无人机编队飞行控制器设计与仿真

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小型无人机编队飞行的控制律设计与仿真

·220·
智能系统学报第 4卷
续表 1
参数名称符号参数名称符号
迎角
α
侧滑角
β
副翼偏角升降舵偏角
δ A
方向舵偏角
δ R
δ E
油门输入命令
δ T
长机下标
L
僚机下标
W
航迹滚转角
μ X 轴转动惯量
Ix
航迹倾斜角
γ Y轴转动惯量
Iy
航迹方位角
·219·
队在平直和轻度机动下进行飞行的情况 ,而且没有考虑队形变换等复杂的编队形式. 在飞行试验中往往要求无人机编队在某一可视范围内飞行 ,这就要求无人机编队必须进行必要的机动飞行 ,并能根据不同的任务要求 ,变换不同的队形. 本文针对一种小型无人机模型在大机动飞行情况下 ,实现三机编队的队形保持和 3种队形变换的目标要求 ,设计了僚机编队控制律. 仿真结果证实了其可行性和有效性.
的距离来实现. 如果采用长 -僚机编队模式 ,则特定对象即为长机 (飞在最前面的飞机 ) [ 223 ] ; 如果特定点为编队几何中心 , 则应采用虚拟长机编队模式 [ 4 ]. 在实际应用中 ,由于长 -僚机编队模式的简便性和实用性而被广泛采用 ,事实上 ,基于这种模式已经设计出了多种形式的编队控制器 ,并给出了仿真验证结果 [ 527 ]. 近年来 ,在飞行验证方面也取得了一些成果 : 2006年 ,西弗吉尼亚大学对其设计的编队控制器的性能进行了飞行测试 ,实现了 2 架小型无人机的松散编队飞行 [ 8 ] ; 2007 年 ,宾夕法尼亚州立大学成功进行了 2 架小型无人机协同搜索、监视一个感兴趣目标的飞行试验 [ 9 ].

