RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。     

基于协同学的航天型号项目组合配置战略贴近度研究

文章将协同学和系统理论引进航天型号项目组合配置战略贴近度研究,运用熵的思想度量了航天企业战略和项目组合配置方案之适配序参量的配置合理性,在定义适配序参量、适配熵、适配度和贴近度等概念的基础上,构建了航天型号项目组合配置战略贴近度的优化度量模型,并通过航天企业实践验证了该度量模型的科学有效性,为航天企业进行多项目管理提出了可供参考的分析方法和决策依据。     

Kalman滤波的铷原子钟控制算法

以GPS接收机输出的1pps信号为参考信号,采用Kalman滤波算法对铷原子钟的参数进行估计,计算铷原子钟的频率调整量,对铷原子钟进行调整,使其和UTC时间保持同步。实验结果表明,受驯铷原子钟输出1pps与UTC（NTSC）钟差的标准差优于3.5 ns,钟差峰峰值优于15 ns,100 s采样的Allan方差为1.83×10 -12 ,10000 s采样的Allan方差为6.1×10 -13 。实验证明了基于Kalman滤波的铷原子钟控制算法,使铷钟获得了较好的准确性和长期稳定性,且对其短期稳定性影响最小,是一种可靠稳定的铷钟控制方法。     

卫星姿控系统可重构性综合评价方法研究

针对可重构性评价需考虑系统资源、性能等多约束条件的问题,以卫星混合执行机构姿控系统为研究对象,建立了基于组合赋权法的卫星可重构性综合评价方法。首先,综合分析影响卫星姿控系统的指标因素,结合系统可重构性度量指标构建了综合评价指标体系;然后利用层次分析法和熵权法分别得到权重初值,以最小二乘法为工具建立确定具有主客观意义的优化组合评价权重;最后采用欧几里德距离为测度,计算各方案距离正负理想点的相对接近度并以此作为评价准则。针对多方案系统配置实例进行了验证计算,结果表明利用基于组合赋权法的评价方法能有效地对卫星姿态控制系统可重构性进行综合评估,具有较好的应用价值。     

火箭引射模态下主火箭总压与RBCC发动机的匹配性

基于传统的"等压面假设"理论,建立了RBCC发动机主火箭的引射性能分析模型,研究了主火箭总压与RBCC发动机的匹配性。研究结果表明,若隔离段通道面积比小于0.65,在主火箭总压较低条件下,隔离段内二次流容易达到壅塞,无法进一步提高空气流量;在地面静止状态下,随主火箭总压增加,空气流量逐步增大,等压面上形成Fabri壅塞后,进一步增加主火箭总压,反而会降低空气流量;在火箭引射模态下,RBCC发动机的工作状态可细分为引射作用占主导地位的进气道亚临界状态和临界状态、冲压作用占主导地位的进气道超临界状态,其分界马赫数分别约为0.7和1.5。     

多模型自校准扩展Kalman滤波方法

基于扩展Kalman滤波方法（EKF）、自校准扩展Kalman滤波方法（SEKF）和多模型估计理论（MME）,针对工程实际中非线性系统状态方程受未知输入（如突风、故障和未知系统误差等）影响的问题,提出了一种多模型自校准扩展Kalman滤波方法（MSEKF）,将多模型自校准Kalman滤波方法（MSKF）的适用范围扩展到了非线性领域。该方法同时采用EKF与SEKF进行计算,根据贝叶斯定理实时分配两者先验估计值的权重,通过加权融合进而得到最终的状态估计。本文方法不仅解决了非线性系统状态方程受未知输入影响时EKF滤波发散的问题,而且在未知输入为零时的滤波精度与SEKF相比也更高,大量数值仿真结果表明该方法精度提升可达4%,具有更强的适应性和鲁棒性。     

脉冲调制在小型姿控推力器中的应用仿真

摘要： 针对采用推力器进行姿态控制过程中的姿态稳定度和燃料消耗优化问题,对脉冲调宽调频（PWPF）和伪速率脉冲（PSR）调制器进行详细介绍,分别对采用PWPF调制器和PSR调制器的姿控推力器姿态控制进行仿真分析,总结采用上述两种调制器的优缺点.以采用双时间常数的方法降低燃料消耗,加入一阶惯性滤波的方法降低系统噪声影响从而提高姿态控制稳定度,设计一种改进的脉冲调制器.通过仿真表明采用改进的脉冲调制器相比于采用PWPF调制器更节省燃料,且姿态稳定精度相当,相比于PSR调制器,改进的脉冲调制器显著提高了姿态稳定精度.     

深空探测器接近段自适应滤波方法研究

天文导航是一种广泛应用于深空探测任务的全自主导航方法.基于状态模型和量测模型的非线性卡尔曼滤波方法在天文导航中被广泛使用.卡尔曼滤波要求状态和量测模型误差是高斯白噪声且先验协方差信息已知,但在深空探测器天文导航系统中,状态模型和量测模型噪声通常不能精确知道且是时变的.因此,自适应卡尔曼滤波器广泛用于解决状态和量测模型误差未知且时变的问题.本文首先结合火星探测器接近段的实际情况分析了火星探测器接近段模型噪声的时变特性,然后对三种常用的在线调节自适应滤波方法在火星探测接近段的滤波表现进行了仿真实验.      

交互式多模型粒子滤波优化重采样算法

针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。