本文围绕无人机起落架电液伺服系统的运动稳定性问题，系统阐述了电液伺服系统在无人机起落架中的关键技术作用。通过分析系统结构与动力学特性，深入探讨了影响稳定性的关键因素，提出了多目标协同控制方法，并在构建的实验环境中验证了该方法的有效性。研究表明，协同控制策略能显著抑制系统超调现象，提高动态响应性能，为无人机起落架电液伺服系统的优化设计提供了理论依据和技术路径。本文还结合国内最新研究进展，展望了电液伺服系统在低空经济等新兴领域的发展前景。
随着无人机技术向产业化、标准化及智能化方向快速发展，其关键子系统——起落架的可靠性与稳定性日益成为研究焦点。起落架作为无人机最重要的承载装置，其核心功能是高效吸收着陆产生的冲击能量，确保无人机在各种工况下的安全稳定着陆。在此背景下，电液伺服系统凭借其负载能力强、功重比高、布置灵活等技术优势，成为实现无人机起落架高精度运动控制的关键执行机构。然而，无人机起落架在起飞着陆过程中面临复杂的工况变化和环境干扰，这些因素极易导致电液伺服系统出现运动不稳定现象，对无人机整体安全构成潜在威胁。
一、无人机起落架电液伺服系统发展历程
1.1 电液伺服系统的国内外研究发展趋势
电液伺服系统作为一种高性能的流体动力控制技术，经历了从基础理论研究到高端装备应用的发展历程。在国际上，以美国、德国为代表的发达国家长期垄断着高性能电液伺服阀、电液伺服控制算法及电液伺服系统的核心技术。这些系统因其负载能力强、功重比高、布置灵活等突出优点，广泛应用于武器装备、航空航天、高端冶金、智能机器人等对驱动与运动控制性能要求极高的场合。
近年来，随着“多电飞机”概念的提出与深化，作为未来“多电飞机”重要执行元件的功率电传作动系统备受关注。这类系统通过导线以电信号形式传输能源，取代传统液压管路，显著提高了飞机的控制性、安全性和能量传输效率。在这一技术趋势下，智能材料驱动的电静液作动器作为一种新型实现形式，凭借其结构简单、高频驱动与高分辨率位移输出等优势，成为国际研究热点。
在国内，电液伺服技术研究与应用也取得了长足进步。2024年第五届航天航空航海先进作动技术交流会议的召开，汇集了国内作动领域顶尖机构与专家学者，共同探讨伺服作动技术的前沿动态。会上，杨华勇院士、焦宗夏院士分别作了题为《电静液驱动执行器应用基础研究的一些探索》和《电液伺服系统自适应抗扰非线性控制》的大会特邀报告，深刻剖析了专业领域技术问题并指出了未来发展方向。
特别值得注意的是，国内研究机构在磁致伸缩射流伺服阀、磁致伸缩喷嘴挡板伺服阀等核心技术方面取得了突破性进展。南京航空航天大学先进液压与机电控制实验室在这方面开展了系统研究，他们提出的磁致伸缩驱动直驱式射流伺服阀新原理，实现了电-机转换与射流放大器一体化设计，使伺服阀的响应速度和控制精度达到国际先进水平。
1.2 无人机起落架电液伺服系统的发展历程与功能定位
无人机起落架系统经历了从简单机械结构到复杂机电液一体化系统的发展过程。早期的无人机起落架多采用固定式或简易减震结构，随着无人机任务复杂化及载重增加，对起落架缓冲性能和控制精度的要求日益提高，电液伺服系统逐渐成为中大型无人机起落架的核心控制部件。
在无人机系统中，起落架电液伺服系统承担着多重关键功能：首先是能量吸收与缓冲功能，通过液压阻尼与气体弹簧的协同作用，高效耗散着陆冲击能量；其次是姿态控制与稳定功能，通过精确控制液压执行元件，确保无人机在着陆、滑跑及地面操作过程中的稳定性；第三是状态感知与自适应调节功能，集成多种传感器实时监测系统状态，并根据不同工况自适应调节控制参数。
