倾转旋翼机兼顾直升机垂直起降的优点以及固定翼飞机飞行速度高和航程远的优势，在军民领域有很广阔的应用前景。在低速前飞与悬停飞行条件下，倾转旋翼机控制系统和操纵策略与直升机类似，而在高速巡航飞行中更接近固定翼飞机。整个飞行包线内，可以矢量控制的发动机短舱是倾转旋翼机的凸出特性。通过协调油门杆、纵向杆、横向杆与短舱位置可实现期望的飞行轨迹^[1-2]。
与其他常规飞行器不同，倾转旋翼飞行器往往体现出多变的动力学特性与操纵特性。文献[3]给出了一般倾转旋翼飞行器不同飞行条件下的特征根分布，即在不同短舱配置下，倾转旋翼机的飞行动力学特性和稳定性差别很大，因此必须通过设计合理的控制律改善飞机的动态响应特性^[3-4]。
倾转旋翼机控制系统设计的挑战性主要体现在纵向通道的控制上，尤其在动态倾转阶段，短舱倾转带来的模型复杂性对控制系统的鲁棒性和自适应能力提出了严格的要求。为了满足全包线飞行需要，从XV-15发展到V-22，一般倾转旋翼机通过增益调度(GS)改变控制律参数实现控制增稳系统(SCAS)的全包线自适应^[4-5]。采用增益调度的大多数传统飞行控制体系结构不仅无法满足全包线自主飞行控制需要，甚至只能提供特定任务的控制增稳^[6-7]。随着反馈线性化在非线性控制上的发展，Rysdyk等^[8]提出神经网络(Neural Network，NNW)与模型逆的方法，结合ADS-33D设计了姿态指令姿态保持(ACAH)和速率指令姿态保持(RCAH)形式的控制增稳系统(SCAS)，比传统的SCAS有更好的自适应能力。NNW根据反馈得到的误差调整NNW权重，虽然能够补偿模型的不确定性，但需要引入额外的动力学来合成控制器，这会导致控制器的阶数很高^[8-10]。为实现全包线飞行控制，国内部分****采用模糊控制的方法提高控制体系的自适应能力，基于模型论域设计模型跟踪控制器及多套回路成型控制器，通过模型判决综合多套控制器输出，在小型倾转验证机非线性动力学模型上实现整个动态倾转过程的自主飞行仿真^[11]。但该种控制体系结构复杂，且得到的反馈控制器一般需要降阶处理^[12-14]。陈晓等^[15]提出改进的基于杂交粒子群的神经网络PID设计倾转旋翼机的过渡阶段控制律，但通过遗传算法寻找全局最优网络初始权值时需要进行大量的种群迭代，计算代价昂贵。
针对小型无人倾转旋翼机动态倾转引起的复杂控制问题，Liu^[16]和Sato^[17]等提出了2类新的GS控制方法用以实现全包线自适应：DC (Divide and Conquer gain scheduling)和STC (Smooth Transition Control)。DCGS控制策略在设计控制器时一般需要按短舱倾转角进行划分，完整控制包含多套控制器，结构复杂^[17]。STC仅需2套控制器，通过调度控制器输出权重实现动态倾转平滑过渡，控制体系结构相较DCGS更为简化，采用该种方法虽然能够实现一定的自适应能力，但是无法保证控制系统性能最优，且鲁棒性依旧一般^[18]。
受上述讨论启发，本文提出一种基于增益调度控制和光滑切换的混合控制方法，对倾转旋翼机动态倾转进行全局最优控制。通过光滑切换控制与增益调度技术进行结合，达到理想的闭环系统性能和较优的鲁棒性，而且能够减轻传统增益调度的繁杂设计工作。最后通过全模式仿真，验证了该控制方法的有效性和优越性。
1 飞行动力学模型与混合操纵 建立高置信度飞行动力学模型是后续进行控制系统设计的前提。本文对XV-15倾转旋翼机旋翼、机翼等部件建立了高精度非线性动力学模型，XV-15构型示意如图 1所示。基于篇幅，这里仅介绍旋翼模型和机翼受旋翼干扰模型，全机所有部件气动数据均来源于文献[4]，全机部分重要参数如表 1所示。

