基于MPC的无人机航迹跟踪控制器设计

针对固定翼无人机航迹跟踪问题,采用基于状态扩展的双反馈模型预测控制理论对控制器进行设计。首先推导基于侧向偏差的无人机侧向航迹跟踪模型,采用动态逆方法对模型进行线性化处理,在此基础上设计基于状态扩展的双反馈模型预测控制器,并采用量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization, QPSO)算法对控制器参数进行优化,考虑无人机飞行过程中受到的未知干扰,引入扩张状态观测器(extended states observer, ESO)对干扰进行观测,进一步提高系统的鲁棒性,并结合实际工程应用对系统进行数学仿真。仿真结果表明,基于状态扩展双反馈模型预测控制的无人机侧向航迹跟踪控制器,能够在系统存在模型不确定性与受到动态干扰时对期望航迹进行准确、稳定的跟踪。     

基于表格形气动数据的滑翔飞行器轨迹优化

高精度的气动测力数据通常以表格形式给出.针对滑翔飞行器轨迹优化中表格形式气动数据的拟合问题,提出一种二维平滑保形拟合方法.首先对气动数据进行一维平滑保形拟合,接着采用张量积方法进行拟合维度的扩展.典型表格形式气动数据的拟合效果表明,在给定的拟合精度约束下,方法拟合的曲面二阶连续可导,并保持表格数据呈现出的单调性.采用该方法拟合的气动数据建立轨迹优化模型,采用自适应Legendre-Gauss-Radau配点法进行轨迹优化,以优化得到的最优弹道俯仰角作为开环控制指令进行弹道仿真,仿真结果与最优弹道的整体吻合度很高.      

仿真工程数据库的开发与研究

本文对建模、仿真、优化软件包ＭＳＯＰ的功能做了简要介绍，分析了ＭＳＯＰ包各功能模块输入输出数据文件的特点，在此基础上设计了面向ＭＳＯＰ包的仿真数据库ＳＤＢ。本文介绍了ＳＤＢ的结构、设计思想和技术要点。ＳＤＢ与ＭＳＯＰ构成了一体化仿真软件系统，ＳＤＢ的引入大大增强了软件系统的功能。     

基于极化不变量的谐波雷达导引头目标识别算法

为解决基于目标谐波散射系数的FFT识别算法无法有效识别目标全弹道谐波散射特性的问题,采用了基于极化不变量的目标识别算法.根据目标的半导体模型拟合出目标的谐波散射系数,用卡尔曼滤波器对谐波散射系数进行估计.将估计结果作为酉矩阵的对角元素,建立了目标谐波极化散射矩阵及与其对应的功率矩阵,通过就不同的目标进行谐波散射极化计算得到了仿真结果.结果表明,与基于目标谐波散射系数的FFT识别算法相比,目标谐波极化散射矩阵行列式的值及功率矩阵的迹能反映出目标的全弹道谐波散射特性,二者可以作为有效的目标识别特征量.      

遥控制导系统的准连续高阶滑模控制器一体化设计

 针对三点法导引的遥控制导系统纵向通道进行准连续高阶滑模控制器一体化设计。采用理想准连续高阶滑模控制器,构造高阶微分器对滑模面的高阶微分进行估计,实现整个控制器设计。利用更高阶次的滑模控制来规避由于高频切换控制引起的振抖效应,将其隐藏于控制计算中,而不作用于执行机构。控制计算的过程中只需确认模型是有界的,利用该界限值即可进行其切换控制设计。该设计方法对不确定模型很有效,尤其是对于参数变化范围较大的非线性时变系统,有更好的鲁棒性能。     

基于岭回归径向基神经网络的MIMU误差建模

对MEMS（Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统）IMU（Inertial Measurement Unit惯性测量单元）的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基（RBF）神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。

Abstract：

It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS （Micro Electro Mechanical systems） IMU （Inertial Measurement Unit）. In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing.     

D-S证据理论在组合导航中的决策判断

在组合导航融合算法中引入证据理论对导航信息进行决策应用,推导出2个传感器信息融合后的结论,并且通过仿真实验得出计算结果。证据理论判断公式在处理具有证据冲突的相关信息时引入不确定熵的概念。证据理论算法通过不确定熵在加权合成算法和乘权合成算法之间作适度的折中判断。这种改进的证据理论方法可以分析组合导航信息融合算法中存在的问题,并给出最后的决策执行命令。     

SINS/GPS组合导航半实物仿真系统设计

SINS/GPS组合导航具有精度高、抗干扰性好等优点,被广泛应用于各个领域,通常采用半实物仿真的方法检测其性能。针对由于仿真系统参试设备多、设备接口复杂、数据传输量大而导致的仿真实时性难以保证的问题,提出了一种基于光纤网络的半实物仿真方法,利用光纤网络虚拟共享内存的特点,对系统的各设备进行统一管理,保障了系统的实时性。系统的仿真应用和试验结果表明,半实物仿真系统设计合理,具有良好的人机交互能力、数据处理能力和异常状态处理能力。该仿真系统具有良好的通用性和可扩展性,具有一定的推广使用价值。     

具有末端角约束的鲁棒制导律设计

针对某些导弹要求限制命中点角度的作战要求,设计了具有末端角度约束的制导律。将系统结构摄动和目标加速度视为外部干扰量,基于Lyapunov稳定性理论推导了一种满足L2增益指标的鲁棒制导律。仿真表明,当目标以较大加速度机动时仍然能满足末端角度和精度的要求,并且不需要任何目标运动信息,对目标机动有较好的鲁棒性。     

基于扰动观测器的飞行器轨迹跟踪控制器设计

针对多种扰动作用下的固定翼飞行器三维轨迹跟踪问题, 设计了一种基于改进非线性扰动观测器的非奇异快速终端滑模轨迹跟踪控制器。首先推导固定翼飞行器三维轨迹跟踪误差模型, 考虑模型误差和飞行过程中的未知扰动, 设计了一种基于状态估计误差反馈的非线性扰动观测器对扰动进行观测。基于非奇异快速终端滑模控制方法, 采用双幂次趋近律设计轨迹跟踪控制器, 并证明了闭环控制系统的稳定性。仿真结果表明, 在多种扰动的作用下, 所设计的轨迹跟踪控制器能够对三维机动轨迹进行准确、稳定的跟踪。