Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Kiểm Soát Thần Kinh Bước Lùi Thích Ứng cho Máy Bay Biến Hình V-cánh Gắn Kết và Có Thể Nghiêng
Tóm tắt
Bài báo này trình bày một phương pháp kiểm soát thần kinh bước lùi thích ứng (ABNC) cho mô hình phi tuyến ghép nối của một loại máy bay biến hình bề mặt gắn kết mới. Dựa trên một số lượng lớn dữ liệu khí động học cho các cấu hình V-cánh khác nhau, các đặc tính khí động học theo chiều dọc và chiều ngang của máy bay được phân tích, và một mô hình phi tuyến với sáu bậc tự do được thiết lập. Để tránh vấn đề "nổ vi phân", bộ điều khiển được thiết kế bằng cách sử dụng phương pháp kiểm soát bước lùi truyền thống (TBC) với bộ lọc bậc nhất. Mạng nơ-ron cơ sở bán kính được giới thiệu để ước lượng sự không chắc chắn và nhiễu loạn bên ngoài của mô hình, và một bộ điều khiển dựa trên phương pháp ABNC được thiết kế. Sự ổn định của bộ điều khiển ABNC được đề xuất được chứng minh bằng lý thuyết Lyapunov, và cho thấy rằng sai số theo dõi của hệ thống vòng kín hội tụ đồng nhất trong các giới hạn đã chỉ định. Kết quả mô phỏng cho thấy bộ điều khiển ABNC hoạt động tốt, với hiệu suất theo dõi và độ vững vàng tốt hơn so với bộ điều khiển TBC.
Từ khóa
#Kiểm soát thần kinh #máy bay biến hình #mô hình phi tuyến #mạng nơ-ron #lý thuyết Lyapunov #ổn định hệ thốngTài liệu tham khảo
T. A. Weisshaar, “Morphing aircraft systems: Historical perspectives and future challenges,” Journal of Aircraft, vol. 50, pp. 337–353, 2013.
R. M. Ajaj, C. S. Beaverstock, and M. I. Friswell, “Morphing aircraft: The need for a new design philosophy,” Aerospace Science & Technology, vol. 49, pp. 154–166, 2016.
S. Barbarino, O. Bilgen, R. M. Ajaj, M. I. Friswell, and D. J. Inman, “A review of morphing aircraft,” Journal of Intelligent Material Systems and Structures, vol. 22, pp. 823–877, 2011.
J. Bowman, B. Sanders, and T. Weisshaar, “Evaluating the impact of morphing technologies on aircraft performance,” Proc. of 43rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference, p. 1631, 2002.
P. Bourdin, A. Gatto, and M. Friswell, “Aircraft control via variable cant-angle winglets,” Journal of Aircraft, vol. 45, pp. 414–423, 2008.
R. Ajaj, M. Friswell, E. S. Flores, O. Little, and A. Isikveren, “Span morphing: A conceptual design study,” Proc. of 53rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics and Materials Conference 20th AIAA/ASME/AHS Adaptive Structures Conference 14th AIAA, p. 1510, 2012.
T. Yue, L. Wang, and J. Ai, “Flight performance characteristics of a tailless folding wing morphing aircraft,” Proc. of 51st AIAA Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition, p. 623, 2013.
R. M. Ajaj, M. I. Friswell, E. I. Saavedra Flores, A. Keane, A. T. Isikveren, G. Allegri, and S. Adhikari, “An integrated conceptual design study using span morphing technology,” Journal of Intelligent Material Systems and Structures, vol. 25, pp. 989–1008, 2014.
S. Joshi, Z. Tidwell, W. Crossley, and S. Ramakrishnan, “Comparison of morphing wing stategies based upon aircraft performance impacts,” Proc. of 45th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics & Materials Conference, p. 1722, 2004.
N. Gandhi, J. Cooper, D. Ward, D. Howard, D. Neal, and B. Cannon, “A hardware demonstration of an integrated adaptive wing shape and flight control law for morphing aircraft,” Proc. of AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, p. 5890, 2009.
Z. Wu, J. Lu, J. Rajput, J. Shi, and W. Ma, “Adaptive neural control based on high order integral chained differentiator for morphing aircraft,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2015, Article ID 787931, 2015.
Z. Wu, J. Lu, J. Shi, Y. Liu, and Q. Zhou, “Robust adaptive neural control of morphing aircraft with prescribed performance,” Mathematical Problems in Engineering, vol. 2017, Article ID 1401427, 2017.
Z. Wu, J. Lu, Q. Zhou, and J. Shi, “Modified adaptive neural dynamic surface control for morphing aircraft with input and output constraints,” Nonlinear Dynamics, vol. 87, pp. 2367–2383, 2017.
