基于智能控制的多操纵面飞行器控制分配研究

摘要

由于气动布局发生了改变,很多飞行器均采用多操纵面结构.合理地组合多个操纵面,可以让飞行器在不同的飞行环境和飞行任务中适应飞行,同时在某一个或几个操纵面发生故障的情况下,剩余正常的操纵面能够重新组合,补偿失效的操纵面,使飞行器能够保持正常飞行状态.控制分配是解决多操纵面飞行器冗余控制最有效的方式之一,通过控制分配可以有效解决多操纵面飞行器综合分配以及协调操纵等问题.本文基于粒子群算法,蚁群算法和RBF神经网络三种智能算法对多操纵面飞行器控制分配方法进行了仿真研究,仿真结果表明RBF神经网络具有较高的精度和速度,能很好地处理多操纵面飞行器控制分配问题.