《控制科学与工程学科前沿技术讲座》SZ1603072蒋耿乾

综述报告

非经典飞行控制技术的发展与前景学号姓名分数

南京航空航天大学自动化学院

2016 年12 月

目录

1 绪论(10 分) (1)

2 问题描述(10 分) (1)

3 发展现状(50 分) (1)

4 未来展望(15 分) (1)

6 结论(5 分) (1)

7 对本课程的意见和建议(10 分) (1)

参考文献 (1)

1绪论

本文综述了飞控技术的研究背景和意义，总结了近年来飞行控制技术研究的现状，阐述了重构控制与非经典控制技术的特点，并且在此基础上总结了部分研究中所存在的主要问题，包括近年来出现的飞控算法的一些不足之处，并针对不足之处展望了改进建议，展望了飞行控制未来的研究方向。

2问题描述

飞行控制系统的研究源于为了保障一个平稳、安全的飞行过程，使飞行系统可以代替人来做出精确的操纵与指令，即使发生了故障，也可以自动恢复到正常飞行状态或是可接受的飞行状态，从而提高飞行安全性和可靠性。经过长足的发展，经典控制技术已经相对较为成熟，然而在国内外科研学者的不懈努力下，非经典的智能控制技术也有了日新月异的发展。利用智能控制技术可以有效的解决诸如非线性问题等经典控制技术较难解决的困难，因此智能控制技术有着巨大的发展潜力。

3发展现状

1飞行控制系统介绍及其研究意义

在航空领域的不断发展中，由于在飞行过程中会出现一些飞机的飞行系统故障或损伤的飞行事例，从而导致飞机无法正常飞行而失事，一旦出现这类情况，便会造成巨大的人员伤亡与经济损失。虽然在某些情况下，飞行员凭借其丰富的飞行经验及应变能力，可以进行正确的操控来使飞机稳定降落，从而避免发生不必要的灾难，但是这就需要飞行员具有高超的飞行技术以及丰富的飞行经验，然而并不是每一位飞行员都可以完成这些任务。因此人们越来越认识到控制系统在航空领域中具有不可替代的作用，飞行控制系统可以使飞机在出现各种不正常的飞行状态的时候可以自动恢复到正常飞行状态，例如在飞行系统出现故障时启动备用的机械系统，或者对飞行系统的控制律进行重构等操作，

将飞机处于异常状态时所存在的危险降低到可接受的水平。基于此，故障诊断、重构控制和智能控制等飞行控制方法便成为科研人员探索的方向。

2重构控制技术

世界上对重构控制的研究已经有了近三十年的历史，重构飞行控制的概念

最先由美国提出，上世纪80 年代初期，美国开启了SRFCS 研究计划，1986 年

11 月进行首次试飞，随后NASA 将一家F-15 改造为数字式电传操纵系统的新

飞机，并在1989 与1990 年多次进行试飞，飞行结果表明飞行重构系统工作良好。这标志着人类在重构控制研究道路上迈出的第一步。我国在重构控制方面

也进行了相应的研究，葛彤与冯正平在2000 年提出了一种分段的重构控制策略；同年唐小静月张君昌提出了基于输出反馈的重构控制方法；2007 年刘旭提出了以非线性动态逆方法为基本控制律并通过自适应神经网络来补偿出现故障时产

生的逆误差的策略。

重构控制方法主要分为两大类，首先是被动重构，被动控制主要是鲁棒控制，即把提前考虑好可能出现的故障的影响引入不确定集里设计控制律。第二

类就是主动重构控制，包括伪逆法、多模型自适应控制、基于神经网络的自适

应控制、线性二次型调节器和非线性调节器、模型预测控制和模型参考自适应。重构控制可以使控制系统不再依赖于故障诊断，也可以提高安全性和可靠性。

主动重构控制主要包括下述几类方法：

（1）伪逆法

优缺点明显，优点是结构简单、应用方便；缺点是不能保证稳定性，而且

需要精确的故障检测和诊断系统来打基础。

（2）多模型自适应控制

事先考虑好故障的可能并且设计好控制律，根据相应的故障切换到相应的

控制律，优点是故障少的时候该方法快速稳定，但是故障多的时候就会比较麻烦。

（3）基于神经网络的自适应控制

首先用标准数学模型对神经网络进行训练实现全包线内的逆变换，用神经

网络的自学习功能补偿逆变换中的误差，并且在一定条件下可用李雅普多夫方

法证明其稳定性。在不确定知识不完备情况下，在线自适应神经网络可以实现

逆近似。

（4）线性二次型调节器和非线性调节器

利用线性二次型调节控制器来实现对舵机故障的重构控制，针对不同的舵机故障离线设计控制器，发生故障的时候在线切换到相应的控制器。

（5）模型预测控制

通过修改输入限制和内模型处理飞行器结构与舵机故障。

（6）模型参考自适应

设置理想的参考模型，实时调整控制律使真实对象跟踪理想模型。要求系统参数变化较慢从而有足够的时间来进行预估。

重构控制在目前实际应用方面还具有相当大发展空间，在这三十年的发展下，由于现有控制系统在正常工作的情况下已经得到验证，而重构控制系统还缺乏充分的评估和确认，所以重构控制目前仍然更多的停留在设计、仿真与试飞中，离实际应用还有一段距离。

3 智能控制的发展

经典控制技术经过长期的发展已经有了相当成熟与完整的体系，工业上应用最多的是PID 控制，这种控制方法很简单，易于用软件或硬件来实现，并且不需要精确的过程模型来启动或维持，因此PID 一直是过程控制中的中坚力量，然而现在控制领域的发展趋势更倾向于使用智能控制技术。智能控制可能会有不同的定义，但主要还是将其理解为使用各种各样的人工智能的控制范式（control paradigm），例如神经网路控制、模糊控制、专家控制以及学习式控制等控制方法。

（1）学习式控制

学习式控制是使用模式识别技术来获得控制回路的当前状态，然后根据回路状态来做出相应的控制决定，就像先前存储好的只是和经验一样，由于这种控制方式受限于存储知识，所以其应用并未流行。

（2）专家控制

专家控制是基于专家系统技术，使用知识库来做出控制决策，知识库是由人类专家、在线获得的系统数据和推理机设计（inference machine designed）来