跨声速飞行控制技术研究

论文摘要

跨声速飞行控制不同于常规飞行控制,跨声速段特殊的气动力和气动特性给该飞行段的飞行控制带来了极大的困难。揭示跨声速飞行的空气动力学机理和飞行力学机理,寻求实现跨声速飞行控制的最优控制方法,是本课题研究的主要任务。智能控制技术的兴起和发展弥补了传统控制理论的不足,有着强大的优势。因此,本文针对跨声速飞行和智能控制技术在其中的应用进行了研究。主要内容如下:1.分析了跨声速飞行时的运动学和空气动力学机理,论述了跨声速非定常空气动力特性的描述方法及其特殊性,在飞机动力学数学模型的基础上构建了跨声速段飞行的仿真模型。2.在详尽分析跨声速段俯仰力矩气动特性的基础上,利用线性模型和概率函数模型形象地对跨声速段俯仰力矩系数的数学模型进行了重构,利用改进的遗传算法对构造的数学模型进行了气动参数辨识。3.利用模糊控制技术善于解决非线性系统及不确定系统的优势,在模糊控制技术的基础上,采用多种变论域自适应模糊控制技术对跨声速飞行控制进行了仿真研究,并对几种控制方法进行对比,给出了结论。4.利用模糊神经网络控制(FNNC)将模糊控制的知识表达容易和神经网络自学习能力强的优点相结合的优势,设计了模糊神经网络控制器,并利用遗传算法对其进行优化设计。应用变论域模糊控制技术和模糊神经网络控制技术对跨声速段飞行进行控制仿真,仿真结果表明:所设计的控制器在系统的响应速度、鲁棒性等方面都有满意表现,说明智能控制系统在飞行控制系统设计方面有着良好的性能和巨大的潜力。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 跨声速飞行及其控制技术
• 1.1.1 跨声速飞行问题
• 1.1.2 跨声速飞行问题的解决方法
• 1.1.3 跨声速飞行控制研究方法的选择
• 1.1.4 跨声速飞行控制技术研究要点
• 1.2 主要智能控制技术
• 1.2.1 智能控制技术研究现状
• 1.2.2 遗传算法
• 1.2.3 模糊控制
• 1.2.4 神经网络控制
• 1.3 论文的结构及其研究工作
• 第二章 跨声速飞机模型和非定常气动力
• 2.1 飞机的数学模型
• 2.1.1 坐标系定义
• 2.1.2 飞机纵向动力学方程
• 2.2 跨声速段飞行气动特性
• 2.2.1 跨声速段的气动特性
• 2.2.2 放宽静稳定性处理
• 2.2.3 跨声速段的纵向气动参数
• 2.3 仿真模型的MATLAB 实现
• 2.3.1 机体仿真模型
• 2.3.2 发动机和作动器模型
• 2.4 飞机动力学数据及其参数调整
• 2.5 本章小结
• 第三章 遗传算法在跨声速气动力参数辨识中的应用
• 3.1 跨声速区俯仰力矩气动参数辨识
• 3.1.1 系统辨识的主要内容
• 3.1.2 跨声速区俯仰力矩系数数学模型
• 3.1.3 遗传算法的工作步骤
• 3.2 混合遗传算法在系统辨识中的应用
• 3.2.1 混合遗传算法的编码
• 3.2.2 混合遗传算法的构造
• 3.2.3 目标函数及适应度值的选取
• 3.3 改进遗传算法研究
• 3.3.1 摄动的模糊优化策略
• 3.3.2 摄动的模糊优化步骤
• 3.3.3 交换与突变概率的改进
• 3.3.4 精英保留策略
• 3.3.5 仿真结果分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 模糊控制在跨声速飞行中的应用
• 4.1 一般跨声速导引控制器的设计方法
• 4.1.1 跨声速导引控制律设计思想
• 4.1.2 配平Ma 时的导引律设计
• 4.1.3 跨声速飞行纵向控制律（Longitudinal Control Law）
• 4.2 变论域模糊控制器的设计
• 4.2.1 变论域模糊控制器基本思想
• 4.2.2 变论域自适应模糊控制器的基本结构
• 4.2.3 双输入单输出自适应模糊控制器的伸缩因子
• 4.2.4 非线性系统的变论域自适应模糊控制
• 4.3 跨声速变论域模糊自适应控制系统
• 4.3.1 跨声速飞行模糊控制器的构造
• 4.3.2 变论域伸缩因子模糊规则的制定
• 4.3.3 加入定高信号的纵向模糊控制系统
• 4.3.4 仿真结果分析
• 4.4 本章小结
• 第五章 模糊神经网络控制在跨声速飞行中的应用
• 5.1 模糊神经网络控制器的设计
• 5.1.1 模糊信息与神经网络的融合
• 5.1.2 神经元网络与模糊技术的融合方式
• 5.1.3 RBF 神经网络
• 5.1.4 模糊信息处理神经网络模型
• 5.1.5 基于遗传算法的模糊神经网络控制
• 5.2 跨声速模糊神经网络控制系统
• 5.2.1 模糊神经网络控制系统设计
• 5.2.2 模糊神经网络控制器结构
• 5.2.3 基于遗传算法和模糊神经网络的智能飞行控制技术
• 5.2.4 仿真结果分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 进一步工作建议
• 参考文献
• 致谢
• 在校期间发表的学术论文
• 附录1
• 附录2