基于滑模干扰观测器的近空间飞行器非线性广义预测控制

近空间飞行器(NSV)的飞行包络很大,特别在高超声速飞行过程中,系统将具有强烈非线性 、耦合性和快速时变性,同时将受到较大的外干扰及不确定性影响,这对控制系统提出了很 大的挑战。为此,提出了基于滑模干扰观测器(SMDO)的非线性广义预测控制(NGPC)策略,将 滑模控制的强鲁棒性和预测控制良好的动态性能相结合,设计了高超声速条件下NSV的姿态 制导控制律,进一步仿真实验,结果表明该飞控系统具有良好的控制性能和抗干扰能力。
     

高超声速飞行器自适应抗饱和再入控制

高超声速飞行器（Hypersonic vehicle,HSV）再入过程中易发生舵面饱和现象,并且其动力学模型具有强烈不确定的特征,这导致其姿态控制系统的设计极富挑战性。针对舵面受限的非线性控制问题,提出外部Anti windup系统结合二阶Terminal滑模控制律的设计方法,能够实现对气动舵面饱和的控制补偿,使HSV快速平稳地跟踪指令信号。其次,针对HSV的强不确定控制问题,提出自适应滑模干扰观测器（Adaptive sliding mode disturbance observer,ASMDO）的方法来对再入气动参数不确定及强外界干扰进行估计,此方法无需干扰界已知且学习参数少,适合实时控制。最后, 再入姿态控制的仿真结果表明了该控制方法的有效性和强鲁棒性。     

变化风场下近空间飞行器机体/发动机一体化飞行力学建模与分析

近空间飞行器飞行包络大、环境变化复杂、参数变化激烈,对其开展飞行控制技术研究工作的首要问题是对此复杂系统基本物理规律准确把握和描述,并依此建立其机理运动模型。针对机体/发动机一体化设计的近空间飞行器,系统地进行了飞行力学分析,并推导了变化风场下近空间飞行器在高超声速条件下的完整的6-自由度12-状态的动力学方程和运动学方程,体现出变化风场的影响和推力矢量的作用。随后,对其在不同条件下的开环控制特性进行了仿真研究,直观表现了系统的快时变、强耦合、强非线性和不确定性等特点。所得结果可用于未来高超声速飞行器轨迹管理、飞行控制等问题的概念设计和仿真研究。     

高升阻比RLV的约束预测校正再入制导

针对高升阻比可重复使用运载器,提出了一种基于能量的改进约束预测校正制导方法。在再入滑翔段,利用二次函数模型对倾侧角幅值剖面进行参数化设计,并利用改进的准平衡滑翔条件将再入过程的轨迹过程约束转换为倾侧角幅值约束;针对再入中后期准平衡滑翔飞行特性降低的情况,提出采用一种简单的倾侧角幅值反馈修正方法,进一步抑制轨迹的过载。仿真结果表明,在存在各种扰动的情况下,该制导方法能够导引飞行器精确地飞向目标位置,并满足过程约束条件,具有良好的制导精度和鲁棒性。     

简化的鲁棒自适应模糊动态面控制及其应用

 针对不确定严格反馈块控非线性系统,提出了一种简化的鲁棒自适应模糊动态面控制方法。利用T S模糊系统在线逼近系统的不确定及外界干扰,简化自适应参数调整方法,解决了动态面控制自适应参数过多的问题。基于Lyapunov方法及小增益理论证明了闭环系统半全局一致最终有界。该方法设计的控制器复杂性低且具有最少的在线调整自适应参数,易于工程实现。最后对所提出的方法进行了某推力矢量战斗机的Herbst机动仿真,结果表明了方法的有效性。     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。     

近空间飞行器泛函连接网络自适应预测控制

针对存在强烈不确定和干扰的近空间高超声速飞行器（NHV）,提出了一种新的非线性自适应控制方法。控制律由最优广义预测控制（OGPC）算法和泛函连接网络（FLN）直接自适应律组成。OGPC是一种连续时间的非线性预测控制算法。FLN则通过在线学习来抵消飞行中的未知不确定和干扰的影响。学习过程不需要任何离线训练过程。文中提供了NHV的闭环系统稳定性分析,经过证明系统误差和权值学习误差一致最终有界。对于姿态跟踪系统,仿真结果显示了控制器的良好性能。     

近空间飞行器滑翔再入控制的研究方法与进展

介绍了高超声速近空间飞行器(Nsv)滑翔再入控制的研究进展情况.首先,针对飞行环境中气动舵面效率低下的问题,综述了NSV再入的多种控制方式及其复合控制方式;然后,对NSV再入过程中存在的非线性不确定控制问题、多约束控制问题以及强耦合控制问题,分别就国内外的研究现状进行了分析与评述;最后,探讨了NSV再入控制研究方法的发展趋势.     

基于ISMDO的高超声速再入机动预测控制

首先,针对高超声速飞行器(Hypersonic Vehicle,HSV)再入过程中的横侧向机动控制问题,参考BTT控制方式,通过对航迹和姿态角回路的控制,实现了HSV的无侧滑横向机动转弯;其次,针对机动飞行中的不确定控制问题,提出了改进滑模干扰观测器(Improved Sliding Mode Disturbance Observer,ISMDO)来对参数不确定及外界干扰进行估计。在此基础上,提出了基于ISMDO的非线性广义预测控制方法作为HSV的机动飞行控制算法。仿真结果表明,该控制策略对再入横向机动具有良好的控制和干扰抑制能力。     

基于FLNDO的近空间飞行器鲁棒最优预测控制

针对有强烈干扰和不确定因素影响的近空间高超声速飞行器,提出了一种鲁棒最优广义预测控制律.控制律由最优广义预测控制律(OGPC)和一种新的泛函连接网络干扰观测器(FLNDO)构成.输出的有限时域预测由泰勒级数的展开实现.飞行中的未建模动态以及未知干扰由FLNDO来估计,并且文中也给出了FLNDO和闭环系统的稳定性分析.仿真结果表明对于姿态角和角速率的跟踪问题,设计的控制器达到了满意的控制效果,并且也成功实现了对干扰的抑制以及参数变化的鲁棒性要求.