航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。     

脉冲等离子体推力器羽流预测计算研究

为了能够将脉冲等离子体推力器成功地运用于空间,需对其羽流进行研究。将一维 MHD双温放电模型的计算结果作为入口条件,运用DSMC（Direct Simulation Monte\|Carlo ）／PIC（Particle in Cell）流体混合算法一体化模拟实验室PPT羽流。验证计算显示该模 型具有一体化模拟脉冲等离子体推力器羽流的能力。对不同初始放电能量下的羽流场进行模 拟,给出了离子、中性粒子、电子温度、轴线上质量流率和出口平面返流质量流率的变化情 况。计算结果显示高放电能量下返流量更大,同时中性粒子在返流中所占比例也越大。
     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

CPR方法与高分辨率二阶格式的混合算法

重构修正方法（correction procedure via reconstruction,CPR）具有紧致高效的优点,但对较强激波的捕捉能力还相对较弱,而加权紧致非线性格式（weighted compact nonlinear scheme,WCNS）具有很强的激波捕捉能力。将基于高阶WCNS插值的二阶格式引入到高阶CPR方法中,构造了一种高效高分辨率的混合激波捕捉格式。首先,基于非线性权偏离线性权的程度的激波侦测器侦测出问题单元,并在问题单元附近引入缓冲单元,其余单元则标记为光滑单元。然后,针对问题单元和缓冲单元采用二阶格式计算,光滑单元采用CPR方法计算,构造混合格式。通过对等熵涡问题、含激波的问题以及激波旋涡干扰问题的数值模拟,测试了混合格式的精度、激波捕捉能力和计算效率。数值模拟结果充分说明了该混合格式具有很强的激波捕捉能力,同时在光滑区具有高分辨特性,可以应用于高超声速流动问题的高效数值模拟中。相比于基于高阶WCNS插值的二阶格式,此格式具有更高的计算效率和更高的分辨率。     

多无人机协同任务分配混合粒子群算法

针对多无人机协同任务分配问题(MTAP),设计了一种综合考虑飞行航程、任务收益以及任务完成时间窗口的混合粒子群任务分配算法。首先,将粒子位置编码为一组任务分配向量,针对同时打击场景可能存在的死锁问题,设计了一种基于多打击任务有向图的死锁检测和修复算法,解码出对应一组可行的任务分配解或方案,实现粒子群算法解的离散化。另外,对于传统粒子群算法(PSO)容易陷入局部收敛的缺点,提出一种基于变邻域搜索算法的跳出局部收敛策略,并建立局部搜索启动概率准则,实现跳出局部收敛和计算开销的平衡。最后,将跳出局部收敛的策略嵌入到粒子群算法中,得到协同任务分配的混合粒子群算法(HPSO)。另外,针对新目标发现导致的初始计划失效问题,设计了一种基于匹配策略的局部任务重分配方法。仿真实验证明,所提出的混合粒子群算法能够有效解决异构多无人机同时打击场景中的任务分配问题。     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。     

RAM的故障模型及自测试算法

通过对ＲＡＭ故障情况的全面、深入分析,建立了ＲＡＭ的功能故障模型。并在此基础上,提出一种全面、实用的故障自测试算法。该算法分三步完成测试：（１）测试ＲＡＭ中的固定为１（０）故障、固定开路故障、状态转换故障、数据保持故障及第一类耦合故障中的不相关耦合等故障;（２）测试第一类耦合故障中的相关耦合故障;（３）测试第二类耦合故障。对ＲＡＭ的故障注入试验验证了该算法的有效性。并将此算法应用于航空电子模拟器的ＢＩＴ（Ｂｕｉｌｔｉｎｔｅｓｔ）的设计中。     

松约束运输问题模型与算法研究

运输问题存在着所谓的"多反而少"悖论现象,本文用运输问题的松约束模型,说明了运输问题产生悖论现象的原因,从而拓宽了运输问题的应用范围,增加了运输问题的适应性,本文给出的运输问题的松约束模型的表上作业算法,运算简单,能彻底解决了运输问题的"多反而少"悖论现象,用本文所介绍的算法解一些问题,得到了更省的调运方案.     

基于混合遗传算法的多冲量最优变轨

针对航天器多冲量最优变轨问题,建立了多冲量最优变轨的数值优化模型,给出了一种遗传算法(GA)与序列二次规划算法(SQP)结合的混合优化算法.该算法不需初值猜测,全局和局部搜索能力强并且计算效率高.仿真计算了燃料最优交会和时间最短拦截问题,比较了GA,SQP以及混合遗传算法的性能.针对混合遗传算法得到的不同冲量次数变轨的优化结果,分析了冲量次数对变轨性能指标的影响.结果表明混合遗传算法综合性能最高,冲量次数对不同性能指标的影响不同.仿真算例验证了模型和算法的有效性.