针对高超声速飞行器带有参数摄动和外界复合干扰的纵向姿态高精度控制问题,提出一种带有观测器的时间设定性能预设控制方案。首先,设计新型性能预设函数用于约束跟踪误差的暂态性能和稳态性能,相比于传统方案,其可保证跟踪误差在设定时间内收敛至设定精度内,且可灵活调整收敛速率。其次,利用误差转换函数对跟踪误差进行无约束转换,通过对转换误差的控制进而使姿态跟踪误差满足预设条件。再者,基于反步法设计纵向姿态通道的攻角子系统虚拟控制指令和角速度子系统实际控制律,通过有限时间扩张状态观测器估计复合扰动,同时采用指令滤波器避免反步法中存在的指令微分项的“计算膨胀”问题。最后,考虑存在参数摄动和时变干扰情形下的飞行器纵向通道姿态系统,通过对比仿真校验所提方法可满足跟踪误差的性能约束。
卫星星载转台的快速扫描运动会对星体姿态产生较大扰动,为维持受扰期间星体姿态的高精高稳指向,在转台扫描路径规划和星体姿态控制器改进两方面采取措施:利用阿基米德螺旋线对载荷指向的星下点轨迹进行规划,使转台的转角、转速平滑缓变,以减小转台运动对星体姿态的扰动;根据规划轨迹解算的转台运动指令信息和转台的精确动力学模型,实时计算转台运动对星体产生的干扰力矩,并将其作为前馈量在控制器中同步补偿,再叠加高带宽的反馈控制,形成前馈+反馈的复合控制器结构。最后通过仿真验证了上述措施的有效性。
针对模型未知的空间非合作目标的位姿测量问题,提出了基于低成本固态激光雷达的点云配准方法。算法首先根据空间目标的特点,提取平面点与边缘点作为匹配特征点;接着,提出了基于迭代匹配与自回环的位姿求解方案,解决了位姿优化中误匹配与误差累计问题;最后,在气浮台半实物实验校验中,算法解决了固态激光雷达单线收发、不规则采样的问题,实现了实时鲁棒的位姿跟踪,同时降低了跟踪过程中累计误差,测量精度优于现有算法,能够满足对非合作目标相对位姿测量的任务需要。
针对高速机动飞行器常用的程序化机动突防方式适应性不强、突防效果不稳定的问题,提出了一种基于深度强化学习算法的机动博弈制导方法。该方法以增大交会摆脱量为任务目标,采用深度神经网络拟合飞行器的制导律,应用强化学习方法训练网络参数,得到一种以突防拦截双方的位置和速度为输入、以飞行器的需用过载为输出的智能机动博弈制导律。数学仿真验证结果表明,在连续的状态空间和动作空间中,飞行器能根据当前态势自主选择合适的制导指令。相比传统突防方式,该制导律显著提升了交会摆脱量,且突防效果更稳定。
由捷联惯性导航(SINS)和全球定位系统(GPS)组成的组合导航系统在使用时会受周边恶劣环境干扰,导致GPS失锁现象发生。针对GPS失锁后精度迅速下降,无法正确导航的情况,提出了一种基于RBF神经网络辅助组合导航算法。在GPS信号良好且可用时,通过卡尔曼滤波对组合导航输出的导航信息进行数据融合,将解算后的速度和位置信息送入RBF网络进行在线训练;当GPS接收机信号异常导致失锁时,利用训练好的RBF网络补偿载体自身的速度和位置误差信息。该算法可以解决SINS随时间的增加,位置和速度误差逐步累积,导致无法导航的问题。通过跑车实验解算速度和位置信息,结果表明,速度平均误差在0.36m/s以内,位置平均误差在3.14m以内,证实了该算法对组合导航的有效性。
为控制磁悬浮飞轮的微振动,以振动力为抑制目标,提出了一种基于陷波器的复合控制方法。通过对磁悬浮飞轮干扰系统的建模,分析了振动力产生的机理,将传感器同频干扰和质量不平衡产生的同频振动力与传感器倍频干扰产生的倍频振动力分别进行抑制,提出抑制同频振动力与倍频振动力的全频复合陷波器控制方法,并通过MATLAB/Simulink仿真进行振动控制效果的验证,转速为209rad/s和628rad/s时分别在0.3s和0.65s后振动力趋近于0N;仿真结果表明,复合陷波器控制方法可以在全频范围内快速抑制同频及倍频振动力。
