RLV双环滑模RCS/气动舵复合控制器设计

针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。     

可重复使用运载器再入数学建模

针对可重复使用运载器(RLV)方案论证和初步设计阶段对模型的需求,提出了一种RLV再入概念设计,进行了数学建模研究。RLV采用翼身组合体的气动布局,包括左右升降副翼、方向舵和机体襟翼。对其无动力再入返回姿态控制,建立了反作用控制系统/气动舵复合控制数学模型。再入过程要经历自由分子流区、稀薄大气过渡流区和连续流区,基于气动力的工程计算方法建立了这三个流区的RLV气动模型。控制特性分析与六自由度再入仿真表明,所设计的RLV控制模型具有与航天飞机轨道器一致的再入飞行特性,证明了数学建模的有效性,能够进一步用于RLV姿态控制的研究。     

RLV再入神经网络自适应姿态控制器设计

可重复使用运载器（RLV）大包线再入过程中,广泛存在模型不确定与外界干扰,会给姿态控制器的设计带来不利影响,为此提出了一种神经网络自适应控制器设计方案。基于时标分离原理设计了快、慢双回路控制结构。在此基础上设计了径向基神经网络（RBFNN）自适应律,用于在线估计模型不确定和外界干扰力矩,并在控制器中进行补偿。仿真验证表明,RBFNN 自适应控制器能良好地完成姿态跟踪控制,有效地抑制干扰力矩对姿态控制的影响。自适应律能够在线估计真实的飞行器动态和外界干扰力矩,控制器具有抗扰动能力。     

运载火箭并联双机姿控配平策略研究

运载火箭并联双机是一种常见的发动机推力矢量控制(Thrust Vector Control,TVC)方案，发动机与伺服机构可组合出不同的控制布局。针对液体运载火箭典型的4种并联双机摆发动机控制布局，开展了故障动力学建模仿真研究，基于运载火箭比例微分(Proportional Differential,PD)姿控方法，比对分析了不同故障模式的姿控配平结果，优选了并联双机摆发动机控制布局，最后应用控制重分配技术验证了故障下放宽滚动通道性能策略的有效性，结果表明不同的推力矢量布局故障适应能力不同，姿态重构技术在发动机推力较大故障下仍可保证运载火箭良好的姿控性能与稳定能力。