基于改进分段Gauss伪谱法的带推力高超声速 飞行器再入轨迹规划

再入轨迹规划是高超声速飞行器领域的热点问题,已吸引了众多国内外专家的关注. Gauss伪谱法以及分段Gauss伪谱法是解决含有多约束轨迹规划问题的一类有效工具.然而,发动机多次点火熄火导致推力不连续以及点火时刻控制输入的连续性要求是带推力高超声速飞行器再入轨迹优化面临的新挑战.本文将问题简化为多脉冲再入轨迹规划问题,基于改进分段Gauss伪谱法生成满足多条件约束的最优再入轨迹.通过设置分段Gauss伪谱法连续性条件,确保飞行器状态与控制输入在分段点处连续衔接.通过无动力自由再入与带推力再入算例对改进分段Gauss伪谱法进行说明,仿真结果也表明,改进分段Gauss伪谱法可有效求解带推力高超声速飞行器再入轨迹规划.     

高超声速飞行器多约束参考轨迹快速规划算法

针对多约束的高超声速滑翔飞行器的再入轨迹优化时对初值敏感的问题,提出一种参考轨迹快速规划算法。对运动方程进行了无量纲处理并引入适合优化求解的替代变量,通过纵向再入走廊和侧向制导的规划使所有过程约束和终端约束完全满足。仿真结果表明,得到的参考轨迹接近最优解,大幅缩短了后续优化工作所需的时间,具有重要的工程实用价值。     

高超声速飞行器飞行轨迹的模糊控制设计

针对高超声速飞行器飞行过程中因干扰造成的飞行轨迹散布问题,提出了采用飞行器飞行轨迹的模糊控制设计方法。方法以高超声速飞行器飞行轨迹线偏差和线偏差变化率作为模糊控制器输入,采用模糊推理设计飞行控制系统。在完成高超声速飞行轨迹控制系统数学建模的基础上,结合自动驾驶仪特点对飞行轨迹模糊控制系统进行了设计。结论通过仿真表明所设计的飞行控制系统满足飞行轨迹及攻角性能要求,验证了方法的正确性。     

基于Terminal 滑模的高超声速飞行器姿态控制

针对高超声速飞行器六自由度再入模型,考虑模型参数不确定和外界干扰对再入姿态控制的影响,基于Terminal滑模对再入过程中姿态角的跟踪控制问题进行研究.为了减少外界高频噪声对系统性能的影响,首先,利用多时间尺度技术将姿态模型划分为双环结构;然后,分别针对各环路设计Terminal滑模控制器,并通过Lyapunov理论和奇异摄动理论对系统的稳定性进行证明.仿真结果表明,对于六自由度再入模型,该控制方法能够很好地跟踪再入制导指令.     

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。     

基于拟连续高阶滑模的高超声速飞行器再入姿态控制

考虑模型参数不确定和外界干扰对再入制导控制性能的影响,基于拟连续高阶滑模控制策略对高超声速飞行器的再入制导控制问题进行了研究.首先,给出再入制导指令的设计过程.其次,基于再入飞行特性对模型进行简化,获得面向控制的姿态模型,在此基础上,通过引入新的控制变量,设计解耦滑模面,实现姿态间的解耦.再次,为了削弱控制抖振,通过引入虚拟控制,对系统进行增广,基于齐次性理论设计拟连续三阶滑模再入姿态控制器,确保系统在有限时间实现对制导指令的稳定跟踪.最后,六自由度再入飞行器的制导控制一体化仿真结果表明,本研究给出的控制策略在不影响系统鲁棒性的同时,能够实现对标称轨迹和再入姿态的综合控制.     

高超声速飞行器交互式多模型跟踪算法仿真

针对临近空间高超声速飞行器的运动状态多变,目前单一跟踪模型已经很难描述出目标的特性,根据多变的运动特点,将交互式多模型( IMM)算法应用于高超声速飞行器跟踪领域。该算法可以有效地根据各个模型的概率进行准确的调整,特别是对于机动目标的跟踪。文中根据IMM算法在临近空间环境下对高超声速飞行器进行了跟踪仿真。通过Monte-Carlo仿真,结果表明该算法在临近空间中具有较好的跟踪精度,同时可以提高高速飞行目标的跟踪精度。     

基于Backstepping的高超声速飞行器模糊自适应控制

提出了高超声速飞行器的模糊自适应控制方法.根据飞行器纵向模型的特点,分别设计了基于动态逆的速度控制器和基于Backstepping的高度控制器,模糊自适应系统用来在线辨识飞行器模型由于气动参数的变化而引起的不确定性,采用Lyapunov理论设计的自适应律保证了系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真使用了高超声速飞行器的纵向模型对算法进行了验证,得到了较满意的控制效果.     

