基于局部模型的再入滑翔类飞行器轨迹在线调整算法设计

针对再入滑翔类飞行器滑翔过程各种复杂条件不确定以及任务不确定问题，将轨迹离线优化与在线调整相结合，提出了一种基于局部模型的轨迹在线调整算法。该算法利用离线Radau伪谱函数表征飞行轨迹，构建轨迹局部模型，并通过轨迹约束空间离散化形成局部模型集；在线运行过程中，引入模糊聚类思想，设计了一种基于模糊隶属度的局部模型子集构建与更新方法，根据实时飞行状态以及任务约束构建与更新局部模型子集，并采用加权融合方法实现轨迹在线生成。最后，通过仿真分析验证了算法的轨迹生成与在线调整性能。     

基于hp自适应伪谱法的四旋翼无人机编队轨迹优化

四旋翼无人机编队轨迹优化是实现高精度跟踪控制的基础。本文研究四旋翼无人机编队轨迹优化问题,首先建立非线性四旋翼无人机模型,并对模型进行简化与参数获取;再考虑四旋翼无人机编队之间的避撞约束、状态量约束及控制输入量约束;最后采用可自适应选点的hp自适应伪谱法将最优控制问题转化为非线性规划问题进行求解。仿真结果表明,hp自适应伪谱法可以对于求解6架四旋翼无人机编队的轨迹优化问题具有良好的效果,能够满足工程实际的约束要求。     

基于改进高斯伪谱法的多无人机协同轨迹规划

针对当前伪谱法求解无人机轨迹存在的计算量大、运算时间长以及难以保证最优性等问题,提出了将粒子群算法与高斯伪谱法相结合的改进方法。首先,使用粒子群算法进行航迹预规划,保证近似最优解的快速实现;其次,针对高斯伪谱法配点的相对位置选取,对粒子群预规划的航迹点做拟合处理,并以此作为高斯伪谱法的初始参考指令,从而解决伪谱法的初值敏感问题,加快优化算法的收敛速度。最后,综合考虑无人机编队性能指标、飞行环境以及协同飞行约束等进行实验。实验结果验证了初值选取的重要性,同时表明了所设计算法可提升解的最优性与收敛速度。研究结果可为多无人机协同飞行控制快速规划出多维度、高精度的引导指令,对实现智能自主化飞行有一定参考价值。     

基于hp自适应Radau伪谱法的再入飞行器轨迹优化

全局伪谱方法在解决平滑最优控制问题时具有指数级收敛速度,但对于状态变量震荡的最优控制问题往往难以在短时间内取得满意解。飞行器机动再入轨迹通常为震荡形式,因此设计了hp自适应Radau伪谱算法(hp-RPM)求解再入最优轨迹。hp-RPM以相对曲率作为判据,将震荡轨迹划分为多个平滑子区间,在每个子区间内采用低阶插值多项式逼近最优轨迹,以提高算法效率、估计精度和解的最优性。仿真结果表明,hp-RPM方法在算法效率、估计精度、解的最优性上,较全局Radau伪谱方法均有较大程度的提高。     

滑翔式飞行器高空自适应跟踪制导控制方法

针对具有较大机动能力的滑翔式高超声速飞行器在复杂高空环境再入的问题,提出了一种基于LQR （线性二次调节器）的多状态自适应跟踪制导方法.该方法基于飞行器量纲一化的再入运动模型,考虑滑翔式飞行器各特征参数和飞行约束设计出基本安全飞行走廊,用拟合法将标准弹道综合成航程-高度-速度-航迹角函数.然后设计了基于LQR的多状态跟踪制导律,并采用多项式拟合法实现全弹道制导律的增益调度函数;形成了一套完整的滑翔式飞行器再入过程基于标准轨道的多状态LQR制导方案设计.并通过仿真计算,验证了该制导方法,表明该方法是有效、高精度的飞行器高空自适应跟踪制导方法.      

