变质心再入飞行器的灰色预测PID控制

再入飞行器采用变质心控制不但可以保持较好的气动外形,还可以增大机动能力,但变质心控制较强的非线性和控制耦合特性使控制器设计成本和使用性能之间的协调非常困难。文章提出了一种基于灰色GM(1,1)预测模型的变质心PID离散控制器,首先依据变质心控制机理提出增加配平位置补偿的PID控制结构,然后采用GM(1,1)模型对配平位置和姿态控制偏差进行在线快速建模预测,最后将预测值应用于改进的PID控制算法以获得控制指令。仿真结果证明该变质心灰色预测PID控制相对常规PID控制具有更好的动态特性和非线性系统自适应能力,且仍具有较低的设计成本和较强的工程实用性。     

变质心再入飞行器螺旋机动指令设计及分析

文章以三通道稳定的再入飞行器为具体研究对象,在建立起二维变质心动力学方程的基础上,通过分析飞行器螺旋运动的特点,确定了该运动模式下质量块的运动方式,将质量块的位移变化规律作为控制指令输入到变质心再入飞行器的动力学方程中,最终可以仿真出变质心飞行器机动飞行的范围与控制指令间的关系,并最终得到了质量块移动频率和行程与弹道螺旋半径关系的研究结论。     

新型制导律在变质心再入飞行器中的应用

研究了变质心再入飞行器动力学模型以及精确制导两方面的问题.基于分析力学中的虚位移原理,设计了一种再入飞行器新型最优制导律。采用解析法预测弹道落点,通过对最优虚位移的搜索,求解出总升力的最佳方向.推导了变质心动力学模型,以质量块为制导控制系统的执行机构,实现变质心再入飞行器的机动飞行.研究发现:质心变化引起的附加力矩是气动稳定力矩系数的函数;该制导律对过载并无要求。仿真结果表明:平均计算3次解析弹道即可完成一次制导指令,经制导控制后最终落点误差在10 m以内.     

再入飞行器的大机动轨迹实现

考虑了静不稳定再入飞行器的大机动轨迹的实现问题，利用不非线性系统的输出解耦方法设计了姿态稳定控制规律，并提出了一种带末端修正的比例导引控制律，上述两种控制律 中权组合控制方案实现了再入飞行器的大机动和精确攻击，给出的仿真结果证明了控制方案的有效性。     

变质心控制策略分析

导弹高速飞行时，气动舵控制方案存在着舵面烧蚀及控制效率降低等弊端，本研究了一种新颖的适用于再入飞行器的控制方法－变质心控制，从根本上克服了气动舵控制方法的不足，建立了完整的变质心控制导弹六自由度非线性动力学方程，深入分析由于导弹质心移动引起弹体姿态角度的两个重要因素，分别给出针对弹体自旋转角频率高，低不同情况时相应的控制策略，为进一步设计导弹控制系统奠定了坚实的基础。     

升力式再入飞行器再入轨迹优化分析

在充分调研分析国内外轨迹优化方法的基础上,选择直接法将升力式再入飞行器的再入轨迹优化问题转化成参数优化问题,而后采用序列二次规划法来解该参数优化问题,并采用C＋＋语言编写了优化算法,最后进行了再入飞行器的最大射程轨迹优化分析.仿真结果表明,采用本文所述的方法能够对升力式再入飞行器这一类轨迹优化问题进行优化分析,并具有较...     

升力式再入飞行器末端能量管理方法

以第二代升力式再入飞行器为应用背景,对飞行器再入飞行后的末端能量管理方法进行了深入的研究和分析.在参考航天飞机末端能量管理方法的基础上,分析了TAEM段轨迹参数,优化设计了TAEM段地面轨迹和高度剖面,并进行了纵向和侧向制导律设计.仿真结果表明本文设计的TAEM飞行轨迹满足飞行约束条件,制导方法具有较高的精度和适应性,能满足第二代升力式再入飞行器末端能量管理要求.     

升力式再入飞行器全程三维自主制导方法

为增强升力式再入飞行器任务的灵活性,减少射前准备,实现快速发射和精确打击,研究一种升力式再入飞行器全程三维自主制导方法.首先,再入段制导提出通过再入走廊上下边界内插得到阻力加速度剖面,倾侧角采用两次反转的设计方法,通过调节阻力加速度剖面的内插值系数和倾侧角的反转点来满足约束和精度的要求;然后,下压段仅依靠飞行器当前信息和目标点位置采用比例导引的形式来设计导引律,并通过对导引系数的实时更新实现以一定的弹道倾角对目标的精度打击;最后通过对再入段和下压段衔接点处控制指令的平滑过渡,得到全程三维自主制导方法.蒙特卡洛打靶仿真结果表明,该制导方法能够导引飞行器在满足再入约束的情况下以规定的弹道倾角对目标实施精确打击,其中打击偏差小于10 m,弹道倾角偏差小于1.3°.     

低升阻比飞行器月球返回再入轨迹特性分析

月球返回再入轨迹特性与低地球轨道再入轨迹特性具有鲜明的不同,为研究此问题,推导建立了再入问题的数学模型并进行了飞行仿真试验,然后对比分析了低升阻比飞行器月球返回再入的轨迹特性.仿真实验表明,再入角对纵程、热流和过载影响显著,较小的再入角能够改善热流和过载环境;倾侧角翻转对纵程、热流和过载均无明显影响,但对横程影响显著,为纵侧向解耦制导提供了依据;最大峰值热流总是出现在一次峰值过载之前,且随着再入速度减小呈明显减小趋势.据此,再入飞行器在初始下降段实现充分有效的减速后迅速跃出大气,可以改善热流环境.     