图 1 XV-15倾转旋翼飞行器构型 Fig. 1 XV-15 tilt rotor aircraft

图选项

表 1 XV-15部件数据 Table 1 Modeling data of XV-15 components

部件	X/m	Y/m	Z/m
旋翼	-7.62	±4.9	-2.54
机翼短舱	-7.395 7	±2.6	2.435
垂尾	-14.48	±2.94	1.96
机身	-7.442 2	0	-2.133 6
平尾	-14.24	0	2.616 2
重心	-7.65	0	-2.074

表选项






1.1 旋翼模型 倾转旋翼机旋翼与常规直升机的旋翼飞行动力学特性相似。因此使用叶素理论计算桨叶载荷，同时考虑一阶动态挥舞^[19]。旋翼非定常动力学特性如图 2所示。

图 2 旋翼非定常力学特性 Fig. 2 Unsteady aerodynamic characteristics of rotor

图选项

桨盘轨迹平面在旋翼风轴坐标系下的动力学方程可表示为

(1)

式中：为阻尼矩阵；为刚度矩阵；为激励矩阵；a₀、a_1c和a_1s为桨尖轨迹平面锥度角、后倒角和侧倒角。
在直升机模式和动态倾转阶段，旋翼的入流是高时变性和非定常的，为提高旋翼模型精度，诱导速度计算采用Pitt-Peters动态入流理论^[20]：

(2)

式中：v_i为桨盘诱导速度；v₀为均匀诱导速度; ψ_mr为桨盘方位角；v_1c，v_1s为诱导速度一阶谐波分量；r为桨叶径向位置(无量纲)。入流方程表示为

(3)

式中：M为显在质量矩阵；V为质量流量参数矩阵；为入流增益矩阵；C_T、C_L和C_M分别为旋翼
气动力和力矩。
令体轴坐标系下飞机的速度为[u??v??w]^T，角速度为[p??q??r]^T，那么桨榖中心处的运动速度在桨榖轴坐标系下可表示为

(4)

(5)

将桨榖轴坐标系下的速度转换到桨榖风轴坐标系：

(6)

(7)

式中：T_h2hw为桨榖轴坐标系到桨榖风轴坐标系的旋转矩阵；β_n为短舱倾角，[x??y??z]_hub^T为桨榖中心相对机体重心的位置，这里机体重心是关于β_n的函数。叶素理论从翼型微段入手，将任意微段处的翼型来流在桨叶轴坐标系下表示为

(8)

(9)

式中：β为桨叶挥舞角；U_T和U_P为翼型来流(无量纲)；入流比和前进比计算公式为λ=w_hubw/ΩR-v，μ=/(ΩR)；β_w为侧滑角；e为挥舞角偏置量(无量纲)；Ω为旋翼转速；R为旋翼半径。从而可得翼型的气动载荷：

(10)

式中：dr为叶素微段长度；dx和dy为翼型阻力和升力; C_X和C_L为翼型阻力系数和升力系数; c为桨叶弦长; ρ为大气密度。将dx和dy转化到桨叶轴坐标系，得到翼型微段在桨叶轴坐标系下的载荷：

(11)

式中：dD和dT^*为桨叶轴坐标系下的翼型载荷；β^*为来流迎角。最后转化到桨榖平面，并积分得到旋翼载荷：

(12)

式中：Δ表示旋翼旋向(右旋为正)；κ为叶端损失系数；N为桨叶片数；H_r、S、T和Q为桨榖轴坐标系下的后向力、侧向力、拉力及反扭矩。对于桨榖力矩，主要考虑离心力项和挥舞弹簧刚度项：

(13)

式中：M_I为桨叶惯性矩；K_β为挥舞弹簧刚度；e为带量纲的挥舞铰偏置量。
最后得到旋翼在体轴坐标系下的力[X??Y??Z]_b^T和力矩[L_MR??M_MR??N_MR]_b^T：

(14)

(15)

1.2 旋翼对机翼干扰模型 考虑旋翼尾流对机翼的干扰^[21]。如图 3所示，将机翼的气动力分为：①受旋翼尾流影响的滑流区部分气动力；②不受旋翼尾流影响的自由流区部分气动力，总的气动力为两者叠加。

图 3 机翼流场分布 Fig. 3 Flow field distribution of wing

图选项

机翼滑流区面积和自由流区面积计算公式为

(16)

