG (Explicit Reference Governor) 框架的扩展，并将其应用于分布式系统情况。

对单个和多个纳米四旋翼飞行器的比较模拟研究及实验研究，证明了所提出理论的有效性、稳健性和可扩展性。

该控制策略应用在实时车载掌上无人机上，可在不依赖任何离线轨迹计算的情况下实现安全的群协调控制。

▍成群空中无人飞行器正成为一种颠覆性技术成群的空中无人飞行器（UAV）正在成为一种颠覆性技术，它支持高度可重新配置、按需、分布式的智能自主系统，对科学、技术和社会的许多领域产生重大影响。

图 2无人机群迎接奥运健儿凯旋这些群飞行器可用于解决探索未知环境的任务。

为了在不确定的现实世界环境中有效运行，群中的每个无人机都必须能够沿着先验未知路径安全地导航到其目标。

每个无人机不仅需要遵守其操作约束（例如执行器饱和度、速度限制、允许的飞行区域），还必须避免与环境中的物体和其他无人机发生碰撞。

为了确保高度的安全性和鲁棒性，无人机应使用其机载计算资源，而不是依赖机外资源（例如地面控制站）。

后者提供了一个中心故障点，并且容易受到时间延迟、通信开销和信息丢失的影响。

这就需要反应式和分布式控制算法，这些算法可以在机载无人机中实时实现，并且仅依靠本地信息来安全地解决全球导航任务。

图 3 300架无人机点亮温岭上空为一群为机载计算、电力、通信、传感和驱动提供有限资源的自主微型飞行器(MAV)实现目标满意度和安全认证具有相当大的挑战性。

此外，即使对于具有更高级功能的大型平台，可用于实施控制算法的计算能力通常也受到限制，无法运行与定位和传感系统相关的任务相关算法。

变形机翼如何从理论走向实践2016年1月4日～8日，一年一度的AIAA科技大会在美国加州圣地亚哥如期举行，关于变形飞机技术的议题再次成为会议讨论的热点之一。

目前，根据环境变化改变飞机形状的技术概念和设想早已通过了可行性验证，但是经过几十年的研究，变形飞机技术仍然没有进入工程发展或者产品研制阶段。

在2016AIAA 科技大会上，与会者再次重申了变形机翼技术的潜在收益，认为该技术能够使单一飞机具备完成不同任务的能力，但同时，专家们也强调了该技术的复杂性和风险问题，认为变形机翼技术距离走向现实应用还有很长的路要走。

众所周知，变形飞机可以在飞行中的不同阶段改变机翼形状，例如低阻巡航机翼可以在起降阶段展开缝翼和襟翼以提高低速高升力特性。

变形意味着使目前仅能执行单一任务的飞行器通过主动调整外形达到较大的性能改变，从而可以执行多种不同的任务。

就像反潜无人机可以采用一种构型执行待机侦察任务，又可变成另一种构型执行俯冲攻击任务。

过去几十年间已经开展了若干变形机翼演示验证项目。

1985～1988年，美国空军和NASA联合开展了F-111任务自适应机翼（MAW）演示验证。

MAW将可变掠角和无缝变弯度技术进行结合以维持不同速度下的气动效率。

1994～2001年，美国DARPA开展的智能机翼（Smart Wing）项目对一个无尾飞翼布局无人作战飞机的柔性后缘控制面进行了风洞测试。

2003～2007年，DARPA的变形飞机结构（MAS）项目对可改变飞机机翼掠角、弦长和面积的无人机方案进行了验证试飞。

上述项目向人们展示了在飞行中进行大的性能变化是可行的。

然而，这些项目并没有做出引人注目的变形案例，没有吸引客户进一步投资、推动该技术走向系统开发阶段，而摆在人们面前更多的却是关于优化、集成、取证、可靠性、维护性等其他的需要解决的负面问题。

如今，变形飞机技术再次回到人们的视野可能有以下三点原因。

一是它能够给予无人机设计师更大的设计自由度以消除取证要求的限制；第二是商用飞机增加效率、减少排放的驱动；第三则是柔性结构技术的进步推动了简便、稳健的变形装置的发展。

