宁东方[1]2006年在《无人机自动着陆控制系统的设计与实现研究》文中进行了进一步梳理随着无人机在军事和民用领域内的广泛应用,特别是在现代战争中的独特作用,无人机的研制在世界范围内蓬勃发展。起飞和着陆是飞行的复杂阶段,同样无人机的安全起飞和完成任务后的安全着陆回收也是无人机研制的关键技术之一,因而无人机自动起飞和着陆控制系统的设计也显得重要。 本文介绍了无人机的发展史及无人机的各种发射和回收方式,研究探讨了无人机的两种自动着陆系统方案,并比较两种方案的优缺点及根据现有条件,确定采用了一种合适的着陆系统方案。在已确定的方案基础上,建立了无人机的地面滑跑非线性模型和着陆模型,分别进行自动起飞和自动着陆控制系统设计。采用升降舵控制和操纵前轮偏转分别设计了无人机的地面滑跑纵向和侧向控制律;采用下滑波束导引系统和自动拉平控制系统及侧向波束导引系统,结合PID控制律,分别设计了无人机的纵向自动着陆系统控制律和侧向自动着陆系统控制律,并在所设计的控制系统中加上几种常见的风干扰,通过MATLAB/SIMULINK仿真验证了控制系统的鲁棒性。 本论文设计的无人机自动起飞和自动着陆控制系统方案,基本符合要求,相信本论文所做的工作会对今后无人机自动起降技术的发展提供有益的参考。
何慧[2]2008年在《无人机自动着陆纵向控制技术研究》文中研究说明近年来无人机的研制在世界范围内蓬勃发展,世界各国都在大力发展各种用途的无人飞行器;因为无人机具有许多载人机无可比拟的优点,能出色完成许多载人机难以胜任的任务,但同时也存在许多问题需要解决;其关键的技术之一就是无人机完成任务后的安全着陆回收问题,精确的控制律设计对无人机的安全自动着陆必不可少。本文首先建立了无人机六自由度非线性数学模型,并详细分析了其动力学特性和动态响应曲线:随后根据无人机的对象特性和着陆系统的总体结构,提出了着陆阶段的品质和性能要求,同时详尽设计了无人机自动着陆过程的下滑轨迹。然后,针对经典PID控制方法所设计的控制律响应速度慢、振荡等现象,提出了一种基于切换输出比例因子的自调整模糊控制方法,设计了自动着陆的控制律:仿真结果表明,该方法有效地实现了轨迹跟踪控制,具有良好的动态和静态性能;并通过加入随机干扰,验证了所设计系统的鲁棒稳定性。最后,分析了无人机在着陆过程中的各种随机干扰、非线性和其它不确定项,并针对不确定外部干扰和白噪声干扰设计了H_∞和H_2线性状态反馈控制器,使系统保持鲁棒稳定;在两种干扰同时存在的条件下,采用混合H_2/H_∞鲁棒控制,无人机仍能满足自动着陆的各项性能指标。
唐斌[3]2007年在《无人机自动起飞/着陆控制技术研究》文中研究指明随着无人机在军事和民用领域内的广泛应用,特别是在现代战争中的独特作用,无人机的研制在世界范围内蓬勃发展。起飞和着陆是飞行的复杂阶段,同样无人机的安全起飞和完成任务后的安全着陆也是无人机研制的关键技术之一,因而无人机自动起飞和着陆控制系统的设计也显得重要。论文首先分析了样例无人机的自动起飞/着陆过程,研究了起飞/着陆控制系统的总体结构。根据无人机在起飞着陆过程中轮子着地方式,将无人机的模型分成叁个与之对应的状态。其次,建立了无人机六自由度非线性数学模型,并针对叁种模型状态进行详细的分析。随后根据样例无人机的对象特性和自动起飞/着陆过程,设计了自动起飞过程的纵向控制律,自动着陆过程的控制策略结构和样例无人机下滑轨迹线。然后利用气动数据的不确定性,对所设计的控制系统进行了非线性仿真验证和鲁棒性验证,证明所设计的控制方案能够实现样例无人机的安全起飞/着陆。最后,通过半物理环境进行了样例无人机全过程飞行的半物理实时仿真,分析了样例无人机在自动起飞/着陆段的飞行数据和曲线,验证了本文讲究内容的正确性。