式中：S_w为机翼面积；S_ssmax=2η_ssRc_w，η_ss为旋翼滑流修正因子, R为旋翼半径，c_w为机翼平均气动弦长；a=1.386, b=3.144;μ为旋翼前进比；μ_max为旋翼尾迹偏移出机翼的最大前进比。受旋翼尾流影响的机翼滑流区的气流速度需要加上旋翼诱导速度的影响。
1.3 混合操纵模型 倾转旋翼机必须采用合理的操纵分配克服冗余操纵问题。本文通过混合操纵模型，达到不同飞行状态下的各操纵舵面的统一，各舵面操纵系数来源于文献[4]。

1.3.1 纵航向混合操纵 纵向通道中，机体俯仰由纵向杆控制，纵向杆通过控制左、右旋翼周期变距联动实现机体俯仰。而脚蹬除了直接控制方向舵，还与纵向杆一起控制左、右旋翼的纵向周期变距。纵航向混合操纵结构如图 4所示，图中：K_B1和K_e分别为纵向杆到纵向周期变距和纵向杆到升降舵操作分配系数。K_ΔB1和K_R分别为脚蹬到纵向周期变距差动和脚蹬到方向舵操作分配系数。

图 4 纵向杆与脚蹬混合操纵结构 Fig. 4 Mixed control structure of longitudinal stick and pedal

图选项

如图 4所示，纵航向混合操纵模型最终控制的是旋翼的纵向周期变距、升降舵及方向舵。旋翼纵向周期变距可以表现为

(17)

式中：B_1L、B_1R分别为左、右旋翼的纵向周期变距；X_LN、X_LNN和X_PD和X_PDN分别为纵向杆操纵、纵向杆中立点、脚蹬操纵和脚蹬中立点。PAFCS和YAFCS分别为纵向自主飞行控制系统和航向自主飞行控制系统输出；?B₁/?X_LN、?B₁/?X_PD分别为纵向杆到纵向周期变距作动器的传动比及脚蹬杆到纵向周期变距的传动比, 两者均与短舱倾转角有关。
而升降舵和方向舵的偏转角表现为

(18)

式中：δ_e和δ_r为升降舵和方向舵偏转角(与图 4中变量对应)；、分别为纵向杆到升降舵的传动比及脚蹬到方向舵的传动比，两者均与短舱倾转角有关。

1.3.2 垂横向混合操纵 如图 5所示总距杆控制左、右旋翼总距同向联动，横向杆除了控制副翼外还控制左、右旋翼总距差动。垂横向混合操纵控制结构如图 5所示，图中：K_ccol和K_A分别为横向杆到总距和横向杆到副翼的操纵分配系数；K_col为总距杆到总距的操纵系数。

图 5 总距杆与横向杆混合操纵结构 Fig. 5 Mixed control structure of collective stick and lateral stick

图选项

垂横向混合操纵模型控制旋翼总距及副翼，旋翼总距表现为

(19)

式中：θ_0L、θ_0R分别为左、右旋翼总距；X_COL、X_LT和X_LTN分别为总距杆、横向杆和横向杆中立点。?θ₀/?X_COL、?θ₀/?X_LT分别为总距杆到总距作动器的传动比及横向杆到总距作动器的传动比，两者皆为短舱倾角的函数。
副翼偏转角δ_a(与图 5变量一致)表现为

(20)

式中：?δ_a/?X_LT为横向杆到副翼的传动比，与短舱倾转角有关；RAFCS为横向通道自主飞行控制系统输出量。
混合操纵模型根据短舱倾转角实时改变各操纵机构的传动比，使倾转旋翼机在不同飞行状态下能够进行合理且较优的操纵分配^[5]。
1.4 模型验证 一个可信的飞行动力学模型是后续进行控制系统设计的基石。为此，在不同短舱倾转角下，计算了配平状态下的纵向杆操纵量、姿态角、旋翼需用功率与旋翼桨根总距，同时与文献的理论数据进行对比, 从而验证模型的精确性^[22]。稳态验证中旋翼机配置如下：
1) 短舱倾转角为0°(直升机模式)，襟/副翼配置为40°，发动机转速为589 r/min。
2) 短舱倾转角为30°和60°时，襟/副翼配置为20°，发动机转速为589 r/min。
3) 短舱倾转角为90°时(飞机模式)，襟/副翼配置为0°，发动机转速为517 r/min。
图 6给出了小速度直升机模式下的稳态验证结果，本文模型与文献[22]的理论数据对比，趋势基本一致, 考虑机翼和平尾气动干扰模型后，与文献[22]理论数据更加吻合。在其他短舱倾转角下图 7~图 9，旋翼桨根总距，需用功率，纵向杆操纵量及姿态角的误差均在5%以内。据此，认为建立的倾转旋翼机非线性六自由度动力学模型具有高置信度，能够保证后续控制系统设计模型的精确性。

