针对无动力飞行器再入过程中的编队控制问题,基于虚拟领导者的二阶系统一致性控制理论,优化了协调变量并引入过渡环节,提出了一种集结时间可调的分布式编队保持与切换控制算法。该算法结合飞行能力和编队任务需求,允许无动力飞行器的高程在一定范围内变化,在线实现对多无动力飞行器相对横程和相对纵程的精确控制。仿真结果表明,该算法在编队形成与保持、编队构型切换和编队横向规避场景下,均可实现对期望编队构型的精确控制,并且仿真过程还加入了地球曲率和自转效应对再入动力学的影响。算法同时能够适应偏差随机的气动系数和大气密度的组合拉偏,具有良好的鲁棒性。

针对四旋翼无人机在自然环境下飞行遭遇外部风扰和模型不确定等问题,设计了一种可靠的目标轨迹跟踪控制器,凭借循环神经网络技术,提出了一种自适应滑模控制方法。从四旋翼无人机动力学模型出发,分别考虑了全驱动、欠驱动子系统。通过将外部风扰和模型不确定部分进行集合成总干扰项,运用循环神经网络对该集总干扰项进行自适应估计,并依据Lyapunov理论,设计了具有反馈补偿的自适应滑模控制器。最后凭借理论和对比仿真充分证明了所提控制方法的有效性。

根据弹道导弹的中段飞行特性,提出了一种基于命中点预测的攻击时间可控协同拦截末制导结构。采用预测命中点的模式,能够有效地将高速目标转化为固定或低速目标。考虑到实时性要求,提出了一种基于模拟退火与二分法结合的命中点预测算法,命中点预测较为准确,计算快速且计算量小,能够有效降低弹载计算机的计算负担。采用了“领弹-从弹”结构,领弹采用比例导引快速接近预测命中点,从弹通过调整自身的飞行弹道来改变剩余飞行时间,使之与领弹的估计剩余飞行时间相等。仿真结果表明,该制导结构能够使三枚拦截器同时击中目标。

针对带推力指向限制、速度方向限制及推力变化率限制等工程约束的软着陆机动制导问题,提出了一种基于凸优化的在线轨迹优化及制导算法。基于最优控制理论分析了推力指向约束对非凸约束松弛凸化的影响,采用Lagrange插值方法消除了指令内生波动。依托于可重复使用飞行试验平台开展了多状态多架次飞行试验验证。飞行试验结果表明该算法可以适应多种约束与工况下的规划与制导需求,具备进一步向工程实践应用转化的潜力。

针对四旋翼无人机在超特高压验电方式下的自抗扰定点控制问题,基于有限时间收敛的扩展状态观测器技术,提出了一种连续的自抗扰滑模控制方法。考虑到四旋翼无人机在飞行过程中难以获取精确的线速度和角速度信息,而且容易遭受外界时变扰动影响。该方法通过采用有限时间收敛的扩展状态观测器对未知线速度、角速度和集合干扰项进行实时估计,而且该方法能够有效降低四旋翼无人机位置与姿态跟踪误差,同时能够消除滑模控制抖振现象,并实现四旋翼无人机高精度定点控制。最后从理论和仿真充分验证了所提控制方法的有效性。

针对磁强计或太阳敏感器仅能估计两轴姿态的问题,提出将太阳敏感器和磁强计测量信息作为观测量,通过与基于卫星轨道和姿态角速率推算的太阳指向和磁场强度比较,估计陀螺积分姿态推算误差,校正陀螺积分姿态,并基于PI滤波估计陀螺漂移。仿真试验结果表明姿态确定精度为1°左右。

针对太阳帆航天器在轨飞行面临复杂不确定条件的问题,提出一种基于深度强化学习的轨道设计与制导一体化算法。该算法在太阳帆航天器轨道动力学基础上,将太阳光压力模型不确定性、导航误差、控制执行误差和随机触发的安全事件等作为不确定条件纳入到太阳帆航天器在轨飞行的马尔科夫决策过程建模中,设计反映太阳帆能量供应优化的最小太阳相角奖励函数,采用近端策略优化算法进行训练,实现复杂不确定条件下太阳帆航天器轨道优化设计与鲁棒制导。将其应用到太阳帆航天器探测近地小行星2019 GF1的日心转移任务中,仿真结果表明新算法能降低不确定条件下标称轨道跟踪飞行的终端到达精度,并减小日心转移轨道的太阳相角。

提出了基于目标相对运动轨迹的前馈补偿+闭环反馈的复合控制方法,以大幅改善卫星动态指向跟踪控制精度。首先,采用动态误差系数法和功率传递函数,分别从指向跟踪误差和敏感器测量噪声引起的稳定度偏差两个方面分析了反馈带宽的选取范围。然后,依据跟踪误差传递函数模型,提出了通过相对导航滤波计算目标星视线角速度和角加速度的前馈补偿控制策略,解决了由于星载探测设备仅能测量目标指向偏差信息,而无法直接进行复合控制的难题。最后,通过数学仿真验证系统的稳定性和姿态跟踪性能,并设计了地面气浮台试验对控制器的跟踪性能进行测试。该姿态控制器能够在不改变闭环反馈带宽的前提下,实现对不同输入指令下高精度动态跟踪。

面向分布式空间光干涉高精度探测需求,针对分布式探测器平台协同指向中存在的内外干扰难以克服的问题,提出一种协同控制系统设计方案。首先进行分布式探测器动力学建模与干扰机理分析;其次设计分布式干扰观测器及RBF网络干扰学习观测器,将扰动参量与系统其他状态量进行解析与分离,以降低参量不确定性对系统稳定性的影响;最后设计姿态跟踪控制器,以消除系统不确定扰动。仿真结果表明设计方案的有效性,为分布式探测器平台协同控制系统设计提供了新思路。

为实现用户星天线对中继卫星的高速数据传输和高精度跟踪,设计了一种由TE₂₁模跟踪天线,一体化Ka跟踪接收机和终端控制器组成的系统,采用Ka频段单通道单脉冲跟踪体制。该系统在非线性机电数字仿真模型基础上,建立了跟踪接收机模型。通过仿真计算,得到自动跟踪响应结果,比较仿真结果和试验结果,验证了所建模型。通过远场测试自动跟踪S曲线,验证跟踪的动态性能和稳态跟踪精度。试验结果表明,自动跟踪系统的功能及性能均满足任务要求。

为了提高液体火箭发动机工作的可靠性,针对液体火箭发动机故障诊断问题,提出一种基于核主成分分析(KPCA)和ICOA-BP算法的故障诊断模型。通过KPCA算法对测量参数进行特征提取和降维,保证在特征充足的情况下降低数据的复杂性,减少计算成本,并提出一种改进后的浣熊优化算法(ICOA)优化BP神经网络,旨在提高BP神经网络诊断精度。利用液氧甲烷火箭发动机试车数据对算法进行验证,实验结果表明,ICOA-BP算法相较于COA-BP算法表现出更快的收敛速度和更高的寻优精度。在KPCA特征提取的数据上,ICOA-BP算法诊断准确率可以达到96.5%,相较于BP神经网络和支持向量机(SVM)诊断准确率分别提高3.5%和3%。同粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)相比,ICOA-BP算法展现出更优秀的全局最优解的搜索能力。