LMI在飞行控制中的应用

合集下载

垂直起降战术飞机非线性预测控制仿真研究

ａｎｄｌａｎｄｉｎｇａｉｒｃｒａｆｔｓ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆ ’ ｔｈｅｃｏｎｔｒｏ｜ｌｅｒｐｒｏｐｏｓｅｄｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：Ｌｉｔｆｆａｎ；Ｖｅｒｔｉｃａｌｔａｋｉｎｇ—ｏｆａｎｄｌａｎｄｉｎｇ；Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌ；ＬＭＩ
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ，ｌｏｎｇｉｔｕｄｉｎａｌｍｏｔｉｏｎａｎｄｄｙｎａｍｉｃｅｑｕ￣ｉｏｎｓｗｅｒｅｏｂｔａｉｎｅｄａｎｄｎｏｎ—ｌｉｎｅａｒｍｏｄｅｌｐｒｅｄｉｃ — ｔｉｖｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄｔｏｃｏｎｔｒｏｌｉｔｓｐｉｔｃｈａｔｔｉｔｕｄｅ．Ｔｈｅｄｉｉｃｆｕｌｔｉｅｓｅｘｉｓｔｉｎｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｖｅｃｔｏｒｅｄｔｈｒｕｓｔｉｎｐｕｔｓａｎｄｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌｐｅｒｔｕｒｂａｔｉｏｎｌｉｎｅａｒｉｚａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｓｎｏｔｓｕｉｔａｂｌｅ．ＴｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｕｓｅｓＬｉｐｓ — ｃｈｉｔｚｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｃｏｎｓｔｒａｉｎｎｏｎｌｉｎｅａｒｔｅｒｍｓ，ａｎｄｔｈｅｎａｃｑｕｉｒｅｓＬｉｐｓｅｈｉｔｚｃｏｎｓｔａｎｔｓ．Ｗｉｔｈｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆａｃｈｉｅｖｉｎｇａｓ —

人工智能在航空航天领域的应用

人工智能在航空航天领域的应用随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为航空航天领域的重要技术。