图 6 直升机模式稳态飞行验证 Fig. 6 Steady flight verification for helicopter mode

图选项

图 7 短舱倾转角30°下稳态飞行验证 Fig. 7 Steady flight verification of nacelle at 30°tilt angle

图选项

图 8 短舱倾转角60°下稳态飞行验证 Fig. 8 Steady flight verification of nacelle at 60°tilt angle

图选项

图 9 飞机模式稳态飞行验证 Fig. 9 Steady flight verification of plane mode

图选项

2 增益调度LQR控制律设计 2.1 控制体系结构与光滑切换控制策略 倾转旋翼机在动态倾转过程中，呈现如下特性：倾转前期，加速前飞最有效的控制方式是短舱倾转，但是当短舱倾转角过大时，单一采用直升机模式控制律又无法实现理想的姿态及高度控制，且通过短舱倾转的方式控制前飞速度的效率降低。因此必须引入飞机模式控制律，在纵向与垂向通道上进行变更，本文采用光滑切换控制策略综合2套增益调度LQR控制器，实现整个动态倾转过程的光滑过渡最优控制^[18]。根据研究对象的如上特性，采用光滑切换控制策略在动态倾转过程中综合2套控制器，2套LQR增益调度控制器权重按短舱倾转角的三角函数规律进行设计。如图 10所示，W_pβn和W_hβn分别为直升机模式控制器和飞机模式控制器输出权重。

图 10 完整控制系统结构 Fig. 10 Overall structure of control system

图选项

2.2 LQR最优控制问题 线性二次型调节器(LQR)或Riccati控制器是一种基于模型的反馈控制器，用于在有限或无限时间范围内跟踪问题。通过求解线性二次最优控制问题的相应Riccati方程，导出对应的反馈制律^[23-24]。
考虑如下线性定常系统：

(21)

式中：x(t)为系统状态向量; u(t)为系统输入向量；y(t)为系统输出向量；A为系统状态矩阵；B为系统控制矩阵；C为系统输出矩阵。
二次型性能指标形式如下：

(22)

式中：Q为正半定状态加权矩阵; R为正定控制加权矩阵。在这种形式下，LQR是在系统(21)满足等式类型约束的前提下，使得性能指标J极小的控制律设计方法。本文通过求解矩阵Riccati方程(23)，得到最优反馈系数矩阵。

(23)

式中：S为正定对称方阵。
通过对矩阵Riccati方程(23)进行求解，使得性能指标J极小，最终可得如下形式的最优控制：

(24)

式中：S^*为正定对称方阵，且满足矩阵Riccati代数方程；K^*为最优反馈系数矩阵。
2.3 直升机模式LQR增益调度控制律设计 为实现整个仿真过程中外回路速度跟踪控制及高度控制，外回路被控对象选取为[u??v]，分别为：体轴坐标系下侧向速度v，纵向速度u。中间回路被控对象为[???θ??ψ]，分别为滚转角，俯仰角，偏航角。在纵、横向模态上，外回路控制器与中间回路控制器进行串联，而航向模态以ACAH形式实现航向姿态保持。直升机模式增益调度控制结构如图 11所示，其中内回路被控对象为[p??q??r??w]，分别为体轴坐标系三轴姿态角速率[p??q??r]和体轴坐标系垂向速度w。内回路控制律采用LQR最优控制设计方法，通过多状态量反馈实现各通道间解耦，并采用增益调度方法提高动态倾转过程中整个闭环系统性能，以达过渡阶段的全局最优控制。内回路控制器与中间回路控制器及气压高度保持模态进行串联，组成整个直升机模式下的多模态，多回路分层控制律。