通过以优先权为基础的模糊特性使机器人导航于非常杂乱的环境中摘要：自主地面车辆(自导车辆系统)在应用程序的一个关键挑战是导航在密集杂乱的环境障碍。

在配置其事先不知道的的障碍时机器人的任务变得更加复杂。

这类系统最流行的控制方法是基于精确整合一对机器人传感器信息来反应区域的导航方案。

由于环境的不确定性, 已经提出了模糊的行为系统。

在应用基于模糊控制反应行为的导航控制系统中最困难的问题是,判断或融合个人的反应行为,解决这一问题使用到了优先逻辑。

本文使用多值逻辑框架从而提出了用个性化设计的模糊行为系统控制自动车辆的导航。

仿真和实验结果显示,该方法能够让机器人顺利和有效地导航并穿过杂乱环境，例如茂密的森林。

实验比较了向量场直方图方法(VFH)，证明了该方法即使对于长路径的目标一般也会分析的平滑。

1、介绍安全操纵自主地面车辆(自导车辆系统)在无序复杂的环境、密集杂乱的障碍中行驶，对于自动车辆目标导向应用程序而言仍然是一个重大的挑战。

导航是一个多目标控制问题，旨在确保机器人不仅在不碰到障碍物的前提下到达目标，但也要以确保稳定安全的速度行驶。

问题是特别困难的，因为一些导航目标可能会与另一个相反。

导航控制算法在杂乱的环境下不会太复杂是很重要的，因为这将导致一个迟缓反应。

已经承认传统平面感觉模板行为方法在这样的环境不是有效的，相反，精确整合两传感器信息来控制行动的当地导航策略定会让机器人成功完成其使命。

复杂性控制是通过将导航控制问题分解成可以独立并行控制的更简单和定义明确的子问题来克服。

这些子问题及其控制器被称为反应执行者，这种方法来自运动机器人技术。

这种技术吸引了许多机器人专家的兴趣，甚至被用于工业过程控制的应用程序。

自从它被引入运动机器人后迅速推广，导致用可以处理机器人的不确定性信息的模糊逻辑控制器反应的模糊行为方法的发展。

模糊逻辑还允许控制变量的连续性如航向角和速度的考虑，而不是最新行为所用的离散的数字。

此外，它允许程序使用一个设计师自然思维方式的算法学术语言来编写导航算法。

第42卷第4期2021年4月白动化仪表P R O C E S S A U T O M A T I O N I N S T R U M E N T A T I O NVol.42 No. 4Apr. 2021基于模糊误差判断算法的航空发动机P ID控制陈勇，蔡开龙(南昌航空大学通航学院，江西南昌330063)摘要:普通比例积分微分（P I D)控制与其他智能控制相比较，应用广泛，且算法更简单、容易实现。

但是应用到复杂的、多变的航空发动机控制时，其难以满足其控制要求。

为实现对航空发动机的智能控制，提出模糊误差判断P I D控制。

由模糊规则表、误差判断规则以及P I D控制组成模糊误差判断P I D控制器。

该方法对控制过程中改变模糊规则表进行了研究。

模糊规则表根据经验得出；误差 判断规则将根据误差的大小，对模糊规则表进行修改;模糊规则表与P I D控制器结合调节控制量，达到控制执行机构的目的。

使用 M A T L A B/S i m u l i n k进行算法仿真。

仿真结果显示:模糊误差判断P I D控制算法运用于航空发动机控制效果良好，验证了所提算法的可行性。

仿真结果证明了改变模糊控制规则表的控制方法是有效的。

该研究为设计智能控制提出了一种新的方法。

关键词:P I D控制；自适应；模糊控制；误差判断；航空发动机；智能控制；模糊规则表；控制仿真中图分类号：T H-39文献标志码：A D O I：10. 16086/j. cnki. issn 1000-0380. 2020060070Aero-Engine PID Control Based on Fuzzy Error Judgment AlgorithmC H E N Y o n g’C A I Kailong(College of General Aviation,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China)A b s t r a c t：C o m p a r e d with other intelligent control, ordinary proportional integral differential (P I D)control is widely used, a n d the algorithm is simpler a nd easier to realize. H o w e v e r,i t is difficult to meet the control requirements w h e n i t is applied to the complex and changeable aero-engine control. In order to realize the intelligent control of aeroengine, fuzzy error judgment P I D control is proposed. T h e fuzzy error judgment P I D controller is c o m p o s e d of fuzzy rule table, error judgment rule a n d P I D control. This method is used to study the change of fuzzy rule table in the control process. T h e fuzzy rule table is obtained from experience. T h e error judgment rule will modify the fuzzy rule table according to the error size. T h e fuzzy rule table a nd P I D controller are c o m b i n e d to adjust the control quantity a n d achieve the purpose of controlling the actuator. M A T L A B/ Simulink w a s used for algorithm simulation. T h e simulation results s h o w that the fuzzy error judgment P I D control algorithm is applied to the control of aeroengine, a nd the effect is good, which verifies the feasibility of the proposed algorithm. T h e simulation results s h o w that the control m e t h o d of changing the fuzzy control rule list is effective. This research provides a n e w m e t h o d for designing intelligent control.K e y w o r d s： P I D control；Adaptive；Fuzzy control；Error j u d g m e n t；Aero-engine；Intelligent control；Fuzzy rule table；Control simulation〇引言航空发动机被归类于强非线性被控对象，其气动 热力过程十分复杂，而且工作环境恶劣[1]。

