高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化

为提高高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题求解速度和精度,提出了一种将改进的麻雀智能优化同参数化设计相结合的再入轨迹方法。首先,通过Tent混沌映射和精英反向种群方法初始化种群,利用黄金正弦策略进行种群的位置更新,并通过余弦策略减少侦察者数量,采用贪婪策略对种群的最优解进行选择和更新,在增强算法全局搜索能力的同时,不影响收敛速度。然后,将高超声速再入轨迹优化问题转化为攻角剖面和倾侧角剖面的参数化设计问题,将路径约束转化为阻力加速度再入飞行走廊,保证再入过程中始终满足路径约束,利用罚函数法处理终端约束,从而使得飞行器精确命中目标。最后,采用改进的麻雀智能优化算法对设计参数进行寻优,使得目标函数最优。仿真实验表明：本研究所提出的改进麻雀算法相较于原始麻雀算法、鲸鱼算法和粒子群算法收敛速度快,得到的高超声速滑翔飞行器再入轨迹精度有了进一步的提高;蒙特卡洛仿真实验说明,本研究所提出的高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化算法具有一定的鲁棒性。     

变信赖域序列凸规划RLV再入轨迹在线重构

针对可重复使用运载器（RLV）的再入轨迹重构问题,提出一种基于变信赖域序列凸规划的RLV再入轨迹快速求解方法. 首先,通过离散化及对非凸约束的线性化处理,将RLV的非凸轨迹优化问题转换为凸优化问题,然后通过序列凸规划方法对凸优化问题进行求解. 在序列凸规划求解过程的初始迭代中,采用预测校正算法对初值猜测轨迹进行设计,确定轨迹求解的终端时间;在后续迭代过程中,设计基于优化性能指标的信赖域更新策略,提升算法的收敛性能. 在轨迹快速求解方法的基础上,考虑RLV再入过程中可能发生的突发事件,如实际轨迹大幅度偏离参考轨迹或目标点变更,基于变化的初值约束及终端约束在线重构轨迹,并结合重构轨迹和LQR（Linear quadratic regulator）方法设计再入制导律实现对重构轨迹的有效跟踪. 最后,将此设计方法与Gauss伪谱法及传统序列凸规划算法进行仿真对比验证. 仿真结果表明:变信赖域序列凸规划方法相较于伪谱法和传统的序列凸规划方法在轨迹求解实时性及收敛性方面有较大的提升,具备应用于轨迹在线重构的能力,此外,所提出的轨迹在线重构方法具备良好的鲁棒性以及抗扰性.     

基于拟平衡滑翔的数值预测再入轨迹规划算法

针对高超声速飞行器三维约束再入轨迹规划问题,提出一种基于拟平衡滑翔条件的数值预测再入轨迹规划方法.该方法在以倾侧角为控制量的基础上,增加对攻角的控制作用,能够充分利用再入飞行过程中的拟平衡滑翔条件.根据飞行路径角剖面和攻角剖面分别对再入航程和终端速度进行数值预测;借助拟平衡滑翔条件计算能够保持平衡滑翔飞行的倾侧角,同时将飞行过程约束转化为对倾侧角的约束;以CAV-H再入飞行器为例进行仿真分析.仿真结果表明,该数值预测轨迹规划算法不仅能够使CAV-H的再入轨迹具备平滑弹道的优良特性,而且对目标点的改变具有很强的适应性.     

RBCC高超声速飞行器上升段轨迹快速优化

针对火箭基组合循环(RBCC)高超声速飞行器上升段轨迹设计所具有的动力系统工作模态复杂、推力与飞行状态存在强耦合、模型强非线性且存在多种复杂约束限制等典型特征,设计了一种基于序列凸优化的RBCC动力上升段轨迹快速优化方法。针对攻角控制系统是否存在二阶滞后情况,分别建立了适用于RBCC高超声速飞行器上升段轨迹优化的数学模型。基于凸优化理论对原优化模型进行凸化和离散化处理,进而设计了改进的轨迹优化求解策略。以末端机械能最大为优化指标,针对攻角控制系统存在/不存在二阶滞后的情况分别进行了上升段轨迹优化仿真。结果表明,所构建模型和轨迹优化方法可以快速、有效地完成RBCC高超声速飞行器上升段轨迹优化,优化结果符合RBCC动力系统工作特点,且可为RBCC动力运用和攻角控制系统设计提供参考。     

基于高拟真度模型的再入飞行器多学科优化

针对新型飞行器子学科高度集成、学科间强烈耦合的设计特点,提出了一套基于高拟真度学科分析模型的高超声速飞行器多学科建模、集成和求解方法。采用依托CAD造型的参数化主模型架构技术进行几何特征建模,为气动、结构、气动热、质量等学科分析模型构建提供基准支持;在此基础上研究了CAD、CAE等高拟真度学科分析模型在多学科设计优化中的集成应用方法,并以高超声速无动力滑翔再入飞行器为对象建立了支持高拟真度模型的多学科优化系统构架;最后采用响应面与梯度算法组合的搜索方式实现了再入飞行器的多学科优化。     

