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1.
带末端攻击角约束连续有限时间稳定制导律   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对制导武器末端攻击角约束与末端弹道尽可能平直的要求,应用有限时间控制方法,设计了具有末端攻击角约束的连续有限时间稳定制导律,使闭环制导系统在有限时间内视线角速度收敛到零和视线角收敛到期望值.通过非线性控制系统的有限时间稳定齐次性理论对该制导律进行了分析,证明了闭环制导系统的视线角速度和视线角全局有限时间稳定特性,并基于有限时间Lyapunov稳定性理论给出了闭环制导系统有限停息时间的表达式.在实例应用仿真中,比较了该制导律与最优制导律的制导性能,检验了该制导律在不同作战任务下的制导效果.仿真结果证实了该制导律的有效性和鲁棒性.  相似文献   
2.
针对重复使用运载器(RLV)的自动着陆段(A&L)提出了一种快速的轨迹生成算法.相比于传统航天飞机的策略,该方法并不依赖事先离线计算并储存好的若干轨迹,可在A&L段初始状态存在散布的条件下快速生成可行参考轨迹.首先将A&L段的参考轨迹分成由若干参数定义的分段轨迹组成.其次确定陡平衡滑翔段的航迹倾角,使RLV在此阶段动压几乎保持常值.再次从需求的着陆条件进行反向轨迹推演,一直到达圆弧拉起段的起点处.本文的轨迹生成算法通过迭代校正唯一的系数,平滑着陆段起点处的航迹倾角,直到轨迹推演终点处的动压满足陡平衡滑翔段的动压,从而保证满足A&L段接口处的边界约束.最后的仿真实验验证了该算法的快速性,有效性与鲁棒性.  相似文献   
3.
针对预先设定学习率的增量强化学习(IRL)飞行控制律失败率较高,并且无法适应飞行器大范围动力学特性变化下的稳定控制问题,提出一种自适应学习率的增量强化学习(ALRIRL)控制方法。首先,基于小波分析方法构造控制系统稳定度评价函数,用于评估控制器稳定度。然后,基于梯度下降法设计学习率在线迭代计算方法,以提升强化学习控制器的收敛性。最后,通过随机初始状态及随机动压变化下蒙特卡洛打靶试验和数学仿真来验证ALRIRL算法,仿真结果表明提出的方法能够根据参考状态跟踪误差振荡情况自适应调整学习率参数,实现飞行姿态稳定跟踪控制,提高强化学习飞行控制器的成功率。该方法减轻了IRL飞行控制算法对预先设定学习率超参数的依赖,拓宽了IRL在飞行器大范围动力学参数变化情况下的应用。  相似文献   
4.
以二阶积分环节作为单体航天器动力学模型,在固定通信拓扑的基础上,假设每个航天器仅获取相邻航天器的速度位置信息,设计了分布式有限时间跟踪控制算法,并证明了算法的有效性。在该算法的基础上,采用了虚拟结构和阶级控制方法,使第一阶级航天器接受虚拟领队形成的虚拟结构信息,次级航天器接受上一级航天器信息,给出了有限时间编队方法,并通过数值仿真验证了该编队算法。  相似文献   
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