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首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。 相似文献
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基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计. 相似文献
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采用由翼型冰风洞试验推导而来的工程公式,将旋翼结冰模型嵌入离散格式的旋翼气动模型,分别计算结冰后每个桨盘网格区域的翼型升、阻力系数的增量和挥舞系数的增量,建立了结冰后的UH-60A直升机飞行力学模型.结合发动机功率数据,通过改变结冰条件,研究了不同结冰参数对最大平飞速度、最大垂直爬升率和最大爬升率的影响.结果表明:在环境温度为0~-10℃时,降低环境温度会严重降低飞行性能;液态水含量对所选性能指标有一定影响;水滴直径对最大平飞速度的影响较小,对爬升性能的影响可忽略不计;飞行性能指标随结冰时间呈线性下降趋势. 相似文献