故障树和快照技术特情训练控制架构无人机鲁棒飞行控制律


        针对无人机操作手在执行任务时不能有效地识别与处置特情的难题,提出了一种基于故障树遍历分析和快照技术的无入机特情模拟训练方法,并以样例无人机为研究案例进行了关键技术解析、通用化特情训练系统设计实现和试验.利用故障树理论,建立完备的无人机故障树模型,分析了需重点模拟训练的特情.利用快照技术,实现了不同飞行阶段训练的解耦;结合RTW(Real-Time Workshop)技术、数据库技术和视景仿真技术,完成了通用化无人机特情训练系统的开发,并成功应用于某型无人机的特情训练.给出了样例无人机操作手在不同方法下的训练结果,通过统计数据对比,表明该方法与常规的方法相比,训练效率更高,训练的完备度更好.

       无人机在实际飞行中易受到扰动与系统未建模动态等不确定性因素的影响。为此,文中提出了一种新的鲁棒飞行控制律设计方法。该方法以主-辅控制器为基本架构,主控制器采用鲁棒伺服线性二次型调节(LQR)法构造,以提供基本指令跟踪控制输入;以加入主控制器后的理想闭环系统为参考模型,基于鲁棒模型参考自适应算法设计辅控制器,以抑制扰动和未建模动态对飞行控制系统的影响。理论分析表明,该控制律能够保证闭环飞行控制系统在存在有界扰动与未建模动态情况下稳定且跟踪误差有界。非线性对比仿真验证了控制系统对各种形式扰动的抑制作用,说明了该控制系统的有效性与鲁棒性。


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