基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法

针对机动飞行器强耦合性、快时变性以及高不确定性的问题,建立了六自由度刚体运动数学模型,按照时间尺度将姿态运动模型分为快变子系统和慢变子系统并分别设计动态逆控制律。然后给出了神经网络自适应控制器的设计方法,对神经网络的逆误差补偿原理、输入的选择、权值矩阵更新规则进行分析。通过算例进行六自由度仿真,证明本文方法的跟踪精度较高。     

一种减小飞行试验安全控制区的子级处理方法

为缩小飞行试验安全控制区、提高安全控制区划定精度,首先通过解析方法建立飞行器子级运动二阶自治系统模型,采用稳定域分析方法预示子级再入姿态运动模态和演变规律,结合六自由度动力学与运动学方程对子级落点进行预示。提出一种子级落点规划方法,在级间分离时刻通过对子级的控制机构,如发动机摆动喷管、空气舵等预置偏转角指令,调整子级再入后运动模态,将落区在一定范围内根据需要进行调整,降低子级损毁落区内需保护设施的概率。提出一种安全自毁参数设计方法,针对不宜采用发动机泄压自毁时,残骸在发动机推力作用下进行大范围姿态变化的无控飞行时,通过自毁时刻参数设计,实现残骸尽快落地,缩小安全控制区的目的。并结合算例对该方法的适用范围与应用效果进行仿真分析。本方法不增加飞行器硬件资源,可显著降低安全控制区覆盖面积,具有较高的工程应用价值。     

滚转弹道导弹运动规律与控制研究综述

弹道导弹主动段滚转,是可有效地突防主动段激光拦截的技术之一.但弹体的持续性滚转会引起耦合等效应,使导弹的动力学和控制特性变得复杂,并会对采用捷联惯导方案导弹的落点精度造成较大影响.为实现有效突防、及对作战目标的精确打击,需要对滚转弹道导弹的运动特性、制导、姿控系统设计,及落点散布规律进行研究.本文对滚转导弹做了简要介绍...     

基于速度增量序列凸化的固体运载火箭制导算法

针对高低温偏差下固体发动机推力、耗尽时间和秒耗量散布大的问题，提出了一种以速度模值增量为自变量的固体运载火箭序列凸优化制导算法。该算法以速度增量替代传统的飞行时间为自变量建立动力学模型，采用序列凸优化算法求解多约束耗尽关机制导问题，并基于速度模值增量在线辨识高低温工况，修正内弹道模型。该方法相比以飞行时间为自变量的序列凸优化算法具有更高的制导精度和鲁棒性。最后，通过某型固体运载火箭高空飞行段制导数值仿真，验证了以速度增量为变量的序列凸优化算法和内弹道修正模型的有效性。     

试验运载器姿控总体优化设计技术

试验运载器在姿控动力系统空间布置紧张、控制力臂有限的情况下，要实现初始起控阶段大初始姿态偏差及气动干扰条件下的稳定控制，以及有效载荷释放阶段的多通道多次连续大角度调姿控制，给姿控系统的设计造成了困难。为此，通过鸭式直接力控制方案设计、多通道连续大角度调姿方案设计等技术，设计出了满足任务要求且性能良好的姿控总体方案。