图 11 直升机模式增益调度控制结构 Fig. 11 Gain-scheduling control structure for helicopter mode

图选项

如图 11所示，直升机模式控制器的内环反馈系数矩阵K采用短舱倾转角β_n调度K矩阵中对角线元素的方法实时改变增益系数，以实现不同倾转角下最优控制^[25-27]，图中K₁为内回路状态量选择矩阵，K₂为外回路状态量选择矩阵。各通道增益调度系数与设计工作点如表 2所示。
表 2 直升机模式控制器增益调度表 Table 2 Gain-scheduling table of helicopter mode controller

βn/(°)	Kp	Kq	Kw	Kr
0	1.0	1.0	1.0	1.0
30	0.315	2.433	0.241	0.493

表选项






倾转旋翼机在动态倾转过程中，如果不施加高度控制，高度变化会很大，且在倾转前期会发生掉高，这在动态倾转过程中被认为是不安全的。为此在整个控制系统中增加气压高度保持模态，加强倾转旋翼飞行器全包线飞行中的高度控制。
气压高度保持控制器，引入了地轴坐标系垂向速度w_e和高度h两个输出量进行反馈，控制结构如图 12所示，图中k₁和k₂为比例积分增益系数。

图 12 高度保持模态 Fig. 12 Height holding mode

图选项

2.4 飞机模式LQR增益调度控制律设计 根据飞机模式倾转旋翼机的飞行动力学特性，选取的外回路控制对象为体轴坐标系速度[u??v]，偏航角ψ和高度h，其中高度保持控制器的输出与俯仰控制器串联。飞机模式下，前飞速度由旋翼总距控制，因此外环前向通道被控对象为体轴坐标系速度u。而内回路LQR最优控制律设计方法与直升机模式类似，内回路反馈系数矩阵K只针对三周姿态角进行设计^[28-30]。整个飞机模式控制律结构如图 13所示。增益调度系数与设计工作点如表 3所示。

图 13 飞机模式增益调度控制结构 Fig. 13 Gain-scheduling control structure for plane mode

图选项

表 3 飞机模式控制器增益调度表 Table 3 Gain-scheduling table of plane mode controller

βn/(°)	Kp	Kq	Kr
90	1.5	8.0	8.5
60	1.66	15.1	10
30	2.66	25.3	11.8

表选项






2.5 全模式自主飞行控制仿真验证 为了验证控制系统的有效性，下面进行了从直升机悬停状态到飞机模式巡航的自主控制飞行仿真，仿真过程中短舱倾转路径均在XV-15动态倾转走廊内^[31]，短舱倾转规律根据文献[2]中MV-22短舱控制旋钮进行设计。参考倾转旋翼机的动态倾转走廊，设计了对应倾转走廊的中间路径，加速度分别为0.22g，g为重力加速度。整个仿真过程如下：
1) 直升机模式加速前飞。从初始悬停状态开始，以0.22g的加速度加速前飞到30 m/s。
2) 定倾转角速率倾转。直升机模式加速前飞到30 m/s时，继续加速，此时短舱倾转角控制器控制短舱开始倾转，倾转角速率逐渐增加，当倾转角速率逐渐增加达到6 (°)/s时开始匀速倾转，直到倾转完成。采用一阶惯性环节设计短舱倾转控制器，发动机短舱控制器输出和转速变化如图 14所示。

图 14 发动机短舱倾转角与旋翼转速变化规律 Fig. 14 Variation laws of engine nacelle tilt angle and rotor speed

图选项

3) 飞机模式巡航。倾转完成后，飞机以70 m/s前飞速度定高巡航，整个仿真过程历时45 s。
图 15和图 16分别给出了从直升机模式加速前飞到倾转完成后定高巡航的各状态量实时仿真结果及主要操纵面时间历程，下标d表示期望信号。从结果上看：外回路速度跟踪性能良好，精确跟随期望速度指令，高度变化在±0.5 m内。初始时刻，飞机从悬停开始通过俯仰加速前飞，因此俯仰角姿态会先较猛低头产生加速度，然后保持进一步低头的趋势，直到速度为30 m/s。而增益调度技术的引入，使得整个闭环系统性能更优，主要体现在机体姿态与操纵舵面平滑过渡，机体角速率的柔和变化。

