无人控制车

关键词： 无人

无人控制车（精选十篇）

无人控制车 篇1

电动运输机车作为主要的煤矿井下运输工具, 主要应用于井下煤炭运输和人员输送,对于煤矿的开采效率和安全生产影响重大。提高运输机车自动化、智能化程度,确保运输机车运输作业安全,是目前煤矿企业亟需解决的问题。目前井下运输机车一般采用人员驾驶的方法来控制,司机通过眼睛观察、手动纠偏的方式驾驶车辆,以确保运输机车的安全运行。这种方法存在的问题较多,比如由于司机个人精力、体力、大脑反应以及矿井中的各类尘埃等问题容易造成误判和操作不当,特别是在恶劣环境中极易造成危险。

本文介绍一种基于模糊控制的井下无人运输机车控制系统。因为井下无人运输机车系统的精确数学模型建立非常困难,故采用模糊控制策略解决无法准确建立系统模型的困难,极大地简化了系统设计过程[1]。该系统利用STM32F10单片机灵活、快速、稳定、抗干扰能力强的优点实现井下运输机车的模糊控制。STM32F10控制变频器的输出,从而实现对运输机车电动机转速、功率以及刹车系统的控制[2],同时还能节约电能。系统能够自动完成机车速率调控、刹车和避障等任务。当运输机车超速行驶,如下坡时,系统可及时地减速;当发现危险情况, 如发现前方有来车或障碍物时,可紧急刹车。同时, 系统利用上位机的组态监控软件可实现运输机车的远程监控[3]。

1系统总体设计

基于模糊控制的井下无人运输机车控制系统的整体结构如图1所示,主要包括STM32F10主控模块、传感器模块、变频器、电动机、自动刹车系统和上位机。

传感器模块包括超声波距离传感器、角位移传感器、红外传感器和霍尔速度传感器,超声波距离传感器和红外传感器用来检测障碍物的位置[5]。井下运输机 车运行速 度不是很 快 ,一般不超 过15km/h,通过超声波距离传感器发射和接收到声波信号的时间差即可计算出到障碍物的距离,可以很好地满足速度匹配的要求。霍尔速度传感器用于检测电动机的运行速度,因其响应频率高,可实现对电动机转速的精确测量。角位移传感器可测算出轨道转弯处的转角,当机车行驶至弯道处时会减速。

STM32F10主控模块是系统的控制核心,用于处理传感器采集到的信息、完成模糊推理及运算。 STM32F10集成了DMA(Direct Memory Access, 直接存储器存取)控制器、AD/DA转换器、快速I/O口和多种通信端口,内置电源管理电路,功耗低,运行速度快,可以很好地满足人机界面服务方面的要求。STM32F10在系统运行中对数据进行处理,并发出信号对变频器进行控制,同时,与上位机之间进行实时高速通信。

变频器选型时需要对负载类型、使用环境和额定量等因素进行综合考虑。本系统根据运输机车电动机的转速控制性能和STM32F10的网络控制性能要求,选用MM440变频器。该变频器具有易于调试、EMC设计可靠、过电压/欠电压保护、响应速度快、操作界面友好等特点,可以改变电动机的工作电压和频率,对电动机转速和功率进行调节。电动机为运输机车提供动力,通过调节两侧电动机的转速可以控制机车的运行速度和方向。

自动刹车系统用于停车或紧急情况时的刹车制动。

上位机用于对运输机车进行实时监控,位于井上调度 室,可以实现 对机车的 远程控制,它与STM32F10主控模块之间通过井下CAN总线实现高速通信,并通过人 机界面显 示运输机 车的工作 情况。

控制系统速度控制采用的是模糊控制器。传感器采集到的信号作为模糊控制器的输入,信号处理主要包括输入量的模糊化,推理规则库的建立和输出量的清晰化3个部分。STM32F10对数据进 行处理后输出0~5V的控制电压,该输出量作为整个控制系统的控制量被送入变频器,变频器根据接收到的电压信号产生相应的PWM波,对电动机的转速进行控制。

2模糊控制策略

2.1模糊控制结构

运输机车的速度控制由模糊控制器实现,模糊控制模仿人的模糊推理和决策过程对系统进行控制。运输机车行进过程中,利用超声波距离传感器和红外传感器来获得障碍物的位置信息,角位移传感器获得机车方位角信息,速度传感器可以获得电动机转速信息。控制器通过这些信息进行模糊推理,对行驶速度进行合理控制,当机车超速行驶或行驶至拐弯处时进行减速;当对面有来车或者障碍物时启动自动刹车系统,进行紧急刹车[6]。控制器完成速度控制的同时可以实现对紧急情况的合理处置,提高机车运行的安全性。本设计中运输机车定位采用的是相对位置测量中的里程计方法,通过安装于车轮上的2个光电编码器记录车轮转过的弧度,由此可以计算出运输机车相对位置的变化。

传感器采集到数据后,首先进行数据融合,然后将数据送入模糊化接口进行模糊化处理,转换得到1个模糊量,依据模糊规则库进行模糊推理。模糊控制规则库由数据库和规则库2个部分组成,将受控体可能出现 的各种状 况用If-Then语句表现 出来,完成模糊推理。模糊控制原理如图2所示。

2.2模糊化处理

以理论知识和专家经验为依据,对模糊控制器进行最优化设计。记录运输机车运行效率最高时的状态参数,利用传感器采集相应的信息,如位置距离信息、角位移信息、电动机转速信息、电枢电压、电流等,根据模糊规则对其进行处理,得出相应的控制信号。采用“负大(NB)”、“负中(NM)”、“负小(NS)”、 “零(ZO)”、“正小(PS)”、“正中(PM)”、“正大(PB)” 等术语对模糊量进行度量。

模糊控制器的输出为误差和模糊关系的合成, 系统的模糊控制量u由式(1)[7]得到。

式中:为模糊关系的合成运算符号;e为误差E的模糊语言集合的一个子集;R为模糊关系。

2.3模糊论域和隶属函数

以运输机车的方位角偏差e(θ)和位置偏差e(l) 为输入,以电动机运转速度的增大(减小)量 Δv为输出。首先对输入变量进行模糊化,然后根据操作人员的经验和专家知识总结出来的模糊规则进行模糊推理,最后进行解模糊得到 Δv。将方位角 偏差e(θ)、位置偏差e(l)和电动机运转速度调节量 Δv的模糊语言值均 分为7段,语言变量 值取为 “负大 (NB)”、“负中(NM)”、“负小(NS)”、“零(ZO)”、“正小(PS)”、“正中(PM)”、“正大(PB)”7个档次。

研究对象的模糊性可以通过隶属函数[8]很好地表现出来,其值越接近于1,表明对象属于模糊集合的程度越大。由于三角形隶属函数与正态分布隶属函数相比,数学表达相对简单,便于运算,占用空间较小,当输入改变时灵敏度也 比较高,故本文采用三角形隶属函数。

2.4模糊控制系统仿真

井下无人运输机车控制系统的输入量为位置偏差e(l)和方位角偏差e(θ),输出量为电动机转速调节量 Δv。输入量和输出量都是模糊集合,用隶属函数来表示,隶属函数分为7个模糊等级,其值域为 [0,1]。系统输入量和输出量的隶属函数仿真[9]如图3所示,其中图3(a),(b)为输入隶属函数仿真, 图3(c)为输出隶属函数仿真。

根据输入与输出量之间的关系,可以得出控制规则,见表1。

井下无人运输机车模糊控制的曲面观测结果如图4所示。从观测结果可以看出,系统能够根据输入的位置偏差和方位角偏差输出合理的转速调节信号。

3上位机

上位机与控制系统通过井下CAN总线进行通信,监控主要通过 基于触摸 屏的组态 软件WinCC Flexible实现。WinCC集生产自动化和过程自动化于一体,实现了相互之间的整合,它拥有基于最新软件技术的创新组态界面,功能面板可自由定义及重复使用,并且可集中进行更改。此外,该系统还可通过Internet为运输机车提供服务与故障诊断。

4结语

无人机战术控制系统研究 篇2

无人机战术控制系统研究

介绍美国针对无人机技术提出的战术控制系统(Tactical Control System,TCS).从TCS的组成、系统结构和功能、当前的发展、取得的.成果以及现有的缺点和今后进一步发展等方面进行了简单分析,为进一步研究舰载无人机舰面战术控制系统提供参考.