升力式再入飞行器覆盖范围计算分析

将升力式再入飞行器的覆盖范围生成问题转化成满足再入约束条件下的最大纵程、最小纵程、最大横程以及一定纵程下最大横程的轨迹优化问题,采用序列梯度-修复算法来解这一系列的轨迹优化问题,最后进行了仿真分析.仿真结果表明:本文采用的方法合理可行,升力式再入飞行器的覆盖范围为一个左右不对称的扇形区域.     

可重复使用运载器变结构姿态控制算法设计

详细介绍了混合使用气动舵面和反作用控制系统的变结构姿态控制系统的设计方法。该控制算法用于可重复使用运载器,对于具有高空域大马赫飞行、机动明显、通路间耦合严重的非线性不确定时为系统具有良好的控制精度和抗干扰鲁棒性。同时基于可重复使用运载器空间飞行轨迹、使用执行机构特性等因素,进行数学模型和控制律的简化设计和相应处理。仿真结果初步显示了基于变结构设计的PLV姿态控制算法可以确保对指令精确、鲁棒和解耦的跟踪能力,姿态误差小于1°,姿态响应超调量小于5%。     

可重复使用运载器再入段喷气选择逻辑重构研究

针对反作用控制系统(RCS)推力器开机失效后的喷气选择逻辑(JSL)重构问题进行了研究,提出了2种实现JSL重构的方法:①基于组合逻辑检索的方法;②基于冲量矩控制的线性规划方法。RCS是可重复使用运载器(RLV)再入过程中控制姿态的主要执行机构,所以RCS能否正常工作关系到RLV能否成功再入返回。为了提高RCS的可靠性,必须考虑RCS推力器开机失效后的喷气选择逻辑(JSL)重构问题。基于美国X-34技术验证机后部RCS配置方案的仿真试验证明了在出现推力器开机失效时,应用这两种JSL重构方法后,虽然控制效果有所降低,偏航、滚转角与角速度出现了振荡,但仍能满足系统性能要求。     

无人机飞行控制系统优化设计

在小型无人机飞行控制系统经典设计的基础上,结合实际工程需要,应用多目标参数最优化方法对飞行控制系统进行优化设计。实际工程应用表明,优化设计明显改善了小型无人机飞行品质,保证了系统任务的可靠执行。     

削面/配平翼飞行器的气动计算及分析

带削面／配平翼的钝双锥外形是高超声速飞行器实现机动飞行的有效途径。该外形具有配平升力大、升阻比大、空间大等特点，可以利用迎风翼面及背风翼面进行配平控制，而且侧向控制翼不仅可以控制侧向配平及稳定，还可以利用不同的扩张角改变飞行器的配平阻力和配平升阻比。研究了此类飞行器的迎风／背风配平控制效率问题，以及飞行器的侧向稳定性问题，并提出了实现滚转控制的技术方案。     

串联混合动力汽车控制策略

为了提高串联混合动力汽车的燃油经济性和排放性,延长动力系统部件的寿命,对串联混合动力汽车控制策略进行了研究。仿真分析了动力系统控制策略对整车性能的影响。结果表明:作者所采用的功率跟随+恒温器的控制策略充分利用了发动机和电池的高效区,既减少了蓄电池的过度循环和大电流放电,又避免了发动机的频繁起停,同时发动机的工作点主要集中在经济性和排放性较好的区域,使动力系统达到整体效率最高。     

混合动力汽车控制策略研究进展

在对混合动力汽车布置型式进行介绍的基础上,对混合动力汽车研究中基于规则的稳态能量管理策略、模糊优化控制策略、瞬时优化控制策略和全局优化控制策略等主要控制策略进行了分析和比较,指出了未来混合动力汽车控制策略研究的发展方向.     

飞行器纵向运动回路的变结构控制

本文以某飞行器纵向运动回路作为对象研究了非线性系统的变结构控制问题,给出了该飞行器变结构控制的切换函数和控制规律,并通过仿真验证了该方法的有效性。结果表明,飞行器适应性较强,该设计方法对高性能飞行控制系统的设计有很大实用价值。     

并联混合动力汽车模糊控制能量管理策略研究

针对一款并联混合动力汽车,以提高整车燃油性和改善尾气排放为控制目标进行了能量管理策略研究。将混合动力系统整车需求转矩与当前转速下的发动机最优转矩差值（ΔT）、电池组荷电状态（SOC）作为模糊转矩控制器输入,发动机输出转矩作为控制器输出,设计了25条控制规则,基于ADVISOR仿真验证该策略的有效性和可行性。仿真研究表明,提出的能量管理策略提高了发动机工作效率,减少了燃油消耗和尾气排放,并能维持电池组的SOC在合理的范围内波动。     

水下航行器导航与控制实时仿真系统

针对某远程自主水下航行器，设计并实现了该航行器的实时仿真系统，阐述了该系统的方案构思、硬件组成及工作原理，介绍了实时仿真软件，最后给出在该系统上的实验结果。结果表明，该系统，能为自动驾驶仪创造一个很好的仿真环境，通过它设计在实验室中就可以较全面地对导航与控制系统进行调试，极大地节约实验成本和调试时间。