摘要：针对飞行器螺旋改出难题,研究无人机螺旋自主认知与改出控制方法。首先建立基于飞行状态认知的无人机安全控制框架,在此基础上进行无人机螺旋认知与改出控制器设计,分析螺旋成因,根据机载传感器提供的实时飞行参数信息,采用直觉模糊统计判决与决策算法进行螺旋自主认知,最后考虑状态变量控制时序,并设计非线性动态逆控制律,完成无人机螺旋改出的制导控制。仿真结果表明,相对于已有解决策略,所提出的控制方法可以显著缩短螺旋改出所需时间,同时具有较好的动态响应特性。

摘要：针对含执行器非线性多操纵面飞机跟踪控制困难的问题,基于控制分配提出了一种鲁棒自适应神经网络控制方法。推导了含执行器非线性的多操纵面飞机控制分配方程。设计了自适应神经网络对系统中的非线性不确定项进行补偿,并引入鲁棒项消除了外界干扰和系统误差。利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号都是有界收敛的,且跟踪误差渐近趋于0。仿真结果验证了方法的有效性。

摘要：针对多机飞行准备保障工作,为使飞机经常保持和及时恢复良好状态,并符合具体飞行任务的组织和技术要求,利用Extendsim专业软件对多机飞行前机务准备流程进行建模,利用蜂群算法的全局优化能力和响应曲面方法拟合能力强的优点,提出了RSM-ABC仿真优化方法,有效地解决了传统仿真优化方法中时间长、效率低、仿真交互性差、输入与输出变量表达困难等问题,提高了算法的效率和精度。最终得到的机务保障资源优化配置结果表明,改进的仿真优化方法,改善了仿真交互性和提高机务保障资源的效率。