基于自适应动态规划的航空航天飞行器鲁棒控制研究综述

自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析.     

动态真空校准装置的设计

动态真空校准装置由供气系统、抽气系统、校准系统、烘烤系统、测控及分析系统五部分组成。利用快开超高真空插板阀与限流元件组合的方法,在20ms至1s的时间范围内实现标准压力105Pa至100Pa范围的瞬态阶跃变化。采用稀薄流下DSMC法与连续流下Navier-Stokes方程相结合的模型,确定快速膨胀过程中标准压力时间常数。动态真空校准装置预计达到的技术指标为校准范围10-1Pa～105Pa,合成标准不确定度小于15%。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

机场终端区着陆次序的排序规划算法

讨论了机场终端区飞机到达流的排序规划问题。为了能够在终端区交通繁忙的情况下高效地为到达的飞机流安排合理的着陆次序,并在不违反飞机间距要求的情况下给出各飞机经过优化的着陆时间,提高机场跑道的利用率,提出了经过改进的先来先服务、带有时间提前量、带有约束的位置偏移三种排序算法。当进入机场终端区的飞机数量超过机场终端区的容量时,分航路对飞机排队并对飞机间的距离进行限制     

红外动态目标模拟器光学系统的设计

设计了一种用于红外导引头性能测试的红外动态目标模拟器,利用数字微镜阵列(DMD)对黑体红外辐射进行反射调制,并由光学准直系统实现红外场景生成系统与红外导引头的光学耦合。用光学设计软件（ZEMAX）对准直光学系统进行了设计和优化,准直光学系统成像质量良好,接近衍射极限,点列图直径小于艾里斑直径,畸变小于0.1%。结果表明该系统环境适应性强,能很好地用于红外导引头动态图像的校准。     

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。     

多轴车辆动力传动系统建模与仿真

为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。     

高动态GPS信号粗捕和精捕算法仿真实现

为了解决高动态下对GPS信号快速捕获的问题,提出了改进的部分匹配滤波(PMF)和快速傅里叶变换(FFT)相结合的粗捕方法,对其原理和结构进行了分析,并针对其引起的扇贝损失和捕获性能不高的问题,对传统PMF+FFT方法进行加窗处理;考虑到高动态下基于扩展卡尔曼跟踪的方法对捕获后参数的精度要求很高,因此在粗捕的基础上提出了基于线性调频Z变换(CZT)算法的精捕方法,并在GPS信号理论模型和模拟高动态轨迹的基础上,实现了高动态GPS数字中频信号的生成,为进一步加快捕获速度,对于冷启动时提出了一种组合码相关的卫星快速盲搜方法;最后通过MATLAB进行系统仿真实验,验证了所提出的高动态GPS信号粗捕和精捕算法能在加速度为100 g的高动态环境下有约10 Hz的捕获精度。     

基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。