反作用控制系统在RLV再入复合控制中的研究

以再入段的可重复使用飞行器(RLV)控制系统为研究对象,针对RLV再入姿态的气动舵面与反作用力控制系统的特点,提出优化控制选择配置算法把控制力矩指令配置为末端执行机构指令,分别由气动舵面与反作用力控制系统执行。仿真结果表明,该复合控制方法可以弥补某些情况下气动舵面控制的不足,能很好地实现RLV姿态控制,并具有更好的动态性能。     

RLV双环滑模RCS/气动舵复合控制器设计

针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。     

基于自适应动态逆的高超声速飞行器姿态复合控制

考虑高超声速飞行器再入过程中存在气动舵低效的问题,提出了质量矩/气动舵复合控制方式,研究了这两类执行机构的复合控制分配问题,并针对高超声速飞行器强非线性和不确定性的对象特性,基于神经网络方法设计了自适应动态逆姿态控制系统。首先给出了质量块配置原则以及质量矩/气动舵复合控制模型;其次,为获得良好的控制分配精度并保证较小的执行机构能耗,基于二次规划方法设计了质量矩/气动舵复合控制分配策略;再次,利用神经网络权值的自适应调整来逼近系统中存在的不确定性,补偿动态逆误差,设计了基于神经网络的自适应动态逆控制器。最后,通过仿真验证了文中控制分配策略和自适应动态逆方法的有效性。     

具有异构多操纵机构的飞行器复合控制技术

提出了具有异构多控制机构的飞行器复合控制决策与管理系统结构,建立了具有气动力/推力矢量/直接侧向力的异构多操纵机构的飞行器动力学模型,提出了模糊自适应控制分配与复合控制器优化集成设计方案。设计了基于参考模型的模糊自适应控制分配策略,使气动力/推力矢量/直接力任意形式组合及动态分配过程中复合执行机构等效动态特性与参考模型一致。采用进化策略对导弹复合控制系统参数进行了多目标优化设计。分别针对不同的组合形式进行了仿真研究,证明了具有异构多操纵机构的飞行器复合控制系统具有很好的快速大机动跟踪能力,实现了飞行器气动力/推力矢量/直接侧向力之间不同形式组合控制系统的自适应控制分配。     

临近空间拦截弹的非奇异终端滑模控制

针对临近空间直接力/气动力复合控制拦截弹的抗干扰控制问题,提出了一种基于有限时间干扰观测器(FTDO)的非奇异终端滑模(NTSM)复合跟踪控制策略。首先,设计FTDO估计系统的不匹配干扰;在此基础上,设计基于FTDO的NTSM复合控制律,获取期望的控制力矩。接着,考虑到作为执行机构的气动舵和反作用喷气装置存在冗余性,进一步提出了一种动态控制分配算法实现期望控制指令到执行机构的分配,获得良好的控制分配精度和较小的执行机构能耗。最后,仿真结果验证了所设计复合控制系统的有效性。     

弱模型依赖通用智能姿态控制技术

超高速跨域飞行、敏捷机动等是新一代飞行器发展方向,而长时高速飞行产生的气动外形变化带来的气动参数大范围改变等问题,都对控制系统设计提出了更高的要求。为提高飞行器对模型不确定性的适应能力及控制方法对不同外形、复合执行机构的通用性,深入研究了弱模型依赖的通用智能姿态控制技术,分层次地开展了基于深度学习(DL)的自适应姿态控制、基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的通用姿态控制、弱模型依赖的多维复合控制等技术研究,显著提高了控制系统的鲁棒性和通用性,对人工智能技术在飞行器姿态控制中的应用具有一定的指导意义。     

考虑特征模型的高超声速飞行器全通道自适应控制

针对高超声速飞行器具有强非线性、高不确定性及强耦合等特点,提出一种基于反馈线性化控制与特征模型自适应控制相结合的姿态控制律设计方法,解决姿态控制系统的非线性耦合与不确定性,保证飞行器控制系统稳定。首先,建立高超声速飞行器全通道非线性耦合的动力学模型。其次,利用反馈线性化控制方法将全通道非线性耦合系统解耦成近似线性系统,并对线性解耦系统设计输出反馈控制律;而对于反馈线性化控制依赖于系统的精确数学模型,并对建模误差和外部干扰敏感的问题,设计基于误差特征模型的自适应控制律,提高系统的适应性;针对原动力学模型,证明闭环控制系统是有界稳定的。最后,通过数学仿真校验了控制律设计的正确性与有效性,仿真结果表明设计的姿态控制系统可以很好地跟踪指令,具有较强的鲁棒稳定性。     

导弹直接侧向力与气动力复合控制设计与实现

针对带有姿控式直接侧向力/气动力复合控制系统导弹的控制律设计问题,建立了俯仰平面内姿态控制系统的数学模型,应用非线性系统理论对模型进行了分析,在此基础上建立了进行控制系统设计的简化模型。基于滑模变结构控制理论进行了复合控制律设计,并分别考虑气动力控制和直接侧向力控制的特点对所设计的控制律进行了实现。所设计的复合控制系统在进行快速攻角指令跟踪的同时,可以有效节省姿控发动机的使用数量。仿真结果说明了所提出方法的有效性。
     

