导读:本文包含了紧密编队论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:无人机紧密编队,气动耦合,自抗扰控制,滑模控制
紧密编队论文文献综述
赵菁祥,唐斌[1]（2019）在《无人机紧密编队的自抗扰滑模控制器设计》一文中研究指出对于具有非线性、欠驱动、强耦合特性的无人机紧密编队飞行系统,提出一种改进的自抗扰滑模控制算法。首先,针对模型中存在的气动耦合等不确定干扰因素,设计相应的扩张状态观测器进行实时估计并在控制律中补偿。接着,基于滑模变结构控制理论设计自抗扰滑模编队控制器,解决了参数配置难度大和欠驱动系统的控制问题。最后,通过Lyapunov函数证明跟踪误差一致收敛到零。仿真结果表明该方法简化了控制器的设计,控制精度高且鲁棒性更好,所设计的控制器能有效实现队形的变换和保持,具有可扩充性。(本文来源于《控制工程》期刊2019年08期）
黄静,孙禄君,孙俊,刘刚[2]（2019）在《基于预设性能控制的超紧密航天器编队防避撞协同控制》一文中研究指出研究了考虑具有外界干扰和防避撞约束的近地轨道超紧密航天器编队的构型控制问题,将反步控制技术、预设性能控制相结合,提出了一种基于预设性能控制的六自由度编队协同鲁棒控制方法。首先,给出了近地轨道完整的编队航天器相对位置和相对姿态非线性动力学方程,并根据状态约束条件转换了相对位置动力学模型;其次,设计了预设性能函数,通过误差转换,建立了系统等效误差模型,基于反步法设计了预设性能鲁棒控制器,进一步应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的一致最终有界性;最后,在MATLAB/Simulink平台上进行了仿真验证,结果表明了方法的有效性。(本文来源于《飞控与探测》期刊2019年03期）
赵菁祥[3]（2018）在《基于LESO的无人机紧密编队自抗扰滑模控制研究》一文中研究指出多无人机协同编队飞行的工作模式可以在一定程度上提高单架无人机执行任务的效率,在军事领域和民用领域具有广阔的应用价值。考虑到多无人机在紧密编队过程中不可避免地会受到气动耦合与阵风等各类不确定干扰,若简单地采用线性化方法进行控制律设计显然是不合适的。对于具有非线性、欠驱动、强耦合特性的无人机紧密编队飞行系统,本文提出一种改进的自抗扰滑模控制算法。针对模型中存在的气动耦合等不确定干扰因素,设计相应的扩张状态观测器进行实时估计并在控制律中补偿;针对自抗扰控制器参数配置难度大和欠驱动系统的控制问题,基于滑模变结构控制理论设计复合编队控制器,这是本文的创新之处。最后通过Lyapunov函数证明跟踪误差一致收敛到零,并进行了MATLAB仿真分析。主要从以下几个方面进行深度研究:首先,基于通用的“长机-僚机”结构策略并正确建立坐标系,详细推导出无人机机间相对运动学方程;采用马蹄涡模型简化编队队列中的涡流效应,基于Biot-Savart定律具体计算出各方向上气动力增量变化和稳定性导数,建立了完整的编队飞行系统空间模型,并进行了数值仿真,比较有无气动耦合两种情形下的飞行结果,得到一些有用的结论。其次,采用自抗扰控制算法(ADRC)改善无人机在遭遇内扰和外扰时,控制器参数整定不便、控制精度下降等问题。为了便于设计和理论分析,摒弃了非线性部分,明确了线性自抗扰控制器(LADRC)的工作原理及其不足之处,特别对线性扩张状态观测器(LESO)进行稳定性和收敛误差分析;再从频域角度入手,系统分析了LADRC对不确定扰动的抑制能力,探讨了系统动态特性与带宽的关系,给出控制器参数的配置方法,增强了工程实用性。然后,分别对系统航向、速度和高度通道给出自抗扰控制律的设计步骤,完成队形变换与队形保持。通过仿真结果表明:相比较于传统PID控制,LADRC无需考虑被控对象的精确模型和各种外扰影响,可以对目标进行快速、准确地跟踪控制。然而,当指令过于复杂时,系统在初始时刻的性能不是特别令人满意,此类问题我们需要寻求更加简单高效的非线性控制律生成方式。最后,针对欠驱动系统的控制问题,提出一种基于LESO的滑模控制方法。设计了一种非线性光滑函数应用到滑模趋近律中,能够有效减小控制信号中的抖振。LESO负责估计总扰动状态量,与滑模控制律融为一体,实现了具有完全自抗扰能力和无高频振荡现象的紧密编队飞行控制方法。分别设计多个测试用例进行仿真,结果表明该方法在参数整定、稳态响应及抗扰动方面的性能要优于LADRC,控制算法更加简单,能够在多机系统上有效实现自主编队飞行。(本文来源于《广东工业大学》期刊2018-05-01）