无人机飞行控制算法设计与仿真分析

无人机飞行控制算法设计与仿真分析近年来，随着无人机技术的不断发展和应用需求的增长，无人机飞行控制算法的设计与仿真分析成为了一个热门的研究领域。

本文将深入探讨无人机飞行控制算法的设计原理和仿真分析方法。

无人机的飞行控制算法是指通过计算机对无人机进行精确的控制，使其能够稳定、准确地执行特定的飞行任务。

飞行控制算法的设计主要包括姿态控制、航迹控制和高度控制等方面。

其中，姿态控制是无人机最基本的控制方式，它以无人机的姿态为基准，通过引导飞行器的前后左右、上下运动来实现机体的平稳飞行。

航迹控制则是无人机在飞行过程中按照预定的路径进行规划和执行，通过不断优化路径规划算法来达到更高的飞行效率。

高度控制则是指在飞行过程中对无人机的高度进行精确控制，保持其稳定飞行在特定的高度。

设计一个高效、稳定的无人机飞行控制算法是一个复杂的工程问题。

首先，需要了解无人机的基本飞行原理和飞行动力学模型，以便于根据其特性进行合理的控制。

其次，需要选择合适的控制策略，常用的控制策略包括PID控制、模糊控制和自适应控制等。

PID控制是一种常用的控制方法，通过调节比例、积分和微分参数来实现对飞行器稳定性的控制。

模糊控制则是一种基于模糊推理的自适应控制算法，通过模糊规则库将模糊输入映射成模糊输出，从而实现对飞行器的控制。

自适应控制则是一种根据飞行器的动态变化自动调整控制策略的方法，通过对飞行器状态进行实时监测和分析，自动调整控制参数，从而实现对飞行器的精确控制。

在设计好无人机飞行控制算法后，需要进行仿真分析来验证该算法的有效性和性能。

仿真分析可以将设计的算法应用到虚拟的飞行场景中进行模拟，通过对飞行器的各项指标进行评估，来判断控制算法的稳定性和性能是否达到要求。

常用的仿真软件有MATLAB、Simulink、ROS等，通过建立适当的数学模型，并结合算法设计和控制策略，进行飞行场景的模拟和性能评估。

除了仿真分析，实际的物理试验也是验证无人机飞行控制算法有效性的重要手段。

基于仿真实验的无人机飞行控制系统优化设计

基于仿真实验的无人机飞行控制系统优化设计随着人工智能和先进计算机技术的迅速发展，无人机已成为众多领域重要的工作工具。

无人机有着灵活、高效、高精度等特点，被广泛应用于农业、无人机物流、国土测绘、公安反恐等领域。

为了更好地发挥无人机的潜力，不断完善和优化无人机飞控系统，提高其飞行控制精度已成为业内人士关注的重点问题之一。

本文将通过基于仿真实验的无人机飞行控制系统优化设计探讨如何提高无人机的飞行控制精度。

一、无人机飞行控制系统的基本构成无人机飞行控制系统通常包括：导航系统、传感器、控制算法和执行机构四部分。

导航系统：无人机的导航系统包括GPS（全球卫星定位系统）、INS（惯性导航系统）和地面基站等。

GPS用于实现位置、速度、航向角等参数的获取。

INS用于测量机体加速度和角速度等参数，通过计算机进行解算，得到无人机当前状态的全局坐标、速度、航向角等参数。

地面基站是用来辅助导航的，提供有关海拔、气压、温度等环境变化对无人机飞行影响的信息。

传感器：无人机传感器通常包括：陀螺仪、加速度计、磁力计、气压计以及光流传感器等。

其中，陀螺仪和加速度计可用来测量无人机的角速度和加速度信息。

磁力计用来测量无人机的磁场信息，气压计用来测量大气压强信息。

