高度-速度剖面内再入轨迹快速规划

提出一种升力式再入航天器进入稠密大气后的轨迹规划方法。在预先设定攻角剖面的前提下,利用路径约束(驻点热流、动压和过载)在高度-速度(H-V)剖面内直接获得轨迹下边界;利用终端约束确定以轨迹下边界为基准的高度增量,进而通过下边界与高度增量的加和形成满足要求的再入轨迹。其中,增量的形式选取为分段二次型函数,其大小可通过割线法快速获得。倾斜角大小可根据纵向动力学方程反解得到,其方向依据航向误差角走廊确定。通过对典型工况的仿真,结果表明所提方法能够快速规划出再入轨迹,且适应性好。     

行星着陆大气进入段自适应滑模抗扰控制方法

针对行星探测器着陆过程可能存在的干扰影响着陆精度问题,提出了一种抗干扰控制方法。首先建立行星探测器着陆控制模型,利用非线性干扰观测器实现对系统外部干扰的估计;在此基础上提出一种自适应滑模控制律,使得系统状态快速收敛到平衡点附近。最后,将该方法应用于火星着陆场景进行仿真。结果表明,提出的自适应滑模控制方法能够在未知扰动存在的情况下,有效实现行星探测器安全着陆,提高着陆任务的成功率。     

高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导综述

针对多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题,从离线和在线两个方面综述了高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导方法,并进行了展望。首先建立了带随机干扰的高超声速滑翔飞行器轨迹优化与制导问题模型。针对是否考虑随机干扰,从确定性和鲁棒性两方面对离线轨迹优化与制导进行了综述。在线轨迹优化与制导方面主要对在线轨迹生成加轨迹跟踪的标准轨迹制导和预测制导两方面进行了综述。最后,提出轨迹优化与制导技术应加强在模型、计算效率、多任务、高精度制导等几个方面的研究。     

一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。     

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。     

吸气式高速飞行器爬升-巡航轨迹在线优化

针对吸气式高速飞行器的大气层内爬升和巡航飞行段,进行了在线轨迹优化设计。与传统的爬升段结合定高定速巡航轨迹形式不同,采用优化的方法得到的轨迹能够保证性能指标的最优性。首先,将轨迹优化问题建模为非线性最优控制问题,控制量包括攻角、倾侧角以及燃油当量比。然后,对问题的非线性进行了处理,将变量进行离散化,得到凸优化问题。分析了飞行器的气动和推力特性,设计了优化变量的初始参考。最后,设计算法的外环迭代策略,将每一次求得的解作为参考轨迹进行下一次迭代计算。数值仿真结果表明,该方法能够解决吸气式高速飞行器爬升巡航段轨迹优化问题,并且求解时间满足在线轨迹优化要求。     

基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化

针对末端时间自由的上面级远程交会问题,提出一种基于序列凸优化的上面级远程交会轨迹优化方法.首先建立了末端时间自由的上面级远程交会模型,通过约束松弛和线性化等方法将该模型转化为一组可以迭代求解的凸优化问题.其次结合上面级发动机推力较大的特点,采用双脉冲变轨的计算结果作为迭代初值,进而减少迭代次数.最后用对偶内点法求出远程...     

基于虚拟落点策略的月球返回飞船再入制导方法

针对长航程大偏差状况下阿波罗再入制导算法的精度退化问题提出改进,采用数值预测-校正方法规划和调制线性参数化的倾侧角剖面,给出了一种在全航程包络内适用的月球返回飞船再入制导方法。引入虚拟落点策略,在一次再入段利用算法预测能力预测二次再入段初始侧向偏差并进行前馈补偿,给出了简便有效的虚拟落点瞄准程序。大偏差任务想定下的蒙特卡洛仿真分析表明,该算法在3000km到10000km的再入航程范围内,能够确保偏差小于3km的落点精度。     

RLV轨迹在线重构与动态逆控制跟踪

针对可重复使用运载器再入返回的标称轨迹跟踪问题,结合轨迹在线更新策略,设计了一种基于动态逆方法的轨迹跟踪控制律。通过改进闭环解析解提高了轨迹在线生成算法的精度和快速性,将生成的高度—速度剖面转化为阻力—速度剖面,并在跟踪标称轨迹过程中更新标称轨迹以消除航程跟踪误差的影响。为了跟踪阻力—速度剖面,基于动态逆理论设计了轨迹跟踪控制律,并引入积分环节消除稳态误差,实现了对标称轨迹的准确跟踪,且跟踪误差具有全局收敛性。仿真结果表明,该轨迹跟踪控制律具有良好的跟踪性能,能够提高再入制导系统的自适应性。     

基于碰撞概率的交会对接最优碰撞规避机动

发展了一种求解交会对接过程中最优碰撞规避机动的方法,可以在保证碰撞概率降低到安全值的前提下得到最优的避撞机动冲量。这种方法采用机动方向和机动大小分步求解的策略来计算机动冲量。机动方向通过求碰撞概率对于机动冲量的梯度得到,机动大小通过求解一个非线性方程得到。最后,采用这种方法针对交会对接中常用的径向冲量V-ｂａｒ转移轨迹进行了碰撞规避机动计算,计算结果表明本文的方法能够满足交会对接碰撞分析的需求。