落角与视场约束制导控制一体化策略

针对考虑视场(FOV)约束和落角约束的高超声速飞行器高精度打击问题，提出一种基于自适应动态规划(ADP)的新型制导控制一体化(IGC)策略。首先设计一种融合视场角与落角约束的视场角指令，在视场角精确跟踪的同时实现精确命中并满足两种约束，从而将约束问题转化为跟踪问题；然后，借助干扰观测技术估计制导控制一体化模型中不确定性并引入到性能指标设计中，又同时将视场角约束与落角约束考虑进去，设计基于自适应动态规划的制导控制一体化方法。利用ADP的强化学习思想求解出最优控制策略，既保证高超声速飞行器的精准打击，又满足视场角约束与落角约束，而且兼顾了对不确定性的鲁棒性。仿真结果验证了本文所提方法的有效性与优势。     

高超声速滑翔再入定向定速打击末制导算法

以具有终端落角和落速约束的小升阻比短距滑翔高超声速再入打击飞行器为研究对象，通过引入弹道调整段来实现对飞行器的初步大幅度减速，并使其满足中末制导交班条件，以解决飞行器捕获目标后难以直接对其进行定向定速打击的问题。首先设计了一种变角偏差反馈系数的偏置比例制导律，解决了末端攻击段弹道下压困难以及导引头视场稳定跟踪等问题。在此基础上，建立了一种基于攻角和弹道倾角估计的末端减速指令生成方法，有效解决了基于理想速度曲线减速控制方法精度不足的问题。因此，数值仿真结果表明该制导方案能够有效控制飞行器终端落角和落速，并具有较高的制导精度。     

高超声速飞行器上升段最优制导间接法研究

高超声速飞行器的机身－推进一体化设计使得气动和推进之间存在强非线性耦合,本文针对高超声速飞行器的特点,提出了求解最优上升轨迹的一种可行方案。在零侧滑角和力矩瞬间平衡假设下对上升段飞行问题进行最优建模,将质量引入为状态量,以最省燃料为指标,以推力方向为最优控制量,根据极大值原理推导一阶最优条件。为数值求解两点边值问题,以解析解作为初始猜想,应用经典的有限差分方法和改进的牛顿法,在满足攻角过程约束下,通过同伦算法迭代求解最优轨迹。仿真在给定的初始约束和终端约束下进行,结果表明该制导算法能够实现对高超声速飞行器上升轨迹的优化,以参考面积为同伦参数的迭代方法,能够保证算法的收敛性和快速性。
     

吸气式高超声速飞行器助推-巡航轨迹优化

针对吸气式高超声速巡航飞行器建立了纵向平面内的二维轨迹优化模型(包括火箭助推段和吸气式飞行段),其中大气模型、气动力模型和发动机模型均建立了比较详细的模型,能够比较全面、准确地描述吸气式高超声速巡航飞行器的特征;基于配点法建立了适用于高超声速巡航飞行器助推-巡航轨迹优化的方法,在求解非线性规划时引入了规范化处理、稀疏分析和偏导数计算方法等,以提高优化效率;对吸气式高超声速飞行器助推-巡航轨迹进行了优化研究,分析了典型设计参数变化对最优轨迹的影响。仿真结果表明:所建立的方法能够快速、高精度求解吸气式高超声速巡航飞行器轨迹优化问题,并且能够方便地分析设计参数变化对最优轨迹的影响,可用于吸气式高超声速飞行器飞行剖面设计与优化。     

基于改进型伴随方法的高超声速飞行器上升段轨迹优化

建立了大气层内高超声速飞行器轨迹优化无因次数学模型,提出了一种求解最优两点边值问题的改进型伴随方法,并证明其算法收敛性,将其用于以固体火箭发动机为动力的高超声速飞行器稠密大气层内上升段轨迹优化问题中,在有弯曲力矩约束的前提下,间接得到一组平滑控制量.仿真结果表明,该方法快速、有效、可靠.     