有约束重复使用运载器障碍变换预设时间控制

针对姿态角受约束的重复使用运载器(RLV)再入段姿态跟踪控制问题，提出了一种基于障碍变换的预设时间控制方法。首先建立了面向控制系统设计的RLV动力学模型，设计障碍函数对动力学模型中受约束的状态量进行变换，得到等价无约束变量及控制模型；然后针对变换后控制模型，基于反步法思想设计了预设时间控制律，采用指令滤波器避免微分膨胀问题，并引入RBF网络对再入过程中RLV所受不确定扰动进行了补偿。Lyapunov方法证明了姿态跟踪误差可在预设时间内收敛至原点附近邻域，且姿态角满足时变约束。数值仿真验证了所提方法可保证姿态角满足约束，实现姿态跟踪误差预设时间收敛，且具有更佳的跟踪控制性能。     

非对称变翼飞行器复合控制系统设计

针对非对称变翼飞行器的姿态控制问题，提出了一种复合控制系统的设计方法。基于非对称变翼的姿态动力学模型，将变翼作为一种主动控制方式，提出了非对称变翼的使用条件，并采用逻辑函数设计了气动舵和变翼的复合控制分配策略。利用扩张干扰观测器估计了变翼过程中的扰动，采用全局滑动模态的变结构控制方法，设计了姿态复合控制系统，抑制了变形过程中参数的剧烈变化和变形引起的附加扰动。通过仿真，一方面与固定翼飞行器对比，校验了非对称变翼控制的有效性；另一方面通过气动数据的正负拉偏，验证了控制器对气动参数的摄动有良好的鲁棒性。     

RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。     

减速板故障下的RLV末端区域能量管理算法设计

针对可重复使用运载器(RLV)在末端区域能量管理阶段可能存在减速板故障而无法精确控制速度大小，导致无法稳定到达着陆窗口的问题，提出一种考虑减速板故障下的在线RLV末端区域能量管理算法。首先给出减速板卡死故障下的飞行器运动模型，并分析其对飞行器运动产生的影响。然后，在能量走廊内设计纵向标称轨迹，结合飞行能力，设计有限时间轨迹跟踪控制器跟踪地面侧向几何轨迹。最后，分析动压剖面与飞行距离之间的关系，提出减速板卡死故障下的在线修正动压剖面算法，将传统的动压剖面四参数求解简化为单参数更新问题，避免动压剖面的迭代，简化计算流程。仿真结果表明，所设计的算法在减速板故障且存在气动不确定性时，能够顺利到达自主着陆窗口，具有鲁棒性。     

自主学习干扰观测器驱动的重复使用运载器再入段滑模控制

针对重复使用运载器(RLV)再入段的姿态控制问题，设计一种具有自主学习干扰观测器(SLDO)的滑模控制器。基于奇异摄动理论及时标分离原则，将RLV的姿态动力学方程划分为外环和内环子系统。根据RLV再入段模型不确定性和外部干扰均随时间变化、不可忽略且无法预知边界等特点，结合2型模糊神经结构、误差反馈学习架构以及滑模控制(SMC)理论，提出一种新型在线自主学习干扰观测器。设计基于SLDO驱动的多元超螺旋滑模控制器，完成对再入段姿态的跟踪。最后，针对6自由度RLV模型进行了仿真分析，仿真结果证明了控制方法的有效性以及鲁棒性。     

充液挠性航天器姿态机动控制的多目标优化

针对充液挠性航天器姿态快速机动、快速稳定的控制要求,为减小姿态机动对挠性附件振动和液体晃动的激发,设计了一种基于正弦型加加速度的姿态机动路径规划方法。为进一步提高姿态控制性能,提出了一种基于云多目标粒子群算法的姿态控制器参数和机动路径参数联合优化方法。以最小化充液挠性航天器三轴姿态达到指定指向精度的时间以及三轴姿态稳定度,构建多目标优化模型,并应用云多目标粒子群算法求取姿态控制器参数和机动路径参数的Pareto最优解。仿真结果表明:采用多目标联合优化算法得到的控制器与路径参数,能够有效减小液体晃动和挠性附件振动,显著提高充液挠性航天器大角度姿态机动的快速性和稳定性。     

基于改进伪谱反馈控制的远程变轨闭环制导

利用最优反馈控制和轨迹快速重构技术,设计一种有限推力空间远程变轨自适应闭环制导方法。首先给出了最优反馈控制的求解原理和必要条件。将空间变轨动力学模型特点和伪谱法相结合,设计基于状态量缩减的计算效率改进策略以提高轨迹优化的实时性。基于改进伪谱法进行逐次轨迹快速重构,利用开环最优解形成闭环反馈,从而保证制导指令的实时更新,并通过引入控制逻辑改进制导算法。远程交会仿真表明,该闭环制导方法在保证任务指标具有一定最优性的同时,可以有效抑制多种参数不确定性和外界干扰的影响,具有较高的制导精度、自适应性和鲁棒性。     

