旋翼前飛的案例
AH-1G直升機旋翼在前飛工況考慮周期變距的CFD仿真
感興趣可加qq：278427938詳談
采用運動嵌套網格方法，計算結果與NASA實驗數據對比較吻合
槳葉參數
該飛行狀態下槳葉的周期變距運動方程是：
槳葉位于0°和180°方位角時的壓力云圖
槳葉位于45°和225°方位角時的壓力云圖
槳葉位于90°和270°方位角時的壓力云圖
槳葉位于135°和315°方位角時的壓力云圖
旋翼拉力監視圖
旋翼扭矩監視圖
風干擾下傾轉旋翼飛行器直升機模態預設性能跟蹤控制
關鍵詞
傾轉旋翼機；非線性系統；干擾觀測器；預設性能；神經網絡；跟蹤控制
1 引 言
傾轉旋翼機具有高速飛行、起降不受地形約束等能力，兼具固定翼飛機與直升機的優點
［1］。基于傾轉旋翼機表現出來的優異性能，針對傾轉旋翼機控制問題的研究開始引起國內外研究者的密切關注。
傾轉旋翼機雖然各方面性能突出，但是其結構繁雜，在飛行時機體各構件的相互干擾十分強烈，如雙旋翼的誘導速度干擾、旋翼尾流對機翼的下洗作用等
［2］，所以整個系統的空氣動力學特性求解十分困難。不僅如此，系統還會受到外部風干擾以及系統不確定性的影響，這些都增加了系統建模的難度。傾轉旋翼機還是一個多體、高度耦合、欠驅動的機械系統
［3］。
如何實現對期望信號的快速準確跟蹤也是一個具有挑戰性的問題。在現有的控制技術中，基于系統辨識的控制方法、智能算法（如人工神經網絡）等都可以滿足傾轉旋翼機一定的性能要求
［4］。比如，文獻［
5］提出了一種基于增益調度的多模型方法，針對傾轉旋翼機進行控制器設計；為了消除對模型的精確要求，文獻［
6］提出了一種自適應非線性分層控制器框架，實現了位置系統和姿態系統的控制；文獻［
7］采用非線性模型預測控制實現了傾轉旋翼機自轉和前飛的控制，設計約束和成本函數提高非線性優化的可靠性。但當系統出現大幅度不確定變化以及外部干擾時，這些方法無法保證系統的動態特性，也很難實現對系統的穩定控制。
由于傾轉旋翼機會受到諸如陣風之類的復雜干擾影響，所以為了提高系統的抗干擾能力與動態飛行品質，需要設計干擾觀測器來補償干擾。干擾觀測器的應用十分廣泛。例如，針對萬向節系統中存在的多重干擾問題，文獻［
8］提出了一種基于精細擾動觀測器的速度跟蹤控制器，用于處理多個擾動并提高跟蹤性能。
展開 