基于模糊系统的高超声速飞行器预测控制

高超声速飞行器跨临近空间飞行,具有高超声速、参数时变等特征。本文针对具有大范围时变参数的高超声速飞行器,为使其能有效地跟踪飞行器的高度和速度指令,将基于模糊系统的预测控制应用于高超声速飞行器的轨迹控制中,给出了详尽的设计方法。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使其一致逼近高超声速飞行器模型中的未知非线性函数,基于李亚普诺夫原理,推导了规则参数调整的自适应律。仿真结果表明该算法对系统的不确定性有较强的鲁棒性,使高超声速飞行器控制系统具有较好的动态与静态品质,可应用于临近空间飞行器轨迹控制等领域。     

基于MEMS传感器的飞行器气动参数测式系统设计

针对飞行器结构的复杂程度,以及飞行器风洞试验过程中需要测试数据较复杂、且无法进行实际飞行试验的现状,经过大量的实际测试和工程实践,设计了一种新型的基于MEMS传感器的飞行器气动参数测试用带式传感器阵列,可以对飞行器表面多点的压力、应变、振动、温度进行测试。经实际调试验证,该测试系统具有良好的测试精度,性能可靠,能够完成飞行器表面的多个气动参数测试,具有良好的工程化价值。     

面向飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法研究

飞行器遥测数据是飞行器状态的直接体现,对飞行器遥测数据的不断深入分析和研究,可为飞行器的安全性和稳定性提供有效保障;目前复杂飞行器的遥测数据存在试验数据量大、人工判读效率低、数据间关联关系复杂且不易梳理等问题;同时,数据智能化分析程度低,缺少对海量历史试验数据的有效利用;为克服现有技术不足,通过对飞行器遥测数据的关联规则挖掘方法进行研究,提出基于状态转换提取的关联规则挖掘算法,并与FP-Growth算法进行试验挖掘对比分析,实现对飞行器遥测数据参数的关联规则挖掘分析,有效地解决飞行器遥测数据间关联规则的梳理问题,试验结果准确率高,为飞行器工况与参数的关联规则挖掘提供重要参考意义.     

基于射频隐身的相控阵雷达搜索控制参量优化设计

机载雷达射频隐身技术对提高飞行器生存能力具有重要意义。 本文研究了机载相控阵雷达基于射频隐身的搜索控制参量优化设计。通过分析截获概率原理 ,给出了目标特征和雷达系统性能对驻留时间和波位间隔等搜索控制参量的影响关系,构建 了目标探测性能与隐身性能约束下的优化模型。仿真获得了满足隐身要求下相控阵雷达的最 优搜索控制参数。     

基于粒子群算法的飞行器再入轨迹优化

提出将粒子群优化算法（PSO）应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,并充分利用飞行器再入时的运动特性来设置PSO算法初始参数,分析比较仿真步数对结果的影响。仿真结果表明提出方法的有效性和优越性。     

空间飞行器轨道仿真验证反演方法研究

对空间飞行器轨道进行仿真验证,是轨道方案设计与性能评估的重要途径之一,其可信性在模型验证与确认中具有重要作用。基于轨道仿真序列图像的空间飞行器轨道验证反演方法,通过对不同高度类型的空间飞行器轨道进行可视化建模与仿真,把得到的仿真图像序列与成像系统参数相结合,计算出空间飞行器测角坐标,然后通过空间关系分析,构建关于真平均运动角速度与视平均运动角速度的约束方程,把对空间飞行器轨道运动状态参数的解算,归结为根据轨道仿真图像序列计算空间飞行器测角坐标和根据测角坐标确定观测斜距,解决了利用图像数据进行非合作空间飞行器轨道反演验证过程中轨道初始参数的确定问题。     

基于人工蜂群优化的高超声速飞行器在线参数辨识

高超声速飞行器由于具有特殊的气动特性和复杂的运行环境,其气动模型的建立和模型中参数的确定面临着更高的要求.飞行器参数辨识是根据飞行器的输入及其响应确定出飞行器的模型和模型中的各个参数数值.针对高超声速飞行器模型耦合性强、非线性程度高、运行环境复杂等特点,本文提出了基于人工蜂群优化的在线参数辨识方法,将参数辨识问题转换为优化问题,以蜂群为单位进行搜索,通过群体信息交流和优胜劣汰的机制,使得蜂群朝着更优方向进化;引入采蜜蜂机制和混沌搜索机制,使得蜂群能够跳出局部最优,具有更强的全局寻优能力.应用此方法对某飞行器升力系数进行辨识计算,结果证明了此方法的可行性.与传统的极大似然法对比表明,本文所提方法在具有系统测量噪声的条件下具有更强的抗干扰能力和准确性.     

