基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

舰载机安全逃逸复飞的参数适配包线

逃逸复飞特性对于确定舰载机的进舰速度、航母航速与着舰海况等级限制等均具有重要的影响。根据逃逸复飞的任务要求,提出了离舰滑跑距离、逃逸复飞段最大迎角相对进舰配平迎角的增量和着舰时的俯仰角作为安全性评定的3个参数。建立了数字飞行员模型,基于数字虚拟飞行仿真计算的方法,获得了满足逃逸复飞安全要求的参数适配包线。研究结果表明:在每一确定的着舰重量下,均对应存在一个最佳的进舰速度范围,能够使舰载机逃逸复飞的离舰滑跑距离最短;逃逸复飞段最大迎角相对进舰配平迎角的增量、着舰时舰载机的俯仰角分别决定了进舰速度大小的上、下边界;舰载机重心位置变化将使参数适配包线的边界位置和范围发生改变,但边界形状基本不变;航母航速减小将显著地缩小参数适配包线;适配包线内每一点的逃逸复飞成功率,可以为不同海况等级下的逃逸复飞安全性判断提供参考。      

舰载机弹射起飞影响因素分析及侧向控制律设计

针对舰载机弹射起飞安全性问题,对起飞过程中影响起飞安全的因素进行了详细分析,建立了舰载机离舰上升段的非线性六自由度运动模型,仿真研究了甲板的横摇、偏摆运动以及常值侧风干扰等因素对弹射起飞特性的影响。分析得出,对舰载机离舰后滚转和侧滑运动起主要影响的是甲板横摇运动和侧风干扰。设计了基于非线性动态逆方法的控制器以保留模型的非线性特征,实现对横侧向运动状态的解耦控制,效果更佳。仿真结果表明,设计的侧向控制律能够保证飞机的滚转角在离舰后3 s内满足不超过5°的安全准则要求,且不会因侧风干扰出现明显的侧滑现象,能够保证舰载机安全起飞。      

航母运动对舰载飞机着舰安全性的影响

总结了舰载飞机的着舰安全性分类等级,研究了航母的航行运动以及随海浪的摇晃和振荡运动对舰载机着舰安全性的影响规律,并给出了与舰载机进舰速度适配的最优航母航行速度.研究结果表明:由于航母的航行方向与舰载机的进舰方向存在一定的夹角,驾驶员在进舰过程中必须协调操纵副翼和方向舵才能保证舰载机安全准确地着舰;航母航行速度越大,驾驶员操纵量越大,着舰偏差也越大.海况越恶劣,着舰信号指挥官对航母运动的预报和补偿效果越差,着舰失败概率越大.因此,为保证舰载机的着舰安全,必须选择合适的航母航行速度,同时应尽量选择在平稳的海况下进舰着舰.      

非线性移动路径跟踪及着舰控制应用

针对传统路径跟踪方法不能有效解决移动路径跟踪（MPF）问题, 通过改进时变向量场方法提出一种新型移动路径跟踪控制方法, 并应用到舰载机自主着舰控制问题中。基于舰载机非线性模型, 以反步法为主体框架, 在时变向量场中定义轨迹误差, 同时为定义的虚拟控制量设计Lyapunov函数, 实现航向角和爬升角的快速准确跟踪, 保证舰载机航迹跟踪期望移动路径。稳定性分析证明跟踪误差收敛, 仿真结果表明控制方法具有良好的着舰性能。      

变化风场对舰载飞机着舰安全性影响

建立了复杂环境下舰载机进舰着舰的数学仿真模型,并通过大量的仿真计算,研究了舰尾流和侧风风场对舰载机进舰着舰安全性的影响,给出了一定进舰条件下舰载机所能抗御的最大侧风强度.研究结果表明,舰载机在进舰过程中必须通过驾驶员操纵抑制舰尾流扰动,否则将引起较大的着舰偏差,影响着舰安全;对于一定的进舰初始条件,舰载机只能抗御一定强度的侧风,超出允许侧风强度时舰载机将不能成功着舰.     

舰载飞机进舰降落信号员模型建模

舰载机在航母上降落面临着极其复杂的环境,末端进舰阶段需要降落信号员(LSO)的信号指引,在舰载机的人机系统仿真模型中,需要包括LSO的模型.分析了舰载机进舰飞行过程中LSO的作用和行为特征.针对LSO对飞行距离、航迹偏差判断和指令决策的行为特征,采用模糊逻辑建立了相应的行为模型.针对 LSO对舰船运动预测的行为特征,利用神经网络建立其行为模型,对几种典型进舰情况进行仿真,验证 LSO模型的合理性.      