图 15 全模式实时仿真结果 Fig. 15 Full-modes real-time simulation results

图选项

图 16 作动器时间历程 Fig. 16 Time history of actuators

图选项

在前飞速度达到30 m/s时发动机短舱开始倾转。此时处于倾转前期，光滑切换控制策略开始综合2套控制器，但倾转前期直升机模式控制器起主要控制作用。从仿真结果上分析：倾转初期，旋翼拉力开始倾斜并提供前向拉力，初期旋翼前倾产生的前向拉力不够，需要飞机短暂低头来增加前飞速度，同时垂向拉力由于短舱倾转有所减小，高度控制器会增加总距防止高度下降。总距与短舱倾转角同步增加产生更大的前向拉力，导致前向速度增加过快，速度回路控制器控制俯仰姿态，让飞机抬头，防止速度增加过快，从而实现稳定跟随期望前飞速度。图 15给出的各状态量时间历程均符合倾转旋翼机的飞行动力学特性。
随着短舱倾转角逐渐增加，飞机模式控制器逐渐起主导作用。结合舵面时间历程可以看出，采用较少增益调度设计工作点，可以实现期望的轨迹跟踪性能和姿态平滑控制，且没有出现高频、高幅的俯仰角速率变化，作动器负荷较低且飞行品质良好。整个动态倾转过渡过程，飞机纵向通道主要由2套控制器的高度保持回路控制器与前飞速度回路控制器共同控制。随着飞机模式控制器权重增加，飞机逐渐开始通过俯仰控制高度，因此高度和俯仰角在时间历程上会有对应的变化趋势，最后倾转完成时趋于稳定。从控制效果上看，前向速度和垂向高度偏差都控制在合理的范围内，且俯仰角与高度变化均较为平缓。图 16给出总距、升降舵及纵向周期变距的时间历程，各作动器位置均在行程限制范围内且变化相对柔和、合理。总的变化趋势与飞机各状态下的配平结果相对应。
图 17给出了不带增益调度的传统LQR控制系统在全模式仿真过程中纵向通道内俯仰角、俯仰角速度及主要操纵舵面的时域历程，从传统LQR控制系统的全模式仿真结果可以看出，动态倾转中后期，俯仰呈现幅度较小的起伏变化，且俯仰角速率及升降舵和纵向周期变距均存在幅度较小的振荡。结合图 15可以看出，与传统LQR控制器相比，本文设计的增益调度LQR控制系统在动态倾转过程中俯仰角速率和俯仰角变化更加光滑柔和，且作动器信号无明显的颤抖，负荷更低，飞行品质及操纵品质更好。

图 17 传统LQR控制体系全模式仿真结果 Fig. 17 Full-modes simulation results of traditional LQR control system

图选项

图 18和图 19分别给出了纵向通道内仿真结果及作动器变化历程。为检验该综合控制体系结构在全模式飞行过程中的鲁棒性，引入水平风速为7.7 m/s，强度等级为轻级Dryden大气紊流信号。如图 20所示，图中纵坐标分别为地轴坐标系下的X、Y、Z轴的紊流风速。在轻级大气紊流环境中，该闭环系统具有良好的鲁棒稳定性，能够完成动态倾转任务，并限制垂向高度变化ΔH在±0.7 m内。而前飞速度对期望指令的跟踪性能良好且无明显波动，反映该控制系统性能较优。在动态倾转过程中，系统内部参数随着短舱倾转而发生变化，在存在外部扰动的情况下，该控制体系能够适应系统变动力学特性带来的模型差异性，以上结果总体反映该控制体系结构具备良好的自适应能力及较优的鲁棒性。

图 18 大气紊流环境下全模式实时仿真结果 Fig. 18 Full-modes real-time simulation results in atmospheric turbulence environment

图选项

图 19 大气紊流环境下作动器时间历程 Fig. 19 Time history of actuators in atmospheric turbulence environment