数据驱动的飞行器智能故障诊断系统研究

飞行器装备及试验技术的快速发展带来试验数据的指数级增长,传统的试验数据管理与分析手段已经无法满足装备研制与优化设计的需求;提出一种数据驱动的飞行器智能故障诊断技术,通过将人工智能技术与故障诊断技术相融合,能够从飞行器历史测控试验数据库中,自动获取参数的阀值、数据链特征与关联关系,形成准确的飞行器参数知识模型库;通过构建数据驱动的飞行器智能故障诊断系统,将知识模型库中的知识与实时试验数据进行比对分析,实现实时数据的自动化、智能化判读,进而发现航天飞行器可能存在的潜在故障,提前预测,将风险降低到最小。     

基于奖惩学习算法的序参量重构方法

分析了协同方法中序参量在模式识别过程中存在的不合理因素,阐述了经过序参量重构的协同方法能够有效地克服这些不合理因素,从而提高模式识别性能．为了获得序参量重构参数,提出了基于奖惩学习算法的重构参数的搜索算法,该算法结合协同神经网络的自学习能力和奖惩学习算法的搜索能力来训练参量重构参数．利用从实际应用中得到的样本新看法进行的测试表明,新看法确实能找到一组序参量重构参数使识别性能得到较大提高,具有很好的     

基于双种群遗传算法的四旋翼飞行器PID参数整定方法

针对四旋翼飞行器的PID控制器参数整定问题,提出使用双种群遗传算法对控制器参数进行寻优;四旋翼飞行器的PID参数调整困难,由于通道间的耦合关系使常规的参数调整方法失效,提出结合双种群遗传算法,寻找最优的PID参数组合,实现飞行器控制;结合动力学模型并加以适当简化,设计了PID控制器,使用双种群遗传算法整定参数,进行了数据仿真实验;结果表明,双种群遗传算法能够提高单种群遗传算法5%的性能,获得的参数控制效果更好。     

基于参数空间法的飞行器再入控制研究

针对空天飞行器再入段环境变化剧烈、气动参数变化范围大的特点,采用参数空间方法来设计其控制系统;首先建立飞行器控制系统的数学模型,鉴于飞行器再入过程中对攻角有着严格的要求,设计了以攻角反馈为被控信号的三回路自动驾驶仪结构,然后根据参数空间方法求出对应的控制器参数,最后基于Matlab/Simulink的非线性仿真表明,所设计的控制系统在大气密度偏差±30%、气动力/力矩系数各偏差±20%的组合偏差情况下仍具有较好的鲁棒稳定性和跟踪性能。     

基于非线性干扰观测器的变几何进气道飞行器自适应模糊控制

可移动唇罩式变几何进气道高超声速飞行器是指飞行器发动机前端设有一个能沿着来流方向前后平移的唇罩,从而能够实现飞行器的最大气流捕获,以提高发动机的机动性能.针对变几何进气道飞行器强非线性以及存在参数不确定性等特点,提出一种基于非线性干扰观测器的自适应模糊控制策略.首先,基于反步思想将变几何进气道飞行器模型分解为速度子系统和高度子系统,并将其转化为严反馈形式控制系统;其次,利用模糊逻辑系统并结合自适应技术在线逼近模型参数不确定项;再次,采用非线性干扰观测器补偿模糊系统逼近误差和飞行器建模误差;最后,通过仿真结果表明所设计的控制器能对飞行器速度和高度参考指令实现准确、稳定地跟踪,并验证了变几何进气道飞行器的优势.     

四旋翼飞行器控制优化与仿真

四旋翼飞行器姿态稳定的关键在于控制方案的选择.但由于环境中存在的气流扰动、电源电压的变化以及实际重心与理论解算时重心位置的偏差等的影响,理论环境下的控制参数并不能很好地、甚至无法对实际中的四旋翼飞行器进行控制,从而导致四旋翼飞行器失稳.由于实际飞行中控制参数的不可调,更增加了控制参数选择的难度.针对上述问题与难点,提出了一种结合PID参数初值并进行在线调整的方法,采取先调节单个自由度下PID参数,再进行多自由度下PID参数调节的步骤.实验结果表明,上述PID参数选择、调节方法可行有效,有助于飞行器的稳定.     

