基于非线性约束的参数估计方法及其在轨道确定中的应用

基于非线性约束条件研究了一类不能求解析解的微分方程系统模型的参数估计方法.通过非线性系统模型和观测模型的线性化,用线性模型理论推导了非线性约束条件下的参数估计方法,设计了全局最优解的高斯牛顿迭代算法.某卫星轨道确定算例表明:该参数估计法的卫星轨道确定精度较传统最小二乘法提高约50%.     

UKF参数估计在航天器气动辅助变轨问题中的应用

为快速精确地求解气动辅助变轨问题，提出一种基于无损卡尔曼滤波(UKF)参数估计的数值求解方法。首先，针对气动辅助变轨问题，利用极大值原理将其转化为对应的两点边值问题;然后，以协态变量的初值作为估计参数，以末端条件为期望观测值，将该两点边值问题转化为参数估计问题，并应用UKF滤波算法求解。该算法基于估计理论，避免了计算传统数值方法所需要的梯度矩阵，同时克服了猜测协态变量初值的困难，降低了求解气动辅助变轨问题的难度。数值仿真表明，该算法结构简单，求解效率高，具有良好的鲁棒性。     

降低气动非线性的高超飞行器总体优化方法研究

针对高超声速飞行器严重气动非线性特性给控制系统设计提出的高要求,基于推广的随控布局思想,从控制系统设计角度对高超声速飞行器总体提出气动非线性程度低的优化设计指标。引入高超声速飞行器气动非线性特性度量——非线性度的定义,通过气动工程估算建立非线性度与飞行器总体外形参数关系的表征模型,将非线性度表示为总体外形参数的函数;采用遗传算法求解以总体外形参数为决策变量和以非线性度最小为目标函数的优化问题;最终确定随控优化思想下的高超声速飞行器总体优化策略。算例分析表明,本文提出的总体随控优化方法对于改善高超声速飞行器的气动非线性特性简单有效。     

弹道跟踪系统的数据融合

本文应用近代时序分析方法、样条函数和非线性回归分析理论，研究了弹道参数、系统误差及测量随机误差统计特性参数的联合估计问题，给出了各类参数的高精度估计。理论分析和仿真计算表明：本文所建的模型准确，参数估计方法精度高，应用本文方法能明显提高弹道跟踪数据质量。     

一种BP MFN逆模型补偿的复合控制结构方案研究

由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法，为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析，然后基于复合控制思想，对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设计了一种基于BP MFN（Multilayer Feedforward Network）逆模型补偿的复合控制结构方案，并基于不同BPMFN逆模型结构进行了仿真。仿真结果显示，基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的，且在满足辨识建模精度要求前提下，采用相对简单的BPMFN逆模型结构，对提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制效果是有益的。     

平流层飞艇外形气动特性分析

结合某平流层飞艇的外形设计，文章采用数值模拟的方法研究了平流层飞艇外形的气动特性。基于雷诺平均N—S方程，采用非结构网格的有限体积方法进行了求解；空间离散分别采用了Jameson的中心格式和Osher逆风格式，时间离散则采用五步Runge—Kutta格式；紊流模型分别采用了S—A一方程模型M—SST两方程模型。本研究有助于了解平流层飞艇的气动特性及气动外形设计过程中存在的问题，为平流层飞艇设计提供参考依据。     

武器型号费用参数模型的数据处理

针对武器型号费用存在多重共线性及出现异常值的问题，讨论了武器型号费用参数模型的数据处理方法，采用岭回归法处理数据的多重共线性，采用库克距离测度法来识别异常值，并给出了应用实例。     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型

发展了一种基于Volterra级数的非线性非定常气动力降阶模型。着重探讨了基于CFD／CSD耦合计算的Volterra核辨识方法。CFD／CSD耦合计算采用了一种简单的动网格快速生成方法，气动网格与结构网格节点间的物理信息交换采用一种改进的CVT方法。通过与CFD／CSD直接计算的结果对比，表明非定常气动力Volterra级数模型是一种效率高、精度好、能描述非线性、便于使用的降阶模型，特别适用于预测结构做非定常运动下的非定常气动力。     