当前，随着低空经济的蓬勃发展，无人机起落架技术也迎来了新的发展机遇。国内企业已开始专注于无人机起落架的研发生产，其开发的油气式缓冲器结合了气体和油液的各自优势，在缓冲效率与功量吸收能力方面表现优异。这类产品已实现“从0到1”的突破，并正向“从1到N”的跨越发展，预计将推出适用于不同场景的履带式起落架、足氏起落架等创新产品。
二、无人机电液伺服系统核心构造与原理
2.1 系统组成与结构特征
无人机起落架电液伺服系统是一个典型的机电液一体化复杂系统，其核心构造可划分为液压动力单元、电控单元、执行机构与传感器系统四大模块。
液压动力单元主要包括液压泵、油箱、蓄能器、伺服阀及管路附件。其中，伺服阀作为系统的核心控制元件，其性能直接影响整个系统的响应速度和控制精度。当前先进的伺服阀技术如磁致伸缩射流伺服阀和磁致伸缩喷嘴挡板伺服阀，通过采用超磁致伸缩执行器(GMA)等智能材料驱动，显著提升了阀的响应速度和控制精度。例如，实验室研制的磁致伸缩射流伺服阀在供油压力7MPa时，输出压力阶跃上升时间可达3ms，频宽达到150Hz。
电控单元通常采用高性能嵌入式控制器，负责采集传感器信号、执行控制算法并输出控制指令。现代电液伺服系统电控单元多采用多核处理器架构，分别处理实时控制任务、故障诊断任务和人机交互任务，确保系统的可靠性与实时性。
执行机构主要包括液压缸、液压马达及连接部件，直接驱动起落架的缓冲支柱、撑杆和机轮等机械结构。在无人机起落架中，执行机构通常采用对称液压缸或旋转液压马达，以适应不同的空间布局和运动要求。
传感器系统则包括位置传感器、压力传感器、力传感器和加速度传感器等多种类型，为控制系统提供准确的状态反馈。特别是线位移传感器和角位移传感器的精度，直接影响到位置闭环控制的效果。
2.2 系统工作原理与能量传递路径
无人机起落架电液伺服系统的工作原理基于液压传动与电气控制的有机结合。系统工作时，电控单元根据预设控制策略和传感器反馈信号，计算出控制指令并驱动伺服阀动作。伺服阀根据控制信号的极性和大小调节阀口开度，控制液压油流向和流量，进而驱动液压执行机构产生所需的力或位移。
系统能量传递遵循“电能→机械能→液压能→机械功”的转换路径：首先，电机驱动液压泵将机械能转换为液压能；接着，伺服阀精确分配液压能至执行机构；最后，执行机构将液压能再次转换为机械功，驱动起落架完成缓冲、收放等动作。
在起落架着陆缓冲过程中，系统的核心任务是能量耗散与缓冲控制。当无人机着陆时，起落架受到地面冲击载荷，缓冲支柱开始压缩。此时，电液伺服系统通过传感器实时监测缓冲行程、液压缸压力等参数，动态调节伺服阀开度，控制液压油通过节流孔的流量，从而产生与冲击速度相关的阻尼力。同时，蓄能器内的气体被压缩，产生与缓冲行程相关的气体弹簧力。通过精确控制阻尼力与气体弹簧力的比例关系，系统能够实现最优的能量吸收效果。
2.3 关键力学参数分析
无人机起落架电液伺服系统的稳定性和缓冲性能主要取决于三个关键力学参数：油液阻尼力、空气弹簧力及系统摩擦力。
油液阻尼力是系统最主要的能量耗散机制。根据液压流体力学原理，油液通过节流孔时产生的阻尼力与流量的平方成正比，与节流孔面积的平方成反比。在实际系统中，多采用变节流孔设计或多级节流结构，使阻尼力特性能够适应不同冲击速度，实现近似恒定的缓冲过载。
