摘要：A robust anti-swing control method based on the error transformation function is proposed,and the problem is handled for the unmanned helicopter slung-load system(HSLS)deviating from the equilibrium state due to the disturbances in the lifting ***,the nonlinear model of unmanned HSLS is ***,the errors of swing angles are constructed by using the two ideal swing angle values and the actual swing angle values for the unmanned HSLS under flat flight,and the error transformation functions are investigated to guarantee that the errors of swing angles satisfy the prescribed ***,the nonlinear disturbance observers are introduced to estimate the bounded disturbances,and the robust controllers of the unmanned HSLS,the velocity and the attitude subsystems are designed based on the prescribed performance method,the output of disturbance observer and the sliding mode backstepping strategy,***,the Lyapunov function is developed to prove the stability of the closed-loop ***,the simulation studies are shown to demonstrate the effectiveness of the control strategy.

摘要：为了飞行控制方案便于在计算机上实现,针对具有外部干扰和执行器加性故障的四旋翼无人机(UAV)角度运动方程,给出一种基于干扰观测器的离散时间跟踪控制方案。通过设计离散时间干扰观测器抑制外部干扰和执行器故障的不利影响,并结合干扰观测器设计离散时间控制器。通过数值仿真验证了基于干扰观测器的离散时间容错控制方案的有效性。仿真结果表明,设计的离散控制器能够保证外部干扰和执行器故障综合作用下的四旋翼UAV系统跟踪控制性能。

摘要：针对战斗机大机动飞行输入饱和问题,提出了一种自适应神经网络动态面控制方法。采用径向基(RBF)神经网络逼近飞机系统的不确定性,利用双曲正切函数处理系统的输入饱和问题,根据饱和受限后的实际控制输入与期望控制输入之差定义新误差变量,结合该误差变量设计大机动飞行控制律,并构造鲁棒项抵消神经网络逼近误差、外部干扰和建模误差的影响,利用动态面控制技术避免对虚拟控制器的复杂求导并减小计算量。根据Lyapunov稳定性定理证明了闭环控制系统所有信号有界,且通过选择合适的设计参数能够使姿态角跟踪误差收敛到原点的任意小邻域内。通过仿真结果的分析,验证了所提方法具有较好的鲁棒性和稳定性。

摘要：针对多源不确定强耦合下的四旋翼无人机姿态控制问题,首次设计了一种多层逼近自适应神经网络动态面控制算法。区别于以往的加性耦合不确定研究,考虑无人机飞行控制中的乘性耦合多源不确定估计与补偿问题。首先,构建不确定四旋翼无人机姿态动力学模型,并基于神经网络与傅里叶展开实现乘性耦合不确定的巧妙转换;其次,将自适应技术与反步法相结合,设计多层逼近自适应控制律;同时将动态面技术用于解决反步法中虚拟控制律求导问题。完整理论分析与仿真实验表明了所述控制策略的有效性。

摘要：针对无人机绕速度矢量轴滚转机动下状态易越界的问题,研究了一种自适应滑模边界保护控制方法。首先,基于二分法思想改进可达平衡集并引入指令约束方法,进而实现在线边界解算与约束指令生成。其次,为抑制不确定性和外部未知干扰对闭环系统的不利影响,利用径向基神经网络逼近系统不确定性并设计非线性二阶干扰观测器估计复合干扰,进一步设计自适应滑模边界保护控制器以实现无人机在安全边界内的姿态跟踪。最后,通过数值仿真验证了自适应滑模边界保护控制方法的有效性。

摘要：针对存在非线性、强耦合、外部未知有界干扰和建模不确定性的平面运动下无人直升机吊装系统,研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBFNNs)和干扰观测器的无人直升机吊装系统滑模减摆控制方法。首先将系统模型转换成仿射非线性形式,利用RBFNNs逼近系统不确定性,设计干扰观测器估计神经网络逼近误差与外界未知有界干扰的复合值。然后基于RBFNNs和干扰观测器设计了滑模减摆控制器,并用Lyapunov方法证明闭环系统稳定性;最后通过仿真验证了所设计控制器的有效性。

摘要：针对无人机飞行过程中遇到威胁需要及时安全规避的问题,本文提出一种基于经验直觉的无人机机动规避决策算法。首先将无人机威胁安全规避机动过程中所获取的态势信息,按照规避机动区域进行结构化处理并标注相应的机动决策标签,建立基于数据的无人机情景决策知识库。其次,利用无人机情景决策知识库中的数据训练长短时记忆网络以实现情景与机动决策之间的正确映射。然后,根据人类基于直觉进行行动决策的原理,设计无人机基于经验直觉的机动规避算法。最后,通过仿真分析表明所提出无人机威胁规避算法的有效性。

摘要：阐述制导与控制系统课程的教学与仿真实验,包括自动控制原理、飞行动力学、制导与控制系统基本原理和设计方法,探讨理论知识与实践创新融合,构建制导与控制系统课程的导弹虚拟仿真实验开发平台架构,形成课程实践、实验环境与课程理论相结合的教学模式。

摘要：倾转旋翼机具有在复杂环境下执行任务的能力,逐渐成为新构型飞行器领域研究的热点。针对风干扰下倾转旋翼机直升机模态的建模与跟踪控制问题,提出一种基于神经网络干扰观测器与预设性能方法的跟踪控制方法。首先,对倾转旋翼机进行分体建模,并将地面风对机体的影响设定成有界外部干扰的形式,建立了风干扰下的直升机模态动力学模型。其次,为了提高直升机模态跟踪控制的鲁棒性,采用神经网络逼近系统中的未知函数,并利用干扰观测器估计机体所受扰动。再次,基于上述设计,提出一种基于预设性能函数的抗干扰跟踪控制器,并通过Lyapunov方法证明跟踪误差是有界的。最后,仿真结果表明,所提方法的位置、角度跟踪误差在2 s内就能快速收敛,并且始终位于预设的性能界内。进一步表明所提算法能够有效实现倾转旋翼机的稳定跟踪控制,并具有良好的环境适应能力与鲁棒性。

摘要：针对经典三阶蔡氏电路模型,通过电路无量纲方程的变换推导,直接从电路中引出3个系统状态变量,突破原先只能分析两个状态变量的传统简单模式,并提出一种利用符号函数的非线性投影同步控制方法.基于Multisim11电路仿真软件,设计相应电路实现初始值不同的两个混沌系统的投影同步控制.通过电路模拟验证了设计的正确性,为今后混沌系统同步的研究提供了新的思路.