一种适用于飞行器控制系统的快速时变参数辨识方法

 在自适应控制中,特别在飞行器控制系统中,经常会遇到快速时变参数的辨识问题,这是一个比较困难的问题。本文利用折线段近似时变参数,根据最小二乘原理导出了一种计算比较简单、辨识精度较高的快速时交参数辨识方法。文中对反坦克导弹和地空导弹等快速时变系统进行了数学模拟.其结果表明,这种辨识方法不仅适用于连续快速时变系统,而且在参数变化存在第二类间断点时,仍有较好的辨识结果。     

再入飞行器自适应滑模姿态控制系统设计

针对再入飞行器姿态非匹配控制问题,提出了一种新的具有鲁棒性的自适应滑模姿态控制设计方法。首先,基于时标分离原则,将再入飞行器姿态动力学模型分为角度跟踪的慢时变控制子回路和角速度快时变控制子回路。其次,针对两个快、慢控制子回路,将其控制系统模型作为非匹配控制系统,分别设计了自适应滑模控制律,并严格证明了所设计控制系统的稳定性。最后,基于再入飞行器非线性姿态控制系统的数学仿真,在气动数据拉偏情况下,验证了姿态控制方法具有良好的鲁棒性和动态性能。     

基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测

为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型（IMM）跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。     

基于GPM的高超声速飞行器再入轨迹优化

为保证高超声速飞行器具有最大再入距离,应用高斯伪谱方法求取了存在路径约束及终端约束的飞行器最优再入轨迹。首先选取迎角及倾斜角作为最优控制量,并分析再入轨迹的最优控制模型;然后应用高斯伪谱方法将最优控制问题离散成非线性规划问题,并采用SNOPT软件包对非线性问题进行求解,得到最优轨迹。通过仿真证明了该方法求得的最优轨迹对初始值不敏感,且具有良好的实时性。     

基于性能退化数据的可靠性建模分析

针对传统可靠性评估方法难以解决高可靠度、长寿命产品的可靠性评估问题,本文在使用失效时间数据的基础上,提出了使用产品的性能退化数据的方法。在很多情况下,退化过程中的性能退化数据比失效时间数据更有价值。文章介绍了退化数据的优点,提出了对产品退化的一般轨迹模型;针对高可靠度的产品提出了基于退化轨迹和退化量分布的两种评估方法,并用实例分别对两种评估方法进行展开应用,验证了方法的有效性。     

基于三维非结构混合网格的离散伴随优化方法

伴随优化方法在优化过程中不受设计变量个数的限制,有巨大的工程应用前景。基于非结构混合网格技术,采用雷诺平均Navier-Stokes方程、离散伴随优化方法以及自由形面变形（FFD）技术,建立了飞行器气动外形优化设计系统。离散伴随方程采用公式推导的方法直接获取,并运用LU-SGS迭代求解。通过与差分结果进行比较的方式,对通量的雅可比矩阵和目标函数敏感导数开展了确认,并对文中黏性通量项、限制器以及湍流黏性系数的近似处理方法做了分析对比,验证了近似处理方法的合理性和可行性。采用建立的优化系统,完成了ONERA M6机翼在跨声速条件下的减阻优化,并比较了有无容积约束下优化结果的差别。模拟验证结果表明,建立的飞行器气动外形优化设计系统具有较高的可靠性和有效性,可以用于三维飞行器外形的减阻优化。     

不确定性载荷作用下的零件时变可靠性模型

分析现有时变可靠性建模方法的特点,建立不确定性载荷作用下的零件时变可靠性模型,给出基于载荷和强度分布的零件可靠度和失效率计算表达式。研究载荷作用的特点,建立不确定性载荷作用过程的二维描述法。在此基础上,分别得到强度不退化和退化时的零件时变可靠性表达式。研究表明,即使强度不退化,零件的可靠度和失效率也会随时间逐渐降低;强度退化时,可靠度随时间降低较为明显,失效率具有“浴盆”曲线的特征。在载荷和强度分布已知的情况下,可直接运用本文模型计算零件在任意时刻的可靠度和失效率。当给定许用失效率时,运用本文模型可以更客观地划分零件的早期失效期、偶然失效期和耗损失效期,进而确定零件筛选试验时间、可靠寿命等指标,对零件进行全寿命周期管理。     

