高超声速飞行器指令滤波反演控制

针对含有不确定扰动项的吸气式高超声速飞行器纵向非线性模型,提出了一种基于指令滤波器的反演控制方法。将飞行器动力学模型划分为航迹角子系统和速度子系统并表示为严格反馈形式,采用动态逆方法设计反演控制中每步的虚拟控制量,并对指令滤波过程中产生的误差进行补偿。利用指令滤波器获取虚拟控制量的一阶导数,解决了反演控制方法中的“微分项膨胀”问题,同时引入虚拟控制量和实际控制量的幅值、速率和带宽约束。采用扩展状态观测器(ESO)对模型中的不确定项进行估计和补偿,保证闭环系统在存在参数不确定和外部扰动的情况下仍具有良好的控制性能。仿真结果表明,在飞行器总体参数和气动参数存在偏差的情况下,该方案能够实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。     

基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定

为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求.     

非线性信息融合估计理论

研究非线性信息的最优融合估计理论,提出了非线性信息的统一决策模型和统一量测模型。基于信息投影权矩阵概念,将多传感量测信息统一映射到被估计量的决策空间,从而统一了线性信息和非线性信息的最优融合估计问题。提出并证明了非线性信息最优融合估计的封闭解析表达式,并给出了两种迭代型非线性最优估计算法。     

基于伪光谱方法的有限推力轨道转移优化设计

研究了伪光谱方法在空间飞行器有限推力轨道转移最优化问题中的应用。首先给出了空间飞行器轨道转移最优化控制问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为轨道转移过程中燃料消耗最小,控制变量为推力攻角。终端状态受到航迹角、高度和速度的约束。然后,应用伪光谱方法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,即将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用基于Matlab语言的SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解,该软件包对于求解大型非线性规划问题具有很好的收敛性。仿真结果表明伪光谱方法对于空间飞行器转移轨道初始参数取值不敏感,具有一定的鲁棒性,生成的轨道能够较好地满足各种约束条件。因此,伪光谱方法对于空间飞行器有限推力轨道转移问题的求解是可行的。     

空间飞行器大角度机动控制律设计

研究了空间飞行器大角度机动控制问题。为避免欧拉角描述姿态运动存在奇异性的问题，由姿态四元数建立姿态运动方程。针对飞行器姿态运动模型的非线性和不确定性，利用模糊逻辑系统对不确定性函数进行逼近，将获得的模糊函数作为系统不确定性界函数。对模糊逼近所带来的误差以及外部干扰项，采用变结构补偿控制方法，并在线自适应调整参数。理论分析和仿真研究表明此方法具有姿态控制精度高，实时计算量小，便于工程实现等优点。     

基于滑模微分器的吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制

针对吸气式高超声速飞行器气动\推进\结构弹性耦合运动学模型,提出了一种基于滑模微分器的鲁棒反演控制器设计方法。分别采用反演和动态逆方法设计虚拟控制量和实际控制量。引入滑模微分器来精确估计虚拟控制量的导数,避免了传统反演控制方法"微分项膨胀"问题。基于滑模微分器,设计了一种非线性干扰观测器,可对模型不确定项进行精确估计和补偿,从而增强了控制器的鲁棒性。仿真结果表明,该控制器对模型不确定性和气动弹性影响具有较强的鲁棒性,且能实现对速度指令和高度指令很好的跟踪效果。     

基于模型预测控制的近空间飞行器容错跟踪控制

针对近空间飞行器的执行器故障,在考虑控制输入约束情况下,本文提出了一种基于模型预测控制思想的容错控制策略.该方法主要是结合线性状态反馈控制与非线性模型预测控制的优点,构成容错控制律,然后通过自适应观测器的方法进行故障估计,并将得到的故障信息反馈到系统,能够保证闭环系统的稳定性,而且在系统发生执行器故障的情况下能够跟踪给定的指令.最后在Matlab中针对X-33模型进行仿真,验证该容错控制算法的有效性.     