高超声速飞行器机动规避轨迹优化

为研究高超声速滑翔飞行器规避禁飞区的轨迹设计问题,提出了一种基于拼接的机动规避轨迹优化方法.该方法通过引入拼接点将整条飞行轨迹分为若干段,然后利用能够处理分段优化问题和自动调整配点分布的自适应伪谱法,对高超声速滑翔飞行器的机动规避轨迹进行优化设计.仿真结果得到了不同禁飞区和拼接点分布下的机动规避轨迹,这些轨迹能够在满足各种约束条件的情况下有效规避禁飞区并到达指定点,且其中一种轨迹是全局优化方法无法得到的.仿真结果表明,该方法能够用于设计高超声速滑翔飞行器的横向大幅复杂机动轨迹,此外在该方法中拼接点位置还能够控制轨迹的形态.     

高超声速再入飞行器不确定性分析与μ综合控制

针对高超声速飞行器再入过程中飞行包线大,飞行环境复杂,其间各种复杂的力学过程不可能完全精确地考虑在控制系统设计模型中,存在大量不确定参数的特点,为了便于鲁棒控制器设计,提出了基于最坏情况增益(WCG)灵敏度分析的不确定参数简化方法,在保证不丢失大量WCG信息的情况下,简化模型不确定参数个数;然后基于简化不确定模型和μ综合方法进行姿态控制系统设计;最后通过高超声速再入飞行器横侧向鲁棒控制器的实例设计与仿真分析,验证分析与设计方法的有效性。结果表明,基于WCG的参数灵敏度分析方法能有效地简化模型不确定参数,在保证控制系统鲁棒性的同时可提高控制器设计效率。     

非线性扰动离散系统的反馈控制

研究了具有非线性扰动的离散不确定系统的鲁棒稳定性问题,以线性矩阵不等式的形式给出了该类系统的鲁棒稳定性条件,在此基础上讨论了反馈控制器的设计方法,该方法通过建立并求解一个具有线性矩阵不等式约束的凸优化问题,设计状态反馈控制器,从而使得闭环系统具有较大的稳定界.     

基于气动性能分析的高超声速滑翔飞行器轨迹估计

由于高超声速滑翔飞行器(HGVs)具有高速、高机动的特点,对此类目标的状态估计一直是一个研究热点。鉴于采用传统的运动学和动力学模型进行轨迹估计时加速度估计精度不高,提出一种基于气动性能分析的非线性气动参数目标估计模型。首先,在研究了高超声速滑翔飞行器跳跃再入段运动特性的基础上,以类HTV-2飞行器为研究目标,采用气动力估算方法对高超声速滑翔目标再入段的气动力进行计算分析。其次,建立与马赫数线性相关的气动参数"基准模型"和以一阶马尔可夫过程描述的气动参数"偏差模型",对目标气动参数进行非线性估计。数学仿真结果表明,该方法可以一定程度上提高卡尔曼滤波方法对该类目标的加速度估计精度。     

线性不确定时滞系统的鲁棒耗散滤波器

研究一类线性不确定时滞系统的鲁棒耗散滤波器设计问题.所给系统中的不确定项参数是时变未知且范数有界.目的是设计无记忆线性滤波器使得对所有的不确定性增广系统是时滞独立稳定的,并且满足所提的耗散性能指标.基于时滞系统Lyapunov稳定性方法,给出时滞独立的鲁棒耗散滤波器的存在条件,将所提鲁棒耗散滤波器的设计问题转换为求解线性矩阵不等式的求解问题.     

新型多目标优化控制策略及其应用研究

针对优化控制器设计中的保守性问题,提出了一类新型的多目标鲁棒优化控制器的设计方法,通过有效算法求解满足系统鲁棒稳定性和鲁棒性能的优化解.该方法扩展了传统的基于Lyaponov稳定性条件的Gl2控制问题,通过将多目标约束条件转化为一系列线性矩阵不等式 (LMI),使多目标的鲁棒控制问题具有更小的保守性.仿真结果显示,新方法在提高控制系统的鲁棒性能和时域指标误差平方积分(ISE)、时间乘误差平方积分(ITSE)方面的优越性.     

一类数据不确定的非线性规划在闭凸集下的鲁棒优化

研究一类数据不确定的非线性规划的鲁棒优化问题,利用凸分析的知识首先推导出此问题在一般不确定集下的鲁棒对应形式,然后当其定义在由一系列凸不等式定义的闭凸集下时,巧妙把它的鲁棒对应形式转化成有限确定的优化问题,最后验证了此方法的可行性.     

不确定条件下供应链设施决策的鲁棒优化

针对供应链设施决策问题,包括设施的位置、能力以及供给和需求的分配,考虑不确定的市场需求和成本费用,建立了鲁棒优化模型,使用情景分析法对不确定性参数进行了描述.设计了一种基于二进制映射模式染色体编码的混合遗传算法来求解鲁棒优化模型.算例仿真表明,利用鲁棒优化模型进行供应链网络设计,系统误差减小,系统呈现出对不确定因素的不敏感性.     

