高超声速飞行器并行仿真方法研究

高超声速飞行器的系统仿真是一个多物理场高度耦合的过程,仿真过程中,需要完成大规模数据的迭代计算.目前大多采用分布式仿真的方法,但这种方法对于计算效率的提高不明显.为了有效提高计算效率,基于高性能计算机集群系统,分别对网格并行方法和模型并行算法进行了研究,提出了气动流场高效并行仿真解算方法、分区边界数据交换方法以及并行负载均衡技术,并在高超飞行器的系统仿真中进行了验证,验证结果表明,计算精度满足要求,求解方程的速度较快,工程应用效果较好.     

弹性高超声速飞行器智能控制系统设计

针对气动舵受限下的弹性高超声速飞行器控制问题, 提出一种基于神经自适应的智能控制方案。在速度子系统的设计过程中, 为了降低对模型参数的依赖程度, 应用强化学习算法在线调整比例积分微分(proportional integral derivative, PID)控制参数, 给出智能PID控制策略。对于高度子系统, 考虑气动舵的动态特性, 利用神经自适应方法对模型未知函数及不确定项进行逼近。为了处理气动舵的约束问题, 以非线性模型预测控制为优化分配模板生成大量样本数据集, 经离线训练得到深度神经网络代替求解复杂优化问题和控制分配的过程。此外, 通过引入自适应超螺旋微分器处理外部扰动, 增强了系统的鲁棒性。利用Lyapunov方法证明了所设计控制器的稳定性, 并通过仿真验证了所设计控制方案能够快速计算控制指令, 实现高精度跟踪控制。     

基于干扰估计的高超声速飞行器鲁棒控制方法

针对高超声速飞行器高度与速度跟踪所面临的参数不确定与外界干扰问题,提出基于干扰估计的鲁棒控制律设计方法。首先建立含参数不确定与外界干扰的高超声速飞行器模型;而后基于动态逆思想,将动力学模型进行线性化,并将由参数不确定与外界干扰对系统造成的总效果看作系统总干扰,从而引入线性扩张状态观测器实现对系统状态及总干扰的估计;最后考虑总干扰作用,提出具有鲁棒性能的动态逆控制律与滑模控制律。通过与传统控制律进行对比仿真,结果表明所设计的两种鲁棒控制器只需在原有方法基础上进行简单改进,即可较大程度提高对系统参数不确定与外界干扰的鲁棒性,具有良好的跟踪性能。     

高超声速飞行器制导控制系统性能评估

在高超声速飞行器制导控制系统的性能评估中,由于影响其性能的因素众多,需要大量的仿真试验才能获得准确的评估结果,评估效率低。针对此类问题,提出了一种适用于高超声速飞行器制导控制系统的性能评估方法。首先,建立了包含制导控制规律的闭环飞行器模型,并对飞行器运动特点及对性能产生影响的因素进行分析;其次,挑选主要影响因素为试验因子,基于优化拉丁超立方试验设计方法在采样空间中采样获取试验方案;然后,结合仿真数据,从定性、定量角度得出评估结论;最后,采用评估示例验证了提出的方法有效且在飞行器制导控制系统性能评估中的应用是可行的。     

高超声速飞行器实时航迹规划研究

提出一种实时航迹规划策略和一种改进变步长稀疏A*算法,并基于ADSP-21364处理器设计了一套高超声速飞行器实时航迹规划系统,该系统能够在离线规划的基础上根据实时探测的威胁对航迹进行重规划。进行了飞行模拟实验以及视景仿真,结果验证了规划策略和改进A*算法的有效性。规划得到的实时航迹能避开各种在线威胁,满足实时规划要求。     

基于卡尔曼滤波的高超声速飞行器控制器设计

针对纵向模态和横航向模态都不稳定的一种通用的高超声速飞行器,建立了三维紊流及紊流梯度下的高超声速飞行器全状态线性化的动力学模型。在考虑三维紊流和紊流梯度干扰和系统测量噪声条件下,提出了一种基于离散卡尔曼滤波的全状态H∞反馈增稳控制器。该方法通过卡尔曼滤波器将状态估计值作为反馈量传递给H∞控制器,能保证存在三维大气紊流干扰,系统测量噪声和飞行条件变化所引起的系统参数矩阵摄动时的鲁棒性。仿真结果表明,不管是针对标称模型还是参数摄动后的模型,基于卡尔曼滤波器的H∞反馈增稳控制器能有效抑制外界干扰和系统自身参数摄动,说明该方法具有较强的鲁棒性。     