作 者：柳煌 徐海樵 Liu Huang Xu Haiqiao 作者单位：武汉数字工程研究所,武汉,430074刊 名：舰船电子工程英文刊名：SHIP ELECTRONIC ENGINEERING年，卷(期)：200828(5)分类号：V279关键词：无人机 UAV 战术控制系统(TCS)

无人控制车 篇3

摘 要：伴随着现代计算机网络技术和计算机软件技术的发展，远程监控技术正在不断的进步。远程监控技术已经应用到很多领哉，如工程项目、医疗、教学、管理、服务等，带给人们极大的便利。在风电场升压站地处偏远，电站运行维护及管理不方便，解决这些的最好办法就是在风电场升压站实行无人值班，监视和控制通过集控中心远程控制。

关键词：风电场；无人值守；远程终端

1 无人值守远程终端控制可行性分析

1.1 近年升压站无人值班的全面实施积累了宝贵经验

升压站自动化是电力系统自动化的重要组成部分。随着无人值守升压站管理模式的推广，升压站巡检制度的建立，通过现有的电力通信网对所属升压站实现远程实时监控、远程故障和意外情况警告接收处理是可行的。电网建设中全面推行220kV及以下升压站的无人值班，已经积累了高电压等级升压站无人值班建设、改造和运行管理的丰富经验，为风电场升压站的无人值班建设打下了坚实的基础。

1.2 现有的设备水平为实施无人值班远程终端控制提供了技术可能

目前新上的110kV站都采用计算机监控系统，其一次设备和保护、通讯、自动化可靠性程度较高，对现行技术方案进行优化，基本不需进行大的改造就可实施无人值班。

1.3 远程监控系统在无人值守升压站的功能

①监控系统远程监视：监控系统能够同时和各个调度中心EMS/SCADA系统通信，且能对通道状态进行监视。考虑到远程通信的可靠，通信口之间还具有手动/自动切换功能，且MODEM也具有手动/自动切换功能。

②监控系统远程控制：监控系统应能正确执行操作员站、各个调度中心和远方监控中心的遥控命令，但同一时刻只能执行一个主站的控制命令。对于控制命令，就地手动控制优先于站级控制层控制，站级控制层控制优先于远方调度控制。

③升压站远程查询：能就地或远方（通过FAX MODEM）对远程工作站进行数据库查询、软件组态、参数修改等维护。远程工作站具有可编程的当地维护界面， 组态方便且具有在线远方诊断、 远方下载、远方配置文件及远方修改参数等功能。

④新技术的使用：现有远程监控厂家已研究了成熟的安全超文本传输协议，协议能提供多种安全机制，为服务商提供安全保证，加强可信度。

综上所述，无人值守远程终端控制技术是可行的，也是必要的。

2 实施无人值守远程终端控制具有显著的安全和经济效益

对于110kV升压站，参照现在少人值班的运行管理模式规定：2*50兆瓦风电场升压站为12人/站。风电场升压站定员12人，职工人均年工资按5万元计；职工福利费按工资总额的14%计；劳保统筹费按工资总额的34.5%计；住房基金按工资总额的12%计，每年可共节约人工费：96.3万元。

3 实施无人值守远程终端建设方案

3.1 监控系统设计原则

监控系统的设计应考虑110kV无人值班升压站的功能要求，应满足远方控制、监视的需要。通过提高升压站自动化水平实现远程控制。规范信息的采集、分类及处理要求，既要保证上送的信息全面准确详实，又要予以合并分类，避免信息淹没，确保110kV无人值班升电站安全可靠运行。

3.2 无人值守远程终端设计方案

风电场监控系统采用无人值守。集控中心作为风场升压站远程控制终端，将实现风场升压站所有监视和控制。

根据无人值守升压站设计原则及风电场特点，风电场分为四级监控：

第一级为现地控制单元级，可在各台风力发电机组的现地控制屏上对单元设备进行现地监控；

第二级为集中监控级，可在风电场的中控室的控制台上通过监控计算机对风力发电机组进行集中监控；

第三级为调度级，可在接入升压站或省调对风力发电机组实行远方遥测和遥信；

第四级为集控中心集中控制级，可在集控中心实行远方四遥。

其优先级控制顺序为：现地控制优先级最高，集控中心控制优先级第二，远方调度优先级第三，控制输出操作由远方调度下达命令，装置接受命令并返回校核无误，然后跳闸及功率调节。风电场中控室集中控制第四。

4 无人值守远程终端建设所需注意的问题

系统发生事故或异常情况时，集控中心值班人员应迅速正确地向值班调度员报告有关风电场的保护动作、开关跳闸及设备异常情况，并立即通知维操队检查现场设备。这要求风电场必须交通便利，通信可靠，能保证维操人员在规定时间赶到升压站及时地处理事故。

5 技术经济分析

投资增加费用：集控中心新增主机兼操作员工作站2套，监控软件1套，五防系統1套，图像监控系统柜1面，以太网交换机1台，光纤配线单元一套，纵向加密认证装置2套，共计费用35.3万。17km的光缆及架设费用97万。

人工费用：风场升压站为无人值守站，站内可进行全部操作和监控，集控中心控制室也可以对风场升压站进行操作和监控。升压站电场定员12人，职工人均年工资按5万元计；职工福利费按工资总额的14%计；劳保统筹费按工资总额的34.5%计；住房基金按工资总额的12%计，每年可共节约人工费：96.3万元，按25年算共计可节约人工费：2407.5万元。

综上所述，若按全寿命周期25年算，风电场升压站无人值守远程终端控制共节省费用为2275.2万元。

6 结论

通过以上分析和论证，得出以下结论：

小型无人直升机控制方法探讨 篇4

电影电视中常常会出现无人直升机的身影:它能在险恶的环境里救助遇难者, 能在城市上空指挥追捕逃犯, 能在丛林中调查野生动物;尤其它能在战场上灵活攻击敌人, 比如在美国对伊拉克等国家的空中打击以及对阿富汗的军事行动中, 它都发挥了巨大的作用。无人直升机的飞行本领非常之大, 它几乎不受场地条件的约束, 只要有一小块地方就可以起飞, 它除能垂直起飞上升和前飞外, 还能进行侧飞, 甚至倒飞, 这些都是普通飞机望尘莫及的。这些神奇的飞行本领使之在很多场合发挥着独特的作用。

飞行控制问题是小型无人直升机研究的关键问题, 广大科研工作者一直都在忙于先进飞行控制系统的研究与设计工作, 针对非线性, 采用线性化技术进行近似处理;针对多输入多输出, 采用现代控制技术;为尽可能减少强噪声和强耦合的干扰, 采用智能控制技术。比较典型的控制方法有经典控制、鲁棒控制、智能控制和神经网络控制, 利用这些先进控制技术, 在小型无人直升机飞行控制的研究工作中取得了很多成果。但是, 因为小型无人直升机本身的复杂性和飞行控制的欠驱动性, 大大地增加了其控制器的设计与控制难度。不同工况时, 小型无人直升机受模型误差、时变参数和随机干扰的影响不一样;不同回路时, 其控制变量受模型误差、时变参数和随机干扰的影响也不一样, 这就决定了控制方法的复杂性, 假如仅用某一种控制方法就很难达到良好的控制。在此本文提出多工况多回路融合控制的飞行控制方法, 针对受模型误差、时变参数和随机干扰的影响较小的采用经典的PID控制, 影响较大的采用基于神经网络的智能控制, 从而可获得良好的控制品质。

1 多工况多回路融合控制的基本概念

1.1 系统框图

小型无人直升机飞行控制系统的系统框图如图一。图一所示的飞行控制系统分为三个主要部分, 即任务规划模块、轨迹控制回路和姿态闭环控制回路, 任务规划模块按照某种准则, 把给定的飞行任务分解为一系列不同工况飞行动作序列, 并由此规划完成给定飞行任务的完整飞行轨迹;之后, 由飞行轨迹计算给定X、Y轴的飞行速度、高度和偏航角, 作为轨迹控制回路的输入;在轨迹控制回路中, 参考模型根据飞行品质等级要求, 计算出相应的undefined, 最后由模型逆计算三个姿态角给定Ψc, θc, Φc和4个控制变量δcol, δion, δlat, δtv, 作为姿态闭环控制回路的输入, 控制小型无人直升机以获得所需的姿态角, 实现轨迹跟踪。