谭健[4]2015年在《飞翼布局无人机鲁棒滑模非线性飞行控制研究》文中认为飞翼布局无人机在气动力效率、隐身性能、续航时间和载荷分布等方面具有独特的优势,是远程长航时隐身轰炸机、无人作战飞机、高空长航时无人机等飞行器的理想布局型式。飞翼布局无人机的动力学模型具有非线性、强耦合、快时变、多输入多输出等特点,且由于没有平尾和垂尾等部件,飞翼布局无人机的稳定性存在很多的不足,存在纵向稳定性弱、航向中性稳定以及横航向运动耦合强等问题,而飞翼布局无人机主要用途是在高亚音速下执行侦察、轰炸或运输等一些任务,对航迹稳定和姿态控制的准确性要求比较高。因此,研究具有良好鲁棒性的先进飞行控制系统是飞翼布局无人机研制的关键技术。本文针对这一问题,以传统滑模变结构控制理论和二阶滑模控制理论为主线,同时结合自适应控制、分数阶理论、预设性能、反步控制、鲁棒控制、自抗扰控制等先进控制方法,对存在未建模动态及外部扰动等复合干扰的飞翼布局无人机姿态控制与着陆控制问题进行了深入的研究。主要的研究成果如下所述:1.建立了包括地面效应以及舵面附加气动力且含有风影响的飞翼布局无人机六自由度非线性动力学模型,对飞翼布局无人机的舵面特性进行了分析。2.针对存在气动参数不确定的飞翼布局无人机姿态控制问题,提出了自适应二阶终端滑模姿态控制方法,采用自适应算法在线调整切换增益抑制气动参数不确定对控制系统性能的影响,同时由于二阶终端滑模控制的采用,符号函数被隐藏在积分项中,通过积分得到了连续的控制律,有效抑制了姿态控制系统的抖振。3.围绕具有未建模动态及外部扰动等复合干扰的飞翼布局无人机姿态运动方程,结合滑模变结构控制理论与分数阶理论,提出了一种基于双幂次趋近律和super twisting二阶滑模干扰观测器的分数阶积分滑模姿态控制方法,采用分数阶积分对过去逐渐遗忘的性质设计了分数阶积分滑模面,随着时间的推移,姿态角初始误差的积分权重会逐渐减小,相比常规的积分滑模面,显着的减小了姿态控制的超调现象。由于传统滑模趋近律具有收敛时间长和抖振严重等缺点,提出了一种具有二阶滑模特性且有限时间收敛的双幂次趋近律,通过Lyapunov函数证明了存在干扰时,系统状态收敛到滑模面的邻域范围。同时设计了super twisting二阶滑模干扰观测器实现对复合干扰的实时连续估计和补偿,仿真表明飞翼布局无人机姿态控制系统的抗干扰能力良好。4.为了合理设计姿态跟踪的收敛过程、超调量及稳态误差,结合预设性能理论与反步滑模控制,提出了一种基于快速super twisting干扰观测器的预设性能反步滑模姿态跟踪控制方法。利用预设性能理论,建立了姿态控制系统预设性能等效误差模型。鉴于super twisting二阶滑模控制算法在系统状态距离平衡点比较远时收敛速度比较慢的问题,提出一种快速super twisting二阶滑模算法改善了常规super twisting算法的收敛速度,基于此算法设计了干扰观测器估计与补偿姿态反步控制各子系统的复合干扰,数值仿真验证了飞翼布局无人机的姿态超调、稳态跟踪精确、收敛速度,都满足了预先设定的瞬态和稳态性能要求。5.对于受到地面效应与风场扰动影响的飞翼布局无人机纵向自动着陆控制问题,提出了一种基于扩张状态观测器的反步滑模L2增益纵向自动着陆控制方法。针对传统反步控制虚拟控制量导数难以获取的问题,采用跟踪微分器对反步控制每一步的虚拟控制量求导,同时设计了扩张状态观测器估计与补偿反步控制子系统的复合干扰。在此基础上,增加了L2增益鲁棒项以抑制观测器干扰估计误差和跟踪微分器微分误差的影响,进一步的提高反步滑模控制器的鲁棒性。在存在地面效应与风场干扰的情况下,飞翼布局无人机高度、空速都跟踪了控制指令,垂直接地速度在允许的范围内,具有良好的着陆控制性能。6.针对存在地面效应与风场干扰的飞翼布局无人机自动着陆控制问题,提出了一种基于扩张状态观测器的抗干扰滑模自动着陆控制方法,通过时标分离,将着陆控制系统分为位置回路、空速方位角倾斜角回路、姿态角回路与角速率回路分别进行设计,采用扩张状态观测器估计与补偿由地面效应、风场扰动等导致的复合干扰,同时设计了基于fal函数的滑模趋近律。仿真结果表明,在存在地面效应与风场扰动等复合干扰影响的情况下,飞翼布局无人机的着陆控制性能良好。
