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三维动态环境下多无人机编队分布式保持控制被引量：33: 2016年; 针对无人机编队沿参考轨迹飞行时遭遇突发障碍物而发生碰撞的问题,提出一种可实时避障及机间避碰的分布式编队保持算法.基于虚拟结构编队策略,采用非线性模型预测控制(NMPC)方法设计分布式编队控制器.为了实现通讯延迟下的机间避碰,采用基于不同优先级的改进避碰惩罚策略.仿真结果表明,所设计的分布式编队控制器能保证编队及时避开环境中的突发障碍物,且无人机间不发生互碰,避障后的各编队继续以原队形沿参考轨迹飞行.; 邵壮祝小平周洲张波王彦雄; 关键词：无人机编队飞行非线性模型预测控制避障避碰

基于CPSO的UAV编队集结路径规划被引量：5: 2017年; 针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。; 邵壮周洲王彦雄祝小平; 关键词：路径规划 PH曲线

飞翼布局无人机滑跑纠偏控制被引量：4: 2016年; 针对滑跑纠偏控制律对良好鲁棒性的要求,以及飞翼布局无人机地面滑跑六自由度模型非线性、多变量的特点,提出了基于自抗扰控制理论的无人机非线性滑跑纠偏控制律;由于采用了前轮转向、阻力方向舵和主轮差动刹车联合纠偏,针对控制执行机构纠偏效率在滑跑过程中变化较大,以及阻力方向舵和刹车机构兼具减速和纠偏功能的特点,提出采用加权伪逆法对偏航力矩及阻力控制指令进行动态控制分配。结果表明,自抗扰滑跑纠偏控制律能够能有效观测并补偿跑道环境影响造成的强烈干扰及侧风干扰,加权伪逆法能够对偏航力矩和阻力指令进行动态分配,并使各执行机构使用量处于正常范围以内。; 王彦雄周洲邵壮祝小平; 关键词：角速度无人机自抗扰伪逆法复合控制

无人机编队机动飞行时的队形保持反馈控制被引量：21: 2015年; 为提高编队大机动时的队形保持能力,采用虚拟结构编队方法,基于李雅普诺夫直接法设计独立的非线性队形保持控制器,并在此基础上采用非线性模型预测控制方法设计含队形反馈的编队轨迹跟踪器。通过在代价函数中引入队形误差代价来实现队形反馈控制策略,并采用动态参数实现编队队形保持和沿参考轨迹飞行之间的自适应切换,各无人机通过滚动求解有限时域优化问题得到虚拟结构的控制指令。仿真结果表明,相较于无队形反馈的情况,所设计的含队形反馈轨迹跟踪器能够显著地降低编队大机动时的队形保持误差。; 邵壮祝小平周洲王彦雄; 关键词：无人机编队飞行非线性模型预测控制

飞翼布局无人机反演自抗扰姿态控制被引量：1: 2017年; 针对飞翼布局无人机模型强非线性、大不确定性及多变量强耦合等问题,设计了基于块控反演控制技术的姿态控制律,并采用自抗扰控制中的线性扩张状态观测器实现了对模型总不确定性的估计。为解决因阻力方向舵舵效非线性以及舵环节指令跟踪延迟造成控制系统动态性能下降的问题,采用函数拟合法解算阻力方向舵舵偏指令,并利用二阶振荡环节对观测器进行抗时滞处理。仿真结果表明,所设计的姿态控制律能够使飞翼布局无人机准确跟踪姿态指令,并具备较强的鲁棒性与良好的动态性能。; 王彦雄周洲张波邵壮祝小平; 关键词：无人机飞行控制反演控制自抗扰控制

穿越微下冲气流的飞翼布局无人机控制方法被引量：6: 2015年; 微下冲气流是最危险的低空风切变形式,为在起降阶段安全穿越该气流,飞翼布局的无人机控制律应具有快速响应能力和良好的鲁棒性。针对大展弦比飞翼布局无人机舵面附加升力大和低速状态俯仰操纵效能低的特点,提出了舵面附加升力和机体气动力相结合的复合控制方案,改进了以输出误差为参考量的非线性指令分配策略,设计了基于迎角保护的指令分配策略。将风干扰和模型的不确定性视为未知扰动,采用自抗扰控制(ADRC)理论设计飞翼布局无人机非线性控制律,使之对风干扰和模型的不确定性进行估计补偿。仿真结果表明,复合控制与ADRC相结合的方法加速了航迹倾角的单位阶跃响应速度,使上升时间缩短了64%,同时能够实现对风干扰的有效观测和补偿,使高度损失低于2m;能够在风切变中有效保护迎角,使其维持在5.5°以内。因此,该方法能够为飞翼布局无人机安全平稳地穿越微下冲气流提供一种参考方案。; 王彦雄祝小平周洲徐明兴冯引安; 关键词：风切变大展弦比飞翼布局无人机复合控制自抗扰

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王彦雄