无人直升机担负着越来越重要的作战使命, 而甲板运动是影响其着舰安全的重要因素, 对着舰甲板运动进行精确预估与补偿是亟待解决的难题。为此, 基于自适应AR模型与最优预见控制方法, 提出了一种甲板运动预估与补偿方法。基于AR模型设计甲板运动预估器时, 引入时变因子设计了自适应模型参数更新律优化模型性能, 强调数据的实时性, 仿真结果表明, 该方法在一定程度上提高了甲板运动预估的准确性, 且计算相对简单; 将甲板运动预估器产生的预估信号作为可预见的未来信息引入预见控制器, 并基于最优控制理论对着舰甲板运动进行补偿, 较好地改善了甲板运动补偿系统相位延迟问题, 并在一定程度上提高了甲板运动跟踪精度, 进而提高无人直升机着舰成功率。

甲板运动是舰载机完成海上作战任务的关键影响因素之一。针对无人舰载机着舰过程中甲板运动干扰问题,设计了基于最优预见控制的甲板运动补偿器,并与基于卡尔曼滤波算法的甲板运动预估器相结合,组成甲板运动跟踪控制系统。该系统利用了甲板运动预估信息以及预见控制提前操作的特点,可有效避免传统甲板补偿系统的相位延迟。最后,以非线性小型固定翼无人机模型为研究对象进行数值仿真,仿真结果表明,该系统能够有效跟踪甲板运动,从而提高无人机着舰成功率。