一种基于指数趋近律的电动舵机变结构控制

根据简化的电动舵机数学模型,设计了一种采用指数趋近律的变结构控制器。证明了滑模的存在性、可达性和稳定性,并用符号函数减少系统的振颤。仿真结果表明：与极点配置法相比,变结构控制的响应快、抗干扰能力强,且结构简单、易实现。     

一种新型多变量系统变结构控制滑模趋近律

提出了一个新的用于多变量系统变结构控制的滑模趋近律.分析了该趋近律参数对系统动态性能的影响,讨论了参数的物理实现并给出了到达时间的简化计算公式.某二输入系统的仿真结果表明:该趋近律可保证滑动模态的快速到达,且能有效削弱抖振.     

助推段防御比例导引法研究

基于助推段防御和比例导引法,分析了拦截弹与目标导弹的相对运动关系并给出了比例导引方程;采用差分法分析了拦截弹与目标导弹的位置关系、构建了数学模型并推导了拦截弹的差分方程;以拦截时间和拦截弹道为研究对象,分析了拦截弹的速度和比例系数对拦截时间和拦截弹道的影响,并对比例导引法的拦截弹道进行了三维仿真。仿真结果表明,助推段防御使用变系数比例导引法,可有效缓解拦截时间与拦截弹机动性之间的矛盾。     

基于自抗扰的运载火箭主动减载控制技术

针对运载火箭穿越大风区的减载控制技术进行研究,首先对攻角反馈和加表反馈2种减载技术进行理论研究和仿真分析,得出2种方案对火箭减载都存在一定的局限性。因此引入自抗扰控制器(ADRC)技术并针对飞行减载控制对其进行改进,一方面通过状态观测器将误差补偿引入自抗扰回路;另一方面改进了自抗扰控制器中的控制律,并推导证明了新的控制律下自抗扰控制器抑制风载干扰的能力,给出了控制方程中增益的选择方法。最后以某型液体运载火箭为例在考虑其弹性振动和液体晃动条件下对比了几种方案的减载效果,仿真结果表明改进后的自抗扰控制器使飞控系统抗干扰能力增强,增大了控制律中增益选择范围,有效提高了运载火箭的减载效果,具有很强的工程应用价值。      

高抗扰高精度无人机着舰纵向飞行控制

针对无人机着舰过程中舰尾流扰动和甲板运动扰动对着舰点散布的影响,对复杂着舰环境下的无人机着舰纵向控制策略、控制结构和控制律参数设计方法进行研究。针对常规控制结构抗扰能力不足的问题,提出了无人机着舰纵向多操纵面平衡态直接力控制(DFC)策略及控制结构。提出了面向着舰点散布的控制律参数优化设计方法,该方法在保证系统满足稳定裕度指标的基础上,综合考虑了舰尾流扰动和甲板运动扰动对着舰点散布的影响,使2种扰动造成的着舰点散布最小。构建控制律参数优化设计问题,通过粒子群优化(PSO)算法进行优化设计,得到高抗扰性能的控制律参数。在控制律参数优化中考虑舰尾流和甲板运动的功率谱密度分布,使设计更具有针对性,减小了控制律设计的保守性,进一步提高控制的抗扰性能。算例设计及仿真验证了多操纵面平衡态DFC控制结构在抵抗舰尾流扰动和甲板运动扰动方面的优异性能,并证明了所提控制律参数设计方法的有效性。     

基于模糊参数优化的小行星软着陆控制方法研究

针对传统指数趋近律变结构控制中抖振的问题,设计出新型变速指数趋近律滑模控制器。基于小行星软着陆控制系统的动力学模型,推导出指数趋近律滑模控制器结构。通过实时分析运动点距离滑模面的位置及趋近速率,采用模糊参数优化策略动态调整切换增益,实现在滑模面外时加快响应速度并增强系统克服摄动及外部干扰能力,到达滑模面时柔化控制量以消除抖振的目的。通过Matlab仿真,结果表明变速趋近律不仅保证到达运动的快速性,且有效降低了系统抖振,具有良好的稳态性能。     

盒式机翼布局大型飞机横航向飞行品质研究

经计算并和常规布局大型飞机对比分析,给出了盒式机翼布局大型飞机的气动特点;然后研究了盒式机翼布局大型飞机本体横航向飞行品质;针对盒式机翼布局本体飞机横航向飞行品质较差的问题,研究了提高盒式机翼布局飞机横航向飞行品质的有效方法.研究结果表明:盒式机翼布局大型飞机具有良好的升阻特性和特殊的横航向气动特性;修改布局参数对提高...     

空间对接机构碰撞试验系统的开发研究

为研究空间对接机构在对接过程中的碰撞现象,研制了碰撞试验系统.探讨了试验系统方案;依据Hertz弹性接触理论,仿真计算了加速度频率特性,确定了加速度传感器的选择原则;利用该系统开展了低速碰撞试验.试验结果表明,该系统能够满足测量对接碰撞力的要求.     

基于奇异摄动与反馈线性化的滑翔制导律

针对高超声速再入飞行器最远距离滑翔制导关键技术,设计了一种新型制导律.首先,利用奇异摄动理论对再入飞行器状态变量进行两个时间尺度的划分,将系统状态方程分解成两个低维子系统.然后,应用最优控制理论得出慢时间尺度上的解,并将其作为降维后的最优参考轨迹;在此基础上,利用非线性微分几何反馈线性化方法,设计快时间尺度制导指令,实...     

Q-learning强化学习协同拦截制导律CSCD

为实现多枚导弹协同拦截机动目标,提升拦截效能,提出了一种Q-learning强化学习协同拦截制导律。首先,基于逃逸域覆盖理论,建立了非线性多弹协同拦截模型。其次,以视线角速率为状态,依据脱靶量构造奖励函数,通过离线训练生成强化学习智能体,并结合传统比例制导控制方法,构建基于强化学习的变导引系数制导律,实时生成实现协同拦截的制导指令。最终,通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。