高超声速飞行器鲁棒舵回路控制器设计

文章针对高超声速飞行器在缺少实际试飞数据的情况下,需要设计鲁棒自动驾驶仪的舵回路控制器来保证飞行器的姿态角控制精度满足超燃冲压发动机的工作条件.根据高超声速飞行器横滚通道的动态特性,针对舵回路的死区间隙等非线性不确定性因素,结合滚动通道数学模型,采用Lyapunov方法设计了横滚通道差动舵的鲁棒控制器.其鲁棒控制律对系统参数不确定性和外界干扰不确定性的补偿控制采用差动舵偏补偿算法,自动补偿不确定因素及舵回路死区、饱和的非线性影响,并完成了其鲁棒指数镇定的证明.最后通过数字仿真验证了文中控制算法的有效性.     

智能反射面和协作干扰的无人机安全通信算法

为了进一步增强无人机通信系统的保密率,提出了基于智能反射面和协作干扰的无人机安全通信系统。通过利用智能反射面动态地加强回传链路以及通过协作无人机引入人工噪声干扰非法窃听者,从物理层提高无人机通信系统的安全性。考虑源无人机轨迹、干扰无人机轨迹、功率控制和智能反射面相移,以最大化系统的保密率为目标提出联合优化问题。提出了一种交替优化算法,将原问题变为4个子问题,并通过连续凸逼近、半定松弛将原始的非凸问题转换为近似凸性子问题,使其可通过凸优化工具直接求解。仿真结果表明,所提优化算法能够快速收敛,相比于传统的非智能反射面辅助的通信网络,所提算法能显著地提高系统的安全保密率。     

提高工件表面缺陷提取鲁棒性的改进低秩矩阵恢复算法

针对传统的工件缺陷提取方法存在鲁棒性差的问题，提出一种基于同态滤波的改进低秩矩阵恢复算法。首先使用同态滤波方法增强光照分量、抑制工件反射分量，减小光照不均和工件强反光产生伪缺陷的影响；然后应用鲁棒主成分分析模型将工件表面缺陷提取问题转换为低秩背景矩阵和稀疏缺陷矩阵分离的低秩矩阵恢复问题；最后使用非精确拉格朗日乘子法对由鲁棒主成分分析模型转化的凸优化模型进行求解。以带有凹坑、划痕缺陷的轴类工件为样本，通过计算F-measure值完成方法验证，实验结果表明：在不同光照强度的实验条件下，离散傅里叶算法提取凹坑缺陷和划痕缺陷的平均F值分别为0.435 7和0.381 9；本文提出算法提取凹坑缺陷和划痕缺陷的平均F值分别为0.726 0和0.716 9，结果验证了所提算法的有效性和较高鲁棒性。     

基于高斯回归学习的场景优化鲁棒预测控制

针对具有未知加性不确定性的约束线性系统，提出基于高斯过程回归学习的场景优化鲁棒模型预测控制算法.在离线阶段使用高斯回归从经验数据中学习不确定性结构与参数，能够抽取大量随机场景.在在线控制阶段中，求解抽取场景所构建的有限时域优化问题，将滚动优化得到的控制律作用于系统.引入松弛变量保证优化问题的可行性，应用随机凸优化理论，证明所提算法使系统以一定的置信度满足松弛机会约束，收敛于终端域.通过DC-DC转换器和网联车巡航控制仿真实验，验证了本文算法的有效性和优越性.     

非线性时变时滞不确定关联系统的分散鲁棒容错控制

针对一类系统状态、关联项和控制输入均含有时变时滞以及系统带有非线性扰动的不确定关联系统,研究其分散鲁棒容错控制问题．通过构造适当的Lyapunov函数,运用线性矩阵不等式（LMIs）的方法,给出了系统分散鲁棒容错控制的充分条件,以及在此条件下的分散状态反馈控制律,它对执行器发生故障时具有完整性．然后求解一个具有LMIs约束的凸优化问题,作为设计具有尽可能小反馈增益的分散鲁棒容错控制律的系统化方法,从而得到更符合实际的分散鲁棒容错控制律．     

离散不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制

对于输入受约束的不确定时滞系统，提出了离散不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制，用LMI解决时滞系统的输入受约束控制，给出了新的鲁棒性能指标上界和系统稳定的充分条件，通过求解LMI凸优化获得状态反馈控制律，仿真验证了该方法的有效性．结果表明，基于LMI约束不确定时滞系统的鲁棒模型预测控制易于求解，适于实际应用．本方法还可以推广到其他时滞系统模型中．     

具有多个平衡点的不确定混杂系统的鲁棒镇定

考虑具有多个平衡点的参数不确定混杂系统的鲁棒镇定问题。采用分段二次型Lyapunov函数推导得到此类混杂系统可由混杂状态反馈鲁棒镇定的充分条件，在此基础上提出了混杂状态反馈鲁棒镇定控制器的设计方法，将控制器的设计转化为与一组线性矩阵不等式相关的凸优化问题，从而可以用有关的计算软件求解。由于控制器的设计不仅包含控制器连续时间动态行为的设计，还包含离散事件动态行为的设计， 因此不要求混杂系统中每个连续子系统都具有可控性，仿真结果表明了设计方法的有效性和可行性。