垂直起降运载火箭返回轨迹不确定性优化

针对垂直起降运载火箭一子级在返回着陆的过程中存在的参数不确定性,提出了一种基于非侵入式多项式混沌展开的序列优化和可靠度评估的返回轨迹不确定性优化方法。首先,建立了返回多飞行段轨迹在确定性条件下的优化模型。然后,为同时兼顾轨迹的鲁棒性和可靠性,建立了由鲁棒最优目标函数、基于可靠度的路径约束和鲁棒等式约束组成的不确定性返回轨迹优化模型。最后,基于非侵入式多项式混沌展开方法对鲁棒目标函数和等式约束进行量化处理,将原随机鲁棒优化问题转化为高维状态空间中的等价确定性优化问题;为提高路径约束的可靠度评估效率,基于非侵入式多项式混沌展开方法对最可能点法进行改进,进一步发展了序列优化和可靠度评估策略。数值仿真结果表明,所提出的不确定性优化方法具有较好的鲁棒性,可以满足工程可靠性指标要求,同时还具有较高的精度和计算效率。     

基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计

针对高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的研究问题,为实现高超声速飞行器的燃料最省上升轨迹快速求解,对定动压情况下高超声速飞行器上升段轨迹特性进行了研究分析,给出了定动压情况下高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的快速反解方法,总结分析了不同定动压下的上升轨迹特性,并在此研究的基础上提出了基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计方法。该方法可以通过设计燃料最省的动压曲线,反解出该预置动压下的上升轨迹参数,得到一条近似燃料最省最优解的轨迹。仿真结果表明,经过解算得到的上升轨迹结果与高斯伪谱法得到的最优上升轨迹结果基本相似。     

基于混合整数线性规划的飞行器防撞轨迹规划

给出了飞行器防撞最优轨迹的混合整数线性规划(MILP)设计方法。将飞行器模型近似化为以恒定速度和有限转弯速率运动在两维平面上的质点，把最小时间表述与防撞约束相结合，形成MILP问题进行轨迹的最优化设计。通过两个仿真计算表明，模型近似是有效的。     

A study of morphing aircraft on morphing rules along trajectory

Morphing aircraft can meet requirements of multi-mission during the whole flight due to changing the aerodynamic shape, so it is necessary to study its morphing rules along the trajectory. However, trajectory planning considering morphing variables requires a huge number of expensive CFD computations due to the morphing in view of aerodynamic performance. Under the given missions and trajectory, to alleviate computational cost and improve trajectory-planning efficiency for morphing aircraft, an offline optimization method is proposed based on Multi-Fidelity Kriging (MFK) modeling. The angle of attack, Mach number, sweep angle and axial position of the morphing wing are defined as variables for generating training data for building the MFK models, in which many inviscid aerodynamic solutions are used as low-fidelity data, while the less high-fidelity data are obtained by solving viscous flow. Then the built MFK models of the lift, drag and pressure centre at the different angles of attack and Mach numbers are used to predict the aerodynamic performance of the morphing aircraft, which keeps the optimal sweep angle and axial position of the wing during trajectory planning. Hence, the morphing rules can be correspondingly acquired along the trajectory, as well as keep the aircraft with the best aerodynamic performance during the whole task. The trajectory planning of a morphing aircraft was performed with the optimal aerodynamic performance based on the MFK models, built by only using 240 low-fidelity data and 110 high-fidelity data. The results indicate that a complex trajectory can take advantage of morphing rules in keeping good aerodynamic performance, and the proposed method is more efficient than trajectory optimization by reducing 86% of the computing time.     

单一物质的热力学性能近似计算(英文)

本文介绍针对固定温度点的热力学函数 (如焓、熵、比热 )综合近似计算法。该方法已成功地用来近似计算温度范围为 10 0～ 2 0 0 0 0 K的 150 0个热力学函数表。用内含近似计算程序包的 TD软件系统对混合物参数进行热力计算的结果证明,该多项式在求解多组元系统计算中迭代问题时具有很高的可靠性。      

基于奇异值分解的组合导航可观测度计算

以捷联惯组为主惯导的组合导航系统具有短时定位精度高、可靠性强等优点,但其依然存在长时间导航精度不高、运算量大、组合效率不高等问题。为更好地完善组合导航系统的误差补偿和抑制技术,对SINS/DVL组合导航系统的可观测性能进行了研究。在分段定常系统(Piece-wise Constant System,PWCS)的可观测性分析方法及基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法基础上,结合可观测性矩阵的遗传特性,提出了一种简化的状态量可观测性分析方法,并对该方法进行了理论仿真。为方便比较状态量的可观测程度,对各状态的可观测度进行了归一化处理。最后,通过湖面跑船实验设计了不同的航迹机动方式,计算了关键导航参数的可观测性能。实验证明,该方法可以实时计算组合导航参数的可观测度,根据可观测度设计的航迹可以有效提高导航精度,定位精度可提高1个量级,收敛速度也获得了明显提高。     