光流传感器可以用来检测无人机与地面之间的相对速度。

控制算法：无人机的控制算法包括闭环反馈控制和自适应控制等。

其中闭环反馈控制是最基础的控制原理。

通过检测实际输出并与期望输出进行比较，从而进行调整无人机飞行的控制指令。

自适应控制则是在静态和动态响应方面都能够对无人机进行准确控制，适应各种飞行环境。

执行机构：执行机构是指直接控制无人机的航向、仰俯、横滚、起降等动作的部分，例如电机等。

执行机构通过执行控制指令，让无人机实现相应动作。

二、仿真实验的优势在优化设计无人机飞控系统之前，通常会进行一系列仿真实验。

仿真实验的主要目的是借助计算机对各种情况进行模拟验证，进而提高无人机性能。

仿真实验的优势在于：1. 节省成本：无人机的真实测试成本较高，而且可能存在很大的安全隐患。

无人机控制系统设计与仿真

无人机控制系统设计与仿真无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）作为一种自主飞行的飞行器，在日常生活和工业领域中被广泛应用。

为了确保无人机的安全飞行和高效任务执行，优秀的无人机控制系统设计与仿真是非常重要的。

一、无人机控制系统设计无人机控制系统的设计主要包括飞行控制系统和通信控制系统两个方面。

1. 飞行控制系统设计：无人机飞行控制系统是确保飞行器平稳飞行、包括航向、高度和速度控制在内的关键。

设计一个稳定可靠的飞行控制系统需要以下步骤：a) 确定飞行器的动力学模型：通过数学建模，从物理角度描述无人机的运动特性。

b) 设计控制器：基于动力学模型，选择适当的控制器类型（如PID控制器、模糊控制器或模型预测控制器），设计控制器的参数，并利用控制理论方法进行系统稳定性分析。

c) 构建控制系统：根据控制器设计结果，建立整个飞行控制系统，包括传感器、执行器、控制算法等元素的组合，将信号传递和处理流程定义清楚。

2. 通信控制系统设计：无人机通信控制系统是实现与地面控制站之间的通信和数据传输的关键。

设计一个可靠的通信控制系统需要以下步骤：a) 确定通信协议：根据任务需求和无人机特性，选择适当的通信协议（如Wi-Fi、蓝牙或Zigbee），考虑到通信距离和数据传输速率等因素。

b) 设计通信模块：根据通信协议，设计通信模块的硬件和软件，包括天线、无线模块和数据传输协议等元素。

c) 构建通信系统：根据通信模块设计结果，建立整个通信系统，包括无人机上的通信模块和地面控制站上的通信模块。

二、无人机控制系统仿真无人机控制系统的仿真是在计算机环境中模拟和评估无人机飞行控制的有效方法。

通过仿真可以降低测试和调试的成本，并提前评估控制系统的性能。

1. 仿真平台选择：选择合适的仿真平台是进行无人机控制系统仿真的第一步。

常用的无人机仿真平台包括MATLAB/Simulink、dronekit和PX4等。

2. 建立仿真模型：根据实际无人机的动力学模型和控制系统设计结果，利用选择的仿真平台建立无人机的仿真模型。

无人机编队飞行一致性问题仿真

摘要摘要这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。

无人机编队问题隶属于多智能体协调控制问题，它的应用很广泛，而单个无人机的应用总是有限的，为了完成更多任务，可以使无人机与无人机之间组成编队，能够通过个体之间的交互进行区域的信息交流来使整体呈现有规则的行动。

