【摘 要】
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变体飞行器是一种在不同环境和任务条件下能够大幅度改变自身外形的飞行器,与传统飞行器相比具有更高的环境适应能力和任务执行能力,自问世以来成为了各国关注的热点。然而变体飞行器在变体过程中的外形变化会导致其气动力、重心以及转动惯量等参数的变化,所以变体飞行器的建模和控制问题一直都是研究的难点。并且要真正实现变体飞行器的智能化控制,需要飞行器能够自适应地变化到最优的外形,这又给变体飞行器的外形决策研究带来
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变体飞行器是一种在不同环境和任务条件下能够大幅度改变自身外形的飞行器,与传统飞行器相比具有更高的环境适应能力和任务执行能力,自问世以来成为了各国关注的热点。然而变体飞行器在变体过程中的外形变化会导致其气动力、重心以及转动惯量等参数的变化,所以变体飞行器的建模和控制问题一直都是研究的难点。并且要真正实现变体飞行器的智能化控制,需要飞行器能够自适应地变化到最优的外形,这又给变体飞行器的外形决策研究带来了新的挑战。本文以一种可变后掠角和翼展的飞行器为对象,基于T-S模糊控制方法、自抗扰控制方法以及强化学习方法,研究了变体飞行器飞行控制与外形决策问题,主要研究内容如下:1.针对变体飞行器建模问题,基于多刚体理论建立了变体飞行器的动力学模型。为了求解模型中与变形率有关的气动参数,利用DATCOM软件建立了变体飞行器气动仿真模型,并在不同变形率下分别计算了飞行器的气动参数。然后将计算结果导入MATLAB软件中进行拟合分析,得到了气动参数关于变形率的函数表达式。2.针对变体飞行器跟踪控制问题,基于T-S模糊理论设计了跟踪控制器。首先利用Jacobian线性化方法和T-S模糊建模方法建立了飞行器的T-S模糊模型。然后通过极点配置法和并行分布补偿原理设计了T-S模糊控制器并给出了系统稳定条件。仿真结果验证了T-S模糊模型的准确性以及T-S模糊控制器能使变体飞行器具有良好的跟踪性能。3.针对变体飞行器抗扰动控制问题,基于自抗扰控制理论设计了抗扰动控制器。首先通过分解飞行器的非线性模型,得出速度和高度回路的状态方程。然后在两个回路中引入自抗扰控制器并整定了控制器的参数。仿真结果表明所设计的自抗扰控制器减小了两个通道间的耦合影响且保持了变体过程的稳定,具有良好的抗扰动效果。4.针对变体飞行器外形决策问题,基于强化学习方法设计了飞行器的外形决策算法。考虑飞行器动作空间和状态空间具有连续性,基于深度确定性策略梯度算法设计了外形自主决策框架。对于算法在训练时存在收敛难的问题,基于长短期记忆网络设计了任务分类器模块,使算法能够更快得到最优的策略。仿真结果验证了改进后的算法能使变体飞行器进行自主的外形决策。
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