人工智能的应用不仅提高了航空航天系统的效率和安全性，还为航空航天领域带来了许多创新和突破。

本文将探讨人工智能在航空航天领域的应用，并分析其带来的影响。

一、飞行控制系统人工智能在飞行控制系统中的应用是航空领域中最为重要的应用之一。

传统的飞行控制系统主要依靠人工操作，但这种方式存在一定的局限性。

而引入人工智能技术后，飞行控制系统可以通过学习和模拟人类飞行员的经验，自动调整飞行姿态、控制飞行速度和高度，从而提高飞行的安全性和稳定性。

例如，人工智能可以通过分析大量的飞行数据和气象数据，预测飞机的飞行轨迹和气象变化，从而提前做出相应的调整。

此外，人工智能还可以通过模拟人类飞行员的决策过程，自动选择最佳的飞行路径和航线，减少燃料消耗和飞行时间。

二、航空安全人工智能在航空安全领域的应用也是非常重要的。

航空事故往往是由多个因素共同作用导致的，而人工智能可以通过分析大量的数据和模拟不同的情况，预测潜在的风险和危险，从而提前采取相应的措施。

例如，人工智能可以通过分析飞行数据和机械故障数据，预测飞机的故障概率和维修需求，提前进行维修和更换关键部件，减少事故的发生。

此外，人工智能还可以通过分析飞行员的生理数据和行为模式，判断其是否处于疲劳或压力过大的状态，提醒飞行员及时休息或采取相应的措施，确保飞行安全。

三、航空物流人工智能在航空物流领域的应用也是非常广泛的。

航空物流是指通过航空运输方式进行的物流活动，其特点是速度快、运输能力大。

而人工智能可以通过分析大量的物流数据和交通数据，优化航空物流的路径和运输方式，提高物流的效率和准确性。

例如，人工智能可以通过分析货物的重量、体积和目的地等信息，自动选择最佳的航班和航线，减少货物的运输时间和成本。

此外，人工智能还可以通过分析航空交通数据和天气数据，预测航班的延误概率和航班的到达时间，提前做出相应的调整，确保货物的及时送达。

基于LMI约束优化的再入飞行器预测控制

: 热约束 Q Φ Qm a x ; 过载约束 :
L + D Φη ;
引言
在重复使用飞行器的再入过程中 , 运行环境非常复杂 ,包含着严格的约束条件 :热 ,过载 , 动压 , 攻角 , 倾斜角等 , 这些约束条件对再入的轨道设计和制导律提出很高的要求 , 只有满足这些要求才能使飞行器适应再入过程中的热力学环境 , 从而安全着陆 [ 1 - 4 ] . 再入制导方法分两大类 :标准轨道制导法和预测制导法 . 标准轨道制导法是工程实际中常用的方法 , 常采用传统的设计方法确定反馈增益系数 ; 当标准轨道确定以后 , 可以离线计算出反馈增益系数时
[ 8, 9 ] 2 2
1 2
∞
t
[x ∫
T
( t) Q 1 ( x ) x ( t)
+ u ( t ) R ( x ) u ( t ) ] d t,
T
设计优化控制律
u ( x) = - K ( x) x = - R
- 1 T B ( x) P ( x ) x
(8)
P ( x ) 满足如下 state dependent R ica tti方程的正定
张军 1 梁建国 1 邵晓巍 2 毕贞法 1
( 1. 上海宇航系统工程研究所 ,上海 201108 ) ( 2. 上海交通大学空天学院 ,上海 200240 )
Hale Waihona Puke 3摘要针对飞行器再入过程中的复杂多约束 , 提出一种基于线性矩阵不等式 ( LM I)约束优化的纵向制导方法. 首先对再入飞行器的纵向运动方程伪线性化建模 ,保证在标准轨道邻域内点点可控 ,简化了非线性模型 ; 然后在每个制导周期内利用 LM I求解有约束的凸优化问题 ,从而获得在线反馈控制律和全量控制量 ,用于实际再入轨道的制导 ;同时给出了切换闭环系统稳定性的证明. 仿真结果表明 ,所设计的制导律对再入初始点状态偏差等具有较强的鲁棒性 . 关键词再入飞行器 , 纵向制导 , LM I, 约束 , 伪线性化

PLC在航空航天领域中的应用

PLC在航空航天领域中的应用航空航天领域的发展离不开现代控制技术的支持和应用。

作为一种常用的自动化控制设备，可编程控制器（PLC）在航空航天领域中具有重要的应用价值。

本文将探讨PLC在航空航天领域中的应用，从飞机控制系统、试验设备和维护保养等方面进行讨论。

一、飞机控制系统中的PLC应用1.1 飞机航电系统中的PLC应用在现代飞机中，航电系统负责飞行控制、导航和通讯等任务。

PLC 作为一种可靠性高、响应速度快的控制设备，被广泛应用于飞机航电系统中。

PLC在航电系统中可以用于飞行控制面的控制，如副翼、升降舵和方向舵，通过PLC的控制，可以实现对飞机姿态的精确调整和控制，提高飞行的稳定性和安全性。

1.2 飞机发动机控制系统中的PLC应用飞机的发动机控制对飞行的安全和性能有着至关重要的影响。

PLC 在发动机控制系统中的应用可以提高发动机的控制精度和响应速度。

通过PLC控制，可以实现对发动机的启动、加速和停止等过程进行精确控制，并且可以对发动机的参数进行实时监测和调整，从而提高飞机的燃油效率和性能。

二、试验设备中的PLC应用在航空航天领域中，试验设备的研发和应用是进行飞机性能测试和验证的重要环节。

PLC作为一种灵活可编程的控制设备，被广泛应用于试验设备中。

通过PLC控制系统，可以对试验设备进行精确的控制和调整，以满足不同的试验需求。

同时，PLC还可以实时采集和处理试验数据，提供可靠的数据支持，为航空产品的研发和改进提供重要依据。

三、维护保养中的PLC应用航空设备的维护保养工作对于飞行安全和设备寿命的延长至关重要。

PLC在航空设备维护保养中的应用可以提高工作效率和准确性。

通过PLC控制系统，可以实现对设备的自动化维护和检测，提前预警故障，并进行修复操作。

同时，PLC还可以记录设备使用情况和维护记录，为下一次的维护工作提供参考。

结语本文对PLC在航空航天领域中的应用进行了简要探讨。

PLC在飞机控制系统、试验设备和维护保养等方面发挥了重要作用，提高了航空产品的性能和可靠性。

人工智能在航空航天领域的应用案例

人工智能在航空航天领域的应用案例随着科技的不断发展，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经逐渐渗透到各个领域中。