所以，凭借无人机编队在空间的分布性，协同执行任务时的并行性以及比较强的容错能力，无人机编队飞行一致性问题值得我们去研究并仿真。

本课题以中等数量的无人机编队为研究对象，基于多智能体一致性研究方法和编队控制理论来研究无人机编队飞行一致性问题。

用到的知识包括一致性理论，编队控制理论，图论以及矩阵论。

首先研究无领航者无人机编队飞行一致性问题，并在解决并仿真该问题以后分析具有领航者无人机编队飞行状态达到一致所满足的条件，并对无人机编队飞行一致性算法进行仿真验证。

关键词：无人机一致性理论编队控制ABSTRACTOver the years, with the automation technology, wireless communication technology and the development of unmanned aerial vehicles more widely used in the aerospace field, multi-UAV formation control people's research focus. UAV formation problem belongs to multi-agent coordination and control issues, ideological coordination between multi-agent control is the result of people's animal and plant populations observed in nature to explore. UAV very broad application, and the application of a single drone is always limited, in order to get more done, you can make between the UAV and UAV fleet composition can be performed by the area of interaction between the individual information AC to make the whole show regular action. So, with the UAV formation distributed in space, the cooperative parallelism and relatively strong fault tolerance to perform a task, the UAV formation flight consistency worthy of our study and emulation.The problem with a moderate number of UAV formation for the study, based on multi-agent methodology and consistency of control theory to study the formation of UAV formation flight consistency. Used knowledge includes theoretical consistency, formation control theory, graph theory and matrix theory. Firstly no leader UAV formation flight consistency and resolve the problem later analysis and simulation with a leader UAV formation flight to reach agreement satisfied the conditions and flight consistency algorithm performed UAV formation simulation.Keywords：UAV Consistency Theory Formation Control目录目录摘要 (1)第一章绪论 (1)1.1 本课题的研究背景以及意义 (1)1.2 研究现状以及发展方向 (2)1.2.1 无人机的编队技术 (2)1.2.2一致性理论的研究 (5)1.2.3一致性在编队控制中的应用 (6)第二章预备知识 (9)2.1图论 (9)2.2 矩阵 (10)2.3一致性理论算法 (12)第三章无领航者无人机编队飞行一致性算法 (13)3.1 问题描述 (13)3.2 模型描述及证明 (13)3.3 实例仿真及分析 (18)第四章有领航者无人机编队飞行一致性算法 (21)4.1 问题描述及模型构建 (21)４.２连续时间协议及证明 (22)4.3 实例仿真及分析 (25)第五章总结与展望 (31)5.1 本文总结 (31)5.2 未来展望 (32)致谢 (33)参考文献 (35)第一章绪论1.1 本课题的研究背景以及意义这些年来，随着自动化技术，无线通信技术的发展以及无人机越来越广泛的应用，在航天航空领域，多无人机编队控制是人们的研究热点。

