吸气式高超声速飞行器助推-巡航轨迹优化

针对吸气式高超声速巡航飞行器建立了纵向平面内的二维轨迹优化模型(包括火箭助推段和吸气式飞行段),其中大气模型、气动力模型和发动机模型均建立了比较详细的模型,能够比较全面、准确地描述吸气式高超声速巡航飞行器的特征;基于配点法建立了适用于高超声速巡航飞行器助推-巡航轨迹优化的方法,在求解非线性规划时引入了规范化处理、稀疏分析和偏导数计算方法等,以提高优化效率;对吸气式高超声速飞行器助推-巡航轨迹进行了优化研究,分析了典型设计参数变化对最优轨迹的影响。仿真结果表明:所建立的方法能够快速、高精度求解吸气式高超声速巡航飞行器轨迹优化问题,并且能够方便地分析设计参数变化对最优轨迹的影响,可用于吸气式高超声速飞行器飞行剖面设计与优化。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点，提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先，建立高超声速飞行器再入段线性化模型，并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后，结合自抗扰控制技术，设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿，大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后，将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真，仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令，并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

基于并联协作混合遗传算法的高超声速巡航飞行器一体化优化设计研究

遗传算法能以很高的概率找到全局最优解，不需要目标函数和约束条件的梯度信息。适合于工程优化设计。为增强遗传算法的局部搜索能力，提出了一种新的融合模式搜索方法和Powell方法的并联协作混合遗传算法。研究超燃冲压发动机为动力的高超声速巡航飞行器的一体化优化设计。系统分析了机身和超燃冲压发动机设计参数对飞行器总体性能的影响。通过建立高超声速巡航飞行器质量模型、气动力估算模型、气动热估算模型、超燃冲压发动机性能分析模型、控制模型和弹道分析模型，在满足参考任务要求的前题下，以飞行器起飞质量为目标函数，将并联协作混合遗传算法应用于最优总体方案和超燃冲压发动机方案一体化设计。完成了6设计变量的全局优化计算。算例表明，本文建立的一体化设计模型基本正确，并联协作混合遗传算法是用于高超声速巡航飞行器一体化优化设计的较好的优化算法。     

吸气式高超声速飞行器爬升段关键任务点的鲁棒优化

针对吸气式高超声速飞行器爬升段飞行任务，考虑飞行器气动/推进特性及参数不确定性问题，采用鲁棒优化思路，结合巡航性能指标，优选了飞行器爬升段的关键任务点。首先，由能量状态法结合发动机工作约束，确定了飞行器的爬升起始任务点；其次，依据飞行器巡航性能分析方法，提出了兼顾气动/推进效率的性能指标，优化得到了高超声速飞行器爬升末端任务点；最后考虑飞行器质心位置的不确定性，采用鲁棒优化方法确定了爬升段末端的飞行任务窗口。仿真结果表明，设计的优选流程快速可行，飞行任务窗口能同时满足飞行器的巡航飞行性能要求及不确定性最坏情况的约束，具有较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器的多幂次滑模控制

针对高超声速飞行器巡航飞行中存在的模型参数不确定和外界干扰的问题,提出一种基于多幂次趋近律的滑模控制方法。首先,通过精确反馈线性化实现了高超声速飞行器速度和高度子系统的解耦;其次,设计了基于多幂次趋近律的滑模控制器,通过三个幂次项系数针对系统趋近滑模面的不同阶段进行调节,可显著提高系统收敛速度,并采用线性扩张状态观测器实现对模型不确定项和外界干扰的精确估计和补偿,可大幅增强系统的扰动抑制能力;然后,通过Lyapunov稳定性理论证明了系统可快速收敛到平衡点附近的邻域内。仿真实例验证了所设计方法的有效性。     

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。     

吸气式高超声速巡航飞行器飞行攻角的模型参考自适应滑模控制

针对吸气式高超声速巡航飞行器发动机进气道关闭、进气道打开、发动机点火工作3个状态下俯仰通道气动系数和配平舵偏角变化大的特点,设计了一种基于参考模型的自适应滑模攻角控制律.在滑模控制中引入了自适应参数调节律来逼近不确定的模型参数变化和外界干扰,有效地改善了飞行器俯仰通道的动态和稳态性能,同时对于气动系数和配平舵偏角的变化...     

高超声速飞行器的神经网络PID控制

高超声速飞行器是一种强耦合性、存在不确定性和高度非线性的复杂控制系统,在其应用神经网络PID控制方法进行纵向通道的姿态控制时,将控制系统分为快慢内外环,基于神经网络控制理论,针对高超声速飞行器的动力学模型和运动学模型设计单神经元PID控制律和PID神经网络控制律,推导了权值调整的学习算法。仿真结果表明,高超声速飞行器的神经网络PID控制系统能够有效抑制气动参数变化的影响,较好地跟踪期望攻角,有较强的鲁棒性。     

含扩张状态观测器的高超声速飞行器动态面姿态控制

针对高超声速飞行器复杂非线性、高不确定性和强通道耦合等特点,提出了一种飞行器姿态控制的非线性设计方法。根据高超声速飞行器无动力飞行的姿态运动方程组,给出一个可面向姿态控制的非线性设计模型。针对一类非线性系统,提出了一种基于扩张状态观测器（ESO）的动态逆设计方法,并通过动态面控制理论,将其应用于高超声速飞行器的三通道姿态控制中。仿真结果表明,相比基于传统动态逆的动态面控制方案,本文所提出的控制方案可以保证飞行器快速、精确地跟踪角位置指令,并且具备针对系统不确定性的强鲁棒性能。     

基于ESO的高超声速飞行器模糊自适应姿态控制

针对高超声速飞行器再入过程的姿态跟踪要求,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的模糊自适应姿态控制策略。在反步法框架下,对于姿态角动态,采用模糊自适应在线逼近耦合不确定性。为减轻计算负担,设计ESO在线观测角速率动态中由于参数摄动和输入扰动引起的综合不确定项。为避免反步控制的"微分爆炸"现象,使用动态面方法设计姿态控制器。基于Lyapunov理论的稳定性分析,证明了闭环控制系统是半全局一致最终有界的。仿真结果表明,该方法对于高超声速飞行器姿态角信号指令具有良好的跟踪性能。