c
c

~

~
U
Z
T
(1) 未建模及参数不确定性
(3) 不同参数值对响应的影响
0.4
pd ：0.4，0.8，1.0
1000I 点划线：参考指令; 虚线：参考模型响应; 实线：直升机响应
V , W ：0.001I，1.0I，1000I
(2) 传感器输出中存在干扰
110
1
4. 直升机纵向模型
u Xu Z w u q M u 0 c _ cr B u Xw Zw Mw 0 0 Xq Zq Mq Tq 1 X Z 0 0 0 X
c _ cr
轨迹跟踪控制器中，线性控制器的参数值为
k px 1.2, k py 0.8, k pz 0.8, k ix 0.5 k iy 0.6 k dz 0.8
飞行模态转换-自主飞行仿真
“向心回转”
动态重配
“垂直跃升” 轨迹跟踪控制器中，线性控制器的参数值为
k px 1.0, k py 1.0, k pz 2.25 , k ix 0.4 k iy 0.4 k dz 3.0
pi 3.02 , pi 0.8
xin ( p ) 1

pc
pc
~ p
~ U p p
|| Z ||

T
滚转通道矩形波指令响应
三通道ACAH神经网络姿态控制系统
com
二阶 参考 模型
c
c

k p0
U pd
U
U ad
神经 网络 控制器
c ,c ,c
IRefModel 接 口 客户程序
1.6秒
参考模型组件结构图
n 2.5 0.8
姿态角参考模型30阶跃响应
2. 模型跟踪误差调节器——PD控制器
2 k p pd k d 2 pd pd
3. 俯仰通道逆模型
q M u u M w w M q q M c _ cr c _ cr M lon lon
偏置量

自适应律
U
kp
ki / s
1. 角速率参考模型
pcom
pc pc
1 k cf 0 .5

kcf
1/ s
品质等级1要求： p
k 取： cf 2.0
2. 模型跟踪误差调节器——PI控制器
2 k p pi k i 2 pi pi
3. 仿真实例
设计理念
无人直升机控制概念需要从传统的回路控制概念拓展到监督管理、协调与
计划、场景感知、诊断、优化等概念。除了对动力学系统的增控增稳外， 还涉及到诸如任务规划、场景感知、故障诊断及障碍回避等功能，以实现
飞行器的完全自主飞行。
无人直升机系统需要具备全新的、高度复杂的能力
适应于变化环境的能力 重构控制算法的能力 对新技术的即插即用扩展性 不同组件之间的相互操作性 开放软件结构，支持来自各种资源和学科的工具和算法。
开放式控制平台应是一个集适应环境变化、能实现控制算法重构和新技术
即插即用、不同组件之间相互操作、软件结构开放、可在地面与空中分布
式实现的研究开发和验证平台。
飞行控制系统的研究现状与发展

传统控制技术：增益调参
现状
反馈线性化：动态逆 自适应飞行控制：直接自适应模型参考控制 神经网络飞行控制：
lon q M u u M w w M q q M c _ cr c _ cr M lon


未建模因素 系统参数的 不确定性
【1】忽略垂向速度导数 ，即 M w 0 【2】俯仰阻尼导数 M q 增加扰动量 【3】操纵导数 M 增加扰动量 2
lon
无人直升机机动科目仿真
轨迹跟踪控制系统
u com
一阶 参考 模型
uc uc u vc vc
v z z
轨 迹 跟 一阶 v 踪 com 参考 控 模型 制 器
k px k ix / s k py k iy / s k pz
U pix
U lon
近
无
ˆcol
人 直
U piy
, ,U
~ ~
近 似
kd0
c
ˆlat
无 人
bias
旋 转
com
二阶 参考 模型
c
c

k p1
U pd
k d1 c
U
U ad
神经 网络 控制器
ˆ
直 升 机
lon
c ,c ,c
, ,U
~ ~
动 力 学
bias
偏置量
(U ad 0 U r )