空气弹簧力由蓄能器中的压缩气体产生，其大小遵循气体状态方程。在缓冲过程中，随着缓冲行程的增加，气体被进一步压缩，弹簧力呈非线性增长。合理匹配气体初始压力与容积，可以获得理想的弹簧力特性曲线，既能有效吸收冲击能量，又能确保起落架有足够的回弹能力。
系统摩擦力是影响电液伺服系统性能的重要非线性因素，主要包括液压缸密封件摩擦、运动副摩擦等。研究表明，过大的摩擦力矩会导致伺服作动系统相位滞后增大，影响低速跟踪性能，增加跟踪误差。特别是在低频负载条件下，摩擦力矩对系统相位特性的影响更为显著。因此，在系统设计中需通过优化密封结构、采用低摩擦材料和精密加工工艺等措施，尽可能降低系统摩擦。
三、无人机起落架电液伺服系统稳定性分析
3.1 系统动力学模型与稳定性判据
无人机起落架电液伺服系统的稳定性分析基于其动力学模型的建立与求解。系统动力学模型可划分为液压子系统模型、机械结构模型及控制系统模型三个部分。
液压子系统通常采用流量连续性方程和力平衡方程描述，考虑液压油的压缩性、管路的动态特性以及伺服阀的流量-压力特性。机械结构模型则基于多体动力学理论，考虑起落架各部件的质量、刚度、阻尼以及连接关系。控制系统模型则重点描述控制算法、传感器特性及信号处理环节。
综合这些子模型，可以得到描述系统整体动态特性的高阶非线性微分方程组。系统稳定性可通过求解该方程组的特征根或构造李雅普诺夫函数进行分析。对于电液位置伺服系统，当负载弹性刚度变化较大时，系统可能出现开环不稳定现象，此时需要采用基于李雅普诺夫直接法的控制策略，确保系统在负载变化和外力扰动条件下仍能稳定跟踪指令信号。
3.2 稳定性状态的阶段划分
根据无人机起落架电液伺服系统在着陆过程中的动态响应特征，可将其稳定性状态划分为三个典型阶段：瞬时稳定状态、预稳定状态和稳定状态。
瞬时稳定状态发生在起落架接触地面的最初时刻，系统受到强烈的外部冲击，液压缸压力、缓冲行程等参数发生急剧变化。这一阶段，控制系统的主要任务是快速抑制初始扰动，防止系统失稳。研究表明，采用前馈补偿与反馈控制相结合的策略，能够有效降低瞬时冲击对系统的影响。
预稳定状态紧随瞬时稳定状态之后，系统外部冲击能量大部分已被吸收，但内部各部件间仍存在较强的动态耦合效应。这一阶段的特点是系统参数处于过渡过程，各状态变量逐渐趋于平稳。通过多变量解耦控制和自适应参数调整，可以加速系统向稳定状态的过渡。
稳定状态是系统的最终目标状态，此时外部冲击能量已被完全吸收，系统各参数在小范围内波动，处于动态平衡。在稳定状态下，控制系统的主要任务是维持系统平衡位置，并具备抵抗小幅度扰动的能力。研究表明，在稳定状态下引入鲁棒控制策略，能够增强系统对参数变化和外部扰动的适应能力。
3.3 非线性因素对稳定性的影响
无人机起落架电液伺服系统的稳定性受多种非线性因素影响，其中最为突出的是传动间隙和摩擦力矩。
传动间隙来源于机械加工精度和装配工艺的限制，是影响传动性能的常见非线性因素。间隙过大会导致系统响应迟缓、定位精度下降；间隙过小则可能增加摩擦力矩，甚至导致运动卡滞。研究表明，通过优化配合公差、采用预紧结构和精密装配工艺，可以有效控制传动间隙对系统稳定性的影响。
摩擦力矩则源于相对运动部件间的摩擦作用，包括静摩擦和动摩擦。摩擦力矩的非线性特性会在系统输入输出关系中产生死区效应，导致相位滞后和跟踪误差。针对这一问题，可采用摩擦补偿算法，如基于LuGre模型的补偿方法，显著改善系统低速性能。