基于飞行仿真技术的无人机飞行控制器设计

基于飞行仿真技术的无人机飞行控制器设计随着无人机技术的不断发展，无人机已经成为了许多行业的热门选择。

然而，在无人机的运行过程中，飞行控制器是至关重要的一个环节，尤其对于那些需要高度精确控制的应用来说。

为了满足对于无人机的精确控制需求，飞行仿真技术是无人机飞行控制器设计中不可或缺的技术之一。

飞行仿真技术是使用模拟技术来模拟飞行环境和物理特征，以便进行实际测试之前进行飞行器控制系统设计的一种技术。

这种技术的优势在于，可以预测无人机的行为，避免在测试过程中出现人员或设备损坏的风险，也可以节省时间和费用。

基于飞行仿真技术的无人机飞行控制器设计主要包括以下步骤：一、飞行仿真环境的构建构建真实的飞行仿真环境是设计一个有效的无人机飞行控制器的基础。

首先，需要定义飞行环境和所有可能影响无人机飞行的物理和气象特征。

例如，无人机需要在一定的气压和温度下操作，需要考虑周围的仿真环境和恶劣天气的影响。

其次，需要选择适当的仿真软件来构建这样的仿真环境。

二、编写控制算法在构建飞行仿真环境之后，接下来需要编写控制算法，通过用数学公式来计算无人机飞行所需的控制信号。

这需要对控制系统的熟悉和理解。

在设计控制算法之前，需要考虑飞行控制器要实现的功能，包括姿态控制、飞行高度和方向控制等。

控制算法应该能够解决无人机在地面上时所面临的各种困难和问题，例如平稳加速、稳定飞行和减速停止等，以保证无人机在空中的可靠性和稳定性。

三、控制系统测试和验证设计和编写好控制算法之后，需要在仿真环境中进行测试和验证。

测试和验证这些算法的最好方法是在飞机上添加某些传感器，这些传感器能够监测飞机的一些特征并向算法反馈相应的信息。

测试控制算法的目的是确保它们在飞行环境下能够正常工作。

此外，模拟结果还可以帮助优化控制算法并提高无人机的飞行性能。

四、优化无人机飞行控制器在完成测试和验证之后，需要对无人机飞行控制器进行优化，以提高其性能和稳定性。

一种优化方法是通过在仿真环境中进行多次试验来确定最佳参数。

毕业设计（论文）-无人机飞行控制仿真系统研究

无人机飞行姿态稳定控制系统研究摘要随着无人机在军民两用领域越来越多地发挥重要作用，无人机研究也越来越多地得到世界各国的普遍重视。

自动飞行控制系统作为无人机的控制核心，是无人机研究的重点和热点问题。

本文以某型固定翼无人机为研究对象，主要研究了基于常规PID的无人机横侧向飞行控制律的设计问题。

首先，建立了无人机的六自由度数学模型，并运用小扰动线性化方法建立了无人机纵向与横侧向系统的线性化方程；其次，介绍了一些常用的PID控制器参数整定法，作为飞行控制律设计的理论基础；再次，采用常规PID的方法进行了横侧向系统控制的设计，并针对不同空域的一些典型的状态点进行了大量的仿真研究。

仿真结果表明，我们所设计的常规PID控制器在多数情况下能满足要求。

关键字：无人机，常规PID，飞行控制率，滚转角，仿真UA V’s（Unmanned Aerial Vehicle）flight attitude stability controlsystem researchABSTRACTWith the UAV in the field of military and civilian use more and more important role to play, UAV study countries in the world more and more widespread attention. Automatic flight control system as the core of UAV control is the focus of UAV research and hot topics.Based on a high state technical issue as the research background, taking a unmanned aerial vehicle for research object, mainly studies based on the classical PID unmanned aerial vehicle flying control law design problem. First, Six degrees of freedom to establish a mathematical model of the UAV, and the use of small perturbation linearization method to establish a UAV system, the longitudinal and lateral linear equations; Secondly, the introduction of some commonly used PID Controller Parameters Tuning, flight control law design as the theoretical basis; Again, conventional PID lateral approach to the design of system control, and airspace for a number of different points of the typical state of a large number of simulation. Simulation results show that our conventional PID controller design in most cases to meet the requirements.KEY WORDS:unmanned aerial vehicle，classic PID，flight control law，rolling angle，simulation目录摘要 (1)ABSTRACT (2)1绪论 (5)1.1概述 (5)1.2无人机的发展历程 (6)1.3无人机的发展趋势以及对自主控制的要求 (6)1.4本文主要研究内容 (8)2无人机模型与方程的建立 (10)2.1飞机的简介 (10)2.2 常用坐标系简介 (11)2.2.1 地面坐标系AXdYdZd (11)2.2.2机体坐标系 OXtYtZt (11)2.2.3速度坐标系（气流坐标系）OXqYqZq (12)2.3飞机的常用运动参数 (12)2.3.1姿态角 (12)2.3.2向量与机体坐标系的关系 (13)2.3.3飞机速度向量与机体坐标系的关系 (13)2.3.4控制量与被控量 (13)2.4前苏联体制下无人机的非线性运动方程组 (13)2.4.1无人机六自由度运动方程式的建立 (14)2.4.2无人机六自由度全面运动方程式的简化处理 (16)2.4.3无人机数学模型的配平及线性化 (17)2.5本章小结 (18)3 PID控制研究 (20)3.1常规PID控制 (20)3.2常规PID控制器参数整定方法 (22)3.2.1临界比例度法 (22)3.2.2衰减曲线法 (23)3.2.3基于相角裕度的整定方法 (23)3.3本章小结 (24)4无人机横侧向系统控制律的设计与仿真 (25)4.1无人机飞控系统基本原理概述 (25)4.1.1飞控系统的硬件结构 (25)4.1.2飞控系统设计的基本思路 (25)4.2无人机横侧向控制系统的基本结构 (27)4.3倾斜姿态保持/控制模态控制律的设计与仿真 (28)4.3.1滚转角控制律的设计 (28)4.3.2滚转角控制律的仿真 (32)4.4航向保持/控制模态控制律的设计与仿真 (34)4.4.1控制结构与控制策略 (35)4.4.2控制律的设计与仿真 (36)4.5本章小结 (37)致谢 (38)参考文献 (39)附录Ⅰ飞机六自由度运动方程式的建立过程 (41)Ⅰ.1 动力学方程组的推导(锁定舵面) (41)Ⅰ.2 运动学方程组的建立 (44)Ⅰ.2.1 角位置运动学方程组 (44)Ⅰ.2.2 线位置运动学方程组 (45)附录Ⅱ无人机各状态点处的横侧向运动线性化方程 (46)1绪论1.1概述自古以来，人类就向往在空中自由地飞翔，许多神话故事和历史文献中都有描述与记载，嫦娥奔月这个神话故事正是人们对飞向天空的向往。