1.2 多工况

小型无人直升机具有垂直起降、空中悬停、协调转弯、向前和向后飞行等多种工况, 而且小型无人直升机本身具有多变量、非线性耦合和柔性结构等多种动力学特性, 导致其模型参数在不同工况下有较大差别, 对应飞行控制器的控制律也不一样。首先, 本文采用美国麻省理工大学学者建立的X-Cell小型航模直升机的数学模型作为康达90级油动小型航模直升机的数学模型, 针对相关的模型参数, 进行近似与简化处理, 从而获得小型航模直升机用于仿真和控制的简化数学模型, 主要探讨悬停和低速前飞两种工况, 每一种工况对应一种简化模型;其次, 针对悬停和低速前飞两种不同的工况, 设计出不同的控制律, 完成飞行控制器相应部分的设计, 实现“多工况”。

1.3 多回路

由飞行控制系统框图易知, 小型无人直升机的飞行控制器设计是非常复杂的, 主要包括两个控制闭环:内环的姿态控制闭环和外环的轨迹控制闭环, 其中内环又分成俯仰、滚转和偏航三个控制回路。由此可得, 小型无人直升机的飞行控制系统包括俯仰回路、滚转回路、偏航回路和轨迹回路四个控制回路。设计好结构相同的俯仰、滚转和偏航三个闭环, 共同构成姿态闭环控制回路, 作为飞行控制系统的内环, 提供轨迹跟踪所需的飞行姿态, 再进一步完成轨迹跟踪闭环的设计, 作为飞行控制系统的外环。并设计出相应的控制律, 实现“多回路”。

2 多工况多回路融合控制的实现策略

2.1 总体控制策略

本文探讨研究中, 是直接引用美国麻省理工大学的X-Cell小型航模直升机的数学模型作为康达90级油动小型航模直升机的数学模型, 再进行线性化处理获得其简化模型, 一种工况对应一种简化模型, 为实现小型无人直升机多工况多回路的融合控制, 采用的总体控制策略是:分别针对悬停和低速前飞两种工况引用的简化模型, 外环的轨迹控制闭环采用经典的PID控制法, 内环的姿态 (俯仰、滚转和偏航) 控制闭环采用基于神经网络的智能控制法。这样即可实现对小型无人直升机多工况多回路的融合控制, 完成其飞行控制器的设计。

2.2 控制方法的探讨

本文探讨的主要任务是对小型无人直升机多工况多回路融合控制方法进行研究, 为设计和实现一个小型、廉价、可靠的飞行控制系统, 实现小型无人直升机的自主飞行奠定基础。采取的控制方法主要有:

(1) 经典的PID控制法。

本课题是采用美国麻省理工大学的X-Cell小型航模直升机的数学模型作为康达90级油动小型航模直升机的数学模型, 再通过线性化技术获取实际近似简化模型。其外环轨迹跟踪控制回路受模型误差、时变参数和随机干扰的影响相对较小, 可以采用经典的PID控制法进行研究设计, 即可获得良好的控制品质。

PID 控制算法是按误差的比例、积分、微分进行控制的, 理论上已经证明这种控制算法对纯滞后特性的受控对象是一种最佳的常规控制算法。在常规控制系统中, 调节器的调节规律又分比例 (P) , 比例积分 (PI) 和比例积分微分 (PID) 几种。它们都是线性调节器, 其作用是将给定值r 与被控参数的实际输出 y 构成控制偏差e = r-y, 并将此偏差的比例、比例加积分、比例加积分加微分构成控制量。它们分别被称为比例调节器、比例积分调节器和比例积分微分调节器。

(2) 基于神经网络的智能控制法。

本文是采用美国麻省理工大学的X-Cell小型航模直升机的数学模型作为康达90级油动小型航模直升机的数学模型, 再通过线性化技术获取实际近似简化模型。由于小型无人直升机是一个异常复杂的系统, 通过线性化技术获得的简化数学模型必然存在未建模因素 (也即建模误差) , 在飞行过程中也存在着参数的较大变化和各种随机扰动, 这些因素表现在模型中, 主要是增大了其内环姿态控制回路的控制难度, 采用经典控制方法难以有好的效果, 因此, 宜采用智能控制方法。具体来说, 就是对于时变参数的较大变化和较大的建模误差、外界扰动以及传感器噪声, 采用基于神经网络的智能控制方法, 以增加系统的鲁棒性和自适应性, 即俯仰、滚转和偏航三个控制回路采用基于神经网络的智能控制, 利用神经网络能够以任意精度逼近任何连续函数的能力和学习能力, 补偿未建模因素, 适应阵风等随机干扰, 利用模型参考智能控制可适应缓慢变化的时变参数, 从而获得良好的控制品质。

内环为姿态控制回路, 分为滚转、俯仰、偏航三个通道, 三个通道完全相同, 图2显示了其中的俯仰通道的控制方块图, 其中俯仰角的输入由外环计算得到。参考模型根据飞行品质等级要求, 计算出相应的 , 神经网络根据伪控制量U和系统输出自适应调整神经网络的权值, 进行在线学习。

3 结论

由本文探讨可见, 小型无人直升机飞行控制是一个非常复杂的问题, 存在着多工况多回路多控制策略这样一个突出特征, 它除了存在着多传感器信息融合外, 更存在着经典控制策略、现代控制策略、智能控制策略等多种控制融合问题, 为了突出这种多工况多回路控制问题的特征, 我们称之为多工况多回路融合控制问题, 并对其实现进行了探讨。事实上, 某些大型复杂的工业控制系统如集成制造系统和某些社会经济系统都具有多工况多回路融合控制的特征, 因此, 多工况多回路融合控制方法的研究具有较大的现实意义。

摘要：分别针对小型无人直升机悬停和低速前飞两种工况引用的简化模型展开讨论, 外环的轨迹控制闭环采用经典的PID控制法, 内环的姿态 (俯仰、滚转和偏航) 控制闭环采用基于神经网络的智能控制法。这样即可实现对小型无人直升机多工况多回路的融合控制, 完成其飞行控制器控制方法的研究。

关键词：无人直升机,多工况多回路,融合控制

参考文献

[1]李成智, 陈丹.航空航天技术[M].广东:广东人民出版社, 2000.

无人控制车 篇5

大气扰动下无人机纵向控制律设计研究

针对飞行控制系统设计中的大气扰动抑制问题进行了研究;讨论了Dryden紊流频域模型及时域对应的成形滤波器,建立了大气扰动下飞机纵向运动的小扰动方程;基于H∞控制理论,应用线性矩阵不等式(LMI)方法设计了鲁棒飞行控制系统;以某无人机纵向通道为例,选取全飞行包线内多个特征状态点,对设计的.控制器进行仿真实验;仿真结果表明.所设计的控制器具有满意的干扰抑制能力和良好的鲁棒性及动态品质.

作 者：柯�� 李中健 Ke Jie Li Zhongjian 作者单位：西北工业大学自动化学院,陕西,西安,710072刊 名：计算机测量与控制 ISTIC PKU英文刊名：COMPUTER MEASUREMENT & CONTROL年，卷(期)：201018(3)分类号：V249.1关键词：H∞控制 线性矩阵不等式(LMI) 大气扰动 干扰抑制 H∞ control linear matrix inequality (LMI) atmospheric turbulence) disturbance attenuation

无人控制车 篇6

画家一黎的世界又是怎样的呢？

也许只是一个平淡的午后，窗外的那棵玉兰树正开着花，屋子被玉兰花的香气所窨透，纱窗竹帘，都泛着淡淡的香气。连宣纸上也窨透了。

一黎就在这样的午后，在纸上涂抹着。画室里的颜料色彩斑斓，可一黎是闲淡宁静的。她的画上因此氤氲出某种淡远的情调。

画上的女人出现在各种情境里。有时是竹影疏篱，有时是草长莺飞，有时是清荷带水，四时风物都在水墨画卷上幻化成某种神秘的符号，牵引出画中女人无数欲说还休的心事。这女人似乎是过着云淡风轻的居家日子，每日里看花观云，在清茶袅袅间玩味昨夜的梦境，朝花夕拾，让日子像流水一般过去。可是，这一切分明只是表象。

这女人的生命似乎总是和闲花野草纠结在一起。她的脸看起来是迷离恍惚的，在花团锦簇中诉说着一些只可意会、不可言传的内容。盛开的牡丹、飘摇的苇草、肥绿的蕉叶、跃动的飞鸟，它们都在纸上缄默不语，可是却又洞察一切似的，与画中的女人分享着另一个世界的秘密。