除上述因素外，液压油的温度变化、负载弹性刚度的时变特性以及传感器噪声等也会对系统稳定性产生影响。特别是当系统在含负值弹性刚度负载作用下工作时，可能出现本质不稳定问题，此时需要采用特殊的控制策略，如基于李雅普诺夫直接法的反演控制，确保系统稳定。
四、电液伺服系统运动控制方法
4.1 传统控制方法及其局限性
电液伺服系统的传统控制方法主要包括PID控制、动压反馈校正和前馈补偿等。PID控制以其结构简单、易于实现的特点被广泛应用，但对于无人机起落架电液伺服系统这类高阶非线性系统，传统PID控制往往难以同时满足快速性、准确性和鲁棒性的要求。
动压反馈校正是提高电液伺服系统阻尼比、改善动态性能的常用方法，通过引入与负载压力变化率成正比的反馈信号，增加系统阻尼，抑制振荡。然而，该方法对系统参数变化较为敏感，在负载特性变化较大时，控制效果会显著下降。
前馈补偿则通过提前预测系统响应，注入补偿信号来抵消已知扰动，特别适用于周期性或可预测的负载变化。但对于无人机着陆这种强随机性过程，前馈补偿的精确建模和参数整定面临较大挑战。
4.2 多目标协同控制策略
针对传统控制方法的局限性，多目标协同控制策略被提出并应用于无人机起落架电液伺服系统。该策略的核心思想是综合考虑系统的多个性能指标和控制目标，通过协同优化实现整体性能最优。
多目标协同控制通常包括稳定性输入模块、优化控制模块和反馈控制模块三个功能单元。稳定性输入模块负责采集系统状态信息，并进行滤波和预处理；优化控制模块根据实时状态和预定控制目标，计算最优控制指令；反馈控制模块则根据系统输出与期望输出的偏差，调整控制参数，增强系统鲁棒性。
在具体实现上，多目标协同控制采用加权多变量优化方法，将系统稳定性、响应速度、控制精度和能量效率等多个目标转化为统一的目标函数，通过在线优化算法求解最优控制量。研究表明，相比单向控制，协同控制能够更好地抑制多部件间的强耦合效应，显著提高系统的跟随性能和动态响应能力。
4.3 自适应抗扰非线性控制
随着控制理论的不断发展，自适应抗扰非线性控制成为解决电液伺服系统稳定性问题的新途径。这种方法针对电液伺服系统存在的参数不确定性、未建模动态和外部扰动，通过自适应机制在线调整控制器参数，实现对不确定性和扰动的有效抑制。
2024年第五届航天航空航海先进作动技术交流会议上，焦宗夏院士在特邀报告中专门探讨了《电液伺服系统自适应抗扰非线性控制》，反映出这一方向在行业内的前沿地位。自适应抗扰非线性控制通常结合非线性观测器和鲁棒控制理论，通过观测器估计系统不确定性和扰动，并将其前馈补偿到控制律中，同时采用鲁棒反馈确保闭环系统稳定性。
对于无人机起落架电液伺服系统，自适应抗扰非线性控制特别适用于处理着陆过程中的强冲击扰动和负载突变。通过在线辨识系统参数和扰动特性，控制器能够实时调整控制策略，确保系统在不同着陆条件下均能保持稳定性能。
4.4 智能控制方法的应用探索
近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络控制、模糊逻辑控制和深度学习控制等智能控制方法也开始应用于电液伺服系统。
1.神经网络控制通过训练神经网络模型逼近系统的逆动力学特性，能够有效补偿系统的非线性特性。特别是在处理摩擦、间隙等复杂非线性因素时，神经网络表现出较强的适应能力。
