临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。     

带空间协同的多导弹时间协同制导律

针对多导弹在平面内从期望的弹目视线（LOS）相对方向同时击中固定目标问题,提出了一种带空间协同的多导弹时间协同制导律。基于平面内的导弹-目标相对运动方程,建立了带空间协同的多导弹时间协同制导模型;基于多智能体协同控制理论,在视线方向设计了分布式时间协同制导律,可保证所有导弹的打击时刻在有限时间内达到一致,在视线法向方向设计了分布式空间协同制导律,可保证所有导弹的相对视线角在有限时间内收敛到期望值;最后,通过仿真验证了所设计的协同制导律可使多导弹从期望的弹目视线相对方向同时击中目标。     

高原航线运行控制研究:以“成都-稻城”航线为例

以"成都—稻城"航线为案例论述了高原航线的运行特点,根据航线的实际运行,提出运行控制的建议,研究表明:1)稻城机场天气报文中有17个小时为自动观测,需放行签派员与机场气象部门和场务部门联系确认发展趋势和跑道道面情况; 2)受四季气象特点的限制,推广新技术和适当增加航班备份燃油等措施对航班的签派放行和运行控制有重要的作用; 3)对复杂天气的评估和一发失效及客舱释压应急处置程序是高原航线运行控制的难点; 4)签派员参加高原机场"全动模拟机"训练和高原机场航线实习,有助于提升高原航线运行控制能力。     

变攻角下被动射流旋涡对高速扩压叶栅性能的影响

对被动射流旋涡(PJV)控制高速扩压叶栅内的流动分离控制展开数值研究,并探究其在变工况条件下的适应特性。结果表明,PJV在设计攻角下可使叶栅总压损失系数降低5.2%,变攻角条件下的损失降低幅度最高可达7.8%,表明其具有较高的控制效率和良好的变工况适应特性。随着攻角的增大,吸力面分离位置提前,射流出口与分离区间的距离减小,PJV能够更为有效地促进附面层内低能流体与主流间的动量交换,使得壁面涡结构得到重新组织,并进一步影响通道涡、集中脱落涡等涡系结构的发展,从而推迟流动分离、减小损失。在综合考虑变攻角流场特性的前提下,应使PJV的作用位置位于分离区上游不远处,所研究的最佳射流位置位于叶片前缘上游40%轴向弦长处。      

局部及全叶高合成射流对高速压气机静叶栅流场结构的影响

数值研究了合成射流控制高速压气机静叶栅吸力面角区分离,对比分析了不同射流结构对叶栅内流场结构及气动性能的影响。研究结果表明:合成射流通过周期性地吹气和吸气推迟角区分离、降低总压损失,由于吹气和吸气阶段的作用效果不同,使得叶栅出口损失系数的改善效果呈现出周期性波动。合成射流对通道涡以及角区二次流的有效控制是其取得良好控制效果的关键,当冲角为2°时,局部、全叶高方案最大可使总压损失系数分别降低22.2%和23.8%。由于局部叶高方案无法控制叶展中部的流动,造成该区域的尾迹损失增大,从而导致其流动控制效果弱于全叶高方案。两种射流结构都具有良好的变工况适应特性,全叶高方案在大冲角时逐渐体现出其优势,当冲角为4°时,总压损失系数的改善幅度相比局部叶高方案提高了2.8%。      

基于干扰观测器的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法

由于强非线性、强耦合和强时变等特征,柔性空间机器人的稳定精细控制问题一直是一个重大挑战。轻质小型化机器人受空间及重量限制,其关节柔性通常不可忽略,这部分柔性主要是由谐波减速器和力矩传感器的柔性造成的。传统的运动学控制在空载时能保持稳定,但是对大负载、快速运动时的适应性差,严重时机械臂抖动剧烈甚至发散。针对以上特征,提出了一种基于非线性干扰观测器和动力学极点配置的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法。仿真实验证明,该方法可以有效地抑制柔性激振,保证响应的快速性和准确性,同时有较好的鲁棒性,能够适应不同类型扰动的影响和末端环境柔顺控制的要求,对工程应用具有一定的参考意义。     

电机-变距螺旋桨动力系统功率优化控制

电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统（以下简称变距电动力系统）可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略：在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

重复使用运载器制导与控制技术综述

本文对重复使用运载器制导与控制技术进行综述。随着航天技术的发展,对航天运载器重复使用的需求也日益剧增,具备可复用的天地往返运输能力也一直是航天工业追求的重要目标之一,而制导与控制将发挥重要的作用。首先回顾了全球范围内重复使用运载器的研究进展,随后从不同的维度对其发展途径进行分类和分析,并从垂直起飞垂直着陆（VTVL）、垂直起飞水平着陆（VTHL）、水平起飞水平着陆（HTHL）等3个方面对制导与控制的需求进行了梳理。针对不同的起降模式,详细构建了完整的制导与控制模型、约束与目标函数,从而对比在不同场景下制导与控制的特点和挑战。在此基础上,对在VTVL、VTHL、HTHL 3种工作方式下制导与控制理论研究与工程实践中所取得的研究成果进行分析,并对各种方法的特点进行了论述和比对。最后对本领域当前亟待突破的技术难点和发展趋势进行了讨论,并对推动重复使用运载器应用的重点研究方向进行了归纳和展望。     

变循环发动机模态转换建模及控制规律设计方法研究

为了实现变循环发动机快速可靠的模态转换,本文发展了变循环发动机模态转换过渡态模型及控制规律设计方法。在变循环发动机动态数值仿真程序的基础上,针对模态选择阀与涵道引射器这两个模态转换过程中的关键变几何部件,建立了高精度的气流突扩局部损失模型。首次提出了可考虑模态选择阀堵塞对发动机性能影响的模态选择阀堵塞模型,消除了由于模型不精确造成的模态转换参数波动。在建立的变循环发动机数学模型的基础上,提出了基于直接推力控制技术的模态转换控制规律设计方法,考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对模态转换过程进行了优化。结果表明,本文提出的模态转换控制规律设计方法可以实现变循环发动机快速平稳的模态转换,双外涵转单外涵的参数变化规律与单外涵转双外涵的参数变化规律基本类似,推力在0.6秒就稳定在目标推力值,其余参数大多在1.4秒之后才趋于稳定。本文提出的变循环发动机模态转换控制规律设计方法还可应用于常规航空发动机的加/减速过渡态控制规律设计中。