运载火箭自适应制导及在线轨迹重构方法研究

结合我国运载火箭发展，梳理了传统制导方法的工程应用历程;针对故障适应性和自主化需求，分析了基于在线轨迹规划的制导方法发展概况。基于伪谱离散和凸优化理论，提出一套适应不同目标轨道的弹道轨道联合在线重构算法框架，并利用在线重构设计一种运载火箭故障导致推力不足后的自适应制导算法，通过数值实验和嵌入式测试，验证了在线重构算法和自适应制导方法的正确性、有效性。     

迭代制导在运载火箭上的应用研究

迭代制导是直接终端制导，是运载火箭路线自适应制导方法的一种。从20世纪60年代末开始，在运载火箭上得到了广泛的应用。它的主要特点是制导精度高、任务适应性强、箭上飞行软件简单、对地面诸元准备要求相对较低。迭代制导基于火箭自适应制导的基本原理：即对于确定的目标轨道，最优飞行程序是瞬时飞行状态和瞬时视加速度的复杂函数，利用简化形式下最优控制求解的必要条件，对火箭末级的关机时间进行迭代，可以得到一套解析制导方程。基于运载火箭的实际飞行情况，建立了迭代制导的工程计算模型，并结合某型号进行大量的实例计算分析，对迭代制导的制导精度、自适应能力等方面进行研究。     

一种多级全固体运载火箭上升段自主制导方法

针对多子级全固体运载火箭在终端多约束下的耗尽关机制导问题，设计了一种基于“助推-滑行-助推”飞行模式的真空段自主制导方法。根据轨道动量矩守恒定律，推导出一种同时具有速度和位置矢量约束的定点制导算法(PA)。在PA理论基础上，建立了满足能量匹配的滑行轨道非线性方程组并降阶至一维迭代求解，解决了多级固定总冲约束的两点边值问题。蒙特卡洛仿真结果表明：该算法对固体运载火箭模型的参数偏差和不确定性具有强鲁棒性，并对多终端轨道任务(不同轨道高度和不同载荷质量)具有较强的自适应能力，因此该算法具有重要的理论意义和工程应用价值。     

从准确、精确到精益求精——载人航天推动运载火箭制导方法的发展

随着惯性器件精度的提高以及组合导航技术的应用,制导工具误差对火箭入轨精度的影响所占的权重逐渐降低,至交会对接任务,制导方法误差首次超过了工具误差,且仅方法误差一项就已超过了总误差,这促进了制导方法的研究以及迭代制导在我国运载火箭上的应用与推广.本文对运载火箭制导方法的发展进行了回顾,重点对迭代制导的原理、载人运载火箭迭代制导的特点及应用效果进行了介绍.在此基础上针对任务的多样性,对未来交会对接任务的制导方法提出了改进建议.     

一种运载火箭弹性自主辨识与自适应控制方法

针对新一代运载火箭箭体空间模态复杂、刚晃弹交联耦合严重、空间模态数据不确定大偏差导致控制参数适应性不足和弹性稳定裕度小的问题,提出一种运载火箭弹性频率在线辨识和自适应控制方法。该方法基于线性调频Z变换（CZT）完成主要弹性频率信号的辨识,并在线提取控制指令中的弹性能量,据此实现基于自适应增广控制（AAC）的控制参数在线调节,提高控制系统在不确定高阶弹性振动下的适应范围和稳定裕度,并详细分析了各项调节参数对系统稳定性的影响。仿真结果表明,提出的“CZT+AAC”方法能够较好地完成弹性稳定控制任务,显著增强运载火箭任务适应性和飞行可靠性。     

一种适于典型发动机故障的自适应制导方法

为尽可能避免导弹固体发动机故障引发全弹自毁造成飞行失败,针对固体发动机喷管和喉衬故障常出现在关机附近的情况,采用子级弹体自毁方案,提出一种适用此方案的自适应制导方法,对导弹上面级发动机能量进行最优管理,在能量充足时确保导弹仍能成功完成打击任务。仿真结果表明,该自适应制导能量管理有效,方法误差小,证明了方法的正确性。     