含LESO的高超声速飞行器动态面控制

针对含模型不确定性和外部扰动的高超声速飞行器(HFV)巡航飞行的控制问题,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的动态面控制方法。首先,建立高超声速飞行器的纵向运动模型,并采用非线性动态逆(NDI)技术实现了飞行器速度和高度通道的解耦;其次结合传统反演设计方法,采用基于反双曲正弦函数的跟踪微分器(IHSTD)求取虚拟控制量的微分信号,避免了"微分爆炸"的问题;然后设计了LESO,能够实现对模型不确定项和外部扰动组成的"总和扰动"的精确估计,进而在控制器中动态补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力;最后,采用Lyapunov稳定性理论对所提出的控制方法进行了稳定性分析。本文所提出的控制方法保证了系统的渐近稳定性和较强的鲁棒性,仿真结果校验了本文所设计控制器的有效性。     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题，提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先，将飞行器模型化为严反馈形式，以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅，并保证限幅信号的可导性，限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰，设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明，本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

基于自适应IMM算法的高超声速飞行器轨迹预测

针对非弹道式高超声速飞行器的周期跳跃运动特点,提出了一种基于多种运动模型的自适应交互多模型(IMM)方法对目标运动状态进行估计。建立了目标的常速度、常加速度、Singer和蛇形机动模型,以及雷达的量测模型。自适应IMM算法包括混合概率计算、输入融合(混合交互)、模型条件滤波、模型概率更新和滤波估计融合等步骤。算法融合了Singer和蛇形机动模型,能较好地适应有幅值变化和频率衰减的模型状态估计,并用滤波估值和双正弦和函数拟合加速度,进一步递推目标运动轨迹。仿真结果表明:自适应IMM算法对高超声速目标有较好的弹道跟踪和预测精度。     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/高度计/航姿仪(SINS/GNSS/ALTM/AHRS)组合导航算法.根据观测信息和动力学模型异常情况,引入自适应因子,进而控制对量测预测值的信任度,有效地抑制了不精确估计对导航结果的影响.     

远程操控飞行器自适应神经网络观测器设计

针对无人飞行器远程操控系统设计时，由于远程操控飞行器动力学的非线性和飞行器控制系统性能的不确定性，无法精确建立远程操控飞行器控制系统模型的问题，提出了一种自适应神经网络状态观测器设计方法实现对远程操控飞行器的控制系统模型的估计。首先将飞行器的动力学环节与自动驾驶仪构成的闭环回路作为一个整体建立了远程操控飞行器控制系统的非线性模型。然后针对模型中存在未建模动态的问题，采用神经网络算法对非线性动力学模型进行在线辨识，并引入鲁棒项对附加扰动进行抑制。最后设计自适应律对神经网络的权值进行实时调整，保证了系统的稳定性，并基于Lyapunov理论证明了观测器的估计误差是最终一致有界的。仿真结果表明，所设计的观测器能够保证远程操控飞行器在存在未建模动态和附加扰动的情况下对飞行状态具有良好的估计性能。     

考虑约束的高超声速飞行器制导与控制一体化设计

针对高超声速飞行器上升段飞行过程中强耦合、强非线性同时要求满足过程约束的特点，提出了一种结合级联控制方法和控制障碍函数的新型三维制导控制一体化算法。首先通过对速度子系统设计控制障碍函数约束算法来满足飞行器的过程约束要求，然后利用反步法、动态逆控制方法设计其余子系统的控制器，两者共同组成制导控制一体化控制器。考虑到飞行器在上升过程中容易遭遇阵风扰动的问题，设计非线性干扰观测器以增强算法的鲁棒性。最后通过李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性，并且通过仿真验证了该新算法能够在满足高超声速飞行器上升段过程约束的同时，实现飞行器的三维跟踪控制。     

