嵌入式大气数据测量系统技术研究进展

针对高超声速飞行器大气数据测量问题，对嵌入式大气数据测量系统(FADS)技术研究背景、发展历程、国内外研究现状等进行了概括。重点围绕FADS关键技术、FADS解算算法及面向FADS/INS组合测量系统信息融合算法方面，对FADS技术进行了深入的剖析。最后，展望了FADS技术未来的发展方向及应用前景。     

高超声速飞行器的神经网络PID控制

高超声速飞行器是一种强耦合性、存在不确定性和高度非线性的复杂控制系统,在其应用神经网络PID控制方法进行纵向通道的姿态控制时,将控制系统分为快慢内外环,基于神经网络控制理论,针对高超声速飞行器的动力学模型和运动学模型设计单神经元PID控制律和PID神经网络控制律,推导了权值调整的学习算法。仿真结果表明,高超声速飞行器的神经网络PID控制系统能够有效抑制气动参数变化的影响,较好地跟踪期望攻角,有较强的鲁棒性。     

仿生偏振光定向算法及误差分析

基于标准大气偏振模型,研究了仿生偏振光定向原理,推导了当载体倾斜时的航向角计算方法,分析了各项误差源对航向角估计误差的影响。结果表明：若已知载体的水平角,可根据偏振角解算出载体航向角;引起定向误差的主要因素来自于仿生偏振光传感器误差和载体的水平角误差,太阳位置误差的因素可以忽略;当太阳高度角小于50°、载体水平角小于20°时,仿生偏振光定向的精度约等于偏振角的测量精度,即定向精度约为0.2°。     

弹道式飞行器再入攻角引起的落点误差分析

由于干扰因素的影响,飞行器再入时会产生±5°的初始攻角,这种攻角产生的升力不仅随攻角的收敛而变小,而且随飞行器的自旋而改变方向,从而使飞行器沿螺旋状弹道再入,最终造成落点误差,文中将转子动力学理论用于旋转飞行器的再入运动分析,通过对进动角与升力的耦合计算,得出了飞行器的平均落点误差,并以算例进行了验证,最后,给出了若干重要结论。     

基于神经网络的飞行器抗饱和自适应控制

针对传统自适应控制在飞行器作动器具有幅值饱和与速率饱和的情况下难以实现良好飞行控制的问题,提出了一种基于神经网络与伪控制隔离的飞行器抗饱和自适应控制方法.首先根据模型参考自适应控制理论,结合动态逆与神经网络自适应方法,分析了系统的模型跟踪误差动力特征,并考虑飞行器具有参数不确定和未建模误差等动态逆误差,设计了在线神经网...     

基于改进预测校正的滑翔飞行器再入制导方法

针对高超声速滑翔飞行器滑翔再入制导问题,提出了一种基于高度变化率反馈的改进倾侧角校正方法。在不依赖准平衡滑翔条件下,该方法可以得到较为平滑的弹道。纵向制导采用落点误差预测校正倾侧角指令,同时以终端平衡滑翔倾侧角作为终端倾侧角,可以提高终端高程精度。横侧向制导设计了航向角误差走廊边界控制倾侧角反转,以保证制导精度。仿真结果表明,该算法制导指令解算时间小于1s,制导精度较高。     

卫星地面测角系统环境温度误差补偿方法

随着卫星总装、集成与测试(AIT)过程测角精度的不断提高,其对环境因素的敏感程度也急剧上升。针对环境温度扰动导致的测角示值波动过大、测角精度无法进一步提高、微小角度甚至无法测量的问题,提出一种环境温度误差补偿方法。通过分析电子水平仪转动实际轨迹与理想轨迹之间夹角的周期性变化规律,对任意转角位置角度误差进行实时解算,并引入卫星地面测角的角度传递模型,达到补偿环境温度误差的效果。标定试验结果表明:该方法可将系统综合测角精度从10″提高至3″,重复精度提高至1.1″,能实现卫星自动测角系统测量精度3″的突破,可应用于卫星装配测试,为高分辨率遥感卫星的研制提供支撑。     

弹性高超声速飞行器建模及精细姿态控制

为保证超燃冲压发动机的良好进气,需要对高超声速飞行器进行精细姿态控制,但弹性振动问题极大影响其精细姿态控制精度。以高超声速飞行器的纵向通道为例,分析弹性振动问题对飞行控制系统的影响,建立面向控制的弹性高超声速飞行器数学模型,考虑气动参数和模态参数的大范围摄动,采用主动控制策略,基于鲁棒H∞理论和LQR理论设计精细姿态控制系统。大量仿真表明：在考虑测量噪声、舵机非线性、参数大范围摄动的情况下,控制系统能够很好地跟踪刚体攻角,抑制弹性攻角,并保证进气口当地攻角±0.4度的控制精度,满足高超声速飞行器精细姿态控制的要求。     

