【固定翼飞机】基于最优控制的固定翼飞机着陆控制器设计研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

一、研究背景与控制需求

（一）固定翼飞机着陆的工程挑战

着陆阶段是固定翼飞机飞行全周期中风险最高的环节，据民航安全数据统计，约 65% 的飞行事故发生在着陆阶段（含进近、拉平、接地过程）。该阶段飞机需在短时间内（通常 3-5 分钟）完成从巡航状态到接地的复杂过渡，面临多重技术挑战：一是多变量强耦合，飞机的姿态（俯仰角、滚转角）、速度（空速、地速）、高度与轨迹相互影响，单一控制量调整易引发连锁反应；二是外部扰动敏感，侧风（尤其是突发阵风）、大气湍流、跑道起伏等外部干扰，易导致飞机偏离预定下滑道；三是约束条件严苛，需满足接地速度（通常 120-160km/h）、俯仰角（2°-5°）、侧偏角（≤2°）等硬约束，否则可能引发擦翼尖、冲出跑道等事故。

传统着陆控制器（如 PID 控制器）依赖经验参数整定，在复杂扰动与多约束场景下鲁棒性不足。例如，当侧风风速超过 15m/s 时，传统 PID 控制器的轨迹跟踪误差会增大至 5-8m，远超安全阈值（≤3m）。最优控制理论通过构建目标函数与约束条件，能在多变量耦合系统中找到全局最优控制策略，为解决固定翼飞机着陆控制难题提供了科学方法。

（二）最优控制理论的应用价值与核心需求

最优控制理论（如线性二次型调节器 LQR、模型预测控制 MPC）的核心优势在于：一是系统性优化，可将着陆控制目标（如轨迹跟踪精度、控制能耗）转化为数学目标函数，结合约束条件求解最优控制律；二是前瞻性决策（如 MPC），能基于系统模型预测未来短时间（0.5-1s）内的状态变化，提前抵消扰动影响；三是约束显式处理，可直接将接地速度、姿态角等硬约束嵌入控制算法，避免超调。

基于最优控制的着陆控制器设计需满足三大核心需求：一是轨迹跟踪精度，下滑道跟踪误差≤1.5m，航向跟踪误差≤2°；二是抗扰鲁棒性，在 20m/s 侧风、5m/s 垂直阵风扰动下，控制器能在 10s 内恢复稳定；三是控制平滑性，控制量（升降舵、副翼、方向舵偏转角度）变化率≤10°/s，避免频繁操纵导致结构疲劳。

二、固定翼飞机着陆阶段动力学建模

三、基于最优控制的着陆控制器设计

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 薛定宇.控制系统计算机辅助设计[M].清华大学出版社,1996.

[2] 韩科立,朱忠祥,毛恩荣,等.基于最优控制的导航拖拉机速度与航向联合控制方法[J].农业机械学报, 2013(2).DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2010.02.031.

[3] 韩科立,朱忠祥,毛恩荣,等.基于最优控制的导航拖拉机速度与航向联合控制方法[J].农业机械学报, 2013.DOI:CNKI:SUN:NYJX.0.2013-02-030.

[4] 赵强,何法,王鑫,等.单轨车辆主动悬架模型随机线性最优控制器设计[J].森林工程, 2015, 31(5):6.DOI:CNKI:SUN:SSGC.0.2015-05-017.

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