基于SMDO-TLC的高超声速飞行器姿态控制

针对高超声速飞行器快时变、强耦合以及存在参数不确定和外部干扰情况下的姿态控制问题,同时考虑到执行机构动态和输入受限,提出了基于滑模干扰观测器-轨迹线性化(SMDO-TLC,Sliding-Mode Disturbance Observer-Trajectory Linearization Control)的高超声速姿态控制方法.首先,引入二阶线性微分器(SOLD,Second-Order Linear Differentiator)的概念,通过理论分析指出了当前TLC中采用一阶惯性+伪微分器求取输入指令的微分信号时会存在与SOLD类似的峰值现象,随后利用韩式跟踪微分器求取姿态标称指令及其微分信号,可有效解决过渡过程中执行机构饱和问题;接着,分别在姿态和角速率回路设计二阶滑模干扰观测器,利用符号函数积分来重构内外回路的复合干扰,在此基础上设计补偿控制律,以实现姿态控制器设计.仿真结果表明,所提出的方法能够克服时变干扰及气动参数大范围摄动的影响,同时兼具良好的动态特性与静态品质,能够满足高超声速飞行器的快时变、高精度以及强鲁棒的控制需求.     

电动静液作动器的新型变阻尼级联滑模控制

为改善电动静液作动器（EHA）的动态性能，提出了一种基于新型准自适应变阻尼滑模控制（DV-SMC）和PID控制的级联控制（CC）算法。所提算法将高阶EHA分为液压和机械2个低阶系统，分别对2个低阶系统采用了DV-SMC和双环PID控制策略。DV-SMC方法能够自适应调整滑模面阻尼。在起始阶段采用欠阻尼、末段自适应调节为过阻尼，从而在保证EHA快速性的同时也能够完全抑制超调现象。通过仿真验证了所提算法的有效性，并讨论给出了DV-SMC滑模面最优参数。      

全柔性空间机器人基于虚拟力的输出反馈有限维重复学习控制及振动抑制

探讨了基座、关节、臂均存在柔性情况下,空间机器人关节轨迹运动及多重柔性振动的主动控制和主动抑制问题.结合线性弹簧、扭转弹簧、简支梁及假设模态法,利用拉格朗日方程建立了基座、关节、臂全柔性影响下的空间机器人系统动力学模型,利用奇异摄动法,将模型分解为关节运动慢变子系统与关节柔性振动快变子系统.为控制慢变子系统中载体姿态、关节刚性运动并且抑制臂的柔性振动,依据虚拟控制力的概念,设计了基于有限维傅里叶级数解析周期信号的输出反馈重复学习算法.李雅普诺夫直接法证实了上述控制器的稳定性.为了抑制快变子系统中基座和关节的柔性振动,分别采用线性二次最优控制方法以及引入关节柔性补偿器间接增大关节等效刚度的方式,使控制算法不局限于求解弱非线性问题.系统数值仿真结果表明,所提出的控制器能够有效抑制机器人多重柔性构件的振动,实现对期望信号的高品质追踪.      

基于Terminal滑模的小行星探测器着陆连续控制

针对弱引力场不规则小行星探测器安全下降与着陆,提出了一种基于比例微分(PD,Proportional plus Derivative)及非奇异Terminal滑模的连续控制方法.在着陆点坐标系下推导了探测器的动力学方程,设计了开环燃料次最优多项式标称轨迹制导方法.针对下降和着陆两个不同阶段提出了PD和非奇异Terminal滑模变结构连续控制方法.将PD控制的易操作性与非奇异Terminal滑模控制收敛速度快、调整时间短有效结合,保证了探测器安全着陆.仿真结果表明了提出方法的可行性和有效性.     

基于合作进化算法的月面返回再入轨迹优化设计

在考虑热流、过载、动压以及开伞点参数等多种约束条件下,针对低升阻比返回舱月面返回再入轨迹优化设计问题,基于分段线性倾侧角参数化策略,提出了采用合作进化算法进行参数优化的策略来实现再入轨迹的快速高精度优化设计.首先采用以能量为自变量的分段线性倾侧角控制参数化策略,将连续最优控制问题转化为有限维参数寻优问题,然后基于逃逸粒子群算法和自适应差分进化算法的合作进化算法求解该问题.数值仿真验证了倾侧角参数化策略的正确性,对比试验分析表明合作进化算法较传统进化算法有更快的收敛速度和更高的优化精度的综合性能,更加适合月面返回再入轨迹优化设计问题的求解.      

附着小天体的动态面鲁棒制导与控制方法

以精确附着小天体表面的任务为背景,提出一种基于扰动观测器(DOB)和动态面控制的附着小天体的制导与控制方法。根据探测器的初始条件与终端着陆条件规划了标称轨迹,并将引力场建模误差、参数摄动和外部干扰等视为总扰动,结合动态面控制和DOB设计了标称轨迹跟踪控制器。分析总扰动估计误差的渐进收敛性以及闭环标称轨迹跟踪控制系统的稳定性,并确定控制器参数选取条件。数值仿真结果表明,所设计的DOB可以有效地估计并抑制总扰动且闭环标称轨迹跟踪控制系统具有良好的稳定性和控制精度。     

基于混合执行机构的敏捷卫星姿态机动控制

单框架控制力矩陀螺(SGCMGs,single gimbal control moment gyros)的奇异问题是其在使用过程中面临的主要问题.将构型奇异度量作为路径约束,采用高斯伪谱法进行轨迹优化,得到一组无奇异框架角,并以相应的SGCMGs框架转速作为开环指令进行控制.考虑初始姿态偏差及外干扰不确定因素的影响故引入反作用动量轮(RWs,reaction wheels),并基于Lyapunov稳定性设计了RWs的控制律进行闭环修正.仿真结果表明,采用混合执行机构能够保证卫星在外干扰等因素影响下,以最优轨迹的SGCMGs无奇异框架转速指令实现对最优轨迹的跟踪.     