一黎的画笔其实是一把钥匙，锁住的是一扇大门，开启的是另一扇大门。

第一次见一黎，是在湘西的水边。我们都是在湘西的水边长大的女人，所以一见面就说不出地投缘。

那天中午，太阳很大。我俩倚在船舷上，有一搭没一搭地说着闲话。山光水色在正午的阳光下，看起来有点虚幻。空气里有水草的气息。听得见船桨在水里划动的声音。

我们说起童年的种种。一黎说，小时候，她很安静，喜欢坐在屋顶的平台上，一动不动地看水。湘西的水，当然是看不厌的。这水，把这个女孩子的画笔润湿了，也把她的心打湿了。

湘西人夸女孩子美，就说她水色好。一黎的画，水色也好。

在水边，沈从文忍不住轻轻叹息：这真是一个圣境。

长大了的一黎在画纸上涂抹时，那个圣境就在她的眼前跳动着。她的画，就有了空灵之美。画中的女人，就成了水一样的女人。

我俩坐在水边，看鹭鸶在阳光下梳理羽毛，记忆中的景象仿佛就漂浮在近在咫尺的水面上。我忽然想：女人的生命其实就是由记忆中的种种细节构成的。一黎不过是在画纸上再现了这些细节而已。这些细节如水面上跳跃的波纹，折射出生命中某种神秘的律动。

一黎的画中，出现得最多的是植物。竹叶苇丛，莲花牡丹，女人的脸浮在花影之上，像一个梦境。这女人在丛林杂草中穿行，带着迷惑甚至是沉溺的表情。她分明是在寻找什么。她找到了吗？

女人的生命其实就是一株开花的植物，携带着暗香，在天地之间起舞。我们看见的只是她曼舞的姿影，看见她的叶子由青葱变得暗黄，看见她开花结果，一天天地老去。我们看见的只是她在世间穿行的姿态，却永远不知道她要去往何方。

一黎用她的画笔寻找着一条通往彼岸的道路。画中的女人，在植物的迷宫之中飞翔，她自己也幻化成了一株开花的植物。她的根系牢牢地扎在大地之上，枝叶却向着天空无限伸展，呈现出生命的种种姿态。

一株开花的植物终归是美丽的。女人的生命在怒放的瞬间，总有惊心动魄之美。一黎的画笔，在表现女人的生命之美时，是那么清灵纯净，却又那么奔放缠绵。画中的女人分明是美的精灵，她在天地之间翱翔的身影，令人怦然心动。

但仅有唯美是不够的。一黎的画笔要探向迷宫的深处。细看画中的女人，她的眼神总是暗藏着某种难解的迷惘和疏离，她在植物的芬芳中一次次感受到生命中不可承受之轻。这生命之轻像一个梦境，缠绕得她日夜不得安宁。这种不安使画面蒙上了一层轻烟，看起来有些飘忽。

一黎的画笔试图诠释女人的生命之谜。日常生活构成的巨网虚化成遥远的、若隐若现的远景，女人在现实和梦幻中穿行，时而惊喜，时而忧伤，有时心清如水，有时惘然若失，她生命的根系是如此发达而灵动。她静心等待某个瞬间的来临。

天长。地久。万物复归于其根。这株开花的植物长在天地之间，吸天地之灵气，最终是会归于宁静的。在这无限延伸的宁静之中，她一点点地参透了生命的秘密。

这藏在天地之间的永恒之谜，也藏在一黎的画笔之中。一黎的画因之呈现出不同凡响的力量和美感，让人无法忘怀。

那一天，在湘西的水边，一黎告诉我，她小时候最喜欢去山坡上看狗尾草。黄昏的时候，漫山遍野的狗尾草在风中摇曳。这景色看起来有点忧伤，总是让她感动。

无人地效飞行器控制系统设计 篇7

无人飞行控制系统对于飞行器来说就是像无形的驾驶员。该控制系统主要包含机载飞控计算机及传感器、地面遥控遥测站和无线传输设备,系统的运行正常与否直接影响任务能否顺利完成。

1 无人地效飞行器控制系统及其工作原理

无人地效飞行器由机载飞控计算机控制,它是控制系统的核心。起飞前,可预先将飞行航线写入飞控机,控制飞行器自主飞行;飞行过程中,机载传感器采集飞行数据传给飞控机;机载电台与地面电台达成飞控机与地面测控站的数据通信,地面操作人员通过测控站实时监控飞行,了解飞行状况,并发出各类指令。当飞行航线需变更时,可通过地面测控站上的操纵杆对飞行器实施控制,完成指定任务。其结构原理如图1所示。

2 无人地效飞行器的飞控系统设计

2.1 硬件设计

飞控系统是无人飞行器的“大脑”,控制飞行器的每一个动作,由3部分组成:飞控计算机、控制输入和硬件输出。其中,飞控计算机主要负责对机载传感器采集的各类信息和地面测控站的指令进行解算、输出等;控制输入是指通过外部传感器和辅助数据处理装置采集当前飞行器各种状态数据[1]。硬件输出分为2部分:1)输出信号控制伺服舵机对飞行器进行调整;2)通过机载电台将飞行器状态传到地面测控站。

2.2 软件设计

飞控计算机的处理器芯片选用TI公司的高性能处理芯片TMS320F28335,基于CCSV4.1.1软件开发平台,采用C语言进行编写,便于实现模块化设计,代码编辑、编译、汇编、链接和加载等功能集于一体,软件安装在PC机上。PC机与飞控计算机模板通过RS232串行通讯接口实现通讯,编译好的软件通过此串口通道加载烧录到飞控机,同时利用此串口进行在线调试,测试程序功能与性能。

本型飞行器的飞控软件的设计任务是进行飞行全时段实时控制,其任务是在线解算大气数据与航姿,完成地面电台与飞控计算机的双向数据通信;通过控制律在线解算,控制发动机转速,实现航姿、高度调整,完成飞行任务。软件由传感器数据采集模块、飞行控制律解算模块和控制量输出模块3部分组成。其中传感器采集模块用到的传感器主要有垂直陀螺、GPS、大气高度表等,与飞控计算机的连接方式为串行通讯和AD转换2种,按照通讯协议解算,完成数据采集。飞行控制律解算模块主要完成传感器信息融合、纵横模式管理、指令解析、控制解算和发动机控制律等环节的解算;控制量输出模块接收控制律解算模块传递的信息,实现飞行器的高度、航向、发动机转速调整,以及使用其他任务设备完成飞行任务[2]。

3 无人地效飞行器的地面测控系统设计

无人机地面测控系统是无人机控制系统的“中枢”,可实现远程遥控飞行器飞行的功能。该系统主要由无线信道、机载电台、地面电台、测控计算机、指令盘、显示器和操纵杆等组成。

地面操纵人员可通过测控台的显示界面了解飞行器的飞行状态,评估飞行任务的执行情况;通过操纵杆和指令盘发送控制指令,地面电台将指令传向机载飞控机,实时控制飞行器飞行;测控台收到的遥测数据以直观的图标显示在测控台的仪表界面上,如当前无人机的航姿、高度以及坐标,实时绘制飞行轨迹。该地面测控软件分为用户界面、数据通信和存储3个模块[3],如图2所示。

4 结语

该系统采用模块化的设计思想,提高了系统的可靠性和维护性。通过半物理仿真测试,可有效完成无人地效飞行器控制任务,提高了飞行安全性能,满足设计要求,已用于实际的工程项目。

参考文献

[1]沈自然.无人机自主航迹规划与地面测控技术研究[D].南京:南京航空航天大学,2011:49-56.

[2]吴益明,卢京潮,魏莉莉,等.无人机遥控遥测数据的实时处理研究[J].计算机测量与控制,2006,14(5):1-3.