落角与视场约束制导控制一体化策略

针对考虑视场(FOV)约束和落角约束的高超声速飞行器高精度打击问题，提出一种基于自适应动态规划(ADP)的新型制导控制一体化(IGC)策略。首先设计一种融合视场角与落角约束的视场角指令，在视场角精确跟踪的同时实现精确命中并满足两种约束，从而将约束问题转化为跟踪问题；然后，借助干扰观测技术估计制导控制一体化模型中不确定性并引入到性能指标设计中，又同时将视场角约束与落角约束考虑进去，设计基于自适应动态规划的制导控制一体化方法。利用ADP的强化学习思想求解出最优控制策略，既保证高超声速飞行器的精准打击，又满足视场角约束与落角约束，而且兼顾了对不确定性的鲁棒性。仿真结果验证了本文所提方法的有效性与优势。     

基于模糊最小方差估计的超视距雷达多模式融合跟踪算法

天波超视距雷达(OTHR)是通过电离层反射实现超视距广域监视的,其地理坐标系下的量测方程存在强非线性,同时由于电离层的不同分层,造成了多路径传播的严重问题,即同时存在多个量测模型。本文借鉴多传感器数据融合的思想,提出了一种新的超视距雷达跟踪算法,将多路径信息看作是多传感器提供的量测信息,利用模糊最小方差估计的方法对多路径信息进行同步融合。仿真结果表明,当在杂波环境中,跟踪一个存在四种可能非线性量测的非机动目标时,本文提出的基于模糊最小方差估计的多模式融合跟踪算法(FLCE-MFT)与多径概率数据互联算法(MPDA)相比,在距离维的精度具有很大改善,且耗时大大缩短,具有更好的跟踪性能。     

基于状态观测器的高超音速飞行器动态面反步控制

针对高超音速飞行器严格反馈不确定非线性MIMO系统,考虑系统状态不可完全测量的问题,提出一种基于状态观测器的反步控制方法.该方法在系统具有不确定项的情况下,充分利用角速率信号和系统建模信息设计滑模观测器,实现对高超音速飞行器气流角的估计,并通过理论推导出了观测器的收敛条件和观测器增益矩阵的计算方法;基于反步法设计气流角跟踪控制律,分别采用指令滤波和动态面方法得到气流角指令和虚拟控制量的一阶导数,以Lyapunov方法证明闭环系统跟踪误差最终有界收敛.仿真结果表明,在系统存在不确定项且气流角不可测的条件下,所设计方法依然可以实现气流角的稳定跟踪.     

高超声速飞行器多约束鲁棒姿态控制器设计

针对高超声速飞行器机动飞行过程中存在的攻角约束和执行机构饱和非线性问题,提出一种兼顾多约束和控制性能的鲁棒姿态控制方法。首先,采用基于动态面法的积分型障碍Lyapunov函数(IBLF)保证攻角始终处于约束区间,同时避免了传统反演法的"微分膨胀"问题;然后,设计辅助误差子系统并引入控制律,降低了高超声速飞行器输入饱和非线性对闭环系统的影响,提高了系统的控制性能。此外,本文还引入非线性干扰观测器对参数摄动及外部干扰进行估计和补偿,增强了控制律的适应性。最后,通过Lyapunov理论证明了该方法能够确保控制系统的闭环稳定性,且闭环系统所有信号均一致有界。数值仿真结果校验了本文控制器设计的有效性。     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

高速飞行器编队队形快速成形设计方法

针对高速飞行器编队队形设计问题,提出了一种基于伪谱法和自适应策略的快速成形实现方法。首先,建立高速飞行器三维运动模型,为解决初始构型与期望队形偏差过大难以满足控制约束的问题,提出了一种考虑最低能量和最小偏转角度的队形设计原则,可自适应调整编队成形空间位置;然后,将高速飞行器编队控制问题转化为轨迹设计优化问题,并利用伪谱法实现各飞行器满足过程约束飞行轨迹的求解与优化;最后,对不同初始状态、不同偏差分布情况下的高速飞行器编队成形过程进行了数值仿真分析,验证了快速成形设计方法的有效性和鲁棒性。