带预设性能的火箭垂直着陆段姿态自适应控制设计

可重复使用运载火箭是典型的复杂非线性、强不确定性系统，其着陆飞行过程中存在的未知环境干扰和未建模动态将严重影响火箭姿态系统的稳定性。针对此情况，设计了火箭垂直着陆段飞行的姿态自适应控制系统，以解决上述不确定性所带来的不利影响；同时，引入误差转换技术，使得控制器能同时保证系统预设的瞬态性能和稳态性能。仿真结果表明，设计的控制算法能满足飞行姿态控制性能要求，且对外部干扰和模型不确定性具有较强的鲁棒性。     

多饱和约束拦截弹参数时变系统控制器设计

针对拦截弹参数时变和执行机构饱和非线性影响控制系统性能,提出基于齐次多项式参数相关 Lyapunov 理论和非线性矩阵微分方程凸多面体转换算法相结合的鲁棒最优控制系统设计方案。 通过引入标准饱和约束算子,建立控制系统数学模型并给出控制系统结构;引入饱和归一化因子,把非线性参数时变微分方程转化成线性多胞型微分方程;基于齐次多项式参数相关Lyapunov理论和拓展Pólya’s定理,把参数时变多胞型微分方程转换成齐次多项式参数相关微分方程,并给出齐次多项式参数相关控制器结构;利用迭代算法把非线性矩阵不等式转换成线性矩阵不等式(LMIs),进而基于LMI凸优化理论获得控制器解,设计出的控制器是关于齐次多项式阶次g和Pólya’s松弛度d的函数;通过定点和制导控制系统仿真校验了该算法,仿真结果表明随着齐次多项式阶次g和Pólya’s松弛度d的增加,设计出的控制器在确保系统稳定的前提下改善控制系统性能。     

基于凸优化理论的含约束月球定点着陆轨道优化

针对月球精确定点软着陆问题,考虑导航及障碍检测敏感器视场约束及制动发动机推力大小约束,对月球动力下降段轨道优化方法进行了研究。首先建立了含约束条件的三维定点软着陆轨道优化问题模型,根据庞德亚金极小值原理推导了最优推力开关方程,并给出了推力奇异区间不存在的证明。针对优化模型中的复杂非线性约束,引入凸优化理论将问题转化为二阶锥优化问题,并采用内点法求解了最优标称轨迹。最后给出了月球软着陆制动段、接近段的仿真结果,验证了该着陆轨道优化方法的有效性。     

航天器柔性太阳翼最优PPF主动振动抑制方法

针对采用可变速控制力矩陀螺(VSCMG)进行柔性太阳翼振动抑制问题，提出一种基于求解非光滑 H∞ 综合问题的最优参数正位置反馈(PPF)控制方法。首先，建立考虑VSCMG和柔性太阳翼耦合的振动模型，得到了线性化的约束陀螺柔性板动力学模型，基于同位控制思想推导了以角度陀螺为测量装置的约束陀螺柔性板全阶状态空间模型。针对被控对象特性，确定最优PPF控制器的结构构型和待优化参数。进而，通过对约束陀螺柔性板全阶状态空间模型进行降阶、修正和加权处理，将PPF控制器参数优化问题转化为在PPF控制器构型约束条件下的非光滑H∞综合问题，并应用一阶下降算法进行寻优求解，实现最优PPF控制器的设计。该方法能够实现对各阶陀螺模态的独立控制，在保证快速性和鲁棒性的前提下，实现最优PPF参数的稳定高效求解。仿真结果表明，所提出的最优PPF控制方法能够快速、鲁棒地实现航天器柔性太阳翼的主动振动抑制。     

一种燃料最省的火星精确着陆动力下降段快速轨迹优化方法

针对火星精确着陆问题,给出一种燃料最省的火星着陆动力下降段快速轨迹优化方法。首先以燃料最省为指标建立了着陆器动力下降段轨迹优化问题模型,然后利用极大值原理对该模型的推力大小、推力方向与协状态变量之间的关系进行分析,得出着陆器推力只能以最大或最小推力工作、推力方向和与速度对应的协状态矢量方向相同的结论。并以此为基础,将原问题的状态微分方程和协状态微分方程转换为有限个推力为常值的分段函数,推导每段内微分方程的解析表达式,给出了动力下降段轨迹优化方法的算法流程;最后通过数学仿真将所提出的方法与凸规划、多项式制导方法进行比较。结果表明该方法不仅避免了多项式方法没有考虑推力约束及燃料消耗的缺陷,而且在计算效率方面较凸规划方法有大幅度提高。