高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

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。      

利用"火星快车"三程多普勒跟踪数据限定局部洛伦兹不变性

目前航天器的三程多普勒跟踪技术已经在深空探测的控制与导航领域起到了重要作用。利用包含了对局部洛伦兹不变性(LLI)以及局部位置不变性(LPI)原理有破坏的三程多普勒跟踪理论,研究分析了"火星快车"(MEX)三程多普勒跟踪数据的残差。这些多普勒观测于2009年8月7日和8日进行,利用了欧洲航天局(ESA)在澳大利亚新诺舍(New Norcia)的上行站和三个分别在中国上海、昆明以及乌鲁木齐的下行站。我们发现,这些观测结果给出的LLI上限在10-2的量级。但由于各观测站本身对频率测量的精度有限,这些数据并不适合于检验LPI。     

基于hp伪谱同伦凸优化的火箭垂直回收在线轨迹规划方法

针对可重复使用运载火箭垂直回收轨迹优化问题,提出了一种带有最优终端时间估计策略的hp伪谱同伦凸优化在线轨迹规划算法。首先,考虑状态约束和过程约束的非凸性,采用无损凸化处理推力幅值约束;然后,结合同伦方法与不动点迭代思想将气动力与非凸质量约束转化为线性时变剖面,完成问题凸化;进一步基于hp flipped Radau伪谱法对问题进行离散化处理,将最优控制问题转化为参数优化问题,进而采用原-对偶内点法求解;最后,为进一步减少燃料消耗,提升经济效益,考虑最优终端时间难以在线确定的问题,结合解析推导与二次插值法,设计了最优终端时间快速估计策略。仿真结果表明所设计的轨迹优化算法最优终端时间估计速度快,收敛性能良好,具有较高的精度和计算效率,具备在线应用的潜力。     

高超声速飞行器气动热耗散、输运及转换技术研究进展

针对高超声速飞行器面临的严重气动热集中、累积和时变问题,从气动热耗散、输运和转换三个方面,分别论述了被动热耗散材料、结构和主动热耗散技术,基于高导热材料、热管和工质对流的热输运技术,以及再生转换和热电转换技术的研究现状及其在高超声速飞行器上的应用案例,提出了上述技术在面临高超声速气动热时存在的问题。最后,针对高超声速飞行器气动热耗散、输运和转换技术的发展趋势进行了展望。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。     

Drag derived altitude aided navigation method

The navigation problem of the lifting reentry vehicles has attracted much research interest in the past decade.This paper researches the navigation in the blackout zone during the reentry phase of the aircraft,when the communication signals are attenuated and even interrupted by the blackout zone.However,when calculating altitude,a pure classic inertial navigation algorithm appears imprecise and divergent.In order to obtain a more precise aircraft altitude,this paper applies an integrated navigation method based on inertial navigation algorithms,which uses drag derived altitude to aid the inertial navigation during the blackout zone.This method can overcome the shortcomings of the inertial navigation system and improve the navigation accuracy.To further improve the navigation accuracy,the applicable condition and the main error factors,such as the atmospheric coefficient error and drag coefficient error are analyzed in detail.Then the damping circuit design of the navigation control system and the damping coefficients determination is introduced.The feasibility of the method is verified by the typical reentry trajectory simulation,and the influence of the iterative times on the accuracy is analyzed.Simulation results show that iterative three times achieves the best effect.     

多飞行器动态目标追踪协同控制研究

多飞行器追踪动态目标是一个协同控制问题,需要根据目标飞行状态,协同各个追踪飞行器的飞行状态,最终能够在某动态的最佳点实现同时到达。考虑到目标具有较强的机动性,轨迹通常为非线性的,设计了一种基于非线性轨迹预测的、以剩余时间为控制变量的一致性控制方案。仿真结果表明,提出的控制方案能够实现空间位置相距较远的多飞行器动态追踪,具有较好的灵活性和收敛性,目标轨迹的预测结果与实际轨迹误差较小,恰当的轨迹估计有助于缩短追踪时间,提高追踪效率。     

月表地形环境对着陆器热控系统的影响分析

月球着陆器着陆月表之后的外热流环境与地球轨道卫星外热流环境的最大区别在于月表红外热流的影响.分析月表地形特征是确定月表红外热流影响范围的基础.文章根据调研分析选择了月海地区可能存在的平坦月表、斜坡、石块和撞击坑4种典型地形特征以及月表的热物性参数,并通过计算分析得出了月表地形对着陆器热控系统的一些影响规律--其中平坦月表和斜坡的影响最大,石块和小型撞击坑的影响可以忽略,大型撞击坑可以等效为斜坡的影响.     

Reliable flight performance assessment of multirotor based on interacting multiple model particle filter and health degree

Multirotor has been applied to many military and civilian mission scenarios. From the perspective of reliability, it is difficult to ensure that multirotors do not generate hardware and software failures or performance anomalies during the flight process. These failures and anomalies may result in mission interruptions, crashes, and even threats to the lives and property of human beings. Thus, the study of flight reliability problems of multirotors is conductive to the development of the drone industry and has theoretical significance and engineering value. This paper proposes a reliable flight performance assessment method of multirotors based on an Interacting Multiple Model Particle Filter (IMMPF) algorithm and health degree as the performance indicator. First, the multirotor is modeled by the Stochastic Hybrid System (SHS) model, and the problem of reliable flight performance assessment is formulated. In order to solve the problem, the IMMPF algorithm is presented to estimate the real-time probability distribution of hybrid state of the established SHS-based multirotor model, since it can decrease estimation errors compared with the standard interacting multiple model algorithm based on extended Kalman filter. Then, the reliable flight performance is assessed with health degree based on the estimation result. Finally, a case study of a multirotor suffering from sensor anomalies is presented to validate the effectiveness of the proposed method.