模糊自适应的高超飞行器控制与干扰

针对具有超大飞行马赫数、超宽飞行包络、飞行环境复杂等特点的高超声速飞行器,提出了基于模糊自适应的高超飞行器高度控制方法,分别设计了高度和速度控制器.针对所设计的控制器,分析了气动干扰力矩、测量噪声、舵机干扰、气动参数不确定性和飞行器模型参数不确定性对飞行器高度控制和速度控制效果的影响,然后又分析了综合考虑以上干扰和不确定性对飞行器高度控制和速度控制效果的影响.仿真结果表明,对各种干扰和不确定性,所设计的控制器速度和高度控制有较好的跟踪性和鲁棒性,达到了满意的效果.     

SolidWorks在扑翼微型飞行器设计制造中的应用

扑翼微型飞行器是一种模仿鸟类或昆虫飞行的新概念飞行器。介绍SolidWorks设计软件在驱动机构运动仿真、翅翼频率分析和参数化设计中的应用。结果表明,SolidWorks应用于扑翼微型飞行器设计制造可以简化设计流程,提高设计效率。     

飞行器设计的多参数决策matlab的模拟实现

本文介绍了基于Matlab语言环境下的多种算法,主要详细地介绍了模拟退火算法以及其运用于求解超音速飞行器气动外形参数优化问题的原理。主要阐述了飞行器设计的多参数决策matlab的模拟算法的基本原理及实现过程,运用Matlab语言实现了对飞行器设计的多参数决断。数值仿真的结果表明了该方法能够对函数进行全局寻优,有效克服了基于导数的优化算法容易陷入局部最优的问题。该方法既可以增加对Matlab语言的了解又可以加深对模拟飞行器设计的多参数决策过程的认识,并达到以此来设计智能系统的目的。     

高超声速飞行器姿态的变结构控制

针对高超声速飞行器运行环境中气动参数大范围变化可能导致失稳现象,构建高超声速飞行器姿态的滑模变结构控制器。通过多时间尺度理论将飞行器姿态控制系统分为内外双闭环子系统,分别为内外环设计滑模姿态控制律,保证控制系统对气动参数变化不敏感,能稳定准确地跟踪期望姿态角指令。仿真结果表明所提滑模变结构姿态控制算法性能良好,对气动参数变化有一定的鲁棒性。     

基于强化学习的四旋翼高度控制器设计

针对四旋翼飞行器高度控制通道易受干扰的问题,在先验飞行数据基础上,利用局部加权线性回归算法建立了四旋翼飞行器的非参数模型,该模型考虑了实际飞行中干扰因素对高度控制的影响.以此非参数模型为基础,运用强化学习算法构建了四旋翼飞行器高度控制算法,并以离线方式优化了控制算法的结构参数.最后通过实际的飞行实验验证了控制算法的合理性.     

高超声速飞行器最优PIF-LQR控制器设计

以一类通用高超声速飞行器的非线性纵向模型为研究对象,对其线性化后,应用LQR理论设计了一种多输人多输出的最优控制器.通过引入比例积分滤波器(PIF),有效地抑制模型参数变化所引起的扰动,实现飞行器对速度和高度变化指令精确跟踪.将所设计控制器应用于具有不确定参数的高超声速飞行器扰动模型,通过仿真对控制器的鲁棒性进行评估.仿真结果表明,尽管存在参数不确定性,所设计控制器能够满足高超声速飞行器在复杂飞行条件下的控制要求,具有较强的鲁棒性.     

跨大气层飞行器爬升段飞行仿真研究

跨大气层飞行器在爬升过程中飞行参数及质量特性变化剧烈，因而飞行器的操纵稳定特性也相应迅速变化。各种干扰因素的影响对飞行控制系统设计起着不可忽视的作用。对此进行了分析研究，仿真结果表明分离时刻载机与飞行器之间的干扰气流影响飞行安全；点火时机合理地选择、缓和拉起爬升动作对爬升初始阶段飞行参数稳定合理地变化也很重要；无动力爬升段结束后姿态控制对稳定飞行器横侧特性起着关键的作用。爬升过程中出现发动机停车状况，只要控制合理，也可以将飞行器安全着陆。