宋辉[5]2011年在《复杂条件下无人机自动着陆控制技术研究》文中提出自动着陆过程是无人机飞行控制最复杂的阶段之一,它要求在低空速、大迎角、低高度的条件下,精确控制无人机的姿态和轨迹。尤其是在接地前的末端拉起段,无人机的所有状态都必须高精度保持,从而保证无人机安全接地。近年来,由于无人机向多元化方向发展的需要,研究具有强鲁棒性、适应复杂大气条件和飞行状态的无人机自动着陆控制技术,已成为无人机飞行控制的关键技术之一。本文以大展弦比样例无人机为研究对象,通过动力学与运动学分析,建立了带有常值风、阵风、剪切风与紊流等多种风场模型的无人机六自由度非线性模型。在此基础上,分析了无人机质量、大气条件对着陆品质影响,设计了由下滑引导段和末端拉起段构成的着陆轨迹线,并将末端拉起段分为指数拉起与浅下滑段,为无人机安全着陆提供轨迹条件。为满足无人机在不同着陆环境下纵向控制的需求,论文采用双环反馈串级控制结构,综合设计了空速控制律和高精度的高度控制律,实现航迹与速度解耦,提高了高度跟踪的动态性能,抑制了外部复杂条件引起的高度轨迹扰动。在分析了大气风场对无人机横侧向控制品质的影响后,设计了航迹跟踪控制律、航向校准和滚转校准控制律,控制无人机接地时刻不但使机头与跑道航向一致,而且在近地高度保持机翼翼平,克服接地时翼尖擦地、单轮着陆及航向偏差带来的侧向过载过大等危及无人机安全着陆的问题。为了验证着不同着陆质量、复杂大气条件下的自动着陆控制的有效性,本文在不同着陆质量和多种大气扰动组合条件下,对样例无人机的自动着陆控制进行了仿真验证,结果表明所设计的自动着陆控制策略完备,自动着陆控制律控制品质良好,满足样例无人机在复杂条件下自动着陆控制的设计要求。
曲建清[6]2009年在《无人机自动起飞/着陆控制律和控制逻辑设计》文中认为随着无人机自动飞行控制技术的不断发展,对无人机飞行品质的要求越来越高,尤其是在对自动起飞/着陆的控制品质上,要求实现无人机精确、安全起飞/着陆。因此,对无人机起飞/着陆控制技术的研究变得更加重要。论文以某型无人机为研究对象,以Matlab为开发工具,首先对该无人机的基本气动特性和起飞/着陆过程的动态特性进行分析,提出了该无人机起飞/着陆控制系统的总体设计方案。其次,建立了无人机空中和地面纵向动力学模型,对无人机进行动态特性分析,得出控制性能需求。在此基础上进行飞行控制器设计,并对控制器在全飞行包线内进行鲁棒性检查,验证了控制器设计的合理性。之后,进行了自动起飞段的性能计算,根据起飞段的不同阶段制定了相应的自动起飞控制策略,并重点设计了起飞段的滑行纠偏控制律和离地爬升控制律;同样,根据着陆段的不同阶段制定了相应的自动着陆控制策略,并重点设计了着陆拉起控制律。然后进行了数字仿真,并利用蒙特卡罗方法验证了起飞/着陆控制律的鲁棒性。最后,在Matlab/Simulink环境下进行了无人机起飞/着陆控制逻辑仿真验证,仿真结果表明了所设计的起飞/着陆控制逻辑和控制律的有效性和正确性。
