导弹制导与控制一体化三通道解耦设计方法

针对导弹俯冲打击地面目标的问题,基于扩张状态观测器(ESO)和反步滑模设计思想,提出一种导弹制导与控制一体化三通道解耦设计方法。充分考虑制导与控制系统之间以及控制系统三通道间的耦合关系,建立了制导与控制一体化三通道耦合模型。通过ESO对导弹运动六自由度(6DOF)系统内各通道间的动态耦合项和不确定性进行实时观测和动态补偿,实现通道间的主动解耦,从而设计了基于ESO的导弹制导与控制一体化三通道解耦控制律。同时,为了解决在使用ESO对高阶非线性系统进行状态观测时引起的"运算膨胀"问题,通过设计自适应控制律对ESO观测误差进行补偿。基于李雅普诺夫稳定性准则证明了闭环系统所有状态最终一致有界。并与制导与控制一体化三通道独立设计方法和传统的制导与控制系统设计方法进行对比仿真,结果验证了基于ESO的导弹制导与控制一体化三通道解耦设计方法的有效性和优越性。     

航空发动机试验燃油流量测量滞后故障仿真与排除

针对某型航空发动机起动燃油流量测量滞后、振荡及重复性较差的故障,建立了高空台燃油流量测试系统和发动机燃油控制系统数学模型,并进行了数值仿真分析,得出了供油管路内可压缩性气体是测量滞后的主要原因。通过故障再现试验,定量检验了管路内气体对燃油流量测量的影响,验证了仿真分析结果的正确性。依据仿真与验证试验结果,改进设计了燃油管路和操作程序,排除了故障。     

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题，提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象，利用DATCOM计算气动数据，并通过分析获得变形量与气动特性之间关系；基于给定的展长和后掠角变形动力学方程，设计DDPG算法学习步骤；针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛，变形误差保持在3%以内，训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性，可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。      

高超声速滑翔飞行器预测校正闭环协同末制导方法

针对能量持续衰减的高超声速滑翔飞行器末制导段时间协同问题，提出一种预测飞行时间并校正飞行剖面的协同制导方法。设计了一种带有负比例导引系数的参数化飞行剖面，在辨识气动参数后快速预测剩余飞行时间；通过数值算法修正飞行剖面参数，并输出制导指令，满足单飞行器时间约束制导要求；设计闭环协同策略，在分析飞行器时间调整能力后，各飞行器协调期望飞行时间，再自主规划飞行剖面以同时攻击目标。仿真结果表明：预测校正闭环协同制导方法可以满足时间协同末制导任务需求，落点误差小于5 m，相对时间误差小于1 s。     

一种改进的高超声速滑翔目标跟踪方法

针对临近空间高超声速滑翔目标跟踪问题，提出一种基于反向传播神经网络修正改进迭代扩展卡尔曼滤波(Back Propagation Neural Network-aided Improved Iterative Extended Kalman Filter, BP-IIEKF)的目标轨迹跟踪方法。在雷达站坐标系下建立目标运动模型和量测模型。引入阻尼因子修正IEKF算法中的协方差预测矩阵，并定义算法的代价函数，给出迭代终止条件，保证了算法收敛精度，减小状态的观测更新误差，提高了目标状态估计精度。利用BP神经网络修正滤波结果，补偿系统滤波误差，进一步提高了跟踪精度。仿真结果表明所提算法对高超声速滑翔目标具有更高的跟踪精度。     

RLV双层迭代末端能量管理段轨迹设计方法

针对可重复使用运载器末端能量管理段初始状态存在大范围摄动问题，提出一种双层迭代末端能量管理段轨迹设计方法。首先，将地面轨迹设计问题简化为求两直线公切圆问题，仅需改变单一参数即可大范围调节航程，得到可行地面轨迹；针对纵向平面，提出双层迭代轨迹设计算法，内层迭代剖面参数保证飞行器满足末端状态约束，外层迭代地面轨迹参数改变航程。然后，提出了制导方法和双层迭代校正算法，并开展了仿真计算及分析。研究结果表明，在初始状态存在大范围散布情况下，所提算法均可得到满足需求的地面轨迹和纵向剖面参数，保证飞行器顺利到达自动着陆窗口，末端状态误差较小，具备较强的鲁棒性。