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目前正在努力將無人機系統（UAS）引入國家空域系統（NAS）內的日常貨運業務。此類系統有可能通過減輕機組人員的時間安排限制和將業務擴展到偏遠地區來提高運輸系統的靈活性。預計在運輸類別中運營的任何大型無人機系統都必須遵守《聯邦航空條例》，以獲得在 NAS 內進行常規運營的適航認證。有關設備、系統和裝置安全的法規要求，所有因故障、環境事件和糾正措施不當造成的失效情況都必須得到緩解，并證明極不可能發生。這些系統安全要求與無人機系統尤為相關，因為遠程飛行員（RP）檢測和應對風險的能力取決于指揮與控制（C2）鏈路。與 C2 鏈路系統相關的故障條件要求飛機上的自主系統對遙控駕駛員進行補充，以降低風險。當 RP 無法充分降低風險時，需要一種方法來評估自動化所需的性能，以允許無人機系統進行常規操作。

本文通過開發一種可在系統設計和在線操作期間應用的安全評估方法，解決了確保自主無人機系統安全要求的問題。貢獻如下：

• 將安全規則表述為機會約束滿足問題，要求每十億次操作中不發生 1 次事故。提出了基于重要性采樣的罕見事件估計技術，以評估各種不確定性來源的安全性。

• 失效條件既可能是由系統故障等離散事件造成的，也可能是由導航誤差和湍流等連續狀態不確定性造成的。本文提出了一種隨機混合系統模型，用于處理離散狀態和連續狀態之間的耦合，并估計給定系統參數、運行條件和決策參數集可能導致的飛機軌跡分布。

• 飛行的最后接近和著陸階段是該方法的使用案例。安全評估用于確定被動降低風險所需的系統設計參數。該方法可擴展到運行期間的主動風險緩解，其中使用更新的觀測數據進行在線安全評估，以確保始終存在滿足安全要求的決策選項。

幾十年來，由于需求的不斷增長和行業間的競爭，飛機技術經歷了巨大的改進。由于飛行包線不斷擴大，戰斗機的性能要求和穩定性是一個重要因素。先進的戰斗機應具有高機動性。為了實現極高的機動性，需要非常好的飛機設計，包括在某些模式下具有靜態不穩定性的多個冗余控制執行器、近乎精確的非線性飛機數學模型以及合適的非線性控制設計技術。通常，塞斯納和派珀等訓練飛機都具有靜態和動態穩定性，易于修整和放手飛行。然而，這妨礙了極端機動能力。現代戰斗機（如 F/A-18 戰斗機）的結構不穩定，飛行時需要使用電傳操縱系統，因此機動性高，易于主動俯仰、滾轉和偏航。

通過引導發動機排氣流的推力矢量法與先進的飛行控制系統相結合，可提供非常高的攻角，從而在空戰中提供卓越的近距離空中狗斗能力。戰斗機機動性能的增強使其比傳統戰斗機更勝一籌。羅克韋爾-MBB X-31 試驗機就是一個很好的例子。美國國家航空航天局（NASA）為測試戰斗機三維推力矢量技術而設計的兩架 X-31 噴氣式戰斗機成功地展示了這一設想概念。洛克希德-馬丁公司的 F-22 猛禽戰斗機利用推力矢量控制實現了極限機動。考慮到飛機設計技術和生存能力要求的巨大變化，控制方案的設計對飛行控制設計師提出了巨大挑戰。

傳統上，飛機飛行控制器是通過在大量工作點上對非線性飛機模型進行線性化設計，然后使用增益調度來覆蓋整個飛行包絡線。但在大飛行包絡中實現增益調度是一項相對困難的任務。過去，線性飛機模型的飛行控制曾采用過多種設計方法，如極點放置、H-無限魯棒控制、最優控制等。但飛機的運動方程包括非線性氣動力和力矩。此外，在高攻角情況下，氣動力和力矩取決于氣流的歷史。當飛機進行高滾轉率機動時，主要會遇到兩種不穩定的情況，第一種是短周期縱向和方向振蕩的不穩定性，第二種是自動旋轉滾轉，在這種情況下，戰斗機會突然跳到更高的滾轉率，此外，控制也會變得效率低下。所有這些現象都可能導致高攻角或側滑，對結構造成異常負荷，從而導致事故。