周树春[7]2007年在《基于GPS的无人机自动着陆控制系统设计与实现》文中研究说明论文跟踪国际国内无人机自动起飞和着陆技术的最新发展趋势，结合具体项目，在充分掌握无人机建模和仿真系统相关理论地基础上，解决了无人机高精度进场着陆导引控制、无人机起降滑跑建模与模型分析、无人机地面滑跑综合自动控制、无人机着陆轨迹跟踪与发动机综合控制等关键技术，采用MATLAB／Simulink／Stateflow仿真工具建立了相应的仿真模型和完整的系统仿真平台。论文的主要研究成果如下： 一、差分GPS建模方面：建立了差分GPS误差模型。该模型是在分析对比各种差分GPS定位原理基础上，根据产生误差的不同类型建立的。 二、系统建模方面：以无人机为对象，建立了无人机起飞和着陆的非线性仿真模型，并运用小扰动方法对其进行线性化。同时，本论文在参考相关资料的基础上，建立了无人机地面滑跑模型。 叁、无人机自动着陆部分：分别设计了下滑轨迹跟踪控制系统、四次曲线拉平控制系统及侧向偏离修正控制系统。该系统采用经典控制律设计方法，利用差分GPS信号作为导引信号，并满足相关标准规定的控制系统性能要求；设计了无人机的地面滑跑纵向和侧向控制系统。该系统采用升降舵控制、阻力方向舵控制、操纵前轮偏转和操纵后轮刹车等控制方法。为了验证系统的鲁棒性，在所设计的控制系统中加入了几种常见的风干扰。 四、无人机自动起飞部分：分别设计了无人机地面滑跑控制系统和拉起爬升控制系统，并设计了相应的控制律。 本论文设计了无人机自动起飞和着陆控制系统的一种方案，仿真结果表明所设计的自动控制系统基本符合要求。相信本论文所做的工作会对我国今后无人机自动起降技术的发展提供有益的参考。
陈海[8]2007年在《无人机自主控制综述及自主着陆控制系统设计》文中研究表明由于无人机具有低成本、零伤亡、可重复使用和高机动等优点，因此深受世界各国军队的广泛欢迎，近年来得到了快速发展。自主控制作为未来无人机的发展趋势，被提上了日程；自主着陆技术作为无人机自主控制的一项关键技术，是实现无人机回收和重复使用的前提，因此也是无人机的一项发展重点。 本文分析了无人机的发展历程，对国内外无人机的研究现状进行了阐述，由此引出了无人机发展过程中对自主控制的需求。接下来介绍了自主控制的概念，以及自主控制在无人机上的应用；从大系统理论的角度，对自主控制这个复杂系统的结构进行了分析，提出了分层递阶控制结构和可变权限控制结构；结合近年无人机的一些最新研究成果，分析了国内外无人机自主控制的研究现状。针对以上的分析结果，提炼出了无人机自主控制的一些关键技术：在线形势感知，自主飞行控制，自修复飞行控制，智能火力控制。从技术与算法角度，分析了各关键技术的实现途径。 在文章的第二部分，挑选了无人机自主控制的一项关键技术——自主着陆控制技术，进行了研究。根据无人机自主着陆的特点，进行了自主着陆控制方案的设计；其次建立了无人机小扰动线性化模型，得到其状态方程；按照内外回路的设计思想，分别设计了纵向着陆控制律和侧向着陆控制律；为了模拟真实的着陆环境，在加入地面效应和低空大气扰动的情况下，设计了无人机全面运动着陆控制律；并在文章的最后，对着陆控制律进行了鲁棒性验证。通过仿真，证明所设计的着陆控制系统具有较高的控制精度和较强的鲁棒性，满足设计要求。 本文是在查阅大量国内外资料并结合我国无人机发展的实际情况的前提下完成的，该课题所做的工作相信会对我国无人机的发展提供有益的参考。