其中，航空航天领域作为高科技领域的代表，人工智能的应用也显得尤为重要。

本文将以人工智能在航空航天领域的应用案例为主题，介绍一些令人瞩目的科技成果。

首先，人工智能在航空航天领域的一大应用是飞行控制系统方面。

在过去，飞行员是飞机的“大脑”，需要依靠丰富的经验和反应能力完成飞行任务。

然而，随着人工智能的发展，飞行控制系统得以将大量数据进行实时分析和处理，从而提供更准确、高效的飞行控制。

例如，AI可以通过分析天气预报、飞机性能等数据，进行飞行路径规划和优化，以提高飞行效率和安全性。

此外，AI还可以通过虚拟飞行员的技术应对飞行紧急情况，提供准确的指令和决策，确保飞行安全。

其次，人工智能在航空航天领域的另一个关键应用是航空器维护和修复。

航空器的维护和修复对于保持航空器的正常运行至关重要，而传统的维修方法常常需要耗费大量的时间和人力。

然而，人工智能的介入改变了这一现状。

通过分析航空器的传感器数据、历史记录等，AI可以及时检测并预测潜在的故障，从而提前采取维护措施，避免航班延误或事故发生。

此外，AI还可以通过虚拟现实和增强现实技术，为维修人员提供实时指导和培训支持，提高修复效率和准确性。

此外，在航空航天领域中，人工智能在航空交通管制方面也发挥着重要作用。

传统的航空交通管制系统面临着复杂的航班调度和决策难题，而人工智能的应用可以提供更智能、高效的解决方案。

AI可以通过分析飞行数据、天气状况等多个因素，进行飞行计划的优化和调整，减少航班延误和拥堵情况的发生。

此外，利用机器学习技术，AI可以自动学习和优化航班调度算法，提高交通管制的准确性和效率。

进一步扩展到航天领域，人工智能在探索、开发和运营航天器方面也发挥着至关重要的作用。

例如，AI可以通过分析地球和宇宙的大量数据，帮助科学家更好地了解宇宙的起源和演化。

PLC在航空航天中的应用

PLC在航空航天中的应用开篇介绍航空航天工业作为现代高科技领域的重要组成部分，对于自动化技术的需求越来越高。

在航空航天工业的生产和运营过程中，PLC（可编程逻辑控制器）作为一种强大的自动化控制设备，发挥着重要的作用。

本文将探讨PLC在航空航天中的应用，并介绍其在该领域的关键功能和优势。

一、航空航天设备控制1. 飞行控制系统在飞行控制系统中，PLC可用于实现飞机的姿态控制、导航系统的控制以及驾驶舱内各种检测与报警功能。

通过PLC，飞行员可以更加精准地控制飞机的飞行状态，保证飞行安全。

2. 发动机控制系统PLC在航空发动机控制系统中的应用非常广泛。

它可以监测和控制发动机的温度、压力、转速等参数，及时发出警报并采取相应的措施来保护发动机。

此外，PLC还可以实现发动机的起停控制、供油系统的调节等功能。

二、航空航天生产线控制1. 飞机装配线控制在飞机的装配过程中，PLC可以用来控制各种自动化设备和机器人，实现飞机部件的组装和安装。

与传统的控制方式相比，PLC具有灵活性高、可扩展性强的优势，能够提高生产效率和质量。

2. 航天器测试线控制在航天器的测试过程中，PLC可用于控制各种测试设备和仪器的运行。

它可以收集和处理测试数据，进行实时监测和分析，并根据测试结果进行控制和调整。

这对于确保航天器的质量和性能非常关键。

三、航空航天安全监控与管理1. 机场航空交通管理PLC可以应用于机场的航空交通管理系统中，实现对航班起降、航线规划、飞行高度和航速的监控与控制。

通过PLC的应用，可以提高空中交通的安全性和效率，减少事故发生的可能性。

2. 航空器维护与检修对于航空器的维护与检修工作来说，PLC可用于监测和控制各种关键设备的状态和运行情况。

它可以自动监测设备的运行参数，发现潜在故障，并及时采取修复措施，确保航空器的正常运行和维护质量。

结尾总结随着航空航天工业的快速发展，PLC在该领域的应用也越来越广泛。

它通过自动化控制和智能化管理，提高了航空航天设备的运行安全性和生产效率，为航空航天工业的发展做出了重要贡献。

人工智能在航空航天领域的应用

人工智能在航空航天领域的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项前沿技术，正广泛应用于各个领域，其中航空航天领域是其重要应用之一。