基座与臂杆全弹性空间机器人的有限时间控制

探讨了基座、臂杆全弹性影响下,基于有限时间的漂浮基空间机器人系统轨迹跟踪以及柔性抑振问题.由于弹性基座与两柔性杆之间存在多重动力学耦合关系,此系统为高度非线性系统.将弹性基座与臂杆间的连接视为线性弹簧,利用拉格朗日第二类方程并结合假设模态法,推导出该系统的动力学模型;应用奇异摄动理论的两种时间尺度假设,将系统分解为表示刚性运动的慢变子系统和表示基座弹性、双柔杆振动的快变子系统.针对慢变子系统,设计了一种基于名义模型的有限时间控制器,保证完成刚性期望轨迹跟踪.设计的积分式滑模面具有有限时间收敛特性,比传统渐近收敛控制方法具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性;对于快变子系统,采用线性二次型最优控制同时抑制弹性基座与两柔性杆的振动.Lyapunov理论证明了所提控制算法能使跟踪误差在有限时间内收敛到原点.仿真验证了控制方法的有效性.     

高超声速飞行器平稳滑翔弹道设计方法

针对已知攻角和倾侧角的高超声速飞行器平衡滑翔再入问题,提出了满足纵向加速度变化率最小的平稳滑翔弹道概念,并给出了平稳滑翔弹道设计方法.首先采用正则摄动的方法对高度动态微分方程进行求解,获得了精度较高的平稳滑翔高度、弹道倾角和纵向加速度解析解.然后对平稳滑翔弹道的动态特性进行了分析,结果表明该弹道具有自然稳定性和弱阻尼性.进一步给出了弹道振荡的自然频率和阻尼表达式,其中自然频率仅与速度相关,而阻尼则与速度和纵向升阻比相关.最后,通过比较高度偏差的比例反馈、微分反馈和比例+微分反馈3种方案,得出纯微分反馈是实现平稳滑翔的最佳方案,并给出了定阻尼微分反馈系数的表达式.仿真校验表明:该方案具有控制平滑、弹道振荡收敛速度快及鲁棒性好等特点.      

绳系拖曳飞行器高抗扰轨迹跟踪控制

针对受未知风扰动作用下的绳系拖曳飞行器轨迹精确控制问题,设计了一种基于最小学习参数神经网络估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法。首先,结合绳系拖曳系统多刚体动力学模型,构建拖曳飞行器六自由度非线性模型,并完成其仿射非线性化处理。其次,考虑到拖曳飞行器可能受到前方飞机尾涡、紊流和阵风等未知气流及不可测量瞬变缆绳拉力等扰动的综合影响,构建了基于最小学习参数神经网络的拖曳飞行器状态/扰动在线估计器,以准确重构系统不可测量集总扰动。然后,基于所提状态/扰动在线估计器,设计了一种基于最小学习参数神经网络状态/扰动在线估计器的拖曳飞行器轨迹动态面控制方法,并分析了系统稳定性。最后,仿真表明,所提方法能够在多重气流扰动下实现拖曳飞行器位置稳定和机动轨迹跟踪。      

电液复合系统中的相乘非线性控制

针对机载电液复合控制非线性被控系统,建立了系统的相乘非线性数学模型,提出了基于反馈线性化的在线滚动优化控制方法.系统的相对阶小于系统的阶数,因此通过反馈线性化将非线性被控系统化为一线性子系统和非线性部分,在保持非线性部分零动态渐近稳定的基础上,引入在线滚动优化提高系统的动态响应, 而且未建模动态具有很强的鲁棒性,目标优化函数取控制量的偏差和跟踪误差的偏差的二次型,并且通过状态反馈保持整个系统的稳定性.系统仿真研究表明该控制方法使得系统对不确定因素和外来干扰具有很强的鲁棒性,系统具有更好的动态性能.     

面向未知目标的柔性关节空间机器人滑模控制

针对载荷捕获的空间机器人控制问题,同时考虑机械臂关节柔性和非合作目标质量未知等因素影响,提出一种基于目标质量观测器的滑模变结构控制方法.首先,针对空间非合作目标质量未知问题,设计基于改进的最小二乘迭代算法实现对非合作目标质量在线辨识.进而,采用拉格朗日方法和动量矩守恒原理,建立漂浮基座柔性关节空间机器人动力学模型;针对动力学模型中刚柔耦合特性,基于奇异摄动理论将系统模型近似地分解为快慢变子系统;针对慢变子系统,设计滑模变结构控制器来保证系统的鲁棒性和动态特性;针对快变子系统,设计基于速度差值的反馈补偿控制算法,抑制柔性关节产生的残余振动,保证控制精度.最后,实验分析了快慢变子系统各自的作用机理,验证了控制方法有效性.