郄航[4]（2017）在《紧密编队摄动稳定性分析及控制方法》一文中研究指出卫星编队在J2非球形引力摄动和日月引力摄动的影响下,其编队构形会逐渐发散。本文通过对卫星编队飞行过程中所受摄动力进行分析,得到卫星编队构形的长期演化规律,得到了构形长期稳定的一组特解,并且使用给定的一组编队构型参数对编队构型的演化进行描述。通过对卫星编队构形的长期演化分析,进一步探索了卫星编队长期稳定性解的问题。在编队构形摄动分析的基础上,设计卫星编队的构型,实现编队构形在摄动作用下较小的航迹向漂移和相对相位的被动保持。同时,在动力学建模和构形设计的过程中,使用了无奇点的轨道根数来避免了小偏心率带来的困难。最后从控制的角度,卫星编队受到的主要摄动力包括地球非球形摄动力、日月引力摄动等都是具有周期性干扰力的特点。这些摄动力的特点为具有明显的周期性,比如地球的非球形摄动力大多数以轨道周期为周期,日月引力摄动力以月球绕地球运动的半周期或整周期为周期。合理的利用摄动力的周期性特点,能够实现更少的燃料消耗同时达到更好的控制效果。本文针对卫星编队运行中所受摄动力的特点,以传统的PD控制为基础抑制非周期性干扰,同时通过迭代学习控制抑制周期性干扰进行构形维持控制。来解决卫星编队在摄动力下的长期构型维持控制的问题。最后进行了编队维持控制的仿真验证,仿真结果显示迭代学习控制能够很好的周期性摄动进行抑制,有效提高了卫星编队维持控制的精度和响应速度。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2017-06-01）
刘志勇[5]（2016）在《紧密编队飞行涡流减阻机理及队形参数优化研究》一文中研究指出编队飞行是自然界中大型鸟类在长途迁徙中常用的方式。人类很早就注意到了这一现象,早在一个世纪前,国外学者就使用升力线理论对叁只鸟的编队飞行做了分析,指出鸟类编队飞行具有空气动力学上的优势。随着科学技术的发展,编队飞行在人类飞行活动中出现得越来越频繁,如战斗机编队飞行,运输机编队飞行。最典型的编队飞行方式是空中加油过程。在日益追求燃油经济性和环保性的今天,除了不断提高飞机的气动性能外,人们将目光转向了仿生学——利用编队飞行进行节能和增加航程。国外在这方面进行了许多理论和实验研究,主要是线性理论分析和位势流计算、低速风洞实验以及飞行实验,对编队飞行的减阻机理有了较深的认识。但目前国内这方面的研究还较少,主要集中在编队飞行控制方法研究方面,使用的是位势流模型,对编队飞行的减阻机理研究较少,编队队形参数的获取也十分粗糙。本文研究了长机尾涡流与僚机的气动耦合作用,深入分析了编队飞行对僚机的减阻机理；建立僚机气动力系数的响应面模型,以僚机相对长机的位置参数为自变量,以僚机的升阻比为目标函数,对僚机位置参数做优化研究；利用响应面模型分析了位置参数对僚机升阻比的影响,在典型站位进行了位置参数的稳定性分析；开展了低速风洞测力实验和PIV流场测量实验,对位置参数的影响规律进行了验证。主要内容如下：1.用位势流的方法,将长机的尾涡流简化为一对向内反向旋转的半无限长涡丝,以僚机相对长机的位置参数为自变量,采用奥森涡模型计算僚机位置的诱导速度,获得僚机的有效迎角,建立僚机升力、阻力增量模型。通过该模型分析了位置参数对升力和阻力的影响,并与文献实验结果进行了比较。2.利用CFD方法对飞翼构型的单机尾涡流演化过程进行研究,分析其尾涡流的特点。在此基础上,对飞翼构型的叁机领头模式编队飞行做气动耦合计算,探讨编队飞行的减阻机理。3.采用网格变形技术实现队形参数的改变,建立僚机气动力系数随位置参数变化的Kriging响应面模型,利用基于EI函数的EGO优化方法寻找僚机气动性能最佳的位置,基于Kriging模型对僚机的位置参数影响规律及位置参数稳定性作了分析。4.开展飞翼构型的低速风洞编队飞行测力实验和PIV流场测量实验,研究位置参数的影响规律,验证数值计算的分析结果。(本文来源于《中国科学技术大学》期刊2016-06-02）