線性控制器的缺點可以通過輸入輸出線性化（也稱為非線性動態反演 (NDI)）來克服。這種方法通過抵消模型的已知非線性函數來解耦選定受控輸出變量的動態，然后通過額外信號的反饋來獲得線性穩定的跟蹤誤差動態。顯然，要實現精確抵消，必須精確知道飛機的動態。這就將非線性系統轉化為恒定線性系統，但前提是所有非線性因素都必須精確已知。然而，考慮到現代飛機復雜的非線性氣動特性，要實現這一點極其困難。風洞試驗和飛行測試與計算流體動力學結果一起用于獲得經驗數據，但這些數據并不完全準確。通過使用穩健的線性控制器進行反饋控制，可以減小這些缺陷。盡管如此，由于結構損壞、控制效應器故障或不利的環境條件導致空氣動力學發生突然變化，因此無法保證理想的性能。

可變結構控制器（VSC）是針對存在不確定性的非線性飛機模型而設計的。然而，可變結構控制器是狀態變量的不連續函數。即使可以在邊界層對控制法則進行一些平滑處理，也可能會導致終端跟蹤誤差。

針對模型中的大參數不確定性和未知函數，設計了基于后步法控制的非線性自適應飛行控制器。后步法設計方法分幾步完成，因為這種方法具有迭代性質。所需的步驟數取決于受控輸出變量的相對程度。此外，還設計了基于神經網絡（NN）的飛行控制系統。最近，人們開始嘗試設計具有狀態和控制約束的自適應飛行控制器。這些自適應飛行控制器屬于確定性等價自適應控制系統。在這些控制器中，直接使用積分更新法獲得的參數估計。基于浸入和不變性（I&I）方法的非確定性等效自適應控制系統用于飛機控制。從實施的角度來看，自適應控制法則并不簡單，因為參數估算器需要估算大量的空氣動力參數。此外，過去曾對戰斗機的穩定性進行過大量分析。分析表明，飛機在旋轉耦合機動中存在豐富的動力學行為，包括線性和氣動非線性。基于分岔方法和偽穩態分析，作者觀察到滾轉耦合在某些控制面偏轉組合的瞬態階段會導致不良的跳躍現象和側傾角的快速發散。分岔理論由 Poincare 發明，用于分析非線性系統，首先應用于交叉耦合問題，然后擴展到高攻角飛行的全非線性問題。

本節引用的自適應飛行控制器只能實現漸近穩定性。研究人員還為一類非線性系統開發了有限時間穩定控制器。與漸近穩定控制系統相比，這類控制器具有更強的魯棒性。一些與有限時間飛行控制系統相關的研究也已出現。當務之急是探索有限時間控制方法在同時進行縱向和橫向機動以及在存在不確定性的情況下避免戰斗機滾轉耦合不穩定性方面的適用性。

本論文的主要目標是研究魯棒有限時間控制技術與滑模控制和超扭曲飛行控制相結合在現代戰斗機上的應用潛力。論文的貢獻如下：

• 根據幾何均勻性概念，為具有假定參數的標稱飛機模型設計了有限時間穩定（FTS）非線性飛行控制法。

• 開發了一種非連續滑動模式（DSM）飛行控制器，以消除模型中不確定性的影響。在閉環系統中，包括標稱有限時間穩定（FTS）控制法則和非連續滑動模式（DSM）控制信號，可實現滾轉角、俯仰角和側傾角的有限時間控制。DSM 控制法可能會導致控制顫振現象。