多约束螺旋机动变结构制导律设计

为提高高超声速飞行器俯冲段的精确打击和突防生存能力,提出了一种多约束螺旋机动滑模变结构制导方法。首先,基于双平面解耦思想,分别建立了俯冲平面和转弯平面相对运动方程。其次,基于滑模变结构控制理论,推导了考虑终端角度约束的滑模变结构制导律,并通过在切换面中引入视线角参考指令和机动控制项,实现多约束条件下的螺旋机动精确制导。同时,对制导律中的3个参数进行优化整定,以更好地满足落角、入射方位角、终端速度、过载等约束限制。以CAV-H为例进行仿真分析,仿真结果表明,该方法能够满足俯冲段终端落点和角度约束,精度较高,鲁棒性较好;同时,可实现预期的螺旋机动飞行,提高了飞行器机动突防和生存能力;相关算法可为高超声速滑翔飞行器俯冲段精确打击和机动突防综合性能提升提供参考。     

采用利希滕贝格图的高超声速飞行器轨迹优化

针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求解。上层中,提出一种基于利希滕贝格图的自适应分段利希滕贝格算法（Adaptive piecewise Lichtenberg algorithm,APLA）,为高斯伪谱法提供良好的初值。APLA通过引入拉丁超立方体抽样提升算法初始触发点的效能,引入全局至局部搜索分段策略及自适应因子提高算法收敛速度和收敛精度,改善算法易陷入局部最优等情况。下层中,高斯伪谱法在最优解附近具有较好的收敛速度和较高收敛精度,因此使用高斯伪谱法以加快搜索过程,提升解的全局最优性。综上,提出再入轨迹优化混合算法（APLA＿GPM）,实现对高超声速飞行器再入轨迹优化问题快速、准确求解。仿真结果表明,APLA＿GPM在高超声速飞行器再入轨迹优化方面具有更快的收敛速度、更高的精度以及更强的鲁棒性。     

吸气式高超声速飞行器巡航段突防弹道规划

针对吸气式高超声速飞行器巡航段面临的终端碰撞角约束中制导策略,在合理假设的基础上,建立了巡航段攻防对抗数学模型,然后以特定的双方终端弹道角偏差为约束,并出于突防效率考虑以终端横纵向位置偏差最大和控制能量最小为性能指标,基于优化模型预测静态规划算法,在满足控制输入饱和限制情况下得出了飞行器的突防弹道,并且优化算法通过对控制输入和期望终端状态偏差权重矩阵的自适应调整,不仅可以保证在飞行器控制输入饱和限制情况下的收敛速度,而且有效增强了不同初始设置和约束情况下的收敛鲁棒性。     

多约束下铰链力矩最优俯冲制导方法

针对高超声速飞行器俯冲段铰链力矩过大问题,提出一种考虑终端落角和落点约束的铰链力矩最优俯冲制导方法。首先通过瞬时平衡假设建立铰链力矩与过载的线性关系,以过载量间接表征铰链力矩;其次以过载为控制量,将俯冲段相对运动方程化为显含过载的状态空间形式;最后,利用最优控制理论,以过载最小为性能指标,引入伪控制量,求解出过载最小的解析最优制导律。仿真结果表明该方法能高精度的满足终端落角和落点约束,并且过载峰值降低,铰链力矩最大值显著减小。     

基于序列二次规划算法的再入轨迹优化研究

介绍了序列二次规划算法在飞行器再入轨迹优化问题中的应用.首先引入了能量替代变量对无量纲运动方程进行推导,使得运动方程和优化问题易于处理,考虑严格的过程约束和终端约束,以攻角和倾侧角为控制变量,总加热量最小为性能指标;然后通过直接配点法将最优控制问题转化为非线性规划问题,选取各节点的状态量和控制量作为优化参数;最后应用序列二次规划算法对非线性规划问题进行求解.针对多约束的再入飞行器的轨迹优化时对初值敏感的问题,提出一种参考轨迹快速规划算法,提高了优化速度.仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到最优轨迹,满足所有约束且落点精度高.     

高超声速滑翔飞行器引入段弹道优化

高超声速飞行器弹道优化设计的目的足得到高超声速飞行的控制指令，从而得到方案弹道，针对其数学模型，寻找一个作为输入的攻角规律使得弹道最优。我们将此弹道问题转化成最优控制问题，通过极大值原理得到最优弹道的一阶必要条件。我们采用遗传算法求解了此两点边值问题。首先从次优化弹道得到攻角的变化规律，然后由从次优化弹道估计出的攻角范围推导出初始伴随变量的变化范围，再用遗传算法在此范崮内优化初始伴随变量得到了伞局最优弹道和相应的初始伴随变量。通过一个实例求得了满足热流约束的最大终端速度弹道，通过比较可知优于次优化弹道，从数值计算例子还可以看到遗传算法是求解两点边值问题的一种比较好的方法。     

