考虑飞行品质约束的空天飞行器控制舵面设计及优化

针对放宽静稳定度条件下水平起降空天飞行器控制舵面尺寸设计难度大的问题,提出了一种基于代理模型的控制舵面一控制参数一体化设计方法.首先,基于鸽群算法构建了包含结构参数的空天飞行器气动特性代理模型,获得了气动特性参数随飞行条件、控制舵面尺寸及质心位置的变化关系,为控制舵面一体化设计提供输入.然后,设计了基于C*结构的空天飞...     

运输机超低空重装空投纵向反步滑模控制研究

分析了超低空重装空投的空投流程,针对超低空重装空投飞行高度低、空投对象质量大的特点,把空投对象的位置和移动速度作为状态变量对货物移动时飞机运动的非线性方程进行了研究,该方程能准确描述出牵引伞的拉力、空投对象在货舱内的实时位置和移动速度对飞机姿态和高度的影响。同时,利用反馈线性化方法对模型进行输入输出线性化,并利用反步法与滑模控制相结合的方法,设计纵向滑模自适应控制器,解决了纵向不可参数化的不匹配不确定控制问题,实现了飞机在超低空重装空投时高度的稳定,保证飞机安全地完成超低空空投任务。     

火星探测无人机任务规划与建模分析

利用无人机进行火星探测, 具有探测范围广、可看到地形变化等优点. 介绍了火星探测无人机总体任务规划的情况, 讨论了探测无人机在火星与地球上飞行的区别, 建立了火星探测无人机纵向非线性模型, 并在平衡点对非线性模型进行泰勒展开, 得到线性化模型. 通过对线性模型的进一步分析, 掌握了火星探测无人机的稳态性能及飞行特点.      

RANDOM TERRAIN MODEL

在超低空突防技术研究过程中，需要对ＴＦ／ＴＡ算法进行测试。为了解决一个实时测试问题，本文在将地形定义为相关性是指数衰减的随机过程的基础上，给出了一个离散的两维一阶自递归算法产生随机地形数据。对不同的地形情况测试了ＴＦ／ＴＡ优化算法，该算法拥有可调的粗糙度参数。     

吸气式高超声速飞行器爬升段关键任务点的鲁棒优化

针对吸气式高超声速飞行器爬升段飞行任务，考虑飞行器气动/推进特性及参数不确定性问题，采用鲁棒优化思路，结合巡航性能指标，优选了飞行器爬升段的关键任务点。首先，由能量状态法结合发动机工作约束，确定了飞行器的爬升起始任务点；其次，依据飞行器巡航性能分析方法，提出了兼顾气动/推进效率的性能指标，优化得到了高超声速飞行器爬升末端任务点；最后考虑飞行器质心位置的不确定性，采用鲁棒优化方法确定了爬升段末端的飞行任务窗口。仿真结果表明，设计的优选流程快速可行，飞行任务窗口能同时满足飞行器的巡航飞行性能要求及不确定性最坏情况的约束，具有较强的鲁棒性。     

重装空投动力学分析与控制方案研究

针对重装空投任务,基于拉格朗日分析力学,建立了货物在机舱内滑行阶段飞机-货物两体系统的动力学模型.给出了一种控制补偿方案,用以抵消或削弱货物运动对飞机的影响.通过数值仿真,观察货物运动和飞机运动之间的耦合关系,分析了牵引伞尺寸对飞机和货物运动参数的影响.仿真结果表明,所给出的控制补偿方案能够有效改善飞机飞行品质,提高飞...     

运输机超低空空投抗侧风控制器设计

为使运输机能在较强侧风下仍能完成空投任务,需设计抗侧风控制器减缓其对空投过程的影响。分别设计了经典的PD控制器和离散论域的模糊控制器。仿真结果表明,两者均能有效抑制侧风干扰。与PD控制器相比,模糊控制器具有更高的控制精度和较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器底层性能评价指标的可行性分析

针对控制性能指标是否适用于高超声速飞行任务评价，研究了底层指标的可行性分析方法。首先分析了高超声速飞行器的模型特性，指出底层指标具备高超声速飞行器评价可行性的两点要求。根据上述要求将可行性分析转化为对于任务变量到底层评价指标的映射分析，并提出了一种基于统计实验分析的检验方法。结合高超声速飞行器模型特点，进一步设计了可行性分析流程。然后，分别以静态任务要求和速度、高度跟踪任务要求为例，对应提出频域性能指标和时域性能指标的可行性分析方法。最后针对频域性能指标评价静态任务的可行性设计仿真实验加以验证。仿真结果表明可行性分析的结论与军标观点一致，而且所提出的分析流程具有较好的可实现性。     

平流层气球轨迹控制系统平衡点估算研究

简单介绍了平流层气球的特点和研究现状,引出并描述了轨迹控制系统,它几乎无需消耗能源,使长耗时平流层平台成为可能。提出了平流层气球轨迹控制飞行系统的仿真模型,并分别从风速轮廓线、大气密度以及气球、绳和集成翼方面逐一详细分析并进行建模,最后分析了整个飞行系统的特点和求解系统平衡点的难点所在,提出了一种可行的平衡点估算方法。结果表明,该平衡点估算方法可以快速有效地求得整个飞行系统的平衡点。     

高超音速飞机鲁棒自适应控制的研究

由于高超音速飞机自身特有的结构以及飞行时所处的复杂条件，其高度非线性的数学模型往往很难获知，即便是建立的某种数学模型也是极为不准确的，因此许多传统的控制方法已经不再适用。所提出来的高超音速飞机鲁棒自适应控制，依靠在线调参的单隐层神经元来逼近其不确定的数学模型，使得整个控制过程对模型的依赖程度大大降低，除此之外，该控制方法还具有非线性解耦的能力，最后通过对某种高超音速飞机的仿真分析，验证了该方法的控制效用及强鲁棒性能。