• 為了實現穩健控制，設計了一種超扭曲（STW）滑模控制法則。STW 控制法則是狀態變量的連續函數。在閉環系統中，利用 FTS 和 STW 控制法則，可以實現飛機的有限時間控制。此外，這種復合控制系統還能減弱不理想的控制顫振。研究表明，在包括復合控制法則（(i) 帶有 DSM 的 FTS 或 (ii) 帶有 STW 控制信號的 FTS）的閉環系統中，軌跡跟蹤誤差及其一階導數在有限時間內收斂為零。

• 通過類似的步驟，設計出了對滾轉角、攻角和側滑角進行有限時間控制的復合控制系統（帶 DSM 法則的 FTS 和帶 STW 法則的 FTS）。

• 仿真結果表明，盡管存在參數不確定性，所設計的復合控制器仍能實現令人滿意的（滾轉、俯仰、側滑）或（滾轉、攻角、側滑）同時縱向和橫向機動。研究指出，與必須估計大量空氣動力參數的自適應控制法則相比，衍生飛行控制器結構簡單。

有限時間穩定（FTS）這一概念最早出現于 20 世紀 50 年代，適用于在固定的有限時間間隔內運行受限的系統。它要求對系統變量進行規定的約束，而定義經典穩定性則不需要。戰斗機等動力系統的非線性微分方程需要快速、精確和連續的有限時間控制器。這些控制方案優于經典控制設計。首先，確定標量二階有限時間系統的相位肖像結構。然后，利用這一特征來開發一類可用作控制器的二階有限時間系統。滑模控制（SMC）是一種非線性控制方法，通過應用不連續的控制信號來改變非線性系統的動態，迫使系統沿著系統正常行為的橫截面 "滑動"。狀態反饋控制法不是時間的連續函數。相反，它可以根據當前在狀態空間中的位置，從一種連續結構切換到另一種連續結構。

超扭曲控制（STW）是一種穩健的連續飛行控制方案，就符號（x）項而言，它完全是一個 PI 控制器（具有 P 部分調制）。超級扭曲控制（STW）方案適用于動態系統控制，以減弱由于不連續滑模控制而在控制輸入中產生的顫振。

連續有限固定時間控制（FFTC）是傳統超扭曲控制的直接擴展。它估算了固定時間上限和收斂時間。設計一個固定時間連續控制法則，使系統狀態在預定義或固定時間內收斂到原點，是一個具有挑戰性的問題。

編隊控制概念基于對鳥類自然飛行行為的觀察，鳥類會保持一個確定的幾何形狀。候鳥利用領航員提供的上沖力和旋轉領航位置，以最小的個體努力擴大飛行范圍。這種模式可用于大航程通信飛行或無人偵察機，或在最佳燃料消耗情況下使用。許多研究人員都在研究兩架或多架飛機的編隊飛行控制。

圖 1.1： 四種具有推力矢量控制功能的超機動戰斗機（時鐘方向）。(a) F-22 由美國空軍提供，攝影師：TSgt Ben Bloker；(b) 蘇霍伊 SU 35 由 Dmitry Terekhov 拍攝；(c) 蘇霍伊 Su-57 由 Dmitry Zherdin 拍攝；(d) 洛克威爾-MBB X-31 由美國海軍陸戰隊 Cody Allee 少校拍攝。

本文探討了自主無人機系統（UAS）的制導和控制。具體而言，研究了基于模型參考自適應控制（MRAC）的尾翼無人機系統，以及用于戰術機動和覆蓋的多旋翼無人機系統的制導和控制。調查了當前和潛在的應用，并找出了現有技術的差距。