飞翼布局无人机重构控制方法研究 篇8

飞翼布局无人机采用隐形超机动无尾设计,大大增加了系统的不确定性和非线性,这对系统的安全性和可靠性提出了更高的要求。这类飞机非线性特性明显,舵面的非线性特性增加了系统的复杂性。另外,飞机飞行条件复杂,动压变化剧烈,特别在执行任务时,飞机会受到战斗损伤,发生部件故障,使得飞机飞行品质下降甚至坠机。大量研究数据发现[1],17%的坠机事件是由飞控系统损失造成的。其中,飞翼布局无人机飞控系统结构越来越复杂,作用更显重要,其安全可靠性已成为飞控系统设计考虑的首要问题。因此,有必要加强对飞翼布局无人机飞控系统重构技术的研究,提高无人机在故障或意外损伤时的自修复能力。

目前,大部分容错控制系统是建立多余度控制器,一旦在线探测出主控制器故障,就使用备用的控制回路。然而,采用这种方法会显著增加成本以及控制系统的维修复杂程度。因此,容错控制系统没有或很少采用控制冗余的方法。近年来,基于功能冗余的故障容错控制已经被使用。该方法是在线探测和诊断飞控系统,根据系统故障更新控制律。

文献[2]描述了当前重构方法的一些不足,提出将智能方法和常规方法相结合可能是实现自动控制的最优方法。实际上,只有很少的研究得到了应用。在飞行器和航天飞机控制中,对于故障容错问题,文献[3]提出一种基于径向神经网络的方法。文献[4]提出一种故障检测和辨识以及自适应重构的控制方案,应用于F18的机动飞行时,得到了预期的效果。在近年来,基于故障容错控制的NN模型已经被研究。关键点是将NN应用到一个FTC实际系统时,模型必须能足够精确地估计系统故障和满意的实施要求。文献[5]提出一种神经自适应控制方案,它能够根据部件故障和实际的发动机能量在线调整权系数,直到维持期望的性能和稳定性。

重构飞行控制系统采用了主动容错控制技术,在对飞控系统故障进行检测和辨识的基础上,充分利用了飞控系统的功能冗余进行飞行控制律的重构,使飞机能适应更大范围的故障或特殊任务环境。从而使飞机在出现大范围故障和战斗损伤(如舵面、翼面结构损坏等)的情况下,保持一定的飞行性能,保证飞行器能够继续完成任务或安全返航。其研究对提高飞机的安全可靠性、作战生存力、可维护性和作战效能等具有重要意义。

1 国内外发展现况

重构飞行控制系统是美国国家航空宇航局(NASA)于1982年首先提出的[6]。具体研究开始于1984美国空军飞行动力学实验室实施的可重构飞行控制系统计划,从此开始了对可重构飞行控制系统关键技术和可靠性的研究以及系统设计、实现和飞行验证[7]。

1989~1990年,美国空军在F15验证机上验证了基于伪逆法的重构控制策略[8,9,10],表明了早期可重构飞行控制系统在一系列关键技术上已经取得了突破性进展,成为一种飞控系统重构控制方法。然而,基于伪逆法的控制策略是建立在故障检测与隔离(FDI)基础上的,这就对FDI系统本身的可靠性、实时性以及检测结果的精确性提出较高要求,任何一个环节出现问题都可能导致重构控制失败。

九十年代以后,随着计算机技术以及可重构飞控系统各项关键技术的发展,重构控制系统设计逐渐向自适应控制方向发展,而不再完全依赖于FDI系统。1996年5月~7月,美国空军动用了VIA-TA/F-16验证机,用以验证一种新的直接自适应重构控制方法。通过对VIATA/F-16在左平尾损伤情况下进行飞行重构测试,结果表明,该技术可以使损伤飞机平稳着陆,成功地完成了飞控系统重构。自适应模型跟踪方法对于渐变和突变故障、单故障和多故障以及一些不可预知的情况,都能够有效地完成重构控制。对于该可重构控制系统飞行验证方案模型跟踪自适应控制方法,其飞行验证结果的成功被认为是可重构飞行控制系统设计的一个重要里程碑。

上世纪末,美国启动了“无尾飞机飞控系统重构与自适应研究计划”,其目的是为2000年以后使用的无尾隐身战斗机研制一种可重构自适应飞控系统。该计划采用一项动态逆与神经网络相结合的飞控技术,并在一些机种上得到成功应用[11]。如无尾战斗机的飞行控制,R-50直升机的控制、旋翼机控制及X-33的姿态控制等[12,13]。特别是,该技术用于NASA研究中心的XV-15旋翼机仿真平台,在整个飞行包线上都取得了很满意的性能。与传统的方法(增益调参方法)相比,该方法在性能上有很大改进,且有望节约大量开支,并在X-36试飞中取得了成功[14]。X-36为新研制的无人、无尾敏捷性研究机,可作为无尾战斗机的缩比模型,其机动性能超过任何常规飞机。这项飞控技术最主要的优点是自适应地修正由于建模不准引起的逆误差,对操纵面故障有自动补偿能力,无需依赖故障检测与辨识,从而提高修复过程的快速性。

目前,自适应控制理论已经突破了传统自适应技术框架的束缚,形成了一种新型的自适应概念,重点突出了自学习、自组织和自决策能力。智能控制技术是传统控制理论在深度上的挖掘,是研究与模拟人类智能活动及其控制与信息传递过程的规律,包括神经网络、模糊控制、专家系统等仿人智能控制技术。

我国在“九五”期间开展了自修复飞行控制技术的研究工作,并对自修复系统在多种舵面故障和损伤情况下的故障检测和隔离以及控制自修复进行了地面半物理仿真试验,初步验证了该项技术方案的可行性,取得了一些阶段性的成果。初期开展的研究和取得的成果都是基于线性系统的,目前,我国的一些研究人员也开始研究有关非线性系统的重构控制技术。

2 飞翼布局无人机的几种重构控制方法

传统的飞控系统设计方法,是按照不同的飞行状态将飞机的运动方程进行小扰动线性化,得到线性化模型,然后再设计控制律。这种设计方法存在建模误差,控制律在不同工作点之间切换可能造成参数突变,且难以保证系统在全局上拥有每个局部工作点设计时所期望的性能。然而,对于大过载、超机动、大空域飞行等特点的无人机,其系统表现出复杂的非线性特性。以前基于线性时不变系统的重构控制技术已经不适合了,如伪逆法、线性模型跟随法、多模型转换和调节技术等。基于非线性系统的控制方法,开始引起国内外学者的重视。目前,取得了一些研究成果,如增益预置[15]、非线性动态逆控制[16]、自适应控制[17]和基于神经网络的智能控制[18]等,这些方法的出现为重构控制技术的研究提供了新的思路和方法。

重构技术朝着自适应控制技术方向发展。自适应控制是指修正自身特性以适应对象和扰动特性变化的方法。线性系统的自适应控制已经有了许多好的理论结果与应用。但是对于参数不确定性和不确定非线性的鲁棒自适应控制仍然存在许多问题,这引起了许多学者的关注。虽然己有许多文献对此进行了研究,但对未建模动态的鲁棒性问题的研究还不多,只在少数文献中可见。文本将介绍目前国内外正在研究的有关飞翼布局无人机的几种重构控制方法。

2.1 非线性动态逆重构控制方法

非线性动态逆控制方法非常适合多变量、非线性、强耦合、时变对象的控制。它通过对被控对象非线性耦合特性的准确建模,在线构成非线性耦合时变控制器,以抵消对象的非线性耦合时变特性,使系统成为伪线性系统,然后再用线性系统的各种设计理论来完成伪线性系统的综合,使整个系统达到预期的响应要求。动态逆方法在飞机的超机动飞行控制中有着成功的应用,一些研究表明动态逆能有效补偿大迎角超机动飞行中的非线性特性。但是动态逆方法对建模误差敏感[19]。由于建模往往难以精确,一旦模型与实际飞机有差别以及执行机构出现饱和特性时,都会使非线性耦合特性的对消受到影响,导致控制性能的恶化甚至失稳。

由于非线性动态逆方法存在的这些缺点,将其单独应用于飞控系统的重构控制效果并不理想。国内外一些研究人员提出将其它的一些控制方法与动态逆相结合,以补偿因建模误差带来的影响。文献[19]将动态逆控制与自适应PID技术相结合,对不准确的运动模型,突发的部件故障,以及瞬时的系统失效具有自适应功能,将它应用到无尾飞机的重构控制系统中,可以保证无尾飞机飞行时具有良好的稳定性和满意的性能要求。将动态逆与自适应PID技术相结合的容错重构控制系统,以自适应PID控制的输出来补偿动态逆模型自身的不准确以及突发故障等引起的动态逆模型偏差,克服了传统容错重构控制的不足,具有预见性强,稳定性好,结构简单等优点,在复杂的飞控系统中有很好的应用前景。文献[20]将非线性动态逆与神经网络在线辨识空气动力学模型相结合,开发出一种可重构控制系统。在所设计的控制系统中,两个部分能够相互区分。其中,一部分是使用非线性动态逆进行构建和更新机载模型,另一部分是非线性动态逆结构本身。仿真结果表明,所开发的重构系统是可行的。该方法不仅可以用于结构故障,也可以处理执行器故障和冗余问题。但是,还有一些问题有待于进一步解决(需要增强鲁棒控制以消除建模误差和传感器噪音带来的影响,对敏感性的定义以及在线测试等问题)。将非线性动态逆控制方法和其它一些控制方法相结合,既可以发挥出非线性动态逆控制方法处理非线性对象的优势,又可以避免因建模误差给控制系统带来的危害,是一个值得研究的方向。