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。     

基于梯度下降法的翼伞系统最优分段航迹规划

传统最优控制航迹规划一般以逆风精确着陆、控制能量小为优化目标，但传统最优控制的操纵过程一般是一条连续变化的曲线，工程上不易实施；与之相比，传统分段航迹规划操纵简单，工程上容易实施，能实现逆风精确着陆的目标，但控制能耗大。为了兼顾逆风精确着陆、能耗低和控制操作简单等目标，提出了一种基于梯度下降法的翼伞最优分段航迹规划方法。该方法将控制变量参数化，将逆风精确着陆、控制能耗小、能实现避障等多目标优化问题转化为加权单目标优化问题，并通过梯度下降法求解得到分段常值最优归航航迹。所提算法与基于伪谱法的最优控制规划航迹和基于遗传算法的分段规划航迹进行了对比，算法仿真结果表明本文提出的最优分段航迹规划法既可以实现着陆精度高、控制能量小、逆风着陆和避障的优化目标，同时规划的航迹又由分段常值实现控制，工程上容易实施，兼顾了最优控制航迹规划和分段航迹规划的优点。     

基于树形马氏链模型的可靠性分析方法

复杂系统的极限状态函数非线性程度较高，在进行可靠性分析时，易导致失效概率的计算误差大、效率低，针对上述问题，提出了树形马氏链（TMC）算法和基于该算法的可靠性分析方法。树形马氏链是对原始马尔可夫链的改进，其状态转移过程更加灵活，具备局部多链并行和自适应探索失效域边界的特性。树形马氏链通过多候选状态点扩大对失效域信息的收集，生成能充分反映失效分布特征的样本，对该样本进行自适应核密度估计得到近似最优的重要抽样分布密度函数，从而提高计算结果的准确度。文末的数值算例和工程算例验证了算法性能，计算结果表明算法对设计点、抽样起点的位置不敏感，处理强非线性及复杂串联系统问题时，能在少样本量下得到相对高准确度的计算结果，且在样本量改变时，计算结果相对稳定可靠；工程算例给出了所提方法在实际问题下的效率，体现了所提方法的工程应用价值。     

基于最优样条节点的导弹主动段弹道估计方法

拟合导弹主动段弹道并估计其弹道参数是天基红外系统(SBIRS)的重要任务之一。首先采用三次样条函数对导弹主动段弹道进行描述,并建立主动段弹道的运动模型和测量模型;其次采用最大似然估计方法将导弹弹道估计问题转化为非线性最小二乘准则下的样条系数和样条节点分布最优估计问题;最后利用投影定理将样条系数估计和样条节点分布估计分离开来,并通过迭代逼近给出了最优样条节点数的确定方法。仿真实验结果表明,所提方法不仅对主动段弹道的拟合精度高,而且还减少了待估参数的数目,简化了求解过程,可在无先验信息条件下较好地解决导弹主动段弹道的估计问题。     

基于Backstepping的 多输入极值搜索系统控制器设计

针对一类含未知参数的多输入极值搜索系统的控制器设计问题,设计出极值搜索系统的状态量极值参考轨迹,利用Backstepping方法进行控制器设计,给出未知参数估计律,以实现对目标函数的极值搜索过程。数字仿真验证了所提出的基于Backstepping的控制器设计方法的有效性。     

基于分解策略的SSO发射轨道遗传全局优化设计

提出了基于轨道分解优化和遗传算法（GA）的SSO发射轨道优化设计策略。针对多个轨道段相互耦合问题,基于分解优化策略,将整个发射轨道设计问题分解为两个轨道段设计问题。为了高效可靠地获得全局最优解,对基本遗传算法进行了改进。首先提出了基于多变异操作等改进措施的改进遗传算法;此外,结合遗传算法的全局搜索特性和Powell算法的局部搜索特性,设计了一种串行混合遗传算法。一个二级SSO运载火箭的计算结果表明,轨道分解优化策略确保了问题的成功求解,改进遗传算法和混合遗传算法均可稳定地获得全局最优解,但是混合算法更有效地提高了GA性能。