為了解決四旋翼無人機這一特殊類別的尾翼無人機系統的控制問題，研究人員開發了兩種方法，以解決建模不確定性、未建模有效載荷、陣風以及執行器故障和失靈等問題。在第一種方法中，尾翼無人機系統的縱向動力學采用 MRAC 法進行調節，以在新穎的控制架構中實現規定性能和輸出跟蹤。用于規定性能和輸出跟蹤的 MRAC 法則結合了線性二次調節器 (LQR) 基線控制器，使用積分反饋互連。利用障礙 Lyapunov 函數對軌跡跟蹤誤差進行約束，并通過采用軌跡跟蹤誤差瞬態動態參考模型來保證用戶定義的軌跡跟蹤誤差收斂速率。在該控制系統中，平移和旋轉動力學分別分為外環和內環，以考慮到四旋翼雙翼飛行器的動力不足問題。在外環中，氣動力的估計值和 MRAC 法則用于穩定平移動力學。此外 此外，還推導出參考俯仰角，使飛行器的總推力永遠不會指向地球，以確保安全，并避免通常用于確定方向的帶符號反正切函數固有的不連續性。在內環中，氣動力矩的估計值和 MRAC 法則用于穩定旋轉動力學。此外，還提出了一種用于確定所需總推力的法則，該法則可確保如果飛行器的方位與所需方位足夠接近，則會施加適當的推力。還提出了一種控制分配方案，以確保始終實現所需的推力力矩，并滿足對執行器產生的推力的非負約束。仿真驗證了針對規定性能和輸出信號跟蹤采用 MRAC 的控制架構，并將規定性能 MRAC 法與經典 MRAC 法進行了比較。

在第二種方法中，提出了一種基于 MRAC 的統一控制架構，該架構沒有將縱向和橫向動力學分開。平移和旋轉動力學分別被分離為外環和內環，以解決尾翼無人機系統的動力不足問題。由于預計飛行器會發生較大的旋轉，因此使用無奇異性的四元數來捕捉尾翼的方向。此外，還通過使用障壁 Lyapunov 函數來解決卷揚現象，以確保跟蹤誤差四元數的第一個分量為正，從而按照最短的旋轉將飛行器的當前方位驅動到參考方位。在外環中，利用對空氣動力的估計和 MRAC 法則確定所需的推力。參考方位是根據正交普羅克斯特問題的解確定的，該問題可找到從當前推力方位到所需推力方位的最小旋轉。由于正交普羅克里斯特問題的不連續性質，角速度和加速度無法通過對正交普羅克里斯特問題解的時間導數來推導。奇異值分解的不連續性。因此，我們使用兩次連續可微分函數--球面線性插值，來尋找連接捕捉車輛當前方位的單元四元數和捕捉參考方位的單元四元數的大地線。一個有趣的結果是，角速度和加速度只取決于參數化球面線性插值函數的標量值函數的一階導數和二階導數；實際函數并不重要。然而，確定該函數的形狀并非易事，因此采用了受模型預測控制啟發的方法。在內環中，使用氣動力矩估計值和 MRAC 法來穩定旋轉動力學，并將推力分配給各個螺旋槳。建議的控制方案的有效性通過仿真得到了驗證。

提出了一種用于自主無人機系統的集成制導和控制系統，可在未知、動態和潛在的敵對環境中，按照用戶規定的不計后果或戰術方式進行機動。在該制導和控制系統中，戰術操縱是通過在飛行器接近目標時利用環境中的障礙物來實現的。不計后果的機動是通過在向目標前進時忽略附近障礙物的存在，同時保持不發生碰撞來實現的。魯莽行為和戰術行為的劃分受到生物啟發，因為動物或地面部隊都會使用這些戰術。制導系統融合了路徑規劃器、避免碰撞算法、基于視覺的導航系統和軌跡規劃器。路徑規劃器以 A? 搜索算法為基礎，并提出了可定制調整的 "到達成本"（cost-to-come）和啟發式函數，通過降低底層圖中捕獲靠近障礙物集的節點的邊的權重，利用障礙物集進行躲避。啟發式的一致性已經確定，因此，搜索算法將返回最優解，而不會多次擴展節點。在現實場景中，需要快速重新規劃，以確保系統實現所需的行為，并且不會與障礙物發生碰撞。軌跡規劃器基于快速模型預測控制（fMPC），因此可以實時執行。此外，還采用了一個自定義的可調成本函數，該函數權衡了與障礙物集的接近程度和與目標的接近程度的重要性，為實現戰術行為提供了另一種機制。新穎的避免碰撞算法是基于解決一類特殊的半有限編程問題，即二次辨別問題。避撞算法通過尋找將無人機系統與障礙物集分隔開來的橢球體，生成無人機系統附近自由空間的凸集。凸集在 fMPC 框架中用作不等式約束。避撞算法的計算負擔是根據經驗確定的，并證明比文獻中的兩種類似算法更快。上述模塊被集成到一個單一的制導系統中，該系統為任意控制系統提供參考軌跡，并在多次模擬和飛行測試中展示了所提方法的有效性。此外，還提出了飛行行為分類法，以了解可調參數如何影響最終軌跡的魯莽性或隱蔽性。