2.模糊逻辑控制则利用专家经验和模糊规则处理系统的不确定性和复杂性，不依赖于精确的数学模型。对于参数变化范围大、工作条件复杂的无人机起落架电液伺服系统，模糊逻辑控制提供了一种实用的解决方案。
3.深度学习控制是更为前沿的智能控制方法，通过深度神经网络学习系统的复杂动态特性，并生成最优控制策略。虽然该方法仍处于研究探索阶段，但其在处理高维、强非线性系统方面的潜力值得期待。
五、运动控制试验分析与验证
5.1 实验环境构建与测试平台设计
为了验证无人机起落架电液伺服系统运动控制方法的有效性，需要构建专门的实验环境与测试平台。典型的实验系统包括硬件在环(HIL)仿真平台、电液伺服加载系统和数据采集分析系统三大部分。
硬件在环仿真平台采用多通道变工况控制模式，能够真实模拟无人机着陆过程中的各种激励信号。平台核心是高性能实时仿真机，运行起落架动力学模型和飞行环境模型，生成液压缸负载力、位移等信号，驱动实际的电液伺服系统工作。
电液伺服加载系统则负责模拟起落架承受的气动载荷和地面反力。根据某型民用飞机起落架控制系统地面模拟试验要求设计的加载系统，采用电液伺服技术，能够精确复现着陆过程中的负载谱。这类系统通常具备良好的加载性能，能够满足各类试验需求。
数据采集分析系统则集成多种传感器和高精度数据采集卡，实时记录系统状态参数和控制变量，为性能评估和算法优化提供数据支持。
5.2 着陆信号模拟与缓冲行程分析
在构建的实验环境中，通过注入模拟的着陆信号，可以系统评估电液伺服系统的缓冲性能。试验中，着陆信号通常采用阶跃信号、正弦扫频信号或实际飞行数据重构信号，以覆盖不同严重程度的着陆工况。
缓冲行程是评估起落架性能的关键指标之一。试验结果表明，采用协同控制策略后，系统在不同节点的缓冲行程呈现规律化变化，未出现大幅度突变。随着着陆时间的推进，缓冲行程成线性增加，进入稳定状态后，行程几乎不受外部干扰影响。
相比之下，单向控制策略在负荷增大后期容易出现位移波动，无法很好跟随整体着陆位移变化。特别是在后段，位移突然下降表明单向控制难以有效抑制多部件间的强耦合效应。这一对比结果凸显了协同控制在处理复杂耦合系统方面的优势。
5.3 动态响应性能评估
动态响应性能是衡量电液伺服系统控制效果的另一重要方面，主要包括响应速度、超调量和稳态误差等指标。
试验数据显示，采用协同控制策略后，系统执行部件的功率和力矩进入稳态的时间显著缩短，这表明系统的动态响应能力得到增强。同时，整个电液伺服系统运动控制过程未出现超调现象，进一步验证了协同控制策略在稳定性方面的优势。
在频域特性方面，通过正弦扫频试验可以获得系统的频率响应曲线。理想情况下，系统应具有足够宽的频带，以确保对快速变化的着陆载荷具有良好的跟踪能力。采用先进的伺服阀技术，如某机构研制的磁致伸缩射流伺服阀，可以使系统频宽达到150Hz以上，完全满足无人机起落架的控制要求。
5.4 抗扰能力与鲁棒性测试
无人机起落架在实际工作中会面临各种不确定性和外部扰动，因此控制系统的抗扰能力和鲁棒性是必须考核的性能指标。
通过向系统注入模拟的阵风扰动、跑道不平度扰动以及传感器噪声等干扰信号，可以评估控制算法的抗扰能力。试验表明，采用自适应抗扰非线性控制方法的系统，在面对这些扰动时仍能保持良好的稳定性和跟踪精度。
鲁棒性测试则主要考察系统参数变化对性能的影响。通过改变液压油温度、油液弹性模量、负载质量等参数，模拟系统在不同工作条件下的性能变化。具有强鲁棒性的控制系统应能在参数变化范围内保持稳定的性能指标。