2.2 非线性鲁棒重构控制方法

鲁棒控制理论始于加拿大学者Zames于1981年首先提出的控制理论[21]。鲁棒控制理论经过30年的发展,已经逐渐成熟,由于在处理不确定性问题的独特优势,在航空、航天以及兵器等领域得到了广泛的应用。

非线性鲁棒重构控制方法在结合局部线性状态反馈控制器的基础上,引入基于自适应神经网络鲁棒控制器。自适应鲁棒控制器设计方法不需要求取李亚普诺夫方程的公共解,不要求系统的不确定性项满足任何匹配条件或约束。所提出的带有补偿项的完全自适应RBF神经网络,通过在线自适应调整RBF神经网络的权重、函数中心和宽度,提高了神经网络的学习能力,可以有效地对消系统的不确定性影响。同时通过自适应补偿项在线估计神经网络的近似误差边界,弥补了神经网络的不足。该方法保证了闭环系统的稳定性,有效地提高了系统的鲁棒性和跟踪性能。

2.3 模糊重构控制方法

自适应模糊逻辑系统具有一致逼近特性,可充当万能逼近器,能够在任意精度上逼近一个定义在致密集上的非线性函数,通过一系列模糊规则对非线性系统建模。其原因是自适应模糊逻辑系统具有学习算法的模糊逻辑系统,其模糊逻辑系统由一系列模糊“if-then”规则组成,而学习算法则是依靠数据型输入—输出对来调整模糊逻辑系统的参数。

基于模糊T-S模型的非线性系统的控制问题受到学者的广泛关注。模糊T-S模型易于表达非线性系统的动态特性,把一个非线性系统转化为多个局部的线性模型,设计模糊控制器来保证系统性能和稳定性。利用模糊T-S模型对非线性系统的动态特征进行建模和控制已成为模糊控制的一个热点。

模糊T-S模型建模的本质是把一个整体的非线性动态模型转换为多个局部线性模型,它的提出为模糊系统的稳定性和性能分析提供了强有力的工具。模糊T-S模型是将非线性系统线性化的一种有效方法,可设计模糊控制器来保证系统稳定性和期望的性能。自适应模糊逻辑系统具有一致逼近特性,能够在任意精度上逼近一个定义在致密集上的非线性函数,能够充分利用语言信息和专家信息,通过一系列模糊规则对不确定性非线性系统建模。目前,自适应模糊逻辑系统在非线性系统中已有成功的应用。

3 控制律重构的发展展望

二十世纪九十年代以后,随着计算机技术以及可重构飞控系统等各项关键技术的发展,重构控制系统的设计逐渐朝着自适应控制方向发展,而不再完全依赖于故障检测与诊断系统。从技术可行性及应用角度来看,未来可重构飞控系统的设计方向应该是对自适应控制技术的进一步开拓,包括对在线参数辨识、最优控制以及自适应控制的全面应用。

从理论研究角度来看,可重构飞控系统的研究不可避免地要朝着智能控制的方向发展。首先是智能控制方法与传统控制方法相结合所形成的飞行重构控制方法,如神经网络自适应控制方法,其控制结构与线性系统完全相同,只是被控对象的辨识模型为神经网络,从而使得该控制方法可借助于神经网络自适应控制推广到了非线性系统。此外,随着智能控制理论本身的发展,其交叉和衍生出的各种控制方法也逐渐应用于可重构飞控系统的研究中,如模糊神经网络、自适应动态逆等。

目前,从国内外理论研究和新技术应用角度来看,针对飞翼布局无人机这一具有非线性、强耦合以及时变性等特点的复杂系统,飞控系统重构控制技术的发展重点在于进一步提高飞控系统的自适应能力,飞控系统重构控制技术的智能化将成为技术发展的主流。另外,将神经网络、非线性动态逆、模糊控制、专家系统等智能控制技术,与自适应控制、鲁棒控制相结合的智能化重构控制技术已成为解决飞行重构控制问题的一条有效途径。这无疑将有力地促进飞控系统重构技术的发展。飞控系统重构控制技术的另一个研究方向在于进一步完善已有的重构算法和增益调节控制律的结合,以提高飞控重构技术的应用潜力和适应灵活性。此外,在现有的研究结果上还需要进行大量的驾驶仿真和飞行试验,以全面地研究传感器、执行机构和舵面等故障下的应用情况,从而将飞控系统重构技术进一步推向工程应用领域。

4 结束语

无人机起飞与降落控制规律的研究 篇9

1 无人机自动起飞控制律的研究

1.1 无人机自主起飞过程描述

轮式起降的无人机, 在起飞之前需要先在机场跑道上做慢车滑行, 到达起飞点后在跑道上进行加速滑跑, 随着速度的增加, 前轮开始离地形成飞迎角, 直到无人机完全飞离地面。在整个过程中, 主要分为三轮滑跑、两轮滑跑和爬升到安全高度三个阶段。其示意图如图1所示。对于自主飞行的无人机而言, 无人机只需要在控制系统的操作下, 确定其滑跑阶段的航向与跑道中心线一致, 启动发动起起飞加速到前轮抬起离地就可以顺利的完成整个起飞过程。整个飞行过程的具体内容如下所述。

1.1.1 三轮着地滑跑阶段

当无人机停在跑道中心线准备起飞的时候, 发动机便处于最大推力状态, 然后松开刹车, 无人机便在侧偏控制律作用下加速滑跑。在无人机逐步滑行的过程中, 速度会逐渐增大, 受到的空气升力也会不断的增加。当无人机前轮受到的地面支撑力为零时, 控制舵面或偏转升降舵在俯仰力矩的作用下前轮逐渐离开地面, 此时无人机进入两轮着地滑跑阶段。如果无人机能够具备优良的爬升性能, 也可以通过降低前轮速度来实现短距起飞。

1.1.2 两轮着地滑跑阶段

进入两轮着地滑跑阶段, 需要注意舵面操作的平稳性, 无人机需要保证两轮滑跑阶段的平衡直到达到离地速度才可以自动离地起飞。无人机的自动起飞系统应该能够检测到无人机的滑跑速度和离地速度, 当无人机达到离地速度的时候, 自动偏转襟翼到起飞位置, 无人机开始离开地面。

1.1.3 离地爬升至安全高度阶段

当无人机两轮滑跑速度达到离地速度后, 无人机正式以起飞迎角离开地面, 接着将会进入快速爬升阶段, 快速提升飞行速度来保证无人机的安全性。当无人机爬升到15米高度时, 便进入国内规定的安全起飞高度, 这时起落架可以收起以减少空气的阻力。在这个阶段, 无人机一直处于加速飞行状态, 直到其顺利通过机场障碍物。当到达安全的高度后, 襟翼开始收起, 其后随速度增加, 则逐渐回舵, 使得升降舵偏角逐渐减小。

在无人机的起飞过程中, 滑跑纠偏控制律和起飞控制律发挥了重要的作用, 这是因为在整个起飞的阶段, 无人机不仅需要在跑道的中心线进行加速滑跑, 还需要在起飞的一刻建立起飞姿态, 保证安全起飞。在之前的研究中, 滑跑纠偏控制律控制舵面单一, 都是选择前轮进行转弯控制, 控制效率低。而传统的纵向起飞控制率则采用的是简单有效的内外回路控制结构。

1.2 滑跑纠偏控制

滑跑纠偏控制在无人机的安全起落中发挥了重要的作用, 是无人机地面滑跑阶段最为重要的控制技术。考虑到无人机本身结构设计中存在的不对称性, 以及机场跑道上的气流、风向和地面凸凹等不确定因素的影响, 无人机在滑跑过程中并非沿着跑道中心线滑跑, 而是在滑跑过程中出现偏离跑道中心线的情况, 这时就需要对无人机及时的进行纠偏, 防止无人机跑离跑道, 造成严重的飞行事故。无人机地面滑跑纠偏的控制机构通常有自由转向前轮、主轮差动刹车装置和方向舵。其中自由转向前轮是依靠安装在前起落架上的转向舵机对前轮偏转角度进行控制以实现滑跑方向的纠偏控制;主轮差动刹车装置是依靠安装在主起落架上的刹车装置推动左右主轮对地面产生摩擦力偏差以实现单个主轮的刹车控制, 从而实现滑跑方向的纠偏控制;方向舵则是利用空气动力来产生侧向力从而实现对滑跑方向的纠偏控制。

