飞行控制律

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matlab典型飞机的飞行控制律设计 -回复

matlab典型飞机的飞行控制律设计-回复Matlab典型飞机的飞行控制律设计引言：随着航空技术的不断发展，飞行控制律设计在飞行器领域中变得越来越重要。

飞行控制律设计的目标是确保飞行器在不同的飞行阶段具有稳定性、灵敏性和可靠性。

在本文中，我们将使用Matlab软件进行典型飞机的飞行控制律设计，并介绍一些基本概念和步骤。

第一步：建立飞行动力学模型在飞行控制律设计中，首先需要建立飞行动力学模型。

该模型描述了飞行器的运动和动力特性，是设计控制律的基础。

常用的方法包括平面模型和三维模型，根据实际情况选择合适的模型。

在Matlab中，可以使用Simulink工具箱来建立这些模型。

第二步：选择控制器的结构控制器是用来实现期望的飞行特性的关键组件。

根据设计需求和目标，选择合适的控制器结构非常重要。

常见的控制器结构包括比例-积分-微分（PID）控制器和线性二次调节（LQR）控制器。

在Matlab中，可以使用Control System Toolbox来创建这些控制器。

第三步：系统辨识和参数估计在设计控制律之前，需要准确的飞行动力学模型。

然而，实际情况下，飞行器的动力学特性可能会随时间而变化。

因此，需要进行系统辨识和参数估计，以获取准确的模型。

Matlab提供了多种辨识工具和方法，例如系统辨识工具箱和优化工具箱。

第四步：设计控制律根据飞行器的特性和实际需求，设计有效的控制律非常重要。

这些控制律可以调整飞行器的姿态、轨迹和稳定性。

在Matlab中，可以使用反馈控制、前馈控制和状态观测器等技术来设计控制律。

第五步：仿真和优化在设计控制律之后，需要对其进行仿真和优化，以验证其性能和调整参数。

Matlab的Simulink工具箱提供了强大的仿真环境，可以模拟不同飞行条件下的飞行动态。

通过该仿真环境，可以评估控制律的性能并对其进行优化。

第六步：系统实现和验证最后一步是将设计的控制律应用到实际飞行器中，并验证其性能和可靠性。

控制律

飞行原理一、飞行的主要组成部分及功用到目前为止，除了少数特殊形式的飞机外，大多数飞机都由机翼、机身、尾翼、起落装置和动力装置五个主要部分组成：1. 机翼——机翼的主要功用是产生升力，以支持飞机在空中飞行，同时也起到一定的稳定和操作作用。

在机翼上一般安装有副翼和襟翼，操纵副翼可使飞机滚转，放下襟翼可使升力增大。

机翼上还可安装发动机、起落架和油箱等。

不同用途的飞机其机翼形状、大小也各有不同。

2. 机身——机身的主要功用是装载乘员、旅客、武器、货物和各种设备，将飞机的其他部件如：机翼、尾翼及发动机等连接成一个整体。

3.尾翼——尾翼包括水平尾翼和垂直尾翼。

水平尾翼由固定的水平安定面和可动的升降舵组成，有的高速飞机将水平安定面和升降舵合为一体成为全动平尾。

垂直尾翼包括固定的垂直安定面和可动的方向舵。

尾翼的作用是操纵飞机俯仰和偏转，保证飞机能平稳飞行。

4.起落装置——飞机的起落架大都由减震支柱和机轮组成，作用是起飞、着陆滑跑，地面滑行和停放时支撑飞机。

5.动力装置——动力装置主要用来产生拉力和推力，使飞机前进。

其次还可为飞机上的其他用电设备提供电源等。

现在飞机动力装置应用较广泛的有：航空活塞式发动机加螺旋桨推进器、涡轮喷气发动机、涡轮螺旋桨发动机和涡轮风扇发动机。

除了发动机本身，动力装置还包括一系列保证发动机正常工作的系统。

飞机上除了这五个主要部分外，根据飞机操作和执行任务的需要，还装有各种仪表、通讯设备、领航设备、安全设备等其他设备。

二、飞机的升力和阻力飞机是重于空气的飞行器，当飞机飞行在空中，就会产生作用于飞机的空气动力，飞机就是靠空气动力升空飞行的。

在了解飞机升力和阻力的产生之前，我们还要认识空气流动的特性，即空气流动的基本规律。

流动的空气就是气流，一种流体，这里我们要引用两个流体定理：连续性定理和伯努利定理流体的连续性定理：当流体连续不断而稳定地流过一个粗细不等的管道时，由于管道中任何一部分的流体都不能中断或挤压起来，因此在同一时间内，流进任一切面的流体的质量和从另一切面流出的流体质量是相等的。