图选项

图 20 Dryden大气紊流模型信号 Fig. 20 Signals of Dryden atmospheric turbulence model

图选项

综合以上分析，基于增益调度设计的最优控制系统有良好的动态跟踪性能和自适应能力，能够精确按照预定轨迹飞行，并保证倾转过程中俯仰姿态平滑过渡，以及严格限制高度变化。在各项指标良好的同时，作动器操纵负荷较低，角速率变化柔和，认为本文设计的控制体系在整个动态倾转过程中具有较优的系统性能。
3 结论 1) 基于增益调度的线性二次最优控制方法与光滑切换控制策略相结合，在面对短舱倾转带来的模型差异过程中以及存在外部扰动的情况下，呈现出良好的自适应能力和鲁棒稳定性，适用于一般倾转旋翼机的飞行控制任务。
2) 基于增益调度的线性二次最优控制方法与传统线性二次最优控制方法相比，在动态倾转过程中，姿态角及姿态角速率变化更加光滑柔和，且作动器负荷更低，能够实现整个过渡过程的较优控制。
3) 光滑切换控制与增益调度结合，能够减少传统增益调度设计点的工作量，采用本文设计的较少增益调度设计点在动态倾转过渡进行调度可以达到理想的速度跟踪及高度控制效果，并实现姿态的平稳过渡。
4) 光滑切换控制策略与气压高度保持模态结合，能实现精度较高的高度控制，且在动态倾转过程中，依旧严格有效限制高度变化。