基于hp-自适应伪谱法的高超声速飞行器上升段闭环制导研究

对于高超声速飞行器的上升段而言,希望其能够在短时间内飞行较远的距离,并且达到理想的速度和高度;最重要的就是如何优化其轨迹,规避上升过程中的各种干扰因素,自主完成整个飞行任务。文章以X-33飞行器模型作为研究对象,提出一种基于hp-自适应伪谱方法的轨迹优化方法和闭环制导策略,实时修正飞行路径,使其最终以理想速度到达目标位置。通过仿真验证了该方法的可靠性。结果表明,该方法具有较高的精度,收敛时间快,为闭环制导实时性研究提供了方向。     

高超声速飞行器跟踪技术综述

近年来,临近空间高超声速飞行器受到了世界各军事强国的广泛关注,发展迅速.本文也正是在此背景下,针对临近空间高超声速飞行器,在介绍机动目标跟踪基本原理的基础上,归纳并总结近年来机动目标跟踪算法的研究情况,从建立合理的机动目标模型和改进滤波算法两个方面提出改进思路,为临近空间高超声速目标跟踪系统的设计与开发提供理论上的探索与支持.     

Reentry Trajectory Optimization for Hypersonic Vehicles Using Fuzzy Satisfactory Goal Programming Method

Constrained reentry trajectory optimization for hypersonic vehicles is a challenging job. In particular, this problem becomes more difficult when several objectives with preemptive priorities are expected for different purposes. In this paper, a fuzzy satisfactory goal programming method is proposed to solve the multi-objective reentry trajectory optimization problem. Firstly, direct collocation approach is used to discretize the reentry trajectory optimal-control problem with nonlinear constraints into nonlinear multiobjective programming problem with preemptive priorities, where attack angles and bank angles at nodes and collocation nodes are selected as control variables. Secondly, the preemptive priorities are transformed into the relaxed order of satisfactory degrees according to the principle that the objective with higher priority has higher satisfactory degree. Then the fuzzy satisfactory goal programming model is proposed. The balance between optimization and priorities is realized by regulating parameter λ, such that the satisfactory reentry trajectory can be acquired. The simulation demonstrates that the proposed method is effective for the multi-objective reentry trajectory optimization of hypersonic vehicles.     

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.     

Multi-objective robust control based on fuzzy singularly perturbed models for hypersonic vehicles

In this paper, we propose a multi-objective robust controller based on fuzzy singularly perturbed models (FSPM) for the longitudinal motion of an air-breathing hypersonic vehicle. The control objective is to provide velocity and altitude tracking in the presence of the uncertainties and unknown nonlinearities in the model caused by variations in flight conditions. By approximating the multi-time-scale model with FSPM, ill-posed matrix calculations are circumvented. Under this framework, a fuzzy multi-object...     

应用粒子群算法优化模糊规则的自适应多目标控制策略

为了改善一款插电式混合动力汽车(PHEV)的燃油经济性和排放性能,本文利用等效燃油消耗最小方法(ECMS)建立以油电转换等效因子为核心的多目标控制策略.首先,在建立PHEV模型和多目标优化价值函数的基础上,构建了模糊比例积分等效因子优化模型.随后,利用粒子群优化(PSO)算法通过对隶属度函数值及控制规则进行优化以得到更...     

一种新的模糊约束满意优化控制算法

将模糊满意度概念与以无穷范数为优化指标的鲁棒预测控制相结合，给出了模糊满意度意义下满意控制的一般算法及适用于一般计算机在线优化的实用算法，解决了优化过程中各种要求(目标、约束)的协调、权衡和折衷问题．仿真结果说明了该算法的有效性．     

基于Radau伪谱法的重复使用运载器再入轨迹优化

为了提高数值解法的收敛速度,本文利用Radau伪谱法求解重复使用运载器的再入轨迹优化问题.该方法在一组Legendre-Gauss-Radau点上构造全局Lagrange插值多项式对状态变量和控制变量进行逼近,在动力学方程中状态变量对时间的导数可由插值多项式的导数来近似,故可将动力学方程约束转化为在Legendre-Gauss-Radau点上的代数微分方程约束.因此,可将连续时间的最优控制问题转化为有限维的非线性规划(NLP)问题,之后通过稀疏NLP求解器SNOPT即可对其进行求解.最后的仿真结果显示,通过该方法优化后的再入轨迹成功满足过程约束与边界约束.由于该方法的高效率和高精度特性,可将其应用于轨迹快速优化工程实际问题中.     

Fuzzy tracking control design for hypersonic vehicles via T-S model

The main focus of this paper is on designing a T-S fuzzy controller for the hypersonic vehicle. The longitudinal dynamics of the vehicle are studied using time-scale decomposition to reduce the complexity of T-S modeling. The dynamic inversion with PI control technique is applied for the slow dynamics to derive the flight path angle command and throttle setting by taking the pilot altitude and velocity command as its inputs. The T-S fuzzy controller is designed for the fast dynamics to derive the elevator d...     

基于模糊着色Petri网的车辆运动轨迹预测

车辆运动轨迹的准确预测可以对潜在交通冲突进行实时有效预测,并为解决交通冲突提供最佳策略。以真车实验数据为基础,分析车辆运动轨迹的影响因素,建立车辆运动轨迹方程,根据坐标变换以及各个方程变量参数之间的转换关系,将车速纵向和横向加速度、车身侧倾角以及俯仰角速度作为模型输入,构建论域以及隶属度函数。此外,根据车辆不可能在较短时间内状态发生急剧变化建立相应的模糊规则,建立模糊着色Petri网模型,对车辆运动轨迹进行预测。以真实路车实验数据对模型进行训练与测试,测试结果表明该Petri网模型能够对短时长内的车辆运动轨迹进行有效预测。