1.3 起飞控制策略选择及控制律介绍

1.3.1 起飞控制策略选择

在不同的滑跑阶段, 起飞控制策略选择上也各有不同:

(1) 三轮滑跑阶段:此阶段控制策略选择主要是推力矢量舵和鸭翼舵不偏转, 保持零偏转角。

(2) 两轮滑跑阶段:此阶段控制策略选择主要是联合偏转鸭翼和推力矢量舵面来完成对起飞姿态的建立, 从而确定起飞姿态角。

(3) 离地爬升阶段:此阶段控制策略选择主要是鸭翼和推力矢量舵面联合偏转, 对气流干扰的抵制能力有所增强。

1.3.2 控制律介绍

无人机自动起飞过程中, 起飞段的飞行控制规律主要分为纵向和横向控制两个方面。纵向控制规律对于无人机起飞离地的安全性至关重要, 这也是无人机安全执行空中任务的基础。

(1) 升降舵控制系统:无人机的起飞过程中, 对于升降舵控制律的设计主要是考虑了抬前轮和离陆爬升两个阶段。其中, 把飞机的离地作为两个控制率的切换。当无人机在地面进行加速滑跑的过程中, 当滑跑速度逐渐增加达到离地速度时, 把此刻的俯仰角作为控制量, 产生舵偏角信号进而控制升降舵负偏转, 无人机的前轮便开始慢慢的抬升, 两轮保持滑跑, 形成一定的起飞迎角。当无人机起飞离开地面后, 同样通过返回俯仰角偏差信号来控制升降舵偏转, 使无人机保持一定的角度进行快速的爬升。

(2) 推力控制系统:当无人机离开地面进入爬升过程时, 就需要采用推力控制系统进行控制, 此时无人机按照一定的速度和航迹角在推力控制系统作用下进行快速爬升。推力控制系统控制律的设计方法通常有传统的推力控制系统和迎角稳定系统。传统的推力控制系统又称为直接稳定速度, 其设计方法相比迎角稳定系统来说简单直观, 更容易直观的反映出发动机转速对于无人机飞行速度的影响;而迎角稳定系统则由于缺乏阻尼极易出现较大的超调, 直接对速度进行控制可以有效地的克服以前出现的在跟踪迎角的同时速度而变化很大的问题, 因而其控制效果最为明显。

2 无人机自动着陆控制律的研究

2.1 无人机着陆描述

无人机的着陆和普通飞机的着陆是非常相似的, 当无人机飞行在机场上空准备着陆时, 也是在某一个高度平飞, 飞行到着陆下滑窗口时, 进行“轨迹捕获”, 沿着下滑轨迹线飞行, 高度逐渐降低, 直到安全的与地面接触, 发动机开始停止工作, 飞机刹车减速滑行。整个过程分为五个阶段, 如图2所示。

第一阶段:进场。这个是无人机准备着陆的阶段, 此时无人机保持一定的飞行速度和飞行高度, 并且适时调整逐步达到合适的范围内。

第二阶段:轨迹捕获。此次无人机到距离机场跑道还有一定的水平距离, 无人机做准备下滑, 通常这一位置称作下滑窗口。

第三阶段:下滑。无人机在控制规律的作用下进入到下滑轨迹, 通常沿着直线下滑, 这一阶段无人机保持一定的飞行速度和飞行姿态, 跟踪下滑轨迹, 飞行的控制律也保证了无人机飞行的平稳性。

第四阶段:拉平。无人机下滑到一定高度时, 就要进入拉平飘落阶段, 这个时候要让无人机抬头形成一定的迎角, 实现后轮首先着地, 同时拉平还有利于减小下滑的速度, 保证无人机以较小的冲击力进行安全着陆。

第五阶段:地面滑行。无人机后轮着陆后, 在地面和自身的惯性下前轮也会完成着陆。发动机开始停止工作, 无人机进行刹车或降落时减速, 同时保持无人机沿着跑道的中心线进行滑行。

如上所述, 无人机的着陆控制的关键点就是轨迹的控制, 跟踪下滑轨迹, 保持飞行姿态的平稳, 以消除飞行过程中各种因素对姿态平稳性的影响。

2.2 着陆控制策略的选择

自动着陆过程总共分为五个阶段, 每个阶段分别采用不同的控制策略。

(1) 进场飞行阶段。进场飞行阶段主要是为无人机着陆做准备的, 此时无人机的起落架自动放下, 整个过程中纵向和横侧向由航路信息决定控制方式进行控制, 设计航路通常为平直飞。

(2) 轨迹捕获阶段。无人机从当前的飞行状态进入到沿着下滑线下降是飞机着陆过程中相对比较重要而且复杂的阶段, 无人机的下滑过程中的安全与稳定很大程度上取决于这个阶段的过渡。无人机通常采用“撞延长线”的方式来进行轨迹捕获。从飞行安全的角度来考虑, 无人机在穿过下滑线进行下降时, 采取低于下滑线下降的形式要比高于下滑线下降的形式好。所以, 在轨迹捕获控制中, 可以采用穿过轨迹剖面后再切入进去, 跟踪轨迹的剖面。对于这一阶段的控制也是有航路信息所决定的。

(3) 直线下滑阶段。通过直线下滑阶段可以有效地减少或消除捕获阶段带来的高度和速度的偏差, 建立和稳定无人机的等效空速, 跟踪高度剖面, 以对准跑道, 做好着陆前的最后准备。在这一阶段, 横向采用航迹进行控制, 纵向则采用高度跟踪控制。下滑段的高度跟踪控制和起飞时的给定高度控制是不一样的, 尽管下滑轨迹倾角小, 但是必须要考虑高度跟踪控制的斜坡响应特性, 从而尽量的减小跟踪误差。尽管没有直接的闭环控制手段来对下滑线上速度进行调整, 但是可以通过跟踪轨迹剖面来保持一定的姿态, 进而对速度实现调整。

(4) 末端拉起阶段。通过末端拉起阶段能够有效地降低无人机的速度, 使无人机在接近高度剖面飞行, 使的无人机在触地时的位置、速度和迎角等各项指标都处于安全的范围内。在这一阶段, 横侧向和纵向还是分别采用航迹和高度控制的方法, 进而对准跑道。这个阶段由于速度逐渐的减小, 控制能力越来越低, 在拉起阶段无人机无法准确的对准高度剖面, 控制系统也只能确保无人机具备沿着轨迹剖面下滑, 进而相对准确的控制着陆点的位置。

(5) 地面滑跑阶段。当无人机着陆后, 纵向变成姿态控制, 发动机从空中慢车状态变为停车状态, 俯仰角也逐渐变为零;横向通道横滚改出, 机翼保持水平姿态;方向舵通道接通航向控制, 当速度降到70km/h时, 使用主轮差动刹车以实现对航向的有效控制。

参考文献

[1]张明廉主编.飞行控制系统[M].北京航空工业出版社, 1994

[2]肖顺达编.飞行自动控制系统[M].北京国防工业出版社, 1980

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[4]邹湘伏, 何清华, 贺继林.无人机发展现状及相关技术[J].飞航导弹, 2006 (10) .

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[7]唐强, 朱志强, 王建元.国外无人机自主飞行控制研究[J].系统工程与电子技术, 2004 (03) .

[8]王永寿.日本对无人机起飞与着陆技术的研究[J].飞航导弹, 2005 (03) .