最后，介紹了用于自主無人機系統的綜合制導和控制系統，該系統可在未知、動態和潛在敵對環境中，按照用戶的要求，以不計后果或戰術的方式執行戰術覆蓋。覆蓋的制導問題涉及收集環境信息的策略和路線規劃。收集未知環境信息的目的是幫助服務組織和第一反應人員了解態勢和制定計劃。為解決這一問題，需要綜合考慮目標選擇、路徑規劃、避免碰撞和軌跡規劃。我們提出了一種基于八叉樹數據結構的新型目標選擇算法，用于為路徑規劃器自主確定目標點。在該算法中，由導航系統推導出的體素地圖捕捉了環境中各區域的占用和探索狀態，并被分割成捕捉大面積未探索區域和大面積已探索區域的分區。大面積未探索區域被用作候選目標點。目標點的可行性通過采用貪婪 A? 技術來確定。該算法擁有可調參數，允許用戶在確定目標點序列時指定貪婪或系統行為。這種技術的計算負擔是根據經驗確定的，并證明可在現實場景中實時使用。路徑規劃器基于終身規劃 A?（LP A?）搜索算法，與 A?技術相比，該算法更具優勢。此外，還提出了一種可自定義調整的成本-歸宿和啟發式函數，以實現戰術或魯莽的路徑規劃。提出了一種新的避免碰撞算法，作為上述避免碰撞算法的改進版本，改進了所產生的約束集的體積，從而使更多的自由空間被凸集捕獲，因此，軌跡規劃者可以利用更多的環境進行戰術機動。該算法基于半定量編程和快速近似凸殼算法。軌跡規劃器以 fMPC 為基礎，采用自定義成本函數，通過滑行障礙物表面實現戰術機動，并將所需加速度作為與掩體距離的函數進行調節；采用障礙函數約束飛行器的姿態并確保推力正向性；采用四旋翼無人機系統的輸出反饋線性化運動方程作為微分約束，以實現積極的機動。利用定制的 C++ 模擬器驗證了所提系統的功效。

本論文將探討在海洋環境中運行的自主無人機系統在制導和控制算法方面存在的一些不足。

多無人機協同升降系統使用多個無人機共同升降和運輸有效載荷。從可擴展性和便攜性的角度來看，這些系統有可能大大降低空中運輸任務的物流成本。與傳統的單機物流模式不同，通過在多架廉價飛機之間分配起升能力，可以有針對性地運送大量有效載荷。為了以高度自主的方式完成大跨度的任務，合作飛機必須能夠在多個點可靠地與單一有效載荷對接，并在系統參數未知的情況下，以可變幾何配置的方式在飛行途中穩健地穩定下來。本論文提出了一種新穎的自適應飛行控制框架，該框架使用擴展卡爾曼濾波器在控制分配方案中更新相關系統參數。此外，這項研究還對之前開發的模塊化對接系統進行了擴展，該系統支持在不同的復合系統幾何結構中進行自組裝，考慮了多智能體操作，并通過模擬交易研究優化了設計參數。論文介紹了高保真模型和模擬，利用多體反饋線性化約束穩定和基于約束的脈沖接觸模型等技術，以驗證控制策略，并在復雜動力學條件下優化設計。本論文還介紹了無人飛行器合作飛行控制和參數估計的實驗結果。