无人机飞行控制系统的设计与仿真

无人机飞行控制系统的设计与仿真1.引言无人机作为一种高效、灵活且具有广泛应用前景的航空器，正逐渐在军事、民用、科研等领域发挥重要作用。

而无人机的飞行控制系统是确保无人机能够稳定、准确地执行任务的重要核心技术之一。

本文将探讨无人机飞行控制系统的设计与仿真问题。

2.无人机飞行控制系统概述无人机飞行控制系统包括传感器、数据处理单元、执行器等多个组成部分。

传感器用于感知环境和飞行状态，数据处理单元负责实时处理传感器数据以及运算控制指令，执行器则负责控制无人机的各个设备以实现飞行控制。

无人机飞行控制系统的设计目标是保证无人机在各种复杂环境中的稳定性、可控性和安全性。

3.传感器选择与布局传感器对于无人机飞行控制系统至关重要，不仅能提供即时的环境信息，还能感知无人机的飞行状态。

在选择传感器时，需要考虑其精度、响应速度、可靠性等因素，并根据无人机的具体任务和应用场景进行布局。

例如，用于测量姿态的加速度计和陀螺仪通常布置在无人机的重心附近，以实时感知无人机的姿态变化。

4.数据处理与控制算法传感器采集的数据经过数据处理单元进行滤波、校准等处理，以获得更准确、可靠的飞行状态信息。

在控制算法方面，常用的方法有PID控制器、模糊控制、自适应控制等。

根据无人机的任务特点和运行环境，选择合适的控制算法，并通过仿真测试进行参数优化和系统性能评估。

5.执行器选型与控制执行器是无人机飞行控制系统中负责转化电信号为机械能的装置，常见的执行器有电机、舵机、液压缸等。

在无人机设计中，需要根据无人机的重量、飞行速度等因素选择合适的执行器，并通过控制信号实现对无人机各部件的精确控制。

此外，还需要考虑执行器的能耗、寿命等因素，在设计中进行综合权衡。

6.飞行控制系统的仿真为了评估无人机飞行控制系统的性能和可靠性，采用仿真是一种经济、高效的方法。

通过建立系统动力学模型、传感器模型和环境模型等，可以在计算机上进行虚拟飞行实验，模拟不同飞行场景下的飞行控制过程。

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ｉｎｃａｓｅｏｆｄｉｓｔｕｒｂ，ａｎｄｗｈｅｎｔｈｅＰＩＤｐｒａａｍｅｔｅｒｓｃｈａｎｇｅ，ｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｎｓｔｉｌｌａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｇｏｌａｏｆｆｏｍａｒｔｉｏｎｋｅｅｐｉｎｇ
中图分类号：Ｖ２９７文献标识码：Ｂ
ＦｏｒｍａｔｉｏｎＦｌｉｇｈｔＣｏｎｔｒｏｌＤｅｓｉｇｎｆｏｒＵＡＶｓ
ＭＵＢｉｎ，ＺＨＡＯＸｉａｏ—ｂｅｉ，ＨＵＡＮＧＹｏｎｇ
ｒａｔｅｏｆｂａｔｔｌｅｍｉｓｓｉｏｎ，ｔｈｕｓｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｄｏｎｅ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｂｅｇａｎｗｉｔｈｔｈｅｃｌｏｓｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｔａｋｉｎｇｔｈｅｌｅａｄｅｒ—ｆｏｌｌｏｗｅｒｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｂｕｉｌｄｉｎｇａｒｏｔａｔｉｎｇｌａｆｍｅｕｓｉｎｇｆｏｌｌｏｗｅｒｖｅｌｏｃｉｔｙａｓＸａｘｉｓａｎｄｉｆｘｅｄｏｎｔｈｅ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＡｅｒｏｎａｕｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎＰｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ ’ ａｎＳｈａｎｘｉ７１００７２，Ｃｈｉｎａ）ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｌｆｉｇｈｔｏｆｍｕｈｉ —ｕｎｍａｎｎｅｄａｅｉｒａｌｖｅｈｉｃｌｅｓ（ＵＡＶｓ）ｃａｎｇｒａｔｅｆｕｌｌｙｅｎｈａｎｃｅｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌ
ｂａｓｅｄｏｎｄｏｕｂｌｅｆｏｍａｒｔｉｏｎ．Ｔｈｅｔｅｓｔｓｈａｖｅｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｔｈｉｓｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｃａｎａｃｈｉｅｖｅｔｈｅｇｏｌａｏｆｆｏｍａｒｔｉｏｎｋｅｅｐｉｎｇａｎｄｒｅｃｏｎｉｆｇｕｒａｔｉｏｎ．ＣｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＰＩＤｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ，ｔｈｅｆｏｍａｒｔｉｏｎｃａｎｒｅｃｏｖｅｒｗｉｔｈｌｅｓｓｔｉｍｅａｎｄｏｖｅｒｓｈｏｏｔ
ｆｏｌｌｏｗｅｒ，ａｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｗｏｒｋｉｎｇｗｉｔｈＣＭＡＣａｎｄＰＩＤｗａｓｄｅｓｉｇｎｅｄ，ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｗａｓｃａｒｒｅｄｏｕｔｔｏｖｅｒｉｆｙｔｈｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ
成功率，从无人机近距离编队出发，采用长机一僚机结构，建立以僚机速度方向为ｘ轴且建立固连于僚机的旋转坐标系，根
据两机相对运动关系建立编队运动数学模型，设计一种小脑模型神经网络（ＣＭＡＣ）与ＰＩＤ并行控制器，以双机编队为基础对控制器进行仿真验证。仿真结果证明该控制器可以实现近距离队形保持与队形重构功能，与传统ＰＩＤ控制器相比，在受到干扰情况下，编队队形可以以更小调整快速恢复，并且在ＰＩＤ参数变动时，仍能完成队形保持与重构，具有更强的鲁棒性。关键词：无人机；编队保持与变换；小脑模型神经网络
ａｎｄｒｅｅｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎｗｉｔｈｓｔｒｏｎｇｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓ．ＫＥＹＷＯＲＤＳ：ＵＡＶｓ；Ｆｏｍａｒｔｉｏｎｋｅｅｐｉｎｇａｎｄｒｅｅｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ；ＣＭＡＣ
第３１卷第２期
文章编号：１００６— ９３４８（２０１４）０２ — ００６５— ０４
计
算
Байду номын сангаас
机
仿
真
２０１４年２月
无人机编队飞行控制器设计与仿真
牧彬，赵晓蓓，黄勇
（西北工业大学航空学院，陕西西安７１００７２）摘要：无人机编队飞行可以大幅提高作战效率，但也面ｌ临多机任务协同分配，传感器数据融合等问题。为提高对目标打击的