倾转机翼无人机模态转换阶段鲁棒连续有限时间姿态跟踪控制方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61903014
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    25.0万
  • 负责人：
    周尧明
  • 依托单位：
    北京航空航天大学
  • 学科分类：
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份：
    2022
  • 批准年份：
    2019
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Tilt-wing unmanned aerial vehicle (UAV) is a novel unmanned aerial system with vertical takeoff and landing (VTOL) characteristics. It has the characteristics of high speed, high efficiency, accurate positioning, and flexible deployment and so on. It is an important unmanned equipment to meet national defense needs. Tilt-wing UAV achieves mode transition between fixed-wing mode and helicopter mode through the integral tilting of wing and rotor. The inertia parameters and aerodynamic disturbances of tilt-wing UAV are time-varying in the phase of mode transition, so the control characteristics are complex. It is necessary to study the finite-time attitude tracking control method in this phase, which is the key to ensure that tilt-wing UAV completes complex military tasks. At present, there are still some deficiencies in domestic and foreign research. The model which fully characterizes the multi-body dynamic characteristics of tilt-wing UAV has not been established, and the finite-time sliding mode control method has chattering problem and depends on the complex calculation of the precise model. This project aims to solve the above problems, including multi-body dynamic tensor modeling and robust continuous finite-time control independent of complex model solutions. This research can enrich the theoretical study results of finite-time attitude tracking controller, and provide theoretical support for the future development of tilt-wing UAV equipment.
倾转机翼无人机是具有速度快、效率高、定点准、机动灵活等特点的新型垂直起降无人飞行器，是满足国家国防需求的重要无人装备。倾转机翼无人机通过机翼及旋翼的整体倾转实现固定翼模式与直升机模式的模态转换。模态转换阶段倾转机翼无人机的惯性参数和所受气动扰动是时变的，控制特性复杂，研究该阶段的鲁棒连续有限时间姿态跟踪控制方法是必要的，是保证倾转机翼无人机完成复杂军事任务的关键。目前国内外的研究还存在以下方面的欠缺：完整表征倾转机翼无人机多体动力学特征的模型尚未建立，有限时间收敛的滑模控制方法存在抖振问题，或者依赖于精确模型的复杂计算。本项目旨在解决以上问题，针对倾转机翼无人机开展表征时变特性的多体动力学张量建模、不依赖于模型复杂解算的鲁棒连续有限时间控制等科学问题研究。本项目的研究可以丰富鲁棒连续有限时间姿态跟踪控制器理论研究成果，为未来倾转机翼无人机装备研制提供理论支撑。

结项摘要

倾转机翼无人机具有速度快、效率高、定点准、机动灵活等特点，是满足国家战略需求的重要无人装备。倾转机翼无人机通过机翼及旋翼的整体倾转实现固定翼模式与直升机模式的模态转换。模态转换阶段倾转机翼无人机的惯性参数和所受气动扰动是时变的，控制特性复杂，研究该阶段的鲁棒连续有限时间姿态跟踪控制方法是必要的，是保证倾转机翼无人机完成复杂军事任务的关键。针对以上问题，本项目开展了倾转机翼无人机多体动力学建模、鲁棒连续有限时间姿态跟踪控制、仿真分析与方法验证的研究。所提出的控制方法使解决了表征时变特性的多体动力学张量建模、不依赖于模型复杂解算的鲁棒连续有限时间控制等关键科学问题，实现了倾转机翼无人机模态转换阶段鲁棒连续有限时间姿态跟踪控制器设计，飞行实验中姿态的稳定跟踪误差小于1度，验证了所提出控制器可以支撑倾转机翼无人机模态转换阶段的稳定飞行，保证了倾转机翼无人机无人控制系统的安全性、可靠性以及高效性。

项目成果

期刊论文数量（5）
专著数量（0）
科研奖励数量（7）
会议论文数量（2）
专利数量（9）
A novel mission planning method for UAVs’ course of action
一种新颖的无人机任务规划方法——行动方案
  • DOI：
    10.1016/j.comcom.2020.01.006
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Computer Communications
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Yaoming Zhou;Haoran Zhao;Junfeng Chen;Yuhong Jia
  • 通讯作者：
    Yuhong Jia
Continuous robust fixed-time control for double integrator system with matched disturbance
具有匹配扰动的双积分系统连续鲁棒定时控制
  • DOI：
    10.1016/j.ast.2020.106119
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Aerospace Science and Technology
  • 影响因子：
    5.6
  • 作者：
    Yongchao Wang;Yaoming Zhou（通讯作者）;Li Shaowei;Ang Li
  • 通讯作者：
    Ang Li
A newly bio-inspired path planning algorithm for autonomous obstacle avoidance of UAV
一种新型仿生无人机自主避障路径规划算法
  • DOI：
    10.1016/j.cja.2020.12.018
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    Chinese Journal of Aeronautics
  • 影响因子：
    5.7
  • 作者：
    Zhou Yaoming;Su Yu;Xie Anhuan;Kong Lingyu
  • 通讯作者：
    Kong Lingyu
An evaluative review of the VTOL technologies for unmanned and manned aerial vehicles
无人机和有人飞行器 VTOL 技术的评估审查
  • DOI：
    10.1016/j.comcom.2019.10.016
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    Computer Communications
  • 影响因子：
    6
  • 作者：
    Yaoming Zhou;Haoran Zhao;Yaolong Liu
  • 通讯作者：
    Yaolong Liu
Collaborative Decision-Making Method for Multi-UAV Based on Multiagent Reinforcement Learning
基于多智能体强化学习的多无人机协同决策方法
  • DOI：
    10.1109/access.2022.3199070
  • 发表时间：
    2022
  • 期刊：
    IEEE Access
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Shaowei Li;Yuhong Jia;Fan Yang;Qingyang Qin;Hui Gao;Yaoming Zhou（通讯作者）
  • 通讯作者：
    Yaoming Zhou（通讯作者）

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其他文献

其他文献

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周尧明的其他基金

无人机集群空空对抗智能协同决策方法研究
  • 批准号：
  • 批准年份：
    2022
  • 资助金额：
    54 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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