基于Gauss伪谱法的制导炸弹最优弹道研究

针对滑翔增程制导炸弹快速打击固定目标的弹道优化问题,给出了一种基于Gauss伪谱法的优化方法。以制导炸弹的飞行时间为性能指标,将控制系统简化为一阶惯性环节,引入虚拟控制量作为优化变量;同时,为满足炸弹本身结构和攻击目标的要求,添加过程约束和末端约束,建立了纵向平面内的弹道优化模型。通过Gauss伪谱法对方程中的控制变量和状态变量离散化,将其转化为非线性规划(Non-linear programming,NLP)问题,采用序列二次规划(Sequential quadratic programming,SQP)方法进行了求解;基于协态映射定理和一阶必要性最优条件,对求解的结果进行了验证,并与常规最大升阻比法进行了对比。结果表明,Gauss伪谱法不仅能够提高制导炸弹的射程,而且还能够优化炸弹飞行时间。优化后的飞行时间缩短了9.3%以上。     

助推-滑翔无动力跳跃飞行器轨迹预测

针对助推-滑翔无动力跳跃飞行器再入拉起后升阻比大小较为稳定的特点,设计了基于稳定升阻比的轨迹预测算法。首先对目标的弹道特性进行了分析,鉴于其再入后特有的跳跃拉升现象,将再入拉起时刻确定为轨迹预测算法的起始时刻;其次,根据防御方已知信息和未知信息对飞行器跳跃段运动方程进行了转化,给出了转化后运动方程中未知参量的计算方法,并设计了基于转化后运动方程的轨迹预测流程及算法;最后对算法进行了仿真验证,仿真结果表明所设计预测算法对助推-滑翔无动力跳跃飞行器再入拉起后的轨迹具有较好的预测能力。     

滑翔高速飞行器自适应滑模控制器设计

滑翔高速飞行器飞行速率高、飞行环境特殊,具有强耦合、强非线性和强时变的特点. 针对这些特点带来的控制问题,首先对滑翔高速飞行器模型进行了线性化处理;其次利用滑模变结构控制理论设计了滑模控制器;最后将滑模控制器与在线参数估计器组合,设计了滑翔高速飞行器自适应滑模控制器. 仿真结果表明,设计的自适应滑模控制器能够满足滑翔高速飞行器的动态性能指标要求,具有较强的可靠性、适应性和鲁棒性.     

基于在线模型辨识的飞行器多约束复合制导技术

针对飞行器再入制导问题,该文引入控制变量参数化、积分问题转换和在线模型辨识等技术,提出一种跨周期迭代的可行轨迹预测校正算法,并结合标称轨迹跟踪算法形成一套多约束复合制导方案。利用一种复合高度-速度(height velocity,HV)飞行走廊,将再入轨迹规划问题简化为单调函数寻根问题。为提高射程预测计算效率,引入Gauss-Legendre求积公式,将积分问题转化为函数计算问题。采用递推最小二乘估计方法,收集历史预测信息,实现模型在线辨识功能,并采用跨周期Newton-Raphson方法完成高度权重系数的在线修正。在标称轨迹跟踪器设计的基础上,开展飞行器数值仿真试验,结果表明:基于在线模型辨识的复合制导方法具有显著的速度优势,且具有优异的自主性和自适应能力。     

考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划

针对多约束条件下UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出了一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,分析并建立UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,初始和终端位置、速度、姿态、飞行性能、敌方火力或探测威胁、禁飞区、地形等约束条件模型,构建考虑多约束的UCAV对地攻击轨迹规划模型;在分析RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式的基础上,采用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题;最后,利用SNOPT软件包求解,并进行了数字仿真。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足多种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。     

基于拟能量的高超声速飞行器再入轨迹优化

考虑高超声速飞行器再入过程总加热量最小,基于拟能量将单段轨迹优化转化为多段轨迹优化问题,采用非等间距控制变量参数化方法对每段轨迹分别优化.高超声速飞行器再入轨迹必须满足热流率、动压和过载3个约束.通过把控制变量参数化,同时引入时间尺度变换和不等式约束转化方法,将轨迹优化问题转化为含有约束的非线性规划问题.基于拟能量概念,将再入轨迹进行了分段优化,以4段为例进行了仿真,计算时间比单段情况下缩短了约50%.     

