再入飞行器仅使用两个体襟翼对姿态进行控制将导致横侧向运动中包含不稳定内动态.针对这一欠驱动问题,提出基于输出重定义的动态逆控制方法.采用输出重定义技术使零动态局部稳定,通过极点配置提高零动态的鲁棒性,对重定义输出系统进行...再入飞行器仅使用两个体襟翼对姿态进行控制将导致横侧向运动中包含不稳定内动态.针对这一欠驱动问题,提出基于输出重定义的动态逆控制方法.采用输出重定义技术使零动态局部稳定,通过极点配置提高零动态的鲁棒性,对重定义输出系统进行反馈线性化从而设计动态逆控制器.仿真结果验证了该方法能确保零动态的稳定性,并显示出在镇定侧滑角的同时对攻角指令和倾侧角指令良好的跟踪性能,通过与反推力控制系统(RCS,Reaction Control System)单独控制的结果进行比较,表明该控制方法仅依靠气动舵面就能实现姿态的稳定控制,既节省了燃料,又减小了飞行器的结构复杂度,并且增大了飞行器的有效载荷.展开更多
针对快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)路径规划算法存在的随机性大、搜索效率低等问题,结合强化学习可根据先验知识选择策略的特点,提出了一种基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)的改进RRT优化算法。首先设计复数域...针对快速搜索随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)路径规划算法存在的随机性大、搜索效率低等问题,结合强化学习可根据先验知识选择策略的特点,提出了一种基于深度Q网络(deep Q-network,DQN)的改进RRT优化算法。首先设计复数域变步长的避障策略,并建立RRT算法中随机树生长的马尔科夫决策过程(Markov decision process,MDP)模型;然后将避障策略和MDP模型接入RRT-Connect算法的接口,并设计训练和路径规划的具体流程;最后在MATLAB软件平台上进行仿真实验。仿真结果表明,改进后的基于深度Q网络的RRT-Connect算法(DQN-RRT-C)在快速性和搜索效率上有显著提高。展开更多
文摘再入飞行器仅使用两个体襟翼对姿态进行控制将导致横侧向运动中包含不稳定内动态.针对这一欠驱动问题,提出基于输出重定义的动态逆控制方法.采用输出重定义技术使零动态局部稳定,通过极点配置提高零动态的鲁棒性,对重定义输出系统进行反馈线性化从而设计动态逆控制器.仿真结果验证了该方法能确保零动态的稳定性,并显示出在镇定侧滑角的同时对攻角指令和倾侧角指令良好的跟踪性能,通过与反推力控制系统(RCS,Reaction Control System)单独控制的结果进行比较,表明该控制方法仅依靠气动舵面就能实现姿态的稳定控制,既节省了燃料,又减小了飞行器的结构复杂度,并且增大了飞行器的有效载荷.