不可压缩流动的高精度非标准格子玻尔兹曼方法

首先回顾了高精度非标准格子玻尔兹曼方法的发展历程,基于高精度通量重构格式,发展了一种通量重构格子玻尔兹曼方法（FRLBM）。采用两种求解方法：一种是将碰撞项隐式处理,直接求解离散速度玻尔兹曼方程（直接法）;另一种是先执行碰撞步,再求解纯对流方程（分步法）。通过收敛性研究,比较了这两种方法的精度和稳定性。研究结果表明,在小时间步长下两种方法误差近似,都能取得高阶精度;然而当时间步长增大,直接法误差几乎不变,分步法误差出现明显上升。由此表明,当取得近似误差时,直接法可以采用较大时间步长,计算效率更高,且直接法的稳定性略占优。接着通过模拟顶盖驱动方腔流验证了FRLBM捕捉流场细节的能力,并且比较了基于半隐格式的显式方法和一阶、二阶及三阶隐式-显式Runge-Kutta格式的时间离散,在不同雷诺数下的最大允许Courant-Friedrichs-Lewy数,数值结果表明二阶隐式-显式Runge-Kutta格式效果最优。最后数值模拟了圆柱绕流,验证了FRLBM计算复杂外形绕流的可靠性。     

关于建立高阶差分格式的问题

为了能在不太密的网格上捕捉到流场的细致结构。通常采用高阶精度的差分 式进行数值模拟。为能抑制计算中和在激波附近产生的虚假波动,本文从物理构思出发,提出了建立高阶格式的两个基本原则,作者称之为抑制波动的原则和稳定性原则。     

导弹过载控制设计方法研究

以导弹纵向通道为例,给出了导弹的过载控制模型,研究了传统PI/角速度反馈控制、滑模控制和H∞/混合灵敏度控制方法,进行了仿真计算.通过比较,得如下结论传统PI/角速度反馈控制结构简单、工程上易于实现,但系统响应速度慢,且鲁棒性较差;滑模控制响应速度快,但很容易产生抖振,而消弱抖振后,稳态误差明显增大,鲁棒性能变差.反复仿真计算表明,选择这种滑模面控制方法不适合用于导弹的过载控制;H∞/混合灵敏度控制方法的响应速度快,鲁棒性能较好,但控制器阶次较高,工程上较难实现.     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

随钻用光纤陀螺惯导系统振动误差建模与辨识

随钻振动工作环境下,针对惯导系统传统的线性器件误差模型不能适用于线振动工作环境的问题,提出了适用于振动条件下的高阶器件误差模型。通过分析二次项误差在静止与振动状态下的误差传播特性,得出加速度计二次项误差为线振动中主要误差项,建立包含加速度计二次项误差的36阶Kalman滤波器。与传统33阶误差模型相比,36阶误差模型可以有效分离和辨识器件误差。最后,在线振动状态下进行导航验证。结果表明,补偿了二次项误差之后的导航误差得到了大幅优化,速度误差由50m/s减小至2.2m/s,位置误差由90000m减小至2000m,姿态误差由0.7°减小至0.01°。     

飞机电静液作动器滑模 PID控制器设计

在多电飞机应用环境中,由于电静液作动器（Electro Hydrostatic Actuator,以下简称EHA）系统本身的强非线性与承载交变动载荷的不确定性,简单PID控制无法达到理想控制效果。提出了滑模 PID复合控制,电机电流环和转速环构成控制系统内环,以PI控制器实现电机调速;作动筒位置环为外环,以滑模控制提升系统的快速性和鲁棒性。建立了EHA数学模型,并设计了滑模控制器结构。仿真结果表明,滑模 PID复合控制方法能有效地消除超调和减小跟随误差,实现对EHA位置的精确控制。     

有限时间收敛的阻力加速度跟踪进入制导律

摘要：针对地球或火星的大气层进入过程提出一种具有有限时间收敛性质的阻力加速度跟踪鲁棒制导律.将再入动力学方程抽象为一类带有不确定性及扰动的非线性系统,并针对该类系统提出一种基于滑模控制的有限时间鲁棒控制律.将所提出的理论方法应用于阻力加速度跟踪制导律的设计中,设计可使阻力加速度在有限时间内跟踪上标称值的制导律.仿真验证方法的有效性和先进性.     

基于全驱系统方法的制导控制一体化设计

针对滑行转弯导弹拦截高机动目标的制导控制系统设计问题,提出了一种基于全驱系统和反步法相结合的制导控制一体化设计方案。首先,考虑目标的机动特性,建立了二阶严格反馈的制导控制一体化非线性模型,消除了中间过程量,简化了建模和计算过程。其次,设计降阶状态观测器,对包含目标未知机动、系统未建模部分、气动参数等扰动进行估计,并在控制器中进行前馈补偿。随后,基于高阶全驱系统方法,结合反步控制方法,设计具有拦截角度约束的制导控制一体化方案,使用极点配置方法,得到闭环系统控制系数矩阵,满足期望的系统性能。引入Lyapunov函数,证明闭环系统稳定性。最后,通过不同场景和对比仿真试验,证明了所设计的制导控制一体化方案的有效性、优越性和鲁棒性。     

基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计

针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。     

基于终端滑模的卫星编队飞行有限时间控制

针对考虑参考星机动的编队飞行相对位置控制问题,给出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法. 基于编队卫星相对运动动力学模型,设计了有限时间终端滑模控制器,同时证明了该控制器作用下系统状态误差可在有限时间内收敛. 以编队构型重构和考虑参考星机动时的构型保持控制为例,利用本文控制方法进行了仿真分析. 仿真结果表明,基于终端滑模的有限时间控制方法相比于传统的线性滑模控制方法,在保证编队飞行控制高精度的同时,有效提升了误差的收敛速度,验证了该方法的有效性和优越性.