飞行器控制律设计方法发展综述

飞行器控制律设计方法发展综述方舟
08.10.12
1
综述（1）
经典方法：在我国航空工程界,到目前为止,大多数战斗机的控制系统都是采用经典频域或根轨迹法设计的。这种方法简单实用,设计过程透明,工程设计人员可清晰地看到系统的动态和性能是如何被修改的。而且现行的飞行品质要求大多数是根据经典控制理论提出的,设计依据充分,设计人员凭借自身丰富的设计经验,通过使用多模态控制律以及调参技术等,最终可以设计出性能较为完善的飞行控制系统。
7
特征结构配置控制（1）
优点：极点配置的一种扩展,能够在考虑系统零、极点要求的同时,满足在多变量之间解耦、系统鲁棒性等方面的要求。设计：特征值决定了系统的响应快慢,反映了模态的阻尼比、自然频率等特征。特征向量则表明了各个模态之间是如何按照回路状态分布,反映了模态之间的耦合,且飞行品质要求中正好包含了这些耦合指标, 如有关滚转运动中荷兰滚振动的幅度,或者滚转角和侧滑角之间的相对相位等,这些指标可以直接转化成对特征向量的要求。通过特征结构配置,能够使闭环系统的动态响应既满足一定的阻尼特性,又使各模态之间保持期望的关联 /解耦合特性。
5
ห้องสมุดไป่ตู้
先进飞行控制系统
常用的先进飞行控制系统有：
(1)最优二次型控制 (2)特征结构配置控制 (3)非线性反馈线性化控制 (4)非线性 H 优化与μ综合鲁棒控制 (5)滑模变结构控制 (6)反步控制 (7)神经网络自适应控制
6
最优二次型控制
原理：采用一个数学上准确的性能指标来描述系统的性能规范，从这个性能指标出发,便可求得系统的控制增益,相当于同时闭合了多个控制回路并使各控制回路的性能自动地协调。优点：基于系统的状态变量模型,状态变量模型比传递函数的描述包括更多的系统信息,从而容易得到完善的控制系统性能。缺点：将飞行控制系统的性能要求转换为设计用的性能指标、加权系数的选择原则、鲁棒性等问题,到目前为止还没有得到很好的解决。

基于有限时间控制的高超声速飞行器控制律设计

（Ｃｌｇｆｎｏｍａｏｎｏｔｌｎｉｅｒｇｈｎｎｖｒｔｆｅｏｅｍ，Ｄｎｙｎ５０１Ｃｈｎ）ｏｌｅｏｆｒｔｎａｄＣｎｏｇｎｅｎ，ＣｉａＵｉｅｓｙｏｔｌｅＩｉｒＥｉｉＰｒｕｏｇｉｇ２７６，ｉａ（Ｓｈｏｆｔｍａｏ，ｏｔｅｓＵｉｅｓｙ，ｎｉｇ２０９，ＣｉａｃｏｌｏｔｎＳｕｈａｔｎｖｒｔＮａｊ１０６ｈｎ）ｏＡｕｉｉｎ
１ｃｔｏｔｏｎｔｕｄｏｔｏｌａｅｃｎｉｅｅｓｔｏｓｂｙｓｅｓｔｅｉｎｃｎｒｌｒｅｐｅｔｌｏｉｙｃｎｌａｄａｉｅｃｎｒｒｏｓｄｒｄａｗｕｓｔｍｏｄｓｇｏｔｏｌｓｒｓｃｉｙ．ｒｌｔｅｖｅＴｈｅｉｆｖｌｃｔｏｔｏｌｒａｄａｔｔｄｅｃｎｒｌｒｉｏｄｕｔｄｂｏｂｉｉｇｎｎｉｅｙｍｉｅｄｓｇｎｏｅｏｉｙｃｎｌｎｉｒｅｌｕｏｔｏｌｓｃｎｃｅｙｃｍｎｎｏｌｎａｄｎａｃｅｒｉｖｒｅｃｎｒｌｗｉｎｔ —ｉｏｔｏｌｔｃｎｑｅＴｈｅｅｉｅｄａｉｓｉｏｓｄｒｄｄｒｎｇｖｌｃｔｎｅｓｏｔｏｔｆｉｔｍｅｃｎｈｉｅｒｅｈｉｕ．ｎｇｎｙｎｍｃｓｃｎｉｅｅｕｉｅｏｉｙｃｎｏｌｒｄｓｇｄｔｅｖｌｃｔａｏｖｒｅｔｅｋｅａｕｎｆｎｉｉｅｕｅｅｐｏｓｄｏｔｌｅｉｎａｅｏｉｙＣｒｅｎｈｎｃｎｅｇｏａｄｓｄｖｌｅｉｉｔｔｅｍｎｄｒｔｒｐｏｅｈｃｎｏｌｒＩｒｅｏｃｎｔｏｉｈｔｉｄｏｔｌ．ｎｏｄｒｔｏｒｌｆｇｔａｔｕｅ，ｆｒｔｎｔ —ｉｅｃｎｒｌｅｓｄｓｇｄｆｒｆｉｈ — ｔｒｅｌｔｉｓ，ａｆｉｅｔｍｏｔｏｌｒｉｅｉｎｅｇｔｐａｉｏｌｈａｇｅｔａｔｃｎｅｇｏａｄｓｒｄｖｕｎｆｎｉｍｅ．ａｄｅｃｏｄｎｇｔｅｏｅｔｎｏ－ｎｌｏｍｋｅｉｏｖｒｅｔｅｉｅａｅｉｉｔｔｌｅｉｎｔｎａｃｒｉｏｔｎｏｏｅｃｒｈｈ