改进的预测控制算法用于加热炉支管温度控制

加热炉支管温度平衡系统是一个多变量、非线性、强耦合的复杂过程,当应用传统预测控制方法时,控制量的获得需要在线求解一个多变量、多约束的非线性规划问题,传统非线性规划方法求解该类问题时易收敛到非法解或局部极小。针对上述问题提出一种基于差分进化(differential evolution,DE)算法的预测控制,使用DE算法在线求解涉及的优化问题获得控制量。为了验证方法的有效性,对基于DE算法的预测控制器进行了仿真研究。仿真结果表明,所提出的方法有着很好的跟踪性能,并且对干扰有较强的鲁棒性,提高了系统的控制效果。     

馈能悬架的多模式智能控制策略

针对主动悬架耗能而限制其在电动汽车中的应用问题,采用永磁(PM)直线电机作为主动悬架系统的执行机构,建立了整车动力学模型,研究了车辆动力学性能与能量回收能力之间的关系。基于最优控制理论设计了主动悬架LQG控制器,采用层次分析法(AHP)和粒子群优化(PSO)方法优化了控制器设计参数,提高了车辆动力学性能和能量回收能力。为了实现模式切换,提出了一种新的多模式切换控制策略。在控制策略中引入舒适性因素,该因素可由驾驶员调节或根据车辆行驶状态进行选择,从而实现了不同模式下的策略切换。仿真结果表明,所提出的多模式切换控制策略显著优于传统主动悬架控制模式,从而全面提升了整车动力学性能和能量再生能力,为悬架馈能控制策略提供指导。     

分布式电驱动汽车驱动力矩优化控制分配

针对分布式电驱动汽车在加速转向行车工况下车轮驱动力矩的控制分配问题,提出一种具有分层结构的控制策略.在控制策略的上层,为提高控制器对参数不确定和模型误差的鲁棒性,基于滑模控制进行主动横摆力矩计算.在控制策略的下层,构建了以提高车辆操纵性、降低电能损失为目标的优化问题,并基于离线计算和在线优化相结合的方式进行求解.采用Matlab-Carsim联合仿真,验证了控制策略在提高车辆操纵性能、降低能耗上的有效性.      

基于状态估计的无人车前轮转角与横摆稳定协调控制

针对无人车轨迹跟踪问题,提出了一种基于状态估计的无人车前轮转角和横摆稳定协调控制策略.建立了车辆轨迹跟踪模型,利用模型预测控制算法设计了轨迹跟踪控制器,得到实时跟踪参考轨迹所需的前轮转角.根据车辆模型设计了一种基于未知输入观测器的前轮转角估计方法,并将估计结果作为前轮转角跟踪控制的输入量.基于非奇异终端滑模控制设计了前轮转角跟踪方法,通过转向电机扭矩来控制车辆转向以实现轨迹跟踪.同时,设计了车辆横摆稳定控制器,通过控制横摆角速度跟踪误差确保车辆横摆稳定.建立了CarSim-Simulink联合仿真模型并进行仿真实测试.结果表明,未知输入观测器具有较好的前轮转角估计效果,从而为车辆协调控制提供可靠信息源,协调控制策略能够在保证车辆横摆稳定性的同时完成车辆轨迹跟踪.      

基于改进正交试验设计的飞行轨道参数优化

采用微分进化算法改进了标准正交设计的均匀性.运用标准正交设计法和改进的正交设计法优化亚轨道飞行器再入段轨道参数.在相同的样本容量下,标准正交设计得到了估计误差满足要求的回归模型,而改进的正交设计得到的回归模型的估计误差有了进一步减小.采用复形调优法对两个回归模型进行寻优计算,两模型所得最优解均满足精度要求,而改进正交设计所得模型的优化效果更好.改进正交设计法进一步增强了抽样效率,是适用于轨道参数优化的重要方法.     

双能源混合动力驱动系统的优化控制及其仿真

在分析双能源驱动类型和控制策略的基础上，运用非线性规划的数学方法，针对一般的双能源混合动力汽车提出了一种系统的优化策略，该策略以某一特定的循环行驶工况为基础，以最低发动机的燃油消耗为目标函数，在ADVISOR软件平台上建立了仿真模型，并将优化控制策略的仿真结果与现有控制策略的仿真结果相比，结果表明通过系统的优化混合动力车辆的经济性有所改善，该优化方法有较大的实际应用价值。     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题 ,建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标 ,以非线性动力系统为约束条件 ,通过对非线性动力系统积分 ,将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解 ,在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下 ,用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略 ,提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中 ,数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性     

三维水平井随钻修正设计的优化方法及应用

在水平井实际应用中,实钻轨道常偏离原设计最优轨道．把实钻轨道与已设计最优轨道的状态变量差值作为参数,建立带有参数的三维水平井最优控制模型,把该模型转化为非线性规划问题求解,讨论了该非线性规划问题的最优解性质．依此性质给出一个全局最优的算法,并将其应用到实际水平井轨道设计中,数值结果表明模型及算法有效、正确。