随着科技的不断进步，航空航天行业对于安全、效率和创新的需求不断增长，人工智能的应用逐渐成为实现这些目标的重要手段。

本文将重点介绍人工智能在航空航天领域的应用。

一、飞行控制系统人工智能在飞行控制系统中的应用，可以大大提升飞行安全和效率。

例如，自动驾驶技术可以通过感知系统和决策系统实现对飞行器的智能控制，自动化程度高。

通过深度学习和模式识别技术，人工智能可以分析和预测飞机在不同气象条件下的飞行状态，及时发现并处理潜在的风险。

此外，人工智能还可以通过精确的飞行计划和优化的路径规划，提高飞机的能源利用率，减少碳排放。

二、机载系统维护机载系统维护是航空航天领域中不可或缺的环节。

借助人工智能技术，机载系统的维护可以更加精准和高效。

通过大数据分析和机器学习算法，人工智能可以实时监测和分析飞机各种传感器的数据，及时发现潜在故障，并预测维护需求。

同时，人工智能还能为维护人员提供智能辅助决策，减少维修时间和成本，提高飞机的可用性。

三、航空交通管理航空交通管理是确保飞行安全和空中交通顺畅的重要环节。

人工智能在航空交通管理中的应用，可以提高空中交通的效率和安全性。

例如，通过机器学习和模型预测技术，人工智能可以准确预测航班的起降时间和交通流量，为航班调度和路线规划提供科学依据，实现更加合理的航班调度，减少延误和拥堵。

另外，人工智能还可以通过数据分析和优化算法，提供即时的动态路径规划和飞行高度调整，优化整个空中交通系统的运行效率。

四、卫星和航天器控制人工智能在卫星和航天器控制中的应用，可以提高卫星任务的执行效率和控制精度。

通过深度学习和强化学习技术，人工智能可以分析和处理卫星图像数据，实现目标识别、目标跟踪和航迹预测等功能，提高卫星对地观测和对天观测的准确性。

智能控制技术在航空航天中的应用

智能控制技术在航空航天中的应用近年来，随着科技的不断发展，智能控制技术在航空航天领域的应用越来越广泛。

智能控制技术是指通过计算机、传感器和执行器等智能设备，对系统进行实时监测和控制，以实现系统自主决策和执行的一种技术手段。

在航空航天领域中，智能控制技术的应用不仅提高了飞行安全性，还改善了航空器的性能和运行效率。

本文将从机载自动驾驶系统、智能导航系统和智能维修系统等几个方面，探讨智能控制技术在航空航天中的应用。

一、机载自动驾驶系统在当今航空领域，机载自动驾驶系统已经成为一项不可或缺的技术。

通过智能控制技术，机载自动驾驶系统可以实时监测飞机的姿态、速度和位置等参数，并根据预先设定的航行计划，自主地控制飞机的方向和高度。

智能控制技术通过计算机视觉和图像识别等算法，可以及时发现和避免飞行中的障碍物，提高飞行的安全性。

此外，机载自动驾驶系统还可以通过智能学习算法，掌握飞行员的操作习惯和喜好，并根据这些信息优化飞行控制。

这样一来，飞行员可以更加专注于监测飞行状态和处理紧急情况，大大减轻了工作负担。

智能控制技术的应用，使得飞行员和机载自动驾驶系统形成了紧密的合作关系，共同保障航行的安全和顺利进行。

二、智能导航系统智能导航系统是指通过智能控制技术，对飞机的导航和航行进行实时监测和调整的系统。

智能导航系统可以通过全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）等传感器，获取飞机的位置和速度等信息，并通过智能算法和模型，对飞行轨迹进行实时预测和修正。

利用智能导航系统，飞机可以根据航行计划和环境变化，自动调整航向和速度，实现飞行的精准导航。

智能导航系统还可以通过预测未来的气象和空中交通状况，提供更加灵活的航行安排，减少飞行时间和燃油消耗。

另外，智能导航系统还可以实时监测飞机的健康状态，例如发动机的性能和机身的结构等。

当飞机出现故障或损坏时，智能导航系统可以及时发出警报，并自动调整飞机的航向和速度，以确保飞机安全返回或继续航行至最近的机场。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

LMI在飞行控制中的应用
摘要：针对某飞机的飞行控制，本文采用含有区域极点配置的H x H∞混合控制方法进行了研究。

首先简述飞机控制系统的建模方法，并以飞机纵向运动为例，建立了飞机的模型；然后利用Lyapunov稳定性理论和矩阵Schur补性质，将区域极点配置和H2H∞控制约束条件转化为LMI凸优化问题，设计了含有区域极点配置和H2 H∞混合控制状态反馈鲁控制器。

1.1飞机运动方程
完整的六自由度、非线性、刚体飞机运动可由如下九个放成描述：
(1-1) 其中Q为阻力, Y为侧力,α为飞机迎角,β为侧滑角，T为发动机推力，M为飞机质量。