軍用飛機推進系統是噴氣發動機設計中最具挑戰性的領域之一： 在受飛機空氣動力學影響極大的多變環境中工作時，這些發動機應在不影響可靠性和運行成本的前提下，以盡可能小的體積提供大的推力輸出。此外，軍用飛機運行的多學科性質經常會引入相互矛盾的性能目標，很難將其納入發動機設計中。所有這些因素再加上發動機開發成本非常高，因此有必要在設計階段的早期進行適當的選擇，以確保開發過程的成功和新發動機概念的可行性。

盡管該領域的研究數量巨大，但也許是由于所涉及數據的敏感性，迄今為止發表的研究都集中在相當具體的主題上，而沒有涉及完整的多學科飛機推進系統集成問題。為此，需要結合不同研究領域的內容和貢獻，建立新的綜合方法。

本項目研究開發一種新方法，將發動機初步設計與飛機運行要求相互聯系起來。在此范圍內，構建了通用軍用機身的表示方法，并將其與發動機性能模型和仿真工具相結合，以研究推進系統對飛機任務性能和生存能力的影響。更具體地說，該項目在軍用飛機推進系統集成領域的貢獻主要集中在三個方面：

• 新的軍用飛機表示法，模擬飛機與推進系統之間相互作用的關鍵方面： 飛機空氣動力學、機身/推進系統空氣動力學干擾、紅外和噪聲特征。該模型計算要求低，適合用于大規模參數研究和軌跡優化案例。

• 基于模擬的新技術，用于估計爬升性能和評估飛機/發動機配置在現實任務場景中的任務能力。所開發方法的創新點包括爬升軌跡問題的多目標表述、高度-機械跟蹤技術、能量-機動性（E-M）技術的擴展，允許同時優化飛機軌跡和發動機計劃，以及為軍用飛機引入最小噪音和紅外軌跡。

• 考慮到飛機的紅外特征和飛機/導彈的運動性能，量化推進系統對飛機生存能力的影響。這是通過將飛機紅外模型與導彈對飛機和飛機對飛機的運動模擬相結合來實現的，這些模擬用于測量飛機易受攻擊的程度，以及飛機自身攻擊機動目標的能力。

上述方法是利用已公布的數據開發和驗證的，并在一系列測試案例中用于研究飛機的性能趨勢，在這些案例中，不同的推進系統設計在各種模擬任務中的有效性得到了評估。結果成功證明了所開發的方法能夠量化飛機性能與發動機設計之間的關系，為理解采用不同推進系統配置所產生的性能權衡提供了基礎，從而最大限度地提高動力裝置設計過程的效率。

隨著技術的不斷進步和日常對海洋資源的依賴，無人水面航行器（USVs）的作用成倍增加。目前，具有海軍、民用和科學用途的 USV 正在各種復雜的海洋環境中進行廣泛的作業，并對其自主性和適應性提出了更高的要求。USV 自主運行的一個關鍵要求是擁有一個多車輛框架，在此框架下，USV 可以在實際海洋環境中作為一個群體運行，并具有多種優勢，例如可以在更短的時間內勘測更廣闊的區域。從文獻中可以看出，在單體 USV 路徑規劃、制導和控制領域已經開展了大量研究，而在了解多載體方法對 USV 的影響方面卻鮮有研究。本論文整合了高效的最優路徑規劃、穩健的路徑跟蹤制導和合作性集群聚合方法等模塊，旨在開發一種新的混合框架，用于 USV 蟲群的合作導航，以實現海洋環境中的最優自主操作。

