基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法及应用

针对时变参数的在线辨识问题,提出了基于CZT的变时间窗时变参数在线辨识方法,通过滑动时间窗以及基于方差阈值的重启设计,提高了现有频域辨识方法对时变参数的辨识速度,并且有效避免了数值微分对噪声的放大问题。最后,基于飞机系统的执行机构故障,对该方法进行仿真验证,并与传统辨识方法进行对比,说明了该方法对时变参数有较强的辨识能力,验证了该方法的有效性。     

高超声速变外形飞行器建模与有限时间控制

针对高超声速变外形飞行器变形带来的参数摄动大、变形过程建模难、外界干扰复杂等大不确定问题,研究了一类可变后掠飞行器建模与姿态控制问题,设计了一种有限时间控制方案。针对变外形飞行器建立了带有变形量的面向姿态控制的三自由度模型,该模型能够反映出变外形飞行器的内在影响。分析了变外形飞行器在典型状态下的气动特征,并给出了连续变形关键气动数据可行处理方案。针对可连续变形的飞行器设计了一套有限时间控制方案,并证明了系统稳定性。进一步考虑控制律中用到的指令微分项,设计了有限时间指令收敛滤波器。利用扩张状态观测器,估计不易测量状态和“综合扰动”。以考虑复杂干扰下的高超声速变外形飞行器为对象进行仿真,结果表明:所设计的控制方案可解决不同变形速率下、存在复合干扰的飞行器姿态控制问题。      

动能拦截器变结构自动驾驶仪设计方法研究

介绍了动能拦截器自动驾驶仪回路组成和动力学模型 ,重点研究了动能拦截器自动驾驶仪的变结构控制律设计 ,并进行了原理性的数学仿真计算。数学仿真表明 ,变结构自动驾驶仪具有很好的快速性和很高的姿态控制精度 ,可以满足动能拦截器对姿态控制的要求     

大气层内动能拦截弹直接力/气动力复合控制

以大气层内拦截弹气动力和力矩式侧向直接力复合控制系统为研究对象,基于参考模型变结构控制理论设计了拦截弹末制导段复合控制系统,并研究了相应的控制力分配算法、脉冲发动机组调度算法。数学仿真结果表明,该复合控制方法可以很好地实现拦截弹姿态控制。与气动力系统相比,复合控制系统具有更好的动态性能。     

虚拟高频采样控制方案及在姿控系统中的应用

提出了一种新的控制方案,即虚拟高频采样控制方案,对其进行了详细的理论分析,并在此方案基础上应用离散域设计方法完成了某飞行器的稳定性分析,进行了半实物仿真试验,结果表明,系统有足够的稳定裕度,各项性能指标满足设计要求.     

飞行器线性分式变换建模及其降阶研究

针对一类可用线性变参数系统描述的飞行器动力学模型,本文采用图形法建立其线性分式变换模型,并应用卡尔曼规范分解对模型进行降阶.最终得到的模型将飞行器动力学明确分解为确定性部分和时变参数部分.数学仿真验证了所建立模型的正确性.     

高超声速飞行器控制技术研究进展与展望

针对一类包含可变构型在内的高超声速飞行器的难点,分析了工程应用需求,综述了几类典型的非线性控制方法的研究进展。首先针对高超声速飞行器的几类常见研究模型,总结了模型来源及特点;其次,以实际工程需求为出发点,分析了此类飞行器的控制难点及对于控制系统能力提出的需求;再者,总结了高超声速飞行器几种典型非线性控制及智能控制研究的基本情况和进展,并给出了各类控制方案的框架;最后,面向未来任务形式多样化、环境复杂化的飞行器控制,讨论了可以进一步研究的问题和方向。     

高超声速飞行器姿态角速度的全通道鲁棒镇定方法

根据高超声速飞行器的姿态动力学方程,给出一个可面向姿态角速度镇定的非线性设计模型.针对一类非线性系统,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的鲁棒动态逆设计方法,并将其应用于高超声速飞行器姿态角速度的渐近镇定中.仿真结果表明,相比传统的动态逆控制方案,本文所提出的控制方案可保证飞行器姿态角速度得到快速镇定,并且具备针对模型不确定和结构干扰力矩的强鲁棒性能.     

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。