执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭,提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先,建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型;然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型,针对定义的模型,设计了一种非奇异终端滑模面,使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

充液挠性多体航天器的变结构控制

本文首先给出了充液中心刚体上铰接有多个挠性附件的开链多体系统的简化动力学方程，并以跟踪与数据中继卫星为例，用变结构控制方法设计了系统的控制器。控制任务是驱动单址天线使之精确地跟踪期望的运动规律，同时保持星体稳定，并且有效地抑制弹性附件的振动。数值算例证明了所设计控制规律的有效性。     

基于DPSA的几种全极化RWR前端升级方案

现代高技术战争条件下，电子战任务和电磁环境中威胁信号形式变得更加多样复杂，要求电子战支援系统（ESM）天线传感器能够接收和检测各种不同极化的威胁信号，即具有全极化接收能力。本文首先简要的介绍了一种性能优良的天线一双极化曲折天线（DPSA），然后提出了利用单个双级化曲折天线，将现有机载雷达告警接收机升级为全极化接收机系统的四种解决方案，其中重点介绍了基于极化组合/分解思想的第四种方案。     

统一分区加强解算法解物体穿越激波非定常流场

使用统一分区加强解算法求解非定常可压缩Navier-Stokes方程，模拟了物体分别以超音速和亚声速穿越与之同向运动激波的全过程，并且通过和单区计算结果的详细对比，说明统一分区加强解算法能够简便、有效的处理复杂几何外形和提高网格分辨率。     

导弹密封皮碗的可靠寿命试验与评估

对某型号导弹密封系统所用的橡胶材料进行了加速老化试验，通过分析给出贮存可靠及可靠寿命等性能指标随时间、温度的变化规律。并引进随温度变化的失效率与加速系数，来研究材料对贮存温度的敏感性，从而为确定最佳贮存温度提供依据。     

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。     

类X-37B升力体再入飞行通信特性中断研究

针对再入非平衡等离子流场的数值仿真方法及等离子体鞘套对不同波段电磁波传输特性的预测开展研究。首先,利用某工程钝头体飞行器再入实测通信飞行测量数据,初步校验数值仿真等离子体特性和通信特性方法的正确性;其次,在典型弹道下针对升力体再入飞行器开展等离子体鞘套数值仿真,分别给出S波段、Ka波段与K波段电磁波衰减特性,研究指出结合当前国内中继星体制情况采用高频段电磁波Ka波段或K波段中继通信方式是解决通信黑障的技术途径之一;最后,研究了电磁波数衰减受传播方向角和攻角的影响规律。研究结果可为发展解决我国再入飞行器通信黑障的设计方案提供参考。     

高空飞行环境中液体运载火箭底部热环境研究

采用数值模拟和飞行测试验证相结合的方法对液体运载火箭高空对流/辐射耦合换热问题开展系统深入研究。基于燃气多组分输运Navier-Stokes方程、热辐射方程、Realizable k-ε两方程湍流模型,建立了高空含自由流的运载火箭燃气喷流流动模型。辐射模型采用离散坐标法(DOM),空间离散采用二阶迎风TVD格式,对多个典型飞行高度火箭底部热流进行大型并行计算,将数值结果与试验数据进行广泛对比,验证了计算模型的精度和有效性。数值研究表明,火箭底部辐射热流在刚起飞阶段达到最大值,随着飞行高度上升,辐射热流逐渐降低,火箭底部对流热流表现为先升高后降低的趋势,并在20 km高空达到峰值。本文的预测分析方法对液体运载火箭底部热防护设计具有重要的理论意义和工程应用价值。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。