航天器多约束姿态机动时-虚混合域规划方法

针对姿态指向受限以及角速度和控制力矩有界等复杂多约束下航天器低能量姿态机动规划问题,首先提出了时-虚混合域的概念,即时域和虚拟域同步存在并且同步求解虚拟域姿态路径以及时域角速度和控制力矩。进一步地,建立时-虚混合域上非线性约束问题模型。然后,提出了时-虚混合域单点式非线性姿态机动规划方法,通过非线性参数优化和单点式路径分解置换规划求解得到姿态机动轨迹以及角速度和控制力矩曲线。仿真结果表明,该方法可以高效地解决多约束姿态机动规划问题,有效地降低姿态机动过程中的能量消耗,得到连续光滑的姿态机动规划结果。     

RLV末端能量管理段轨迹在线规划与制导

针对可重复使用飞行器（RLV）末端能量管理段利用数值优化算法在线规划轨迹的实时性无法保证,工程应用性差的问题,在末端能量管理段的航向调整段（HAC）轨迹前增加直线预测捕获段(PASL),并在该阶段提前完成末端区域能量管理(TAEM)段轨迹的在线规划,从而降低工程中对轨迹在线规划方法实时性的高要求。首先,通过求解零气动角下的质点运动方程解析解,得到直线预测捕获段结束点的飞行状态预测值作为TAEM段轨迹的初始点状态。然后,在线求解以航向调整段进入点飞行器航向角偏差最小为目标函数,以动压、过载和速度滚转角限制为约束的非线性规划问题,得到航向调整螺旋线中心的最优位置。最后,设计了以规划轨迹确定的标称气动角指令为前馈,以跟踪偏差的比例+微分律生成指令(PD)为反馈的TAEM段制导律。算例仿真校验了本文基于弹道预测的末端能量管理方法的有效性。     

基于hp伪谱同伦凸优化的火箭垂直回收在线轨迹规划方法

针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。     

面向中末交接班的临近空间拦截弹弹道优化

针对反高超声速目标拦截弹中末制导交接班窗口小、变化快引起的交接班难题,设计了带终端位置和速度指向约束的拦截弹中制导弹道。首先,考虑交接班时间、动压、热流、过载、控制量以及终端弹道倾角等约束,建立了拦截弹纵向平面中制导弹道优化模型;其次,构建了中制导段的弹目拦截几何,提出了能量受限的侧窗探测拦截弹中末制导交接班窗口概念,并将其作为拦截弹中制导段弹道设计的终端约束条件;然后,基于hp自适应网格细化方法设计了面向中末交接班的优化弹道。仿真结果表明,所构建的中末制导交接班窗口条件完备有效,能较好描述中制导末端约束条件,所设计的优化算法收敛速度快、求解精度高。另外,通过仿真提出了临近空间拦截弹宜采用背风探测的交接班方案。     

考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法

针对红外导引头侧窗探测模式下,非对称视场约束造成末制导阶段目标易丢失的问题,提出一种考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法。首先,基于体视线坐标系建立三维相对运动模型,得到不依赖于“小攻角”假设的准确模型。在处理无过程约束问题的模型预测静态规划方法基础上,引入松弛变量与虚拟控制量,设计出考虑侧窗视场约束的末制导算法。为了进一步降低末制导算法对初始猜测轨迹的依赖性,提高适应性与计算效率,提出逐步增加约束条件的计算策略。仿真结果表明,该方法在末制导过程中满足侧窗约束,相比于凸优化方法,优化变量减少,计算速度更快;相比于基于障碍李雅普诺夫函数的末制导律,能够满足侧窗约束,同时能适应不同的初始条件。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P-CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划研究

针对新型升力式再入飞行器再入轨迹终端需满足多约束条件的情况,研究 了一种基于非线性最优终端匹配的再入轨迹快速规划方法。根据升力式再入特性和任务需要 ,将飞行器再入轨迹划分为初始下降段、准平衡滑翔段和终端匹配段,其中初始下降段和准 平衡滑翔段采用单参数迭代搜索法快速生成轨迹,终端匹配段则基于一种全局插值多项式来 离散化控制变量,并采用复形调优法对这一参数化最优问题进行非线性优化求解。仿真结果 表明,轨迹快速规划方法可以在半分钟内生成一条满足多终端约束的再入轨迹,并具 有较高的精度。该方法对于未来新型升力式再入飞行器具有很好的工程应用前景。