(1-2) 其中V为飞行速度,γ为航迹倾角,u为航机偏角,
(1-3) 其中L为升力
(1-4) p、q、r为机体轴的滚动、俯仰、偏航角速度。

(1-5)
(1-6)
(1-7) I为刚体各向转动惯量m t , n t为飞机推力产生的俯仰、偏航转矩
(1-8)
(1-9)
做如下假设，并将1-1至1-9的飞机运动方程线性化：
(1)飞机是刚体，略去弹性影响，并略去大气不稳定性影响。

(2)假定飞机运动在小范围内，横侧与纵向小扰动量、气动力和力矩不互相影响。

(3)基准运动是对称运动，并且是定常直线运动。

(4)忽略发动机引起的陀螺力矩造成的影响，m T,n T为0；
在这些条件下，飞行纵向运动的状态方程可以得到如下：
(1-10)
用x T=[V a q θ]表示状态变量，用u T=[δeδt]表示输入向量，V为飞机运动速度，α为飞机迎角，q为俯仰角速度，θ为俯仰角，δe为升降舵偏角，δt为油门开度。

用A B表示系数矩阵，则1-10又可表示为：
(1-11)
2. H2 H∞混合控制的LMI方法
如图所示的H2H∞混合标准控制系统，w为外部输入，z∞与z2分别表示与H∞指标，H2指标相关的输出信号，u是控制输入信号，y为测量输出信号。

K为控制器。

引入H2 H∞控制,广义被控对象的状态空间描述为
H2 H∞混合控制问题就是设计反馈控制器，满足如下
(1)闭环极点落于LMI区域D
(2)闭环函数阵||G z∞w||≤λ；
(3)闭环函数阵G z2w满足min||G z2w||
则此控制器称作H2 H∞混合最优控制器
对于问题(2)，可转化为：当有且仅有一个W矩阵，和一个正定矩阵X使得下式成立
对于问题(3)，可转化为：当有且仅有一个W矩阵，和一个对称矩阵X、Z使得下式成立
3.利用Matlab的LMI工具箱进行飞行控制器设计
假定飞机运动参数给定如下：
在matlab上实现上述计算，可以使用msfsyn很方便的求解。

msfsyn专门用于计算多目标状态反馈控制。

用法为：[GOPT,H2OPT,K,Pcl,X] = MSFSYN(P,R,OBJ,REGION,TOL)
输入参数中的P是系统矩阵。

R为2x1矩阵，R(1)表示z2维数，R(2)表示控制输入u的维数。

OBJ4x1矩阵表示设计目标OBJ(1)为||G Z∞+||上界，OBJ(2)为H2范数上界。

OBJ(3,4)为H2、H∞的权重。

输出中，GOPT H2OPT分别为H2、H∞的性能指标，K是所求的状态反馈增益矩阵。

Pcl是闭环传函，X 是Lyapunov矩阵。

构建系统矩阵PP = ltisys(A,[B1 B2],[Ci;C2;Cy],[Di1 Di2;D21 D22;Dy1 Dy2]);
使用LMIREG函数构建LMI区域D ，为实轴上坐标为-1.3，半径为1.2的圆域，结果如下
调用[GOPT,H2OPT,K,Pcl,X] = msfsyn(PP,[4,2],[0 0 1 1],region)得到结果如下：
Result: feasible solution of required accuracy
best objective value: 112.951538
guaranteed relative accuracy: 9.50e-003
f-radius saturation: 0.000% of R = 1.00e+010
Guaranteed Hinf performance: 4.68e+000
Guaranteed H2 performance: 9.54e+000
GOPT = 4.6833
H2OPT = 9.5404
K =
0.0331 -0.9109 0.3162 -0.0526
-1.7877 1.0666 0.0977 -0.3701
X =
1.1694 1.8595 -5.4819 1.9661
1.8595 5.7316 -15.8753 8.9807
-5.4819 -15.8753 67.0163 -27.5170
1.9661 8.9807 -27.5170 16.9313
采用含区域极点配置约束的H2H∞混合控制方法设计的控制器，有效解决了H2控制动态性能好但鲁棒性和抗干扰性较差，而H∞控制具有较好的鲁棒性和抗干扰性但是动态性能不理想等问题，综合了区域极点配置和H2H∞混合控制的优点，使设计出的系统既能满足飞行品质的要求，也能满足鲁棒性的要求，而且对干扰信号具有较强的抑制能力，具有较理想的设计效果，由此验证了该设计方法的有效性和实用性.。