一种小型固体运载火箭末级多约束制导方法

针对耗尽关机的固体运载火箭末级多约束制导问题，提出了在真空飞行段设计一种具有速度管控能力的多约束制导方法。同时针对速度管控引起的状态矢量耦合问题，基于定点制导算法推导出一种适用于耗尽关机制导的拓展理论算法，通过求解交变姿态速度管控方向实现对耦合项的抑制；并对大气层外“助推-滑行-助推”的任务模式，在此理论基础上推导出滑行点火时间、〖JP2〗需要速度矢量与终端轨道根数之间的理论关系，解决了固体运载火箭在固定弧长条件下的两点边值问题。蒙特卡洛仿真结果表明：该制导算法对不同载荷任务具有较强的适应能力，对模型的参数偏差及不确定性具有高制导精度和强鲁棒性，因此该算法具有一定的理论意义和工程应用价值。     

变结构自适应控制理论在运载火箭姿控系统设计中的应用

针对大型运载火箭姿态控制系统设计的一些具体问题，如弹性振动的抑制、外部干扰的补偿等，探讨了变结构自适应理论在运载火箭姿态控制系统设计中的应用方法及其可行性。对于变结构理论的应用方法，提出了不确定性边界的自适应估值算法和基于简化模型的变结构自适应控制器设计。对设计的姿态控制系统进行了仿真，并与采用古典理论设计的姿态控制系统性能进行了比较。结果表明采用变结构自适应控制理论设计运载火箭控制系统是可行的，与古典方法相比变结构自适应方法设计的姿态控制系统具有较强的鲁棒性和较高的精确度，特别是采用不确定边界自适应估算方法可以大大提高系统的稳定性。     

运载火箭动力系统故障下制导控制技术研究进展

动力系统故障是导致运载火箭发射任务失败的最常见原因,从动力系统故障建模、自主制导和容错控制方面,系统地阐述了动力系统故障下运载火箭制导控制技术的研究进展,为发展新型制导控制算法提供了思路。建立了推力下降故障和执行机构故障的数学建模,并对比了国内外先进运载火箭的制导控制性能;总结了动力系统故障下自主制导所涉及的轨迹优化和制导算法;在被动、主动容错控制框架内,回顾了典型的故障诊断、控制重构、容错控制和震动抑制方法;同时,概述了人工智能技术在自主制导和容错控制方面的应用;结合“会学习”的运载火箭概念,讨论了人工智能技术在促进运载火箭自主化和智能化方面的发展趋势,对未来智慧火箭的制导控制技术进行了展望。     

人工智能技术在“会学习”运载火箭的应用现状和发展展望

正智能技术被引入我国航天控制系统制导和姿控环节后,降低运载火箭制导控制技术对模型的依赖,增强了运载火箭适应本体不确定和复杂飞行环境及应对突发事件的能力。我国完成的历次航天发射任务积累了大量的设计与试验(飞行、仿真、测试等)数据,但由于对积累数据利用效率低,仍然存在飞行试验结果优化程度不高、数据挖掘不够、持续迭代升级不高的问题。后续亟需不断挖掘累积数据,利用经验知识和智能控制技术使运载火箭具备自学习能力,不断自我学习和改进,保证运载火箭控制系统具备一次设计便能覆盖整个生命周期的能力。     

执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭，提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先，建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型；然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型，针对定义的模型，设计了一种非奇异终端滑模面，使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。     

新一代运载火箭自主控制技术（英文）

This paper introduces the autonomous control technologies for a new generation launch vehicle for guidance and attitude control. Based on the iterative guidance mode(IGM) of Long March launch vehicles, the autonomous compensation IGM(ACIGM) for the terminal attitude deviation during the coasting phase is proposed. Considering the characteristics of large static instability and weak bearing capacity, the attitude control technology based on active disturbance rejection control(ADRC) and a control method based on an accelerometer are proposed. Targeting at non-fatal failures that may occur during flights, autonomous guidance reconstruction technology, nozzle fault diagnosis and reconstruction technology in the coasting phase are studied. Some of the autonomous control technologies proposed in this paper have achieved good control results as seen through flight verification.     

