吸气式高超声速飞行器机体推进控制一体化建模方法研究

针对吸气式高超声速飞行器气动力、气动热、结构、推进、飞行轨迹以及姿态之间的多物理场强耦合给飞行控制系统设计带来的问题,提出一种适用于此类飞行器机体/推进/控制一体化设计的建模方法.首先,依据类乘波体高超声速飞行器基本外形参数体系设计飞行器的三维外形;然后在飞行器流场分析的基础上,给出飞行控制系统需要满足的姿态约束条件,并采用一套完整的工程预测方法建立了适合进行飞行控制一体化设计的气动力/推力耦合模型;最后基于拉格朗日方程推导了一体化弹性体动力学模型.模型算例验证了该方法在吸气式高超声速飞行器机体/推进/控制一体化设计中的可行性.     

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

再入飞行器标称攻角优化设计

再入飞行器的标称攻角在弹道规划以及飞行器覆盖能力分析中起到重要作用,由于再入飞行中气动加热严重,过载和动压约束严格,给标称攻角的设计带来很大困难.针对弹道射面内最大纵程和最小总热载荷问题,在考虑热流、动压和过载约束下分别进行标称飞行攻角的优化设计.首先将过程约束转化为对控制量攻角的约束,将需要优化的标称攻角通过分段线性函数参数化,把最优控制问题转化为4个参数的寻优问题,然后利用遗传算法获得参数的初始猜想,并设计序列二次规划(SQP,Sequential Quadratic Programming)算法求解.仿真结果显示该方法能够快速获取再入标称飞行攻角,为再入轨迹优化和制导总体设计提供参考.     

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。
     

复杂禁飞区高超声速飞行器路径-轨迹双层规划

针对高超声速飞行器在复杂禁飞区的规避场景,为解决现有轨迹规划方法对任务初值依赖性强的问题,提出一种基于双层规划建模的路径-轨迹规划方法。其中,上层为路径规划,为轨迹提供路径点引导信息,避免轨迹陷入局部解;下层为轨迹规划,利用上层输出的路径点信息,将轨迹分割成多个横向机动小的子段,解析求解横纵向飞行剖面,减小运动模型简化误差。数值仿真表明,与现有轨迹优化方法相比,本方法能够选择指标更优的路径,提高了轨迹规划的全局性能;解析飞行剖面制导误差不超过0.03%,解决了大范围横向机动的剖面解析难题。     

混合Petri网及其可达性分析

混合系统是由相互作用的离散事件动态系统和连续变量动态系统构成的复杂系统。文中建立的混合Ｐｅｔｒｉ网能够描述、分析生离散事件,以及离散事件或连续演变的并发问题,该网可以覆盖离散Ｐｅｔｒｉ网和赋时Ｐｅｔｒｉ网,从而使离散事件系统、实时离散事件和混合系统理论研究统一到同一理论框架中,此外还给出计算混合系统可达状态集的算法。     

基于近似动态规划的目标追踪控制算法

在目标跟踪问题中,针对飞行器控制算法难以适应目标大机动飞行甚至与我方博弈等难度较大任务的问题,提出了基于近似动态规划的目标追踪控制算法。该算法通过使用博弈策略对我方无人机进行训练形成经验,将双方位置等状态作为已知量,滚转方向作为控制量,利用两物体的相对位置得出其特征,并形成近似值函数;最终利用rollout算法进行最优跟踪决策求解,实现对跟踪目标甚至是博弈目标的灵活有效精确跟踪。仿真结果验证了近似动态规划用于控制算法的有效性。      

基于遗传算法的高速飞行器模糊控制律设计

以吸气式高超声速飞行器X-43A的纵向通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了飞行控制系统.飞行控制系统包括2个回路,制导回路采用PD控制器,控制回路应用模糊控制器.制导回路负责跟踪轨迹,控制回路执行制导指令.基于遗传算法实现了PD反馈参数和模糊控制规则的自动优化,无需先验知识和训练数据.在控制飞行器轨迹、姿态和推力时,综合考虑非线性动态特性、不确定性和约束.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和优化过程收敛性的要求.      

液体火箭上升段制导方法的发展综述

介绍了液体火箭上升段制导方法的发展历程。从飞行任务需求、控制计算理论、箭载计算平台3个角度，梳理了大气层内外上升段制导的开发背景和驱动力。在大气层外制导部分，介绍了迭代制导、动力显式制导和数值最优制导的工作原理、存在问题和改进策略。在大气层内制导部分，介绍了常用的摄动制导方法和降低气动载荷的减载控制策略，讨论了闭环轨迹优化在大气层内制导中的应用。最后，展望了上升段制导方法未来的发展方向，探讨了数值规划和机器学习技术在上升段制导中的应用前景以及制导方法的几个发展方向，如智能化、可靠数值化等。