无人机螺桨噪声主动控制实验 篇10

关键词：主动噪声控制,自适应滤波,无人机螺旋桨噪声

无人驾驶飞机是一种以无线电遥控或由自身程序控制的不载人飞机, 它具有体积小、造价低、使用方便等优点, 无论是在军事和民用上都有着广泛的用途。但目前各类无人机普遍存在噪声过大的问题。持续的高强度噪声会降低无人机的性能品质, 影响其隐身性、造成飞机结构损坏、对机载电子设备造成干扰等。

无人机噪声主要由其发动机本机噪声与螺桨噪声两部分构成: 发动机噪声包括燃烧噪声、结构噪声和空气动力性噪声等类型, 且以进、排气产生的气动噪声为主。螺桨噪声主要源自于发动机工作时桨叶与周围空气周期性作用产生。针对发动机进、排气噪声, 常用的降噪方法是在其进、排气口安装特定的消声器, 以吸声或隔声的方式消耗噪声能量或阻隔其传播路径, 降低噪声的向外辐射。对于螺旋桨噪声, 传统的方法是通过改变螺旋桨叶的长度或叶型［1］, 降低其叶尖速度或与空气的作用过程降低噪声, 这种方法最大不足是可能会影响无人机动力系统的输出功率和推力。

主动噪声控制［2］ ( active noise control-ANC) 是噪声控制领域近年来发展起来的新技术, 它通过某种手段, 在指定空间产生与噪声源幅值相等、相位相反的二次声, 使之与源噪声叠加, 最终达到消减噪声的目的。与传统的无源降噪方法相比, 其具有低频噪声控制特性好, 并可根据噪声特性, 具有针对性地选择控制噪声的成分, 且控制系统体积小、重量轻等特点。

本文针对某型国产无人机系统, 通过对实际发动机螺桨噪声特性的测量分析, 开展利用主动噪声控制技术降低其螺桨噪声的实验研究。设计开发了一个四入二出的自适应主动噪声控制系统, 并利用该系统在实验室环境下完成了大量的噪声控制实验, 获得了满意的降噪效果。

1无人机螺桨噪声

发动机是无人机的心脏, 无人机的飞行动力是通过发动机带动螺旋桨旋转而产生的。

图1是试验所用的某型无人机动力系统。

该系统由发动机和螺旋桨两部分组成。发动机选用国产HS-700型四缸水平对置风冷式二冲程汽油发动机。进气系统采用两个膜片式化油器, 并由笛簧控制进气; 燃油系统采用两个膜片式燃油泵; 外接电动机启动, 起动机直接旋转与螺桨同轴的后桨垫。螺旋桨选用双叶扇木质螺桨。

图2是我们实际测量录制的无人机发动机螺桨噪声频谱。

如图2所示, 无人机发动机噪声由表现为宽带特性的进排气噪声和由旋转桨叶产生的一系列的离散噪声构成, 其旋转噪声频率可根据式 ( 1) 得出:

式 ( 1) 中: R为转速 ( r/min) , n叶片数目。

如图2所示的发动机螺桨转速为4 000 r/min, 故可计算得出其基频峰值为13 Hz。

2主动噪声控制技术

ANC系统是一个具有自适应功能调节的控制系统, 由传感器系统、自适应控制器和扬声器等组成, 如图3所示。

系统控制过程如下: 置于原声场内的传声器阵列拾取原噪声信号, 经过电信号处理后输出到次级声源, 产生抵消声场。两声场干涉的结果再由传声器输入处理系统进行滤波器参数更新和滤波, 形成新的抵消输出。电信号处理通常采用能够跟踪噪声源及环境参数变化、自动调节次级信号的自适应处理方法, 从而确保次级声信号能有效地抵消噪声信号, 提高消声效果。

自适应主动噪声控制系统的核心［3］是自适应滤波器和自适应算法, 本文所采用的是目前最流行的基于横向滤波器的Filter-X类算法。图4是其算法框图。

图4中, W ( z) 为自适应滤波器; P ( z) 为系统初级通道传递函数; S ( z) 为次级通道传递函数; S* ( z) 为次级通道补偿滤波器; X ( n) 为拟抵消的噪声源; e ( n) 为误差传感器所接收到的测量信号。自适应算法通过噪声信号x ( n) 和误差信号e ( n) 作为控制器的输入信号, 自适应调节滤波器的加权系数, 从而改变次级抵消声源输出信号y ( n) 的强度, 以达到预期的降噪目的。

如果参考拾音器数目为I, 次级声源数目为J, 误差拾音器数目为K ( k > j) , 那么就有J × K个次级传声通道。自适应滤波器长度为L, 次级通道传递函数长度为M。

首先构造补偿滤波器S* ( Z) 来测量J × K个传递函数, 有r ( n) = s* ( n) x ( n) r ( n) = s* ( n) x ( n) 生成滤波参考信号。

然后利用J个误差参考信号:

后一时刻的加权滤波系数通过w ( n + 1) = w ( n) - 2μr ( n) 得到, μ 是一收敛常数。

最后产生K个控制信号

3螺桨噪声主动控制实验

3. 1实验系统

为了研究主动噪声控制技术在无人机螺桨噪声的控制应用, 本文设计了一个四入二出的主动噪声控制系统 ( 如图5) , 并在实验室环境下完成了大量控制实验。

该系统由误差传声器、输入调理器、AD转换器、主控计算机、DA转换器、重构滤波器、功率放大器、抵消扬声器、参考信号及电源电路等部分组成。

系统配置了四路驻极体式电容传声器用来采集误差信号, 其具有体积小, 灵敏度较高, 频带宽, 并且噪声低、失真小、寿命长, 适用于较为苛刻的的工作环境等特点; 输入调理器用于对输入误差信号进行放大和滤波, 系统配置有四路信号放大和滤波电路, 放大电路设计为两级放大, 与此同时, 为了消除采集中的信号交叉混叠信号, 再考虑到模拟噪声信号的频率, 在输入通道中设计了一个截止频率为200 Hz的四阶切比雪夫抗混滤波器; 重构滤波器是对D/A输出的信号进行平滑处理。本系统配置有两路重构滤波器其参数为一截止频率300 Hz的四阶切比雪夫滤波器。放大电路、抗混滤波器和重构滤波器均采用LM324N四运放芯片。在主动噪声控制中误差信号的同步采集是其关键技术之一。本系统选用1块凌华DAQ2006采集卡, 构成四路同步输入通道, 最高采样率达到250 kS/s, 16位精度。同时该采集卡带有两路1MS/s的模拟输出。同样地, 参考信号也要经过A/D处理, 本系统选用凌华LPCI-9112数据采集卡作为参考信号的A/D转换器, 它的最大采样率是100 kS/s, 12位分辨率。

3. 2实验内容与结果分析

实验是在一个长7. 2 m、宽3. 6 m、高3 m的封闭矩形房间内进行的。噪声源和抵消扬声器在同一垂直平面摆放, 原噪声装置居中, 两个抵消扬声器分别放置于其两侧。4个误差传声器与其位于同一垂直平面, 距离噪声源1 m处平行摆放［5］, 每个传声器间相距50 cm, 如图6所示。

实验内容包括: 分别对100 Hz单频信号、模拟无人机螺桨噪声的风扇噪声、以及实际录取的无人机螺桨噪声进行了主动噪声控制实验。

图7为100 Hz单频信号的实验结果图。

在时域波形中清晰地反映出降噪前和降噪后信号幅值的变化, 频域图显示在主频点上的降噪量达到了40 dB以上, 在其他频率上也有明显的降噪效果。

图8为实际风扇噪声和实际无人机噪声的实验结果频域图。

从图8中可以看出, 在风扇噪声的前两阶谐频点上的降噪量都达到20 dB以上; 无人机螺桨噪声频谱较风扇噪声更为复杂, 在主频点上的降噪量依然取得了满意的效果, 降噪量达到了10 dB以上。

由此可以得出, 系统不仅对频率较为单一的噪声控制效果良好; 而且对于较为复杂噪声在主要频率分量上也可取得较好的降噪效果。

4结论

主动噪声控制技术是一个综合多学科、具有广阔应用前景的研究课题, 特别是针对螺桨或风扇噪声类似性质声学环境的噪声控制。本文设计了四入二出的多通道自适应主动噪声控制系统, 并在实验室情况下, 分别对单频正弦噪声、风扇噪声以及录制无人机螺桨噪声进行了试验研究, 均取得了10 dB以上的消声效果, 为实际无人机螺桨噪声主动控制奠定了一定的基础, 积累了经验。

参考文献

[1] 李鹏.飞机螺旋桨噪声及噪声分析.装备制造技术, 2009; (8) :37—38

[2] 王春云, 吴亚峰, 杨浩, 等.多通道自适应主动噪声控制系统设计及实验.测控技术, 2011;30 (8) :57—59

[3] 陈克安.有源噪声控制.北京:国防工业出版社, 2003

[4] Ahmed S F, Azim C F, Memon A R.Minimization of the excessive noise for broad-band active noise feed-forward control system.International Journal of Academic Research, 2011;3 (8) :1034—1039