第33卷 第3期系统工程与电子技术Vol.33 No.32011年3月Systems Engineering and Electronics M arch 2011文章编号:1001-506X(2011)03-0633-05收稿日期:2010-05-07;修回日期:2010-11-19。

基金项目:国家自然科学基金(60974106;90716028);南京航空航天大学博士学位论文创新与创优基金(BCXJ10-04)资助课题作者简介:王宇飞(1984-),男,博士研究生,主要研究方向为非线性鲁棒自适应控制、飞行控制。

E -mail:w angyf@nu 近空间飞行器直接自适应变论域模糊滑模控制王宇飞,姜长生(南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016)摘 要:考虑一类非线性不确定系统的直接自适应变论域模糊滑模控制问题。

根据跟踪误差在线调整伸缩因子,使变论域模糊系统一致逼近被控对象中的非线性部分。

通过引入鲁棒自适应控制器,消除了模糊建模误差,提高了系统的动态性能。

给出了系统自适应参数的调整律,并基于Lyapunov 理论证明了闭环系统一致稳定。

最后,将该算法用于近空间飞行器(near space vehicle,NSV)姿态控制系统的设计,仿真结果表明了该算法的有效性。

关键词:非线性不确定系统;鲁棒自适应控制;近空间飞行器;变论域;模糊滑模控制中图分类号:V 249.1;T P 273.2 文献标志码:A DOI :10.3969/j.issn.1001-506X.2011.03.33Direct adaptive fuzzy sliding mode control with variableuniverse for near space vehicleWANG Yu -fei,JIANG Chang -sheng(Colleg e of A utomation Engineering ,N anj ing University of Aeronautics and A stronautics,N anjing 210016,China) Abstract:The design of variable universe direct a daptive fuzzy sliding mode control law to a class of unc ertainnonlinear systems is considered.Ac cording to the tracking error,the contraction and expa nsion fac tors of variable un-iverse fuzzy controller are tuned on -line,so the nonlinear part is est imated by the fuzzy system.Robust controller is construc t e d to attenuate fuzzy a pproximation e rrors and enhanc e the w hole system performanc e.The adjusting la w of the adaptive parameters is given.By using Lyapunov the ory,it is proven that the closed -loop is uniformly stable.Finally,the flight control system of near spac e vehicle (NSV)under hypersonic condition is designed by using the pro -posed method.The re sults show the fine performance of the method.Keywords:nonlinear uncert ain system;robust adaptive control;near space vehicle (NSV);variable un-i verse;fuzzy sliding m ode control0 引 言近空间距海平面高度为20km~100km,具有空气密度低等独特的物理特性[1]。

无人机非确定性等价自适应容错飞行控制
季海宁;陈谋;雍可南
【期刊名称】《控制理论与应用》
【年(卷),期】2024(41)4
【摘要】针对存在执行器复合故障的固定翼无人机跟踪控制问题,本文提出一种基于非确定性等价原理的自适应容错飞行控制策略.该策略能够有效地估计无人机纵向动态中执行器的失效及漂移故障,保证故障发生后闭环系统的最优性能指标.在自适应容错飞行控制设计中,通过引入辅助系统并动态调节因子,构造非确定性等价原理中偏微分方程的近似解,以简化自适应律设计复杂度.此外,借助Lyapunov稳定性分析方法,证明了在所设计的自适应容错控制器作用下闭环系统的稳定性.最后,仿真验证表明所设计的控制方法能够保证故障无人机的闭环系统性能.
【总页数】10页(P587-596)
【作者】季海宁;陈谋;雍可南
【作者单位】南京航空航天大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于Backstepping-L1自适应控制的旋翼飞行器容错控制
2.面向执行机构故障的四旋翼无人机主动容错飞行控制方法研究
3.非最小相位高超声速飞行器自适应
鲁棒容错控制4.具有飞行包线限制的飞翼无人机鲁棒自适应容错姿态控制5.四旋翼无人机鲁棒补偿容错飞行控制
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