高超声速飞行器输入受限模糊反演控制

针对吸气式高超声速飞行器控制中存在的执行机构受限问题,提出一种模糊反演控制设计策略。设计一种新的辅助系统分别对跟踪误差和控制律进行补偿,在物理执行机构受限时能够同时保证闭环系统及跟踪误差的有界性。在反演控制的设计框架下,引入模糊控制器逼近模型中的不确定项,提高控制系统的鲁棒性。为防止出现传统反演方法中存在的“微分膨胀”问题,引入滑模微分器对虚拟导数进行求解。最后,通过实例仿真验证所设计控制策略的有效性。     

高超声速飞行器轨迹跟踪控制仿真研究

针对高超声速飞行器纵向模型的快时变、强耦合和高度非线性的特点,在考虑模型不确定性的情况下,采用李导数的方法对某型高超声速飞行器进行输入输出的精确线性化。基于线性化后的模型,提出一种非线性动态逆控制的方法,并对其稳定性进行分析,实现对该型高超声速飞行器的轨迹跟踪控制。并利用Matlab搭建仿真平台,仿真结果显示仿真平台的正确性和控制算法的有效性。     

高超声速飞行器分解集成轨迹预测算法

针对无动力滑翔高超声速飞行器的轨迹预测问题,提出了分解集成轨迹预测模型。依据运动轨迹的周期跳跃特性,运用先集成再分解的轨迹预测思路,首先将运动轨迹序列分解为具有趋势性、周期性和随机性特征的子序列,再针对每项子序列的特征采用相应的子轨迹预测模型,最后将各子轨迹预测模型预测结果的集成作为最终预测值。由于子序列与子轨迹预测模型具有更高的契合度,使得分解集成轨迹预测 算法相对于使用单一模型的轨迹预测算法更具优势。仿真实验表明,分解集成轨迹预测算法显著提高了轨迹预测精度。     

弹性高超声速飞行器动态面制导控制一体化设计方法

面向弹性高超声速飞行器滑翔段制导控制系统设计问题,应用动态面控制理论设计了两种制导控制一体化方法.建立了弹性高超声速飞行器滑翔段纵向运动模型,并推导了具有严格反馈形式的弹性高超声速飞行器制导控制一体化设计模型.将弹性状态视为不确定项,分别基于自适应方法和非线性干扰观测器(nonlinear disturbance ob...     

Multiobjective fault detection and isolation for flexible air-breathing hypersonic vehicle

An application of the multiobjective fault detection and isolation (FDI) approach to an air-breathing hypersonic vehicle (HSV) longitudinal dynamics subject to disturbances is presented. Maintaining sustainable and safe flight of HSV is a challenging task due to its strong coupling effects, variable operating conditions and possible failures of system components. A common type of system faults for aircraft including HSV is the loss of effectiveness of its actuators and sensors. To detect and isolate multiple actuator/sensor failures, a faulty linear parameter-varying (LPV) model of HSV is derived by converting actuator/system component faults into equivalent sensor faults. Then a bank of LPV FDI observers is designed to track individual fault with minimum error and suppress the effects of disturbances and other fault signals. The simulation results based on the nonlinear flexible HSV model and a nominal LPV controller demonstrate the effectiveness of the fault estimation technique for HSV.     

基于多智能体导航的高超飞行器信息融合方法

精确导航技术是高超飞行器(hypersonic vehicle, HV)充分发挥威力的关键所在。然而,高马赫数和强机动性致使HV的导航系统误差及其观测噪声无法准确描述,制约着导航信息的精确性和实时性。为及时获取高精度导航信息,设计基于集员框架的卡尔曼滤波算法。一方面采用多智能体分布式协同探测,形成观测椭球交叉集合,提高了观测效率和测量精度;另一方面,通过设计两类噪声模型,求其与状态估值的最小均方误差,实现滤波增益的计算,提高算法对噪声的抗扰动能力,使状态估值达到均方误差最小。通过数字仿真,将设计方法应用到HV导航模型中,并与扩展卡尔曼滤波和集员滤波的状态估值进行比较,结果表明,提出算法在不同噪声影响下具有更高的估计精度。研究成果将为HV实现实时精确导航提供技术支持,并具有重要的理论意义和应用价值。     

考虑盲区的多移动传感器地面目标检测跟踪调度方法

针对地面目标检测跟踪任务以多移动传感器系统为调度对象,提出一种考虑盲区的传感器调度方法。首先,建立了目标检测模型,基于贝叶斯风险理论给出了目标检测损失的计算方法以评估检测性能。然后,考虑多普勒盲区和视野盲区的影响,建立了目标跟踪模型,并给出了基于盲区信息辅助的目标跟踪算法以应对盲区出现时目标状态估计问题。最后,建立了传感器优化调度模型,结合检测损失、跟踪精度、传感器能耗等因素建立了目标优化函数。仿真结果表明,所提调度方法能够有效解决多移动传感器协同调度问题,所得的最优调度方案可在兼顾检测性能、跟踪性能和控制能耗的同时,使整体作战收益达到最佳。     

Sensor scheduling for ground maneuvering target tracking in presence of detection blind zone

Continuous and stable tracking of the ground maneuvering target is a challenging problem due to the complex terrain and high clutter. A collaborative tracking method of the multisensor network is presented for the ground maneuvering target in the presence of the detection blind zone(DBZ). First, the sensor scheduling process is modeled within the partially observable Markov decision process(POMDP) framework. To evaluate the target tracking accuracy of the sensor, the Fisher information is applie...     

