一种运载火箭弹性自主辨识与自适应控制方法

针对新一代运载火箭箭体空间模态复杂、刚晃弹交联耦合严重、空间模态数据不确定大偏差导致控制参数适应性不足和弹性稳定裕度小的问题,提出一种运载火箭弹性频率在线辨识和自适应控制方法。该方法基于线性调频Z变换(CZT)完成主要弹性频率信号的辨识,并在线提取控制指令中的弹性能量,据此实现基于自适应增广控制(AAC)的控制参数在线调节,提高控制系统在不确定高阶弹性振动下的适应范围和稳定裕度,并详细分析了各项调节参数对系统稳定性的影响。仿真结果表明,提出的“CZT+AAC”方法能够较好地完成弹性稳定控制任务,显著增强运载火箭任务适应性和飞行可靠性。

运载火箭风场高精度拟合方法

针对运载火箭风场传统拟合方法精度低的问题,提出一种基于最少参数神经网络的高精度拟合方法。该方法将运载火箭飞行高度作为网络输入,将风场的速度和朝向作为网络输出,在满足精度要求下使用最少的网络层数和神经元个数完成风场拟合,并给出了隐层节点数的下界公式。和传统的最小二乘多项式拟合及其分段形式相比,最少参数神经网络只使用一套框架即可完成风速和风向的拟合,并提高了拟合精度。大量仿真结果充分说明了所提出方法的有效性、简洁性和鲁棒性。

基于ESO的运载火箭姿控喷管故障辨识设计及实现

针对基于喷管开关控制的运载火箭姿控系统故障,提出了一种基于控制效果的喷管故障辨识方法。在对特定喷管配置和轴对称运载火箭模型研究基础上,利用扩张状态观测器实时估计箭体所受的总力矩,进而根据估计结果进行故障判别和极性纠正。仿真结果表明,以ESO为观测器的故障辨识设计方法可有效判别出姿控喷管的极性故障,并能够通过策略设计进行极性纠正,具有较强的工程应用价值。

INS/GNSS紧组合导航系统故障探测与隔离的改进研究

在INS/GNSS紧组合中,GNSS伪距和伪距率信息的可靠性检验是系统容错设计的关键。目前的思路都是基于整个系统的,对组合卡尔曼滤波的新息进行χ~2检验,无法确定故障发生位置。本文尝试在运用GNSS观测信息之前加入故障探测与隔离模块,采用将w-检测法与χ~2检验法结合的故障识别算法。相比于单纯的χ~2检验法,该方法能进行故障星的定位,选择可靠的伪距、伪距率组合,有效保证后续滤波结果的可靠。经实测数据仿真验证,该算法能有效识别故障星,选出正确的伪距、伪距率组合进行组合导航。

基于误差时间特性的INS/GNSS观测噪声方差在线计算方法

基于INS、GNSS不同误差时间特性,提出了一种组合导航闭环校正下GNSS观测噪声方差阵在线计算方法。该方法的核心是根据惯性导航的短时高精度和GNSS测量噪声的时间不相关性,利用滑动时间窗口内的INS、GNSS增量样本数据之差进行方差统计。结合某次实际飞行数据验证了这种思路的可行性;并利用一组飞行仿真数据验证了该方法对GNSS观测噪声发生变化时能较好的跟踪,且得到更为准确的速度、位置估计值。

推力矢量极性错误下的飞行控制自主重构技术

飞行故障在线自主辨识与控制重构是实现航天智能飞行的一个重要标志.本文针对运载火箭飞行中的推力矢量极性错误,研究了基于人工神经网络的故障识别与自主重构方法.在明确故障模式基础上,结合扩张状态观测器(extended state observer,ESO)观测结果,提出了考虑模型偏差的仿真训练样本设计方法,并分别采用基于反向传播(back propagation,BP)神经网络和长短时记忆(long short term memory,LSTM)网络方法进行了故障辨识设计,仿真结果表明,两种方法均具有较高识别准确度,均可实现推力矢量极性错误下的平稳自主重构,相比而言,基于滑窗时间序列的LSTM网络方法更具优势,具有较高的识别准确度.