参考文献

[1]	KLEINHESSELINK K M. Stability and control modeling of tiltrotor aircraft[D]. Washington, D.C. : University of Maryland, 2007: 3-10.
[2]	WALZ C, BRICK S, BAUER C. Nacelle control augmentation for tiltrotor flight directors[C]//American Helicopter Society, 1999: 10.
[3]	MEHRA R K, PRASANTH R K, GOPALASWAMY S. XV-15 tiltrotor flight control system design using model predictive control[C]//1998 IEEE Aerospace Conference Proceedings. Piscataway: IEEE Press, 1998: 139-148.
[4]	FERGUSON S W. A mathematical model for real time flight simulation of a generic tilt-rotor aircraft: NASA-CR-166536[R]. [S. l. ]: Ames Research Center, 1988: 538.
[5]	HARENDRA P B J. V/STOL tilt rotor study. Volume 5: A mathematical model for real time flight simulation of the Bell model 301 tilt rotor research aircraft: NASA-CR-114614[R]. : Ames Research Center, 1973.
[6]	KIMBALL D F. Recent tilt rotor flight control law innovations[J]. Journal of the American Helicopter Society, 1987, 32(3): 33-42. DOI:10.4050/JAHS.32.3.33
[7]	CALISE A J. RYSDYK R. Research in nonlinear flight control for tiltrotor aircraft operating in the terminal area: NASA-CR-203112[R]. : Ames Research Center, 1995.
[8]	RYSDYK R, CALISE A, CHEN R, et al. Nonlinear adaptive control of tiltrotor aircraft using neural networks[C]//1997 World Aviation Congress. Reston: AIAA, 1997.
[9]	KIM B, CALISE A. Nonlinear flight control using neural networks[C]//Guidance, Navigation, and Control Conference. Reston: AIAA, 1994.
[10]	GADEWADIKAR J, LEWIS F, SUBBARAO K, et al. Structured H-infinity command and control-loop design for unmanned helicopters[J]. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2008, 31(4): 1093-1102. DOI:10.2514/1.31377
[11]	YANGUO S, HUANJIN W. Design of flight control system for a small unmanned tilt rotor aircraft[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2009, 22(3): 250-256. DOI:10.1016/S1000-9361(08)60095-3
[12]	李晓理, 王伟, 孙维. 多模型自适应控制[J]. 控制与决策, 2000, 15(4): 390-394. LI X L, WANG W, SUN W. Multi models adaptive control[J]. Control and Decision, 2000, 15(4): 390-394. DOI:10.3321/j.issn:1001-0920.2000.04.002 (in Chinese)
[13]	郭剑东, 宋彦国, 夏品奇. 倾转旋翼机模型缝合鲁棒控制律设计[J]. 南京航空航天大学学报, 2011, 43(3): 393-398. GUO J D, SONG Y G, XIA P Q. Robust control law design of model stitching for tilt rotor aircraft[J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2011, 43(3): 393-398. DOI:10.3969/j.issn.1005-2615.2011.03.020 (in Chinese)
[14]	郭剑东. 无人倾转旋翼机飞行控制研究[D]. 南京: 南京航空航天大学, 2013: 64-75. GUO J D. Research on flight control of unmanned tilt rotor aircraft[D]. Nanjing: Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, 2013: 64-75(in Chinese).
[15]	陈晓, 王晓燕, 王新民, 等. 改进的倾转旋翼机平稳过渡控制系统设计[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(21): 254-260. CHEN X, WANG X Y, WANG X M, et al. Improved design of stable transition control system for tilt rotor aircraft[J]. Computer Engineering and Applications, 2019, 55(21): 254-260. DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.1806-0403 (in Chinese)
[16]	LIU Z, HE Y Q, YANG L Y, et al. Control techniques of tilt rotor unmanned aerial vehicle systems: A review[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2017, 30(1): 135-148. DOI:10.1016/j.cja.2016.11.001
[17]	SATO M, MURAOKA K. Flight controller design and demonstration of quad-tilt-wing unmanned aerial vehicle[J]. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2015, 38(6): 1071-1082. DOI:10.2514/1.G000263
[18]	MURAOKA K, OKADA N, KUBO D. Quad tilt wing VTOL UAV: Aerodynamic characteristics and prototype flight[C]//AIAA Infotech@Aerospace Conference. Reston: AIAA, 2009.
[19]	CHEN R T N. A simplified rotor system mathematical model for piloted flight dynamics simulation: NASA N79-23977[R]. [S. l. ]: Ames Research Center, 1979: 29.
[20]	GAONKAR G, PETERS D. Review of dynamic inflow modeling for rotorcraft flight dynamics[C]//27th Structures, Structural Dynamics and Materials Conference. Reston: AIAA, 1986.
[21]	CARLSON E, ZHAO Y, CHEN R. Optimal tiltrotor runway operations in one engine inoperative[C]//Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit. Reston: AIAA, 1999.
[22]	FERGUSON S W. Developement and validation of a simulation for generic tilt-rotor aircraft: NASA-CR166537[R]. [S. l. ]: Ames Research Center, 1989: 276.
[23]	ONER K T, CETINSOY E, SIRIMOGLU E, et al. LQR and SMC stabilization of a new unmanned aerial vehicle[J]. World Academy of Science Engineering & Technology, 2011, 3(10): 367-372.
[24]	KUDINOV Y I, PASHCHENKO F F, KELINA A Y, et al. Analysis of control system models with conventional LQR and fuzzy LQR controller[J]. Procedia Computer Science, 2019, 150: 737-742. DOI:10.1016/j.procs.2019.02.007
[25]	YANG W, HAMMOUDI M N, HERRMANN G, et al. Two-state dynamic gain scheduling control applied to an F16 aircraft model[J]. International Journal of Non-Linear Mechanics, 2012, 47(10): 1116-1123. DOI:10.1016/j.ijnonlinmec.2011.09.007
[26]	RAVANBOD L, NOLL D. Gain-scheduled two-loop autopilot for an aircraft[J]. Journal of Dynamic Systems Measurement and Control, 2012, 45(13): 772-777.
[27]	YUE T, WANG L, AI J. Gain self-scheduled H∞ control for morphing aircraft in the wing transition process based on an LPV model[J]. Chinese Journal of Aeronautics, 2013, 26(4): 909-917. DOI:10.1016/j.cja.2013.06.004
[28]	蔡系海, 付荣, 曾建平. 倾转旋翼机模态转换的鲁棒H∞增益调度控制[J]. 厦门大学学报(自然科学版), 2016, 55(3): 382-389. CAI X H, FU R, ZENG J P. Robust H∞ gain-scheduling control for mode conversion of tilt rotor aircrafts[J]. Journal of Xiamen University (Natural Science), 2016, 55(3): 382-389. (in Chinese)
[29]	SATO M, MURAOKA K. Flight controller design and demonstration of quad-tilt-wing unmanned aerial vehicle[J]. Journal of Guidance, Control, and Dynamics, 2015, 38(6): 1071-1082. DOI:10.2514/1.G000263
[30]	HERNANDEZ-GARCIA R G, RODRIGUEZ-CORTES H. Transition flight control of a cyclic tiltrotor uav based on the gain-scheduling strategy[C]//2015 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). Piscataway: IEEE Press, 2015: 951-956.
[31]	HUANGZHONG P, ZIYANG Z, CHEN G. Tiltrotor aircraft attitude control in conversion mode based on optimal preview control[C]//Proceedings of 2014 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference. Piscataway: IEEE Press, 2014: 1544-1548.