利用ESM方位信息的多普勒盲区目标跟踪方法

机载预警雷达固有的多普勒盲区容易造成目标航迹中断和重起批。针对该问题,提出了一种基于电子支援措施(electronic support measure, ESM)方位信息和多普勒盲区联合状态约束的粒子滤波跟踪算法。该算法在预测过程中对盲区内的粒子进行约束,将不满足约束的粒子投影到约束区域表面。最后再利用这些约束粒子估计目标的状态,并形成粒子云波门,对新出现的量测值进行关联。仿真结果表明,该算法相比无先验信息或仅利用多普勒盲区信息的算法具有更小的滤波误差,同时能形成更小的关联波门,提高了航迹质量,实现了多普勒盲区条件下的目标连续跟踪。     

吸气式高超声速飞行器抗航迹姿态解耦控制

针对吸气式高超声速飞行器存在航迹姿态“解耦”,极大降低了飞行器通过舵偏调整姿态进而施行轨迹控制时的机动性问题,提出了利用鸭翼和升降舵协调控制的解决方案。首先分析了航迹姿态“解耦”问题的成因,并提出了解决思路;其次,基于所提出的鸭翼/升降舵协调控制方案设计控制器,并与已有的姿态超调方案进行了仿真对比;最后,仿真结果表明所提出的鸭翼和升降舵协调控制方法不但可有效解决航迹姿态“解耦”问题,而且可保持攻角良好的动态性能。     

Progress in reentry trajectory planning for hypersonic vehicle

The reentry trajectory planning for hypersonic vehicles is critical and challenging in the presence of numerous nonlinear equations of motion and path constraints, as well as guaranteed satisfaction of accuracy in meeting all the specified boundary conditions. In the last ten years, many researchers have investigated various strategies to generate a feasible or optimal constrained reentry trajectory for hypersonic vehicles. This paper briefly reviews the new research efforts to promote the capability of reentry trajectory planning. The progress of the onboard reentry trajectory planning, reentry trajectory optimization, and landing footprint is summarized. The main challenges of reentry trajectory planning for hypersonic vehicles are analyzed, focusing on the rapid reentry trajectory optimization, complex geographic constraints, and coop- erative strategies.     

高超声速飞行器再入过程改进气动系数模型

针对高超声速飞行器再入过程气动系数模型和参数辨识问题,基于公开的气动系数数据,综合考虑攻角和马赫数两个主要因素,分析了气动系数与二者的函数关系,建立了高超声速飞行器的改进升力系数和阻力系数模型,采用非线性最小二乘法进行模型参数辨识,得到参数辨识结果。将已知的气动数据与改进气动系数模型计算值进行对比,升力系数和阻力系数的相对误差平均值均小于5.10%,表明所建立的改进气动系数模型具有较高的精度,可以用于高超声速飞行器再入轨迹优化和仿真。     

Robust adaptive control of hypersonic vehicle considering inlet unstart

In this paper,a model reference adaptive control(MRAC)augmentation method of a linear controller is proposed for air-breathing hypersonic vehicle(AHV)during inlet unstart.With the development of hypersonic flight technology,hypersonic vehicles have been gradually moving to the stage of weaponization.During the maneuvers,changes of attitude,Mach number and the back pressure can cause the inlet unstart phenomenon of scramjet.Inlet unstart causes significant changes in the aerodynamics of AHV,which may lead to deterioration of the tracking performance or instability of the control system.Therefore,we firstly establish the model of hypersonic vehicle considering inlet unstart,in which the changes of aerodynamics caused by inlet unstart is described as nonlinear uncertainty.Then,an MRAC augmentation method of a linear controller is proposed and the radial basis function(RBF)neural network is used to schedule the adaptive parameters of MRAC.Furthermore,the Lyapunov function is constructed to prove the stability of the proposed method.Finally,numerical simulations show that compared with the linear control method,the proposed method can stabilize the attitude of the hypersonic vehicle more quickly after the inlet unstart,which provides favorable conditions for inlet restart,thus verifying the effectiveness of the augmentation method proposed in the paper.