首先，設計了一種基于 A* 算法的有效而新穎的最佳路徑規劃方法，其中考慮到了與障礙物的安全距離約束，以避免在移動障礙物和海面洋流的情況下發生碰撞。然后，將這種方法與為 USV 開發的新型虛擬目標路徑跟蹤制導模塊相結合，將路徑規劃器的參考軌跡輸入制導系統。當前工作的新穎之處在于將上述集成路徑跟蹤制導系統與分布式集群聚集行為相結合，通過基于簡單電位的吸引和排斥功能來維持 USV 蟲群的中心點，從而引導 USV 集群進入參考路徑。最后，介紹了一個用于 USV 船隊合作導航和制導的最佳混合框架，該框架可在實際海洋環境中實施，并可在海上有效地實際應用。

無人機（UAVs）在軍事和民用領域發揮著至關重要的作用。本論文的研究有助于智能控制系統（ICS）領域，特別是實現旋轉翼無人飛行器（RUAV）可靠、便捷的自主控制。特別是，本論文解決了如何適應未建模動態和干擾（如在空中改變有效載荷）的難題。

無人機可以攜帶額外的重量，如傳感器、貨物，甚至被稱為有效載荷的懸掛物。已經開發了許多策略來穩定不斷變化的有效載荷，但這些策略都假定有效載荷是剛性的，重心（CoG）是靜態和已知的。有效載荷質量及其類型在飛行過程中的變化會極大地影響無人機的動態性能，這就要求控制器進行調整，以保持令人滿意的閉環性能。此外，還沒有探索過在半空中從一架較大的飛機（如氣象氣球）上發射一組具有隨機姿態的送貨無人機的情況。最后，未建模的動力學和陣風等不確定因素給飛行操作帶來了挑戰，因此綜合控制系統對于處理這些不確定因素至關重要，但對非基于模型的綜合控制系統的設計和開發關注不夠。

受這些研究空白的啟發，本論文探討了如何處理有效載荷在空中的 CoG 變化和姿態獨立發射的控制問題。為解決這些問題并實現理想的軌跡跟蹤控制，本文提出了一種新型非基于模型的綜合控制系統，稱為雙向模糊腦情感學習（BFBEL）控制系統。所提出的控制系統融合了模糊推理、神經網絡和基于強化學習的新型雙向腦情感學習（BBEL）算法。所提出的 BFBEL 控制器能夠從零開始快速適應，可用于控制 RUAV 的所有六自由度 (6DOF)。為擴大擬議控制器的適用性，開發了單輸入-單輸出（SISO）和多輸入-多輸出（MIMO）架構。本研究考慮的兩種無人駕駛飛行器模型是四旋翼無人駕駛飛行器（QUAV）和直升機無人駕駛飛行器（HUAV）。SISO 版本的 BFBEL 控制系統被應用于 QUAV，以解決處理 CoG 和重量不同的外部有效載荷的問題。BFBEL 控制系統的 MIMO 版本應用于 HUAV，以解決在空中獨立發射姿勢的問題。對這兩種系統都進行了模擬評估，并通過實驗驗證了如何處理 CoG 不確定的外部有效載荷問題。最后，在相同的控制情況下，將飛行能力和控制性能與傳統的比例積分微分（PID）控制器方案進行了比較。

伊卡洛斯團隊創建了一個基于無人潛航器（UUV）的數字工程案例研究，通過執行 MagicGrid 架構開發方法，提供了使用 Cameo Systems Modeler 開發架構的強大視圖。案例研究包括通過中間件軟件（ModelCenter MBSE）連接該架構模型，以直接驅動多個工程分析工具（Excel、MATLAB/Simulink、計算機輔助設計工具）。通過實驗設計對設計進行改進，并通過軟件工具（ModelCenter Explore）實現可視化。本案例研究提供給海軍水面作戰中心-胡內姆港分部（NSWC PHD），作為系統工程師和系統后勤人員培訓的補充，以填補現有培訓的空白。

近年來，數字工程（DE）和基于模型的系統工程（MBSE）已成為美國國防部（DOD）和海軍部（DON）的行業標準。數字工程被定義為 "一種綜合的數字方法，它使用權威的系統數據源和模型作為跨學科的連續體，以支持從概念到處置的生命周期活動"（Shepard 和 Scherb，2020 年）。許多海軍組織已經適應了數字工程方法，并開始提供培訓計劃，重點關注數字工程的各個組成部分以及有助于支持這些流程的工具。

