可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

高超声速滑翔飞行器地形匹配辅助导航方法研究

高超声速滑翔飞行器滑翔飞行高度在30 km以上,大气极其稀薄,传统采用气压高度计的地形匹配辅助导航方式将无法正常工作。为实现高精度地形匹配,在分析匹配算法对地形常值误差不敏感的基础上,详细论证了基于惯性系统解算绝对高度方案,并对比分析了将短时滑翔段弹道简化为等高飞行方案。在捷联惯性导航系统（SINS）误差模型基础上,结合高度通道方块图,通过拉普拉斯变换,建立了惯性系统高度通道短时稳定性解析模型,并以CAV-H为研究对象建立数值仿真环境。仿真结果表明,解析模型精度较高,基于SINS解算绝对高度能够满足地形匹配辅助导航系统精度要求,优于气压高度计正常工作时的精度。      

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

高超声速飞行器再入段LQR自抗扰控制方法设计

针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。     

无虚拟控制律的高超声速飞行器新型模糊控制

针对弹性体模型的吸气式高超声速飞行器(Air-breathing Hypersonic Vehicle; AHV)飞行过程中存在的外部未知扰动和不确定性,提出了一种无需虚拟控制律的新型模糊控制方法。首先,基于飞行器的纵向模型,将控制系统分解为速度子系统和高度子系统;然后对于每个子系统,仅采用一个模糊逼近器对系统的总不确定项进行逼近,摆脱了传统鲁棒控制对于精确模型的依赖,并保证系统的鲁棒性能。与含有虚拟控制律的传统反演控制相比,本文的虚拟控制律仅应用于系统稳定性分析,无需繁琐解算,仅按实际控制律需要执行。采用范数估计策略为模糊系统权系数参数向量的范数设计自适应律,保证了实时性的同时大大减少了逼近过程的学习量。最后通过仿真分析,在引入参数摄动的条件下,对系统输入的参考速度和参考高度进行跟踪控制,验证了控制器的鲁棒性和稳定性。     

近太空平台及其军事应用

1近太空和近太空平台的概念和特点 □□近太空宽泛的定义为20～100km之间的区域.近太空空域的空气非常稀薄,多数固定翼飞机都不能在其中飞行,而卫星由于受重力作用过大,难以维持其飞行轨道.     

倾转四旋翼飞行器垂直飞行状态气动特性

综合采用基于滑移网格技术的计算流体力学(CFD)方法与悬停状态气动干扰试验方法,对倾转四旋翼(QTR)飞行器垂直飞行状态的流场进行模拟与试验,研究飞行器垂直飞行状态气动特性以及部分参数对气动特性的影响.结果表明:倾转四旋翼飞行器在垂直飞行状态,前后旋翼之间干扰不明显,但旋翼与机翼的干扰明显;旋翼旋向对旋翼与机翼的干扰不...     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

飞行器集群协同制导控制方法及应用研究

分析了目前多飞行器协同作战的发展现状与趋势,指出了多飞行器以编队形式进行协调与配合,可以有效提高突防概率与作战效能。针对飞行器集群协同制导控制技术,分析梳理了相关的技术难点。然后,分别对协同任务规划与动态目标分配方法和多飞行器编队协同控制方法、多约束条件下的分布式协同制导方法的国内外研究现状进行了介绍。最后对飞行器集群协同制导控制技术进行了总结,并对未来的发展方向进行了展望。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估,研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响,提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,综合考虑分离过程不确定性因素的影响,利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素,构建分离可靠性模型。针对此模型,提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法,通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点,进行高效可靠性分析。实例结果表明,该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响,提升分离可靠性定量分析的精度和效率,为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。