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针对高超声速飞行器跟踪误差瞬态性能约束与发动机进气条件约束问题,提出约束预定性能控制方案。首先,设计新型设定时间性能函数用于限定跟踪误差的瞬态与稳态性能。相比传统方法,新型方案可保证性能函数在设定时刻精确收敛至稳态值,同时可灵活调整函数初始收敛速率,避免控制饱和。其次,将速度与高度受约束跟踪误差进行无约束转换,通过控制转化误差有界满足原始跟踪误差的预定性能约束。在高度子系统中,通过结合预定性能控制限定攻角变化范围,能够满足发动机进气需求。最后,以考虑参数摄动的吸气式高超声速飞行器为对象执行对比仿真,结果表明所提方法能够有效满足跟踪误差的性能约束与发动机进气约束。 相似文献
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为了适应低升阻比飞行器再入返回的大航程要求,针对大气跳跃再入飞行环境复杂并难以直接获得解析解的特点,基于匹配渐进展开法设计了一种跳跃式再入解析预测-校正制导方法。首先分析了低升阻比飞行器大气跳跃再入轨迹的飞行剖面和制导分段方法;然后分别推导了其运动方程以重力作用为主导的外解和以气动力作用为主导的内解的渐进展开形式,并通过匹配获得了统一的封闭解析表达式;接着基于此解析解实时预测飞行器的剩余航程,并通过不断迭代升阻比垂向分量以满足最后的落点精度;最后针对跳跃再入飞行的不同阶段设计了不同的制导策略以获得最终的倾侧角指令。仿真结果表明采用跳跃式再入返回技术,阿波罗指令舱的航程能够达到8 348 km,而解析预测-校正制导律的落点精度为0.338 km,证明了此方法的有效性。 相似文献
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自适应高阶容积卡尔曼滤波在目标跟踪中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在系统状态发生突变时估计精度下降的问题,将强跟踪滤波(STF)算法与高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)算法相结合,提出了一种自适应高阶容积卡尔曼滤波(AHCKF)方法。该算法采用高阶球面-相径容积规则,可获得高于传统CKF的估计精度,同时在HCKF算法中引入STF,通过渐消因子在线修正预测误差协方差阵,强迫残差序列正交,提高了算法的鲁棒性,增强了算法应对系统状态突变等不确定因素的能力。将提出的AHCKF算法应用于具有状态突变的机动目标跟踪问题并进行数值仿真,仿真结果表明,AHCKF算法在系统状态发生突变的情况下表现出良好的滤波性能,有效地避免了状态突变造成的滤波精度下降,较传统的CKF、HCKF、交互式多模型-容积滤波(IMM-CKF)和自适应容积卡尔曼滤波(ACKF)算法有更强的鲁棒性和系统自适应能力。 相似文献
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为适应重复使用助推飞行器(RBV)控制精度和控制可靠性等要求,导致多异类执行机构数量的急剧增加,而各执行机构偏转角、偏转角速率和非连续工作方式的限制影响控制效果。为满足该类飞行器控制系统实时性和控制精度等需求,需要研究计算精度、计算效率更高的控制分配(CA)方法。根据每次迭代所需的浮点运算量,在比较基于二次规划的控制分配算法计算效率的基础上,首先,利用最小代价函数关系将传统定点(FP)二乘优化算法转化为二次规划问题,并给出传统定点二乘优化方法最优解应满足的条件;然后,针对执行机构饱和情况,提出了改进定点(IFP)二乘的控制分配算法以提高计算效率,同时给予详细的推导证明,并基于迭代常数映射的特性,以相邻时刻控制量差的范数达到相关要求给出改进算法的迭代终止条件;最后,基于多种控制分配算法,对所提出的控制分配算法进行了比较仿真,验证该算法的有效性和合理性。 相似文献
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轨迹成形法是一种基于反向设计思想的轨道设计方法,它假设待研究的轨道呈现某一形状,利用数学曲线进行逼近从而得到设计结果.逆多项式轨迹成形法为小推力地球转移轨道设计和数值求解最优轨迹过程中初值的选取提供了新的研究思路.首先结合轨道动力学方程和逆多项式曲线模型给出了轨迹成形法的设计过程,并在考虑时间约束的情况下对小推力转移轨道进行设计.仿真结果表明逆多项式轨迹成形法适宜于小推力转移轨道设计,并且其设计结果是一组近优解,可以作为求取精确最优轨迹的初值猜测. 相似文献
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