周国民[6]（2016）在《多无人机紧密编队协同控制与可视化仿真研究》一文中研究指出多无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)紧密编队协同控制(Cooperative Control)有许多单架无人机无法比拟的优点,在军用领域和民用领域的应用前景都十分广阔,成为无人机研究领域的一个热点,正受到越来越广泛的关注。本文主要研究多无人机紧密编队协同控制问题,所做主要工作如下:首先,本文采用了“长机——僚机”的编队飞行模式,分析了飞翼式无人机紧密编队飞行过程中,长机翼尖涡流对僚机产生的气动耦合效应,并推导了在长机翼尖涡流施加的上洗流和侧洗流的影响下,紧密编队中的僚机所受阻力、升力和侧向力的改变量。其次,本文分别建立了紧密编队中的长、僚机模型,并根据前面计算得到的气动耦合效应,完善了紧密编队中的僚机模型,最终得到考虑了气动耦合效应的紧密编队飞行模型。再次,本文引入了滑模变结构控制理论,并基于输入输出反馈线性化,设计了飞翼式无人机紧密编队队形保持控制器。而后在MATLAB/SIMULINK仿真环境下,对设计的保持控制器进行仿真验证。仿真结果显示,在长机机动(航向机动、速度机动和高度机动等)时,本文所设计的飞翼式无人机紧密编队队形保持控制器可以很好的保持紧密编队队形。最后,利用本实验室已建成的基于FlightGear的可视化飞行仿真系统,进行了飞翼式无人机紧密编队队形保持控制器的可视化仿真验证工作。该系统以可视化的形式全面、直观、综合地展现了紧密编队飞行过程中,长、僚机的各种综合信息,可视化仿真结果显示,上述设计的紧密编队队形保持控制器具有较高的可行性,具有较好的工程应用价值。(本文来源于《沈阳航空航天大学》期刊2016-03-01）
李博,李学仁,杜军,张鹏[7]（2015）在《无人机紧密编队气动耦合分析与仿真》一文中研究指出研究多无人机紧密编队气动耦合问题。为准确描述翼尖尾涡衰减模型,并分析无人机紧密编队飞行中提高气动效率的最佳空间位置,提出了一种采用Burnham马蹄涡模型的双机编队气动耦合分析方法。首先对无人机编队中僚机进行受力状态分析,然后建立以长机机翼质点为原点的机体坐标轴系,并根据Burnham马蹄涡模型建立僚机的诱导上洗速度和诱导侧洗速度的数学公式,最后在不同空间平面内对僚机的诱导速度和升阻力系数进行仿真。仿真结果表明,在双机紧密编队队形中,僚机通过调整自身位置可以利用长机尾涡气动效应来减小阻力,提高升阻比,达到节省燃油从而提高续航能力的效果。(本文来源于《计算机仿真》期刊2015年08期）
段海滨,邱华鑫,范彦铭[8]（2015）在《基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制》一文中研究指出提出一种基于捕食逃逸鸽群优化(pigeon-inspired optimization,PIO)的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)紧密编队协同控制方法.基于人工势场法设计了外环控制器,将无人机紧密编队转化成一种抽象的人造势场中的运动;基于鸽群优化算法设计了内环控制器,进行控制量的优化求解.在遵循鸽群优化基本思想的基础上,对其结构进行调整,并针对基本鸽群优化易陷入局部最优的问题,引入了捕食逃逸机制来改善鸽群优化总体性能.最后,将本文所提出的改进鸽群优化算法与基本鸽群优化算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法进行了系列对比实验,实验结果验证了文中所提方法的可行性、有效性和优越性.(本文来源于《中国科学:技术科学》期刊2015年06期）