Q. Wang, L. Gong, C. Dong, and K. Zhong, “Morphing aircraft control based on switched nonlinear systems and adaptive dynamic programming,” Aerospace Science and Technology, vol. 93, 105325, 2019.
B. Yan, Y. Li, P. Dai, and S. Liu, “Aerodynamic analysis, dynamic modeling, and control of a morphing aircraft,” Journal of Aerospace Engineering, vol. 32, no. 5, 04019058, 2019.
B. Yan, P. Dai, R. Liu, M. Xing, and S. Liu, “Adaptive super-twisting sliding mode control of variable sweep morphing aircraft,” Aerospace Science and Technology, vol. 92, pp. 198–210, 2019.
L. Tong and H. Ji, “Multi-body dynamic modelling and flight control for an asymmetric variable sweep morphing uav,” The Aeronautical Journal, vol. 118, pp. 683–706, 2014.
D. T. Grant, M. Abdulrahim, and R. Lind, “Flight dynamics of a morphing aircraft utilizing independent multiple-joint wing sweep,” International Journal of Micro Air Vehicles, vol. 2, pp. 91–106, 2010.
A. Chakravarthy, D. T. Grant, and R. Lind, “Time-varying dynamics of a micro air vehicle with variable-sweep morphing,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 35, pp. 890–903, 2012.
T. Yue, L. Wang, and J. Ai, “Longitudinal linear parameter varying modeling and simulation of morphing aircraft,” Journal of Aircraft, vol. 50, pp. 1673–1681, 2013.
T. Yue, L. Wang, and J. Ai, “Gain self-scheduled h∞ control for morphing aircraft in the wing transition process based on an LPV model,” Chinese Journal of Aeronautics, vol. 26, pp. 909–917, 2013.
X. Jiao and J. Jiang, “Learning control law of mode switching for hypersonic morphing aircraft based on type-2 TSK fuzzy neural network,” International Journal of Machine Learning and Computing, vol. 5, pp. 301–306, 2015.
T. Yue, X. Zhang, L. Wang, and J. Ai, “Flight dynamic modeling and control for a telescopic wing morphing aircraft via asymmetric wing morphing,” Aerospace Science and Technology, vol. 70, pp. 328–338, 2017.
Z. Hui, Y. Zhang, and G. Chen, “Aerodynamic performance investigation on a morphing unmanned aerial vehicle with bio-inspired discrete wing structures,” Aerospace Science and Technology, vol. 95, 105419, 2019.
D. Xu, Z. Hui, Y. Liu, and G. Chen, “Morphing control of a new bionic morphing uav with deep reinforcement learning,” Aerospace Science and Technology, vol. 92, pp. 232–243, 2019.
M. Lungu, “Auto-landing of fixed wing unmanned aerial vehicles using the backstepping control,” ISA Transactions, vol. 95, pp. 194–210, 2019.
S. Zeghlache, A. Djerioui, L. Benyettou, T. Benslimane, H. Mekki, and A. Bouguerra, “Fault tolerant control for modified quadrotor via adaptive type-2 fuzzy backstepping subject to actuator faults,” ISA transactions, vol. 95, pp. 330–345, 2019.
M. Lungu, “Backstepping and dynamic inversion combined controller for auto-landing of fixed wing uavs,” Aerospace Science and Technology, vol. 96, 105526, 2020.
Y. Zhang, S. Wang, B. Chang, and W. Wu, “Adaptive constrained backstepping controller with prescribed performance methodology for carrier-based UAV,” Aerospace Science and Technology, vol. 92, pp. 55–65, 2019.
T. Lee and Y. Kim, “Nonlinear adaptive flight control using backstepping and neural networks controller,” Journal of Guidance, Control, and Dynamics, vol. 24, pp. 675–682, 2001.
C.-Y. Li, W.-X. Jing, and C.-S. Gao, “Adaptive backstepping-based flight control system using integral filters,” Aerospace Science and Technology, vol. 13, pp. 105–113, 2009.
A. Sharafian, V. Bagheri, and W. Zhang, “RBF neural network sliding mode consensus of multiagent systems with unknown dynamical model of leader-follower agents,” International Journal of Control, Automation, and Systems, vol. 16, pp. 749–758, 2018.
Y. Wang, L. Cao, S. Zhang, X. Hu, and F. Yu, “Command filtered adaptive fuzzy backstepping control method of uncertain non-linear systems,” IET Control Theory & Applications, vol. 10, pp. 1134–1141, 2016.
H. K. Khalil and J. W. Grizzle, Nonlinear Systems, Prentice Hall Upper Saddle River, NJ, 2002.