六、结论与未来展望
6.1 主要研究成果总结
本文系统性介绍的无人机起落架电液伺服系统的运动控制方法，对整体方案进行一个总结：
首先，通过分析电液伺服系统的技术发展趋势和无人机起落架的功能需求，明确了系统设计的关键技术指标和性能要求。特别是在低空经济快速发展的背景下，无人机起落架电液伺服系统正朝着高性能、高可靠、智能化方向演进。
其次，建立了无人机起落架电液伺服系统的完整动力学模型，深入分析了油液阻尼力、空气弹簧力和系统摩擦力等关键力学参数对系统性能的影响。研究指出，摩擦力和传动间隙是影响系统低频相位特性的主要非线性因素，需要通过优化设计和控制补偿加以抑制。
第三，提出了适用于无人机起落架电液伺服系统的多目标协同控制策略，并在构建的实验环境中验证了其有效性。试验结果表明，协同控制能够显著提高系统的稳定性和动态响应能力，抑制超调现象，优于传统的单向控制方法。
第四，探讨了自适应抗扰非线性控制等先进控制方法在电液伺服系统中的应用前景。这些方法能够有效处理系统的不确定性和外部扰动，为应对复杂多变的着陆环境提供了新的技术途径。
6.2 技术挑战与未来发展方向
尽管无人机起落架电液伺服系统研究已取得显著进展，但仍面临诸多技术挑战和发展机遇：
在核心技术方面，高性能电液伺服阀的自主研发仍是行业重点。虽然国内在磁致伸缩驱动伺服阀等方面已取得突破，但在产品一致性、可靠性和批量化生产方面仍需进一步提升。特别是针对无人机应用的小型化、轻量化需求，开发新型结构的伺服阀具有重要价值。
在控制方法方面，智能控制与传统控制的深度融合是未来发展趋势。结合神经网络、模糊逻辑等智能算法的自适应控制策略，能够更好地处理系统的非线性和不确定性，提高控制精度和鲁棒性。
在系统集成方面，机电液一体化设计和模块化构建将大幅提升系统的可靠性和维护性。通过高度集成的设计，减少部件数量和连接接口，可以降低故障概率，简化维修流程。
在应用拓展方面，随着eVTOL等新型飞行器的快速发展，起落架电液伺服系统面临新的应用场景和技术要求。例如，城市空中交通(UAM)场景下的起落架系统需要更高的可靠性和更紧凑的结构设计，这为技术创新提供了新的驱动力。
6.3 产业前景与建议
从产业发展角度看，无人机起落架电液伺服系统作为低空经济产业链的关键环节，具有广阔的市场前景。国内企业如湖南泰德航空技术有限公司等已在该领域进行了深度布局，从航空非标测试设备研制向航空航天发动机、无人机、靶机、eVTOL等飞行器燃油、润滑、冷却系统的创新研发转型。
为进一步推动产业发展，建议从以下几个方面着手：一是加强产学研用协同创新，依托“知行”伺服创新联盟等平台，促进高校、研究机构与企业之间的技术交流与合作；二是重视核心人才培养，特别是具备机电液多学科背景的复合型技术人才；三是完善行业标准体系，规范产品设计、制造和测试流程，提升行业整体水平；四是拓展国际视野，跟踪国外先进技术动态，积极参与国际标准制定，提升我国在该领域的国际话语权。
综上所述，无人机起落架电液伺服系统运动控制方法研究是一个多学科交叉、理论与实践紧密结合的领域。随着技术进步和产业发展，这一领域将持续为无人机技术的革新与突破提供关键技术支撑，为我国低空经济的发展和航空航天事业的进步做出更大贡献。
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