博士论文复现《固定翼无人机飞行控制系统容错控制技术研究》

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🔥 内容介绍

⛳️ 运行结果

第三章:基于动态面的无人机飞控系统容错控制

背景

  1. 无人机飞控系统的复杂性:固定翼无人机飞行控制系统涉及多个子系统协同工作,包括姿态控制、导航、动力等。这些系统相互关联且具有高度非线性,在飞行过程中容易受到各种不确定性因素影响,如大气扰动、传感器噪声等,增加了控制难度。
  2. 故障对飞行安全的威胁:无人机在执行任务过程中,传感器、执行器等部件可能出现故障。例如,传感器故障会导致测量信息不准确,执行器故障可能使控制指令无法正确执行,严重威胁飞行安全与任务完成。因此,设计具有容错能力的飞控系统至关重要。

原理

  1. 动态面控制技术:动态面控制是对传统反演控制的改进。在传统反演控制中,每一步计算的虚拟控制量需对时间求导,这在实际中可能因模型不确定性和干扰导致 “微分爆炸” 问题。动态面控制通过引入一阶低通滤波器,对虚拟控制量进行滤波,避免直接求导,从而有效解决 “微分爆炸”。
  2. 容错控制实现:针对无人机飞控系统可能出现的故障,基于动态面控制设计容错控制器。首先,对无人机建立精确的非线性模型,考虑正常和故障情况下各部件的工作状态。利用动态面控制技术,逐步设计虚拟控制律和实际控制律。在设计过程中,通过自适应机制实时估计故障参数,如执行器故障时的偏差或增益变化,进而调整控制律,使系统在故障情况下仍能保持稳定运行,实现对无人机姿态、速度等关键参数的有效控制。

第四章:保瞬态性能的无人机飞控系统容错控制

背景

  1. 瞬态性能的重要性:无人机在飞行过程中,如起飞、着陆、机动等阶段,瞬态性能直接影响飞行安全与任务执行效率。例如,在起飞阶段快速且平稳地达到预定高度和速度,在遇到故障时迅速调整恢复稳定飞行,都依赖良好的瞬态性能。传统容错控制方法多关注系统稳态性能,对瞬态性能保障不足。
  2. 故障对瞬态性能的影响:故障发生时,无人机系统动态特性改变,可能导致瞬态响应出现超调、振荡加剧或响应时间过长等问题。例如,执行器部分失效可能使无人机姿态调整延迟,影响飞行轨迹跟踪精度和稳定性,因此需要专门的控制策略保障瞬态性能。

原理

  1. 保瞬态性能策略:为保障无人机飞控系统在故障情况下的瞬态性能,采用特定的控制设计方法。一方面,通过优化控制律结构,引入与瞬态性能相关的指标,如超调量、上升时间等,将其纳入目标函数。例如,利用线性矩阵不等式(LMI)技术,在满足系统稳定性前提下,最小化瞬态性能指标。另一方面,结合故障诊断与估计模块,实时获取故障信息,快速调整控制参数。例如,当检测到传感器故障导致测量偏差时,及时修正反馈信号,使控制器能根据实际情况调整控制输出,确保无人机在故障发生瞬间及后续短时间内仍具有良好瞬态响应,维持飞行稳定。

第五章:基于自适应滑模控制的无人机编队容错控制

背景

  1. 无人机编队飞行的需求:在军事侦察、测绘、农业植保等领域,常需要多架无人机编队飞行。编队飞行要求各无人机保持特定相对位置和姿态,协同完成任务。然而,编队飞行中每架无人机都可能面临故障风险,影响编队整体稳定性和任务执行效果。
  2. 故障对编队的挑战:个别无人机出现故障,如姿态失控或通信中断,可能破坏编队队形,甚至导致碰撞事故。因此,需要设计容错控制策略,使编队在部分无人机出现故障时仍能保持队形稳定,继续执行任务。

原理

  1. 自适应滑模控制:滑模控制具有对系统参数变化和外部干扰不敏感的优点,通过设计切换函数,使系统状态在滑模面上运动,实现期望的动态性能。自适应滑模控制在此基础上增加自适应机制,实时估计未知参数,如故障引起的系统不确定性。在无人机编队中,每架无人机根据自身状态和与其他无人机的相对位置信息,设计自适应滑模控制器。
  2. 编队容错控制实现:首先定义编队误差,即每架无人机实际位置和姿态与编队期望位置和姿态的差异。利用自适应滑模控制技术,根据编队误差设计控制律,使无人机通过调整自身飞行状态减小编队误差,保持队形。当某架无人机出现故障时,其自适应机制能快速估计故障对自身动力学特性的影响,调整控制律,同时其他无人机通过通信获取故障信息,相应调整自身控制律,维持编队整体稳定性,确保编队在故障情况下仍能按预定轨迹飞行,完成任务。

第六章:基于广义扩张系统的无人机编队鲁棒容错控制

背景

  1. 应对复杂不确定性:无人机编队飞行面临多种复杂不确定性因素,除了部件故障,还包括大气环境变化、通信延迟与丢包等。这些不确定性可能相互耦合,严重影响编队的稳定性和控制性能。传统容错控制方法难以全面应对如此复杂的不确定性情况。
  2. 鲁棒容错控制的需求:为确保无人机编队在各种不确定性条件下可靠运行,需要一种更具鲁棒性的容错控制策略,能够同时处理故障和其他不确定性因素,维持编队的稳定和任务执行能力。

原理

  1. 广义扩张系统构建:将无人机编队系统建模为广义扩张系统,该系统不仅包含无人机自身的状态方程,还考虑了故障、不确定性因素以及它们之间的相互作用关系。通过引入增广状态向量,将故障和不确定性纳入系统状态描述,从而更全面地刻画系统动态特性。
  2. 鲁棒容错控制器设计:基于广义扩张系统模型,设计鲁棒容错控制器。利用现代控制理论方法,如 H∞控制、μ 综合等,在保证系统稳定性的同时,优化系统性能,使编队对故障和不确定性具有强鲁棒性。例如,通过调整控制器参数,使系统在不同故障模式和不确定性程度下,仍能保持编队误差在可接受范围内,确保编队飞行的安全性和可靠性,实现对各种复杂不确定性的有效抑制,完成预定任务。

     

    🔗 参考文献

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