变结构近空间飞行器大飞行包络控制特性研究

针对近空间飞行器大包络、多任务模式飞行运动,结合通用高超声速飞行器确立了近空间飞行器不同飞行阶段的机体结构,详细建立了气动参数由攻角、马赫数与控制舵面偏转最表示的12状态动力学方程,绘制了不同飞行阶段气动参数随攻角、马赫数的变化曲线,建立了近空间飞行器的大包络运动控制模型,而后研究了不同机体结构与飞行状态下的控制特性和各通道耦合性质,表明该系统可以有效用于全程强鲁棒稳定飞行控制系统的设计与仿真测试,充分体现了近空间飞行器非线性、时变、耦合等飞行运动特点,仿真验证表明了研究结果符合现有分析结果.     

机动再入飞行器的一种预测制导方法

研究了机动再入飞行器返回地面固定目标的一种预测制导方法.利用高斯方法解算出再入过程中飞行器需要的最小速度增量,将其转换成速度坐标系下需要的气动力,通过调整其攻角以及侧滑角来达到控制飞行器的目的,从而得到了一种预测制导方法.仿真显示,此算法简单,运算速度快,具有较高的落点精度,且对大气密度的不确定性及导航信息偏差具有较强的鲁棒性.     

低成本飞行试验平台的FADS技术研究

在国内首次利用成熟的低成本火箭弹平台,开展超声速(马赫数>3)飞行试验的嵌入式大气数据传感系统技术研究。针对嵌入式大气数据传感系统的求解算法,测量系统和误差影响等关键技术问题,建立基于神经网络技术的求解算法和设计飞行试验方案,并完成飞行试验和数据分析研究。研究结果表明基于神经网络技术的求解算法具有较好的鲁棒性和较高的求解精度。测量结果与雷达测量结果基本吻合,验证了算法设计;测量结果相对于雷达测量结果,静压平均相对误差约为5.2%,最大相对误差18.8%;马赫数平均相对误差4.2%,最大相对误差14.9%。攻角和侧滑角的测量结果与理论弹道结果变化趋势接近。研究结果可为相关飞行试验技术研究提供参考。     

一种临近空间高超声速飞行器翼舵干扰研究

在临近空间区域内飞行的高超声速飞行器对舵面操纵特性提出了严苛的要求,在高空高速条件下主翼对舵效有严重影响。通过风洞试验对带全动舵升力体的高超声速升阻特性进行了研究,发现由于主翼的遮挡效应,负舵偏比同舵偏值的正舵偏对升力体升阻特性影响更明显。数值模拟结果显示在舵偏角从-20°～20°变化过程中,由于主翼与舵面之间气流干扰造成舵面上下压差变化复杂,-12°～2°舵偏产生抬头铰链力矩,其余正负舵偏均产生低头铰链力矩,主翼后缘上表面的分离线随攻角增加逐渐前移,迎风面高压气流通过翼舵之间缝隙向上发展,使得舵上表面再附线后移,翼舵之间均有明显的横向流动。     

考虑气动加热和变截面惯性矩的高超声速飞行器建模与分析

由于高超声速飞行器弹性机体/发动机的高度一体化设计,使得此类飞行器的动力学建模与控制较为复杂,而作为控制的基础以及面向控制的总体优化设计都需要建立高精度的动力学模型。首先,建立了考虑气动加热和变截面惯性矩影响的高超声速飞行器自由梁结构弹性模型,分析了气动加热和变截面惯性矩对飞行器振型的影响,得出了气动加热对振型影响非常小且振型引起的攻角变化很小,变截面惯性矩对飞行器的振型影响较大且振型引起的攻角变化较大的结论。然后,建立了考虑气动加热和变截面惯性矩影响的自由梁高超声速飞行器动力学模型,对考虑气动加热和忽略气动加热、恒截面惯性矩和变截面惯性矩对应的动力学模型进行了零极点分布对比分析,得出了气动加热对飞行器的纵向动态特性影响很小,变截面惯性矩自由梁对应的高超声速飞行器在特征点处开环不稳定性更大和非最小相位行为约束变弱的结论。     

基于自适应差分进化和BP网络的罗盘误差补偿

To improve the acuuracy of heading angle measured by electronic compass, a new error compensation method is proposed based on adaptive differential evolution algorithm and BP neural network. In the method, the 3 layer BP neural network is used to model heading angle error, and adaptive differential evolution algorithm is adopted to train the weights of network, thus obtaining a more exact error model, and compensating the heading angle error measured by electronic compass. Compared with other compensation methods such as 8 position least squares, BP neural network, differential evolution algorithm for optimizing BP neural network, and so on, its error compensation accuracy is significantly improved, the method has strong global optimization ability, great convergence rate, good stability, and so on. The experimental results show that after compensation, the error range of heading angle is decreased from -16°~30.7° to -0.22° ~0.2°, which satisfies the needs of higher accuracy navigation systems.     

