基于多滑模控制器融合的高超声速飞行器再入段跟踪控制方法

针对高超声速飞行器再入段滑模跟踪控制存在的抖振剧烈问题,提出一种基于多滑模控制器融合的跟踪控制方法.该方法采用动力学模型对高超声速飞行器再入过程进行描述,建立高超声速飞行器的攻角、侧滑角和倾斜角跟踪控制方程,结合准二阶连续滑模控制器和超螺旋滑模控制器对再入段进行分阶段的跟踪控制,分别削弱抖振影响,提高跟踪控制性能.通过模型仿真对所提跟踪控制方法的有效性和可行性进行验证,结果表明该控制方法可有效实现高超声速飞行器的轨迹跟踪,在控制力矩响应和姿态角速度跟踪误差积分值上较传统方法具备明显优势,可有效抑制抖振,提升飞行稳定性.     

基于高光谱和LiDAR的黄河口湿地植被分类方法

利用无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）高光谱影像（Hyper-spectral Imaging, HSI）和激光雷达（Light Detection and Ranging, LiDAR）数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络（SSF-C-DBCNN）。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。     

吸气式电推进系统可行条件分析

吸气式电推进系统作为有可能实现长寿命超低轨飞行的技术而被关注。根据不同轨道环境条件,采用管状结构进气道、以及机械增压的吸气方式,讨论了吸气式电推进系统所需的可行条件。分析表明,在轨高度180~240km,航天器所需总功耗与迎风面之比需要大于2kW/m2,电推力器比冲需大于4×104m/s,方可满足推阻平衡需求。分析得出,实现吸气式系统在地球轨道的运用,关键技术在于增加气体收集效率并且降低收集功耗,同时电推力器的效率还需进一步提升。     

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。      

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同,提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先,利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息,分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性,提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理,根据局部区域分割信息,对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割,获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后,通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量,计算损失函数。最后,在测试阶段使用全局特征,并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征,缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试,验证了所提算法的有效性。      

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。     

一种小长高比组合发动机喷管气动设计及性能分析

在强几何约束条件下,对一种Ma=0~6.0的小长高比组合发动机喷管气动设计开展了初步研究。采用特征线法设计程序开展了喷管型线设计,并对设计点马赫数选取、三维侧向膨胀角、喷管双通道相对位置对喷管气动性能的影响开展了研究,给出了兼顾空间有效利用与喷管气动性能的喷管气动设计方案。数值模拟结果显示:降低设计点马赫数可以改善组合发动机喷管在低马赫数飞行时的性能,避免喷管出现严重过膨胀;喷管保持出口高度不变时,随着侧向膨胀角的増大,其高马赫数气动性能较优,而低马赫数气动性能下降严重。涡轮/冲压发动机喷管出口相对位置对并联布局组合发动机喷管转级点气动性能影响较大,且存在一个最佳位置布局,使得转级点达到最优的推力性能。获得的组合发动机喷管在设计马赫数下的推力系数约为0.920,模态转换过程流场平稳过渡,推力系数不低于0.918。     

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。