其中一些培訓項目嚴格專注于數字工程流程的一個特定組成部分。雖然許多培訓項目都深入關注某一特定組成部分，但它們只是對數字工程或架構開發方法進行了有限的分割。不同組成部分之間缺乏流動性，這暴露了數字工程教學的不足。所提供的培訓課程并沒有展示建筑開發和工程分析工具之間是如何相互作用的，也沒有展示它們是如何協同工作以實現成功的數字工程流程的。因此，學生在構思整個建筑開發方法和探索優化建筑設計的數字工程技術時受到限制。

本文的主要目標是利用 MBSE 和數字工程實施對理論上的無人潛航器 (UUV) 進行案例研究，以補充當前的培訓和教育。這將通過三項成果來完成：理論無人潛航器數字系統架構示例、MagicGrid 架構開發方法（包括工程分析軟件工具的使用）的書面和可視化教程，以及關于整個案例研究的最終報告。

理論UUV 是一個系統概念，將使用 Cameo Systems Modeler 將其轉化為數字架構模型。利用 MagicGrid 架構開發方法，除了 Model Center MBSE 外，UUV 架構模型還可通過不同的工程分析工具 [即 Excel 和 MATLAB/Simulink（計算機輔助設計工具）] 進行連接和分析。為了說明開發過程，在架構的同時還完成了基于文本和視頻的教程。最后，在架構模型上進行實驗設計，以測試系統能力并完善設計。

這些教程包括一個模型模板，作為當前培訓和教育的補充，提供更深入的 MBSE 和數字工程工具、技術和流程。這滿足了利益相關者的目標和要求，最終成果還可用于重新評估當前基于模型的程序執行流程。

蜂群載體的目的是設計、制造和演示一個系統，從一個載體無人機系統（UAS）上部署和回收幾個小型無人機系統（sUAS）。該項目開發的重點是實現由部署、回收和任務執行的全循環測試確定的系統級功能。硬件開發涉及UAS設計的有限元分析（FEA），系統驗證測試，以及載體無人機、蜂群無人機和多貨艙的設計迭代。軟件開發將集中在行為樹、自主著陸、投放模式和協作式蜂群控制。蜂群載體系統及其子組件的概念源于AerospaceNU的研究。在此基礎上，具體開發將涉及最終的原型和集成，以及系統級的軟件開發，以實現全面測試。

所有電力驅動的自主平臺都擁有一個系統，將電力分配給平臺的所有重要部件。在美國陸軍作戰能力發展司令部（DEVCOM）陸軍研究實驗室（ARL），幾個項目正在使用無人駕駛航空系統（UAS）作為平臺。一些正在使用的無人機系統被歸類為第一組，這意味著它們的重量低于20磅。ARL進行研究的第一組無人機系統是非常快速和靈活的四旋翼飛機。這種四旋翼飛機通常有四個旋翼和輕型有效載荷，可以非常迅速地加速，毫不費力地達到每小時100公里以上的速度。為了做到這一點，這些四旋翼飛機可以在30直流電壓下突擊消耗高達400安的電流。為了滿足這些要求，相對于無人機系統的尺寸，電機/螺旋槳組合需要大量的功率。

到目前為止，ARL的無人機系統一直在使用商業現成的配電板（PDB）來滿足配電需求。定制的PDB將滿足美國防部在國內采購更多UAS組件的愿望，因為它將是美國設計和制造的，這對這種類型的UAS組件來說是獨一無二的。

本報告考慮了PDB設計的所有方面，包括形狀、尺寸、組件、成本、電壓調節器、外圍設備等等。本報告以一個特定的ARL項目所需的定制設計的PDB為背景探討了這些問題，但可以作為正在從事半自主和完全自主車輛項目的ARL工程師的起點。