FADS压力传感器延迟补偿

嵌入式大气数据传感器系统通过在飞行器各部位的压力传感器阵进行工作,当大气密度较低时,压力传感器延迟时间过长,致使FADS测量精度减低,甚至无法正常工作.通过对压力传感器延迟产生的机理进行分析,提出相位超前校正网络延迟补偿的方法,合理选取超前校正网络参数,并适当减小连接压力传感器与机体表面的细管长度,可以有效减小传感器延迟,使FADS的可使用空域由35km增大到60km.相位超前校正网络延迟补偿方法具有效果明显且易于工程实现的优点.     

再入机动飞行器自适应轨迹线性化控制

针对一类多输入多输出模型不确定系统,提出了一种基于广义模糊神经网络的自适应轨迹线性化控制方法(ATLC).针对再入机动飞行器(MRV)进行了控制器设计和分析.MRV气动参数存在较大的不确定,这会导致轨迹线性化控制器(TLC)鲁棒性能下降.利用广义模糊神经网络(G-FNN)在线补偿系统的非线性建模不确定,改善了控制器性能.基于Lyapunov稳定性理论,证明了ATLC闭环控制系统的稳定性.仿真结果表明自适应轨迹线性化控制系统在飞行器气动参数大范围摄动时仍具有鲁棒性和稳定性,验证了所提出的控制策略的有效性.     

高超声速导弹多场耦合仿真

为准确预测高超声速导弹气动力与气动热环境,采用分区求解方法,实现气动力/热/结构多场耦合计算,并通过与试验值对比确立了耦合仿真方法的有效性。建立大长细比高超声速导弹仿真计算模型,对导弹弹体结构变形、温度场和压力场进行了数值模拟。仿真结果表明：弹体结构随着攻角增加发生轴向拉伸和横向弯曲;拉伸变形主要由气动热引起,弯曲变形主要由气动力引起;导弹头部气动热与气动力载荷大;耦合效应随着导弹攻角增加更加明显,造成导弹气动热力学环境更加严酷。     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

移动质心飞行器的参数辨识和补偿控制

受质量块大小和位移的限制,移动质心不能像空气舵那样产生很大的力矩.因此飞行器的再入攻角对静稳定度很敏感,尤其在小静稳定度下,静稳定度稍有改变,配平攻角将发生很大变化.飞行器再入过程中的烧蚀、侵蚀以及边界层转捩所造成的小不对称量所产生的不对称力矩与质心移动后产生的控制力矩相比,不是小量.以所建立的移动质心控制飞行器的数学模型为基础,辨识飞行器静稳定度和小不对称量,对小不对称量造成的气动力矩用前馈一反馈复合控制加以补偿.仿真分析表明,移动质心控制对高速再入的飞行器具有良好的末修能力,能有效提高再入段的控制精度.     

滚转偏转头导弹动态特性分析

基于复角模型,研究了弹头偏转对于偏转头导弹飞行稳定性和操纵性的影响。依据偏转头导弹的多体特点,建立了包含弹头和弹体动力学特征的滚转偏转头导弹多体动力学模型,通过模型简化,得出了其复角模型。以弹头偏角作为输入,攻角和侧滑角作为输出,得出了滚转偏转头导弹的传递函数。分析传递函数发现,弹头偏转主要影响了导弹传递函数的零点,文中给出了满足系统最小相位的条件公式;当弹体绕纵轴逆时针旋转时（由弹尾向前看）,导弹模型总为最小相位系统;定性分析了气动参数对于导弹运动稳定性的影响,得出弹头偏转运动对于飞行稳定性没有直接影响的结论;动力学仿真表明,弹头与弹体相互作用,导致两者产生相反的角运动。本研究表明,通过合理的选择气动和结构参数,并使导弹飞行过程中绕纵轴逆时针旋转,可以保证偏转头滚转导弹飞行过程中的运动稳定性,并有利于自动驾驶仪的设计。