飞行器导航、制导与控制-12典型飞行控制规律

鲁棒控制是以不变的控制器（结构和参数）应对控制对象受到的有界的不确定性扰动鲁棒控制和鲁棒性分析综合了控制理论多方面的基础，理论研究成果极其丰富
32
预测控制基本原理

预测控制算法的三要素：

内部(预测)模型滚动优化（参考轨迹）反馈控制
33
预测模型(内部模型)

预测模型的功能
根据被控对象的历史信息和未来输入，预测系统未来响应。
21
y
L2 L1 B:(u02,y02) y=y(u)
A:(u01,y01) u
0
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几种比较成熟的多模型控制算法

多模型预测控制多模型自适应控制交互式多模型算法
23
多模型方法的关键问题

多模型算法的模型切换和稳定性
• 多模型方法对非线性系统用多个线性模型来逼近，对每个子系统设计线性控制器，根据模型的切换条件取不同的控制器的输出。 • 对于基于模型切换的多模型控制来讲，从一个模型切换到另一个模型时，如何克服切换带来的扰动和瞬态响应。
u(k ) u(k 1) u(k )
9
数字PID控制的输出分析
u(k)
微分项
积
项
分
比例项
0
1
2
3
4
5
6
7
8
kT
单位阶跃输入时数字PID控制的输出控制作用
10
无人机俯仰姿态PID控制
Ki s

＋
K
e
＋
舵机
无人机

1 s

K
K 分别为俯仰角和俯仰角速率反馈增益，K i 为积分环节增益。引入 K 、

民用飞机自动飞行控制系统：第5章飞行速度控制与航迹控制

• 缺点：单纯控制油门杆，飞机姿态发生变化，达不到控制速度的目的。
• 实际上，用油门控制飞机速度时，需要俯仰角控
制系统同时工作，以保持飞机姿态不变。
• 油门自动调节器是控制发动机油门位移的伺服控
制系统；
• 发动机环节表示油门变化后，发动机推力变化的动态过程。
• 油门杆速度控制系统主要用于低动压飞行状态，可保证平飞速度稳定，也可保证用姿态角控制系统来控制飞行轨迹。
2.自动拉平控制系统（自动拉平控制模式）
任务将下滑时的垂直下降速度减小到允许的着地下降速度。(约为(-0.3～-0.6)m/s) .
方法垂直下. 降速度随高度h的减小而降低。
.h(t) h(t) /
hh(t)0 h(t)h0et/
拉平段轨迹设计为指数曲线。
h0 为拉平开始的起始高度；
Y 0tY dt 0tV dt
➢ 侧偏距控制系统副翼控制规律为
a K K KY Y
.
r cos
.
q sin
q tg ( 0)
V
.
Y V sin( )
V sin V
➢ 侧偏距修正过程
• 初始时刻：一定的侧偏距：Y0
一定的偏航角： 0
一定的滚转角：0 0（水平直线飞行）
• 在控制过程中，发动机油门控制系统将保持所需要的飞行速度。
• 飞机质心偏离下滑线时的运动（几何）关系：
tg d / R ，近似， d / R
d V0 sin( ) V0 (+ )/57.3
t
t
d 0 ddt 0V ( ) / 57.3dt
• 耦合器用于改善整个系统的性能。
e Khh K 0
4 舵面提前回中—攻角增量近似为零

