充液航天器液体晃动等效力学模型的建立

在考虑液体表面张力影响液体晃动求解的基础上,利用动力学方程等价准则,建立了三轴定向充液卫星在二维平动和二维摆动扰动作用下的空间摆等效力学模型,并对两种情况下等效摆的主要参数进行了计算和比较。结果表明,考虑表面张力时,液体的晃动特性对航天器姿态控制系统稳定性有不利影响。     

RLV双环滑模RCS/气动舵复合控制器设计

针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。     

高超声速飞行器动态神经网络反推自适应控制

针对高超声速飞行器纵向模型的高度非线性特点,在考虑模型不确定性的情况下,提出了高超声速飞行器动态神经网络调节函数反推自适应控制方法.对给定的速度指令,引入积分型Lyapunov函数设计跟踪控制器,取消了控制增益一阶导数上界的限制,且避免了控制器的奇异性;对给定的高度指令,引入调节函数技术,设计了反推控制器,避免了将模型化为严反馈形式;采用动态神经网络对未知系统动态进行自适应在线逼近.根据Lyapunov理论证明了设计的控制律保证了闭环系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真结果验证了该方法的可行性及有效性.     

考虑执行器安装偏差时航天器姿态稳定的控制分配

针对存在执行机构安装偏差和外干扰的航天器姿态控制问题,提出一类基于反步法的自适应滑模控制策略,该方法在实现姿态控制快速性和高精度的同时,能有效地避免因执行机构安装偏差引起的不确定性所导致的控制奇异现象。在此基础上,考虑到执行机构冗余特性,进一步提出一种基于能量最优约束二次规划的动态控制分配算法来完成期望指令到执行机构的指令分配,克服了传统伪逆法难以考虑的控制力矩位置和速度约束,减少了系统功耗,实现了分配后控制力矩的平稳性和能量最优。最后,将提出的控制方案应用于某型轮控刚体航天器的姿态稳定任务中,仿真结果验证了提出方法的可行性、有效性。     

基于蒙特卡罗方法的小卫星偏心分离动力学分析

对小卫星单星偏心分离动力学进行了研究。建立了基于多体动力学理论的偏心在轨分离模型,用ADAMS平台对小卫星分离过程动力学进行仿真,结果显示两者误差小于0.15%,验证了仿真模型的正确性。用Monte-Carlo法对分离动力学性能进行了优化,分析了不同因素对分离角速度和分离速度的敏感度,给出了三种优化方案。     

临近空间高超声速飞行器鲁棒自适应控制方法

提出了一种新的将自适应滑模变结构控制与动态逆控制组合的鲁棒自适应的控制方法,用于临近空间高超声速飞行器的再入阶段飞行控制系统设计。用内外环动态逆控制将非线性飞行器对象近似解耦成不确定的3通道一阶线性系统,将所有不确定性转化为匹配的逆误差;由自适应滑模变结构控制给出动态逆的输入信号,消除逆误差的影响,保证对制导指令的鲁棒跟踪。某高超声速飞行器临近空间再入的六自由度仿真结果表明:控制器有较好的鲁棒性和跟踪性能。     

单周期冲跃飞行轨迹性能参数影响程度分析

对高超声速飞行器的单周期冲跃飞行轨迹进行了研究。建立了动力学模型和约束条件。仿真分析了升阻比、初始速度和初始弹道倾角对飞行轨迹性能的影响,并讨论了影响程度,确定了适于该飞行器的最佳飞行走廊,为后续的冲跃飞行轨迹完整设计和优化提供了参考。     

卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题,基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型,并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等,以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后,针对终端约束和控制输入约束,依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹;针对动态避障问题的不等式约束,引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学,实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避;最后,依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化,获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。