朱旭,张逊逊,尤谨语,闫茂德,屈耀红[9]（2015）在《基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制》一文中研究指出提出了基于信息一致性的分段式无人机紧密编队集结控制策略,将集结过程分为3步:参考集结点选取和目标集结点分配、形成松散编队以及形成紧密编队。首先,以线切入预定航线的方式计算参考集结点,按照松散编队队形展开生成目标集结点,并利用基于叁维距离空间的优化选择算法,将目标集结点快速、准确地分配给每架无人机。然后,使用速度一致性实现向目标集结点定点集结和向松散编队伴航集结,通过非精确的航迹控制快速形成松散编队,提高编队集结的效率。接下来,启动速度、姿态一致性来实现编队最终的精确航迹控制,并逐步压缩编队队形进入紧密编队,避免发生碰撞,完成从松散编队到紧密编队的平稳过渡,同时准确地跟踪预定航线。使用协同修正方法抑制了测量误差、协同误差和通信延迟,提高了紧密编队的稳定性和控制精度。最后,基于MATLAB平台环境对所提叁维集结控制策略进行了仿真,验证了其合理性与有效性。(本文来源于《航空学报》期刊2015年12期）
叶玲玲[10]（2014）在《让海外编队从“松散”走向“紧密”》一文中研究指出尽管身居ENR全球最大国际承包商中国企业排名前列，但是2013年，中国铁建海外营业收入的占比仅为4%，在其“建设跨国建筑产业集团”的大战略下，显得力不从心。此次海外工作会议上，中国铁建提出了一个更清晰的目标：到“十二五”末海外贡献度要达到11.6%，到2(本文来源于《中国铁道建筑报》期刊2014-05-24）
紧密编队论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
研究了考虑具有外界干扰和防避撞约束的近地轨道超紧密航天器编队的构型控制问题,将反步控制技术、预设性能控制相结合,提出了一种基于预设性能控制的六自由度编队协同鲁棒控制方法。首先,给出了近地轨道完整的编队航天器相对位置和相对姿态非线性动力学方程,并根据状态约束条件转换了相对位置动力学模型;其次,设计了预设性能函数,通过误差转换,建立了系统等效误差模型,基于反步法设计了预设性能鲁棒控制器,进一步应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的一致最终有界性;最后,在MATLAB/Simulink平台上进行了仿真验证,结果表明了方法的有效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
紧密编队论文参考文献
[1].赵菁祥,唐斌.无人机紧密编队的自抗扰滑模控制器设计[J].控制工程.2019
[2].黄静,孙禄君,孙俊,刘刚.基于预设性能控制的超紧密航天器编队防避撞协同控制[J].飞控与探测.2019
[3].赵菁祥.基于LESO的无人机紧密编队自抗扰滑模控制研究[D].广东工业大学.2018
[4].郄航.紧密编队摄动稳定性分析及控制方法[D].哈尔滨工业大学.2017
[5].刘志勇.紧密编队飞行涡流减阻机理及队形参数优化研究[D].中国科学技术大学.2016
[6].周国民.多无人机紧密编队协同控制与可视化仿真研究[D].沈阳航空航天大学.2016
[7].李博,李学仁,杜军,张鹏.无人机紧密编队气动耦合分析与仿真[J].计算机仿真.2015
[8].段海滨,邱华鑫,范彦铭.基于捕食逃逸鸽群优化的无人机紧密编队协同控制[J].中国科学:技术科学.2015
[9].朱旭,张逊逊,尤谨语,闫茂德,屈耀红.基于信息一致性的无人机紧密编队集结控制[J].航空学报.2015
[10].叶玲玲.让海外编队从“松散”走向“紧密”[N].中国铁道建筑报.2014