张蒙[9]2017年在《大展弦比无人机安全着陆纵向控制技术研究》文中进行了进一步梳理针对无人机在着陆阶段受大气扰动而易产生着陆安全事故的问题,本文以某大展弦比无人机为研究对象,从控制律和气动构型角度设计了两类着陆控制策略,解决了无人机对风干扰敏感和飞行状态一致性差等问题,提高着陆安全性。本文首先建立了包含风干扰输入的无人机纵向模型和叁种典型的风场模型,并在此基础上采用频域法分析得出阵风对无人机着陆安全影响最大的结论。其次,本文对对象无人机原着陆控制策略进行了分析,指出该策略在对风干扰和安全触地等方面的不足。接着,本文对原有的制导算法和控制算法进行了改进,形成一整基于改进控制律的着陆控制策略。针对无人机浅下滑段对阵风敏感问题,采用下沉率制导算法和总能量控制系统的制导算法改善着陆轨迹,降低飞行速度/航迹耦合。针对安全触地问题,采用末端积分法和级联控制结构提高控制回路型别,抑制俯仰角剧烈扰动。仿真结果表明该策略在保证着陆精度前提下,能大幅提高无人机对风抗性,增强着陆一致性和安全性。最后,本文从气动构型角度,针对带有襟翼的无人机提出了基于襟翼的着陆控制策略。大展弦比无人机因升阻比大,削弱了油门在浅下滑段的操纵性,从而增大了无人机对风干扰的敏感性。针对此问题,本文提出用襟翼改变气动构型减小升阻比、恢复油门操纵性的方法,并基于此方法重新设计了着陆控制策略。仿真结果表明该策略可以提高着陆精度、解决大气对无人机的扰动问题、增强着陆一致性和安全性。
程士广[10]2012年在《无人机自动起飞/着陆的控制技术研究》文中研究说明进入21世纪，制信息权决定了战争的胜败，集侦察、情报传输和火力打击于一身的无人机必然成为信息化战场的绝对主力。研究无人机起飞与着陆技术，对于推动无人机技术发展和掌握未来战争主动权，具有重大现实意义和深远的战略价值。论文主要研究无人机起飞与着陆阶段的关键技术，提出新的解决方案。首先，介绍无人机的发展历程，应用价值和发展方向；分析无人机起飞/着陆控制的国内外研究现状，以及视觉导航在无人机着陆中的应用。其次，建立无人机起飞与着陆阶段非线性运动模型，分析地面和发动机对无人机的力和力矩，给出低空气流干扰的一般数学模型和仿真总体方案。第叁、四、五章详细讨论了无人机起飞/着陆阶段的关键技术。第叁章设计基于计算机视觉图像处理的导航系统。按照数字图像处理过程对跑道图像进行滤波，分割和特征提取，应用Hough变换进行跑道边缘直线提取；基于支持向量机技术进行跑道识别，该算法具有自学习能力，识别效果显着；基于几何投影理论，利用跑道边缘直线方程求取无人机姿态和位置信息。第四章基于动态逆方法设计无人机自动着陆控制律，为抑制不确定性，设计基于模糊逻辑和模糊神经网络的干扰观测器，跟踪复合干扰，实现对无人机的自动着陆控制。第五章设计主轮差动刹车和方向舵偏转的联合控制律，进行无人机滑跑纠偏控制；基于动态逆方法设计无人机纵向起飞控制律，在迎角和俯仰角速率回路加入模糊干扰观测器，实现干扰环境下自动起飞控制。最后，总结了关于无人机起飞与着陆阶段关键技术的改进与探索，并指出其中的不足之处。
参考文献：
[1]. 无人机自动着陆控制系统的设计与实现研究[D]. 宁东方. 西北工业大学. 2006
[2]. 无人机自动着陆纵向控制技术研究[D]. 何慧. 南京理工大学. 2008
[3]. 无人机自动起飞/着陆控制技术研究[D]. 唐斌. 南京航空航天大学. 2007
[4]. 飞翼布局无人机鲁棒滑模非线性飞行控制研究[D]. 谭健. 西北工业大学. 2015
[5]. 复杂条件下无人机自动着陆控制技术研究[D]. 宋辉. 南京航空航天大学. 2011
[6]. 无人机自动起飞/着陆控制律和控制逻辑设计[D]. 曲建清. 南京航空航天大学. 2009
[7]. 基于GPS的无人机自动着陆控制系统设计与实现[D]. 周树春. 西北工业大学. 2007
[8]. 无人机自主控制综述及自主着陆控制系统设计[D]. 陈海. 西北工业大学. 2007
[9]. 大展弦比无人机安全着陆纵向控制技术研究[D]. 张蒙. 南京航空航天大学. 2017
[10]. 无人机自动起飞/着陆的控制技术研究[D]. 程士广. 南京航空航天大学. 2012