基于线性二次滚动时域法的运载火箭发动机推力故障诊断

研究了运载火箭动力系统在推力下降情况下的故障诊断问题。根据简化的六自由度非线性模型，利用扩展卡尔曼滤波器生成残差，采用线性二次滚动时域法估计故障，基于估计向量故障特性准确估计推力下降程度，同时提出利用故障突变方向定位故障的方法。仿真结果表明该方法能够快速检测发动机故障并准确定位。     

运载火箭并联双机姿控配平策略研究

运载火箭并联双机是一种常见的发动机推力矢量控制(Thrust Vector Control,TVC)方案，发动机与伺服机构可组合出不同的控制布局。针对液体运载火箭典型的4种并联双机摆发动机控制布局，开展了故障动力学建模仿真研究，基于运载火箭比例微分(Proportional Differential,PD)姿控方法，比对分析了不同故障模式的姿控配平结果，优选了并联双机摆发动机控制布局，最后应用控制重分配技术验证了故障下放宽滚动通道性能策略的有效性，结果表明不同的推力矢量布局故障适应能力不同，姿态重构技术在发动机推力较大故障下仍可保证运载火箭良好的姿控性能与稳定能力。     

基于故障模式分析的运载火箭发射决策系统推理技术研究

结合运载火箭诊断推理的精确定位和快速诊断决策的实时性要求,建立了分布式诊断系统的系统结构,实现诊断任务的分配与协调;通过面向故障的反向推理和深度推理方法,完成故障的精确定位;在精确推理的同时,结合故障分级诊断的推理策略,对推理的精度和实时性进行综合处理。为基于故障模式分析的运载火箭发射决策系统的建造提供了技术支持。     

运载火箭控制系统故障诊断系统

研究了运载火箭控制系统故障诊断系统的技术策略和实现途径,提出了基于仿真分析的分层次的故障模型结构和分级的故障诊断系统结构,以及适用于火箭控制系统的综合字典的逻辑结构和字典动态管理方法,专家辅助工具在一定程度上实现了对常见多故障和软故障的诊断.研究结果在实际系统中进行了验证.     

大气层外多拦截器协同跟踪与制导算法

针对大气层外多弹头多诱饵的进攻场景，采用多拦截器全拦截策略，提出了带故障诊断的协同跟踪算法、时间协同中制导律以及消除脱靶量的末制导律。首先，基于最小二乘算法以及误差传播理论，实现了局部信息融合以及测量方程的线性化，简化了非线性跟踪滤波算法的设计；并依托滤波算法，设计了传感器故障诊断算法，以排除其对跟踪效果的影响。然后，基于对拦截器和目标受力的合理简化，给出了相对运动解析解，设计了有限推力下的多拦截器时间协同中制导律以及末制导律，实现对多个目标的同时击毁。仿真结果显示，本文设计的协同跟踪与制导算法，可以有效估计目标的状态并排除故障传感器的干扰，实施对多个目标的时间协同拦截。     

运载火箭控制系统漏电故障诊断研究

从系统的角度分析了运载火箭控制系统漏电故障诊断的特殊性，指出故障也是系统要素之间的一种联系方式。为了准确、有效地描述系统状态条件同其故障关系问所存在的关联，提出了条件故障图的描述模型，界定并分析了描述系统状态关系的状态树，并将它与故障图相结合形成条件故障图，用于对故障关系的自动化描述及分析。在此基础上，引入蚁群算法来确定故障树的最优检测次序，并指导系统多故障状态的决策。将它们应用于运载火箭的控制系统，给出了一个特征实例。条件故障图可以有效地描述状态条件对故障关系的影响及作用，蚁群算法能够实时地、自适应地进行动态路径选择。获得了令人满意的效果。     

基于扩展故障树的运载火箭故障诊断专家系统

针对运载火箭故障诊断专家系统中知识获取的瓶颈问题,通过将扩展故障树分析法 和 基于规则的诊断专家系统有机结合,建立基于扩展故障树的运载火箭故障知识获取及表示方 法,实现了从扩展故障树到诊断知识的自动转换和诊断知识的规范化表示,解决了基于规则 的诊断专家系统的知识获取难题。在此基础上,结合扩展故障树给出了运载火箭故障诊断专 家系统快速推理策略。该策略基于诊断优先系数,实现了对发生概率大、结构重要度高、危 害严重的故障的优先诊断,并通过浅层推理与深层推理相结合,保证了推理过程的精确性和 严密性。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。