航天器姿态的非线性鲁棒分散控制器设计

研究了具有外部干扰力矩及参数不确定性的航天器姿态控制问题。针对这类多输入-多输出的不确定非线性系统，基于一种非线性鲁棒分散控制理论，设计了结构简单而易于实现的控制器。该控制器中包含的积分环节可以补偿系统的各种未知因素，同时确保恒值调节系统不存在稳态误差。仿真结果表明：所设计的鲁棒分散控制器与非线性动态逆控制器相比，具有更优越的抗干扰能力和对模型不确定的适应能力。即使系统存在外部干扰及模型小确定性，仍可在闭环系统中实现精确的姿态控制。该控制器有效地提高了航天器姿态控制的鲁棒性和适应性。     

飞航导弹分层变结构控制

飞航导弹模型可以处理成一种四层非线性、时变块对角结构，但其中一、二层模型不是仿射型模型，这在控制理论的应用上受到限制。本文应用优化线性理论，对这两层模型进行了仿射型处理，这样就得到了飞航导弹的四层非线性信射型模型。接着，本文提出了玫类非线性系统的变结构控制方法，从而对导弹进行了分层变结构控制器设计。仿真结果表明，所设计的系统具有很强的鲁棒性。     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

防空导弹侧向姿态变结构控制器研究

为处理垂直发射防空导弹快速转弯时侧向姿态控制系统产生大攻角导致的弹体气动参数非线性变化和三通道交叉耦合，将非线性作为被控对象线性模型参数的小范围随机摄变，并采用抑耦法对交叉耦合作等效处理，应用部分状态反馈和变结构控制方法设计了一种变结构控制系统。仿真结果表明，该变结构控制器的快速性和鲁棒性均优于传统PI控制器。     

再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

一种非线性最优导弹制导律

以质点飞行器的非线性运动方程为基础，研究了导弹拦截目标问题。运用线化变换理论和线性二次型微分对策理论，导出了导弹和目标的最优控制策略，对导弹最优策略进行了综合分析，给出了一种可以实时实现的最优制导律。并以某型中远程地－空导弹的气动数据和数学模型为基础，进行了全弹道拦截数字仿真，仿真结果表明：该制导律在减少终端脱靶量方面比空间比例导引的效果好。     

基于模糊控制的拦截弹姿态控制器设计方法研究

针对大气层内拦截弹这一非线性、强耦合、时变系统及姿控发动机的非 线性特性,给出一种基于模糊控制的拦截弹姿态控制器设计的新方法。文中给 出该控制器的结构、具体设计过程和相关参数的确定方法。不同初值和不同扰 动情况下的数字仿真结果表明采用该方法设计的控制器具有鲁棒性好、结构简 单、易于工程实现等特点。     

远程飞航导弹的非线性控制系统设计

本文首先根据两个原则，把远程飞航导弹非线性运动模型处理成一种块对角结构，并由此定义了块对角非线性系统和它的逆解。然后提出了一种由逆解所组成的块对角控制器的设计方法。接着，本文对远程飞航导弹进行了块对角控制器设计，取得了成功。通过仿真表明，该方法设计的系统具有良好的性能，而且有着广泛的应用潜能。     

基于自适应遗传算法的飞行器气动参数辨识

为了克服传统辨识算法的缺点，把自适应遗传算法作为辨识算法，进行飞行器的非线性气动参数的最大似然仿真辨识。在仿真辨识中，加入了零均值高斯分布的随机观测噪声。辨识结果比较满意，表明白适应遗传算法具有良好的优化性能，是进行气动参数辨识的一种实用的辨识算法。     

基于模糊神经网络的质量矩拦截弹动态逆控制

质量矩控制是一种全新的飞行控制方法,与广泛应用的空气动力控制相比,可以避免飞行器在超高马赫数飞行时舵面的气动加热问题,而且,可以提高飞行器的机动性和敏捷性。以所建立的质量矩拦截弹数学模型为基础,通过对模型合理的简化,得到一个耦合的非线性动力学系统。考虑到系统的鲁棒性要求和三个滑块的协调控制问题,应用双时标分解的方法,提出将拦截弹动力学分离为快变状态动力学和慢变状态动力学。然后,设计了拦截弹模糊动态逆飞行控制系统,分别针对快变和慢变子系统,提出了一种基于模糊神经网络(FNN)的动态逆误差补偿方法,可以有效地抑制气动参数摄动而引起的控制系统性能的下降,提高了控制系统的鲁棒性。仿真结果表明系统性能指标满足设计要求,只需微调滑块位置,即可以实现拦截弹的飞行控制。