线性伪谱模型预测能量最优姿态机动控制方法

针对大气层外飞行器大角度姿态机动控制问题,提出了一种能量最优的线性伪谱模型预测大角度姿态机动控制方法。首先,通过离线弹道规划获得满足初始、终端约束且能量最优的姿态机动控制轨迹;然后,以离线弹道为基准对姿态动力学方程进行小扰动线性化处理,获得以状态偏差为自变量的线性误差传播方程;最后,以能量最优作为性能指标,通过高斯伪谱法对原问题进行离散,推导获得满足终端偏差修正的控制解析表达式。数值计算和蒙特卡罗仿真表明,该方法不仅计算精度高、求解速度快,满足实时计算要求,而且具有较强的鲁棒性,能够实时消除各种干扰。此外,在同等控制精度条件下,该方法相对传统线性二次型调节器（LQR）跟踪方法,能量消耗减小10%。      

航天器姿态稳定强化学习鲁棒最优控制方法

针对外部干扰力矩作用下的刚体航天器姿态稳定最优控制问题,提出了一种在线强化学习的智能鲁棒控制方法。该方法基于自适应动态规划框架,设计单Critic神经网络在线地学习无干扰作用的航天器的最优姿态控制律,并设计一种新的自适应律在线估计Critic神经网络的权值,实现了近似最优的控制性能。在学习的近似最优控制律的基础上,嵌入鲁棒控制量,形成鲁棒智能控制器,并应用Lyapunov理论证明了闭环姿态控制系统是一致最终有界稳定的,且Critic神经网络的权值估计误差是收敛的。相比于采用Actor-Critic神经网络结构的自适应动态规划方法,该方法一方面削弱了对持续激励条件的依赖,另一方面降低了计算复杂度,并保证了姿态稳定控制性能对外部干扰具有较强的鲁棒性。     

姿态控制发动机的热计算

目前在各种卫星上已广泛地使用单元肼催化推进系统.由于肼发动机简单、可靠,再加上采用了结构简单的“吹下”式输送系统,不存在高压气源,因而特别适用于较长寿命的卫星.目前发动机设计仍主要凭经验,靠大量试验来确定其性能参数.本文试图通过热计算,为肼发动机的结构设计提供依据.最后将计算结果与收集的大量数据进行了比较,证明计算方法是可靠的,可用于发动机设计.     

知识基容错姿态控制系统

本文对知识基故障容错姿态控制系统加以简单的介绍。并对一类运载器提出实现它的方案设想。     

广播卫星两级姿态控制系统的设计及分析

本文研究可以满足天线指向高精度要求的两级姿态控制系统。建立卫星数学模型,设计卫星控制系统,对系统进行计算机数字仿真研究。结果表明,天线指向精度高,系统还具有其它一些优越性。     

四旋翼式飞行潜航器非线性增量动态逆控制

针对四旋翼式飞行潜航器水下运动姿态控制问题,设计了一种带二阶低通滤波器的非线性增量动态逆控制器。建立了四旋翼式飞行潜航器水下运动数学模型,推导了增量形式的姿态控制律,以反馈的角加速度信号作为虚拟输入,得到了推力增量与角加速度的关系式,设计了姿态控制器,并进行了鲁棒性分析。通过在控制端和反馈的状态导数端引入二阶低通滤波器,保证了系统的时间同步性。仿真结果表明,在外界扰动和不确定性作用下,所设计的增量动态逆控制方法能够快速准确跟踪参考信号。     

基于SCADE的FADEC软件通用基准模型库开发

在航空发动机全权限数字电子控制（FADEC）软件研制过程中,可重用基准模型库的开发和使用是提升软件研发效率和 质量的重要技术手段。为了提升FADEC软件复用效率,加快软件研发进程和适航认证,在分析模型库相关指南和规范的基础上, 结合工程实际的需要,完成FADEC基准模型库的设计和验证,以三角函数类、方根类、滤波类和余度表决类4种典型类型为对象, 通过泰勒定理、牛顿迭代和离散化等数学理论和自动控制理论进行机理分析,基于安全关键软件开发环境（SCADE）建模仿真工具 完成模型库设计,通过对比仿真、模型测试和形式化验证方法等完成模型库验证。结果表明：该基准库支撑了多个FADEC软件项 目的研制,其正确性和可靠性已在各项工程试验中得到反复检验,具有十分重要的工程价值,所提出的模型库设计和验证方法也 具有一定的借鉴意义。     

基于模仿强化学习的固定翼飞机姿态控制器

研究了基于模仿强化学习的飞机姿态控制器。首先,建立专家经验数据集,并利用行为克隆对控制网络参数初始化;而后,控制网络利用强化学习和监督学习混合模式训练,通过奖励函数塑形和经验数据集监督学习引导强化学习算法快速收敛,使姿态控制器姿态响应优化的同时符合专家经验。控制网络输入为飞机姿态角误差、角速度等状态变量,输出控制增稳系统指令。实验表明,模仿强化学习控制器能够实现不同初始条件下飞机姿态角快速响应并与经验数据相符。