飞机飞行控制律多目标优化设计研究

物理意义不明确等缺点，提出了一种基于改进ＮＳＧＡ — ＩＩ算法的飞行控制律多目标优化设计方法。在该算法中提出
了一种分化进化策略，使得进化搜索过程中染色体群可以自适应分化为数量和构成动态调整的子群，避免了多染色
Ｉｎｔｈｅａｌｇｏｉｒｔｈｍａｎｅｗｅｖｏｌｕｔｉｏｎａｒｙｓｔｒａｔｅｇｙｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ，ａｎｄｔｈｅｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｃａｎｂｅｄｉｖｉｄｅｄｉｎｔｏｓｅｖｅｒａｌｄｙｎａｍｉｃｓｕｂ — ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎｓ．Ｓｏｔｈａｔ，ｔｈｅｄｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆｃｈｒｏｍｏｓｏｍｅｓｃａｎｂｅｍａｉｎｔａｉｎｅｄｂｙｔｈｉｓｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｕｓｃａｎｒｅｓｔｒａｉｎｌｏｃａｌｏｐｔｉｍｕｍ
体子群对局部最优区域的重复搜索，维持染色体的多样性，有效抑制了早熟收敛现象发生。最后，使用改进的
ＮＳＧＡ． Ⅱ算法对某型飞机横航向控制律设计进行数值仿真，结果显示提出的算法有效提高了控制律优化调参效率，
ＢＡＩＪｕｎ－ｊｉｅ，ＺＨＡＮＧＫｕｎ，ＣＵＩＹａｎ－ｙｏｎｇ

飞行控制律的原理与应用

飞行控制律的原理与应用1. 引言飞行控制律是指飞机飞行过程中，用来控制飞机姿态和飞行性能的控制算法。

飞行控制律的设计和应用对于飞机的稳定性、操纵性和安全性至关重要。

本文将介绍飞行控制律的基本原理和应用。

2. 飞行控制律的原理飞行控制律根据飞机的需求和动力学原理设计，主要包括姿态控制律、航向控制律和高度控制律等。

2.1 姿态控制律姿态控制律用于控制飞机的姿态，即飞机的俯仰角、滚转角和偏航角等。

常用的姿态控制律包括PID控制律和模型预测控制律等。

•PID控制律：PID控制律根据当前姿态误差、偏差的变化率和积分项来计算控制指令，实现飞机的姿态控制。

其中P项用于响应当前误差，I项用于消除系统偏差，D项用于抑制系统震荡。

•模型预测控制律：模型预测控制律基于飞机的数学模型，通过预测未来一段时间内的飞机姿态和控制效果来计算控制指令。

这种控制律能够更好地适应复杂的飞行动态。

2.2 航向控制律航向控制律用于控制飞机的航向角，使飞机保持特定航向。

常用的航向控制律包括比例控制律和模糊控制律等。

•比例控制律：比例控制律通过将当前航向角误差乘以比例增益来计算控制指令，实现飞机的航向控制。

比例增益决定了控制器对于航向误差的响应速度。

•模糊控制律：模糊控制律根据模糊推理原理，通过定义一系列模糊规则来计算控制指令。

模糊控制律具有较好的适应性和鲁棒性，在复杂的飞行环境中表现较好。

2.3 高度控制律高度控制律用于控制飞机的飞行高度，使飞机保持特定高度。

常用的高度控制律包括反馈控制律和前馈控制律等。

•反馈控制律：反馈控制律根据当前高度误差和变化率来计算控制指令，实现飞机的高度控制。

反馈控制律可以根据飞机的实际状态进行实时调整，以实现稳定的高度控制。

•前馈控制律：前馈控制律基于飞机的数学模型，通过预测未来一段时间内的高度变化来计算控制指令。

前馈控制律可以提前响应高度变化，具有较好的动态性能。

3. 飞行控制律的应用飞行控制律的应用广泛存在于飞机的自动驾驶系统和飞行操纵系统中。

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飞行控制律
一、手动增稳控制
副翼输出=遥控器副翼输出—滚转角速率 *Kd
升降舵输出 = 遥控器升降舵输出—俯仰角速率 *Kd
方向舵输出 = 遥控器方向舵输出—指向角速率 *Kd
以上均采用角速率负反馈增稳，其中Kd由地面站上传，三个参数可以互不相同。

二、手动姿态控制
滚转副翼控制：
期望滚转角=遥控器输出的副翼舵量
Error=期望滚转角-传感器测出的实际滚转角
新的滚转角速率=传感器测出的滚转角速率
PID控制律设计：
比例项=Kp * Error
积分项=上一次+这一次（Ki*Error,离散型）
微分项：
一阶微分项=Kd * 新的滚转角速率
二阶微分项=Kd*（新的滚转角速率－上一次滚转角速率）
副翼输出=比例项＋积分项＋微分项
其中，Kp,Ki,Kd均由地面站上传，可以实时地面站调参数。

升降舵、方向舵控制律同副翼。

三、手动角速率反馈控制
滚转副翼控制：
期望角速率=遥控器输出的副翼舵量
Error=期望角速率-传感器测出的实际角速率
新的滚转角速率=传感器测出的滚转角速率
PID控制律设计：
比例项=Kp* Error
积分项=这一次+上一次（Ki*Error,离散型）
微分项=Kd*（新的滚转角速率-上一次滚转角速率）
副翼输出=比例项+积分项+微分项
其中，Kp,Ki,Kd均由地面站上传，可以实时地面站调参数。