自适应律
U pd
PD控制器
模型逆神经网络姿态控制系统(ACAH)
线性化模型
在线神经网络算法
俯仰通道ACAH神经网络姿态控制系统
c , c
com
姿态角 参考模型
c
U
近似旋转 动力学逆
ˆ lon
纵向 直升机模型
,

e

(U ad 0 U r )
神经网络 控制器
偏置量
x
c , c , c , , , U ~ ~

U pd
kp
~

自适应律
kd

~
1. 姿态角参考模型
c
组件实现2（不同模型）
参考模型组件 RefM odel
com

c
2 n
1/ s

1/ s
c
组件的具体实现 数据成员：
谢谢 请提宝贵意见和指导！
轨迹跟踪控制器中，线性控制器的参数值为
k px 1.2, k py 1.2, k pz 1.25 , k ix 0.75 k iy 0.75 k dz 1.0
垂直隐蔽 任务规划组件设计为
0 u com （ 米 /秒 ） （ ,2 0 ,0 v com 9.15 米 /秒 ） .0 t 12 .0； v com （ 米 /秒 ） t 2.0或 t 12 .0 （ z com 7.62 米） 0 com （ 弧度 ）
轨迹跟踪控制器中，线性控制器的参数值为
k px 1.5, k py 1.2, k pz 2.25 , k ix 0.8 k iy 0.75 k dz 3.0
点划线：参考指令;
虚线：参考模型响应;
实线：直升机响应
向心回转 任务规划组件设计为
（ ,0 0 , u com 9.58 cos com 米 /秒 ） t 20 .0； u com （ 米 /秒 ）t 20 .0 （ ,0 0 , v com 9.58 sin com 米 /秒 ） t 20 .0； v com （ 米 /秒 ）t 20 .0 z com 3.00 米） （ t（ 弧度 ） t 20 .0； ,0 （ 弧度 ）t 20 .0 , com com （20 秒） com 10
com
ˆ
模
ped
二阶 参考 模型
c
c

k p2
U pd
kd 2
, , , ,
U
U ad
神经 网络 控制器
型
逆
c,c,c
~ ~ , ,U
bias
(1) 滚转通道矩形波仿真结果
(2) 俯仰通道矩形波仿真结果
(3) 偏航通道矩形波仿真结果
直升机 战斗机 导弹 火星着陆器
组件库
姿态控制系统 轨迹控制系统
PID控制 器组件
神经网络 控制器
模糊控 制器
串行数据 读写组件
基于模型逆神经网络姿态控制系统组件
控制结构的动态变化 自主飞行 开放控制平台 在线神经网络
控制算法随飞行状态的变化而变化
Z com
任务 任务规划
Vy Vx
轨迹控 制器
com
com com com
姿态控制器
col lat lon ped
无人 直升 机
内 回 路
外 回 路
飞行控制系统内外回路结构
xc , xc
xcom
二阶 参考模型
c x

U
近似 旋转逆
ˆcur
直升机模型
x, x
e
X
U ad
神经网络 控制器
x x x xc , xc , c , ~, ~,U
动态逆＋ NN； 输出反馈＋ NN； 近似逆＋NN
软件驱动控制：控制算法 ＋ 软件实现
发展
自主飞行控制系统
自主飞行的含义
无人飞行器 图像处理
人工智能
自主飞行
无线传输
先进控 制算法 软件工程

控制结构必须随任务的变化而变化 控制算法必须随飞行状态的变化而变化
组件设计应用实例－由小到大组装集成
Z c _ cr M c _ cr 0 B
c _ cr
u X lon Z w lon q M lon lon T lon B c _ cr lon
水平机动科目仿真
悬停机动科目 任务规划组件设计为
（ ,0 0 , u com 4.20 cos com 米 /秒 ） t 5.0； u com （ 米 /秒 ）t 5.0 （ ,0 0 , vcom 4.20 sin com 米 /秒 ） t 5.0； vcom （ 米 /秒 ）t 5.0 z com 4.50 米） （ com （ 弧度 ） 4