高超声速变外形飞行器建模与固定时间预设性能控制

以一种折叠式高超声速变外形飞行器(Hypersonic morphing vehicle, HMV)为研究对象,综合考虑变形引起的气动特性、动力学特性的动态变化和模型不确定性、外部干扰的影响,开展飞行器建模与固定时间预设性能控制方法研究.首先,建立高超声速变外形飞行器的运动模型和姿态控制模型;然后,采用固定时间干扰观测器实现对模型不确定性和外部干扰构成的复合总扰动的精确估计,并设计一种新型固定时间预设性能函数以定量描述期望性能约束,在此基础上,基于预设性能控制架构并结合动态面控制技术设计预设性能姿态控制器,利用Lyapunov稳定性理论证明闭环系统的固定时间稳定性;最后,通过数值仿真验证所提出方法的有效性和鲁棒性.

基于深度强化学习的变外形飞行器姿态控制

针对外界干扰和模型不确定性影响下的高超声速变外形飞行器,提出了一种基于深度强化学习的多通道端到端姿态控制方法。首先,建立了高超声速变外形飞行器姿态控制模型;其次,将飞行器姿态控制问题转化为马尔科夫决策过程;再者,基于双延迟深度确定性策略梯度算法开展了智能体训练,并将端到端生成的飞行控制指令进行了在线部署;最后,通过基本性能仿真和适应性仿真验证了所提出方法的有效性和泛化能力。

基于蚁群优化的长短时神经网络变外形飞行器故障模式识别

变外形飞行器机械结构复杂,在变外形过程中发生故障的概率大,传感器测量成本高,针对这些问题,提出了一种基于长短时神经网络进行飞行器测试故障诊断的方法。首先根据变外形飞行器的气动参数模型和非线性动力学模型,构建变外形飞行器执行机构故障特征数据库。然后针对变外形飞行器发生故障时的序列化特征数据,提出基于长短时神经网络的执行器故障诊断框架。利用蚁群优化算法对网络训练的超参数进行优化,提高故障诊断的准确性与泛化性。通过仿真验证了该方法可实现变外形飞行器的低成本、高效率、高精度的故障快速定位。

高超声速变外形飞行器建模与有限时间控制

针对高超声速变外形飞行器变形带来的参数摄动大、变形过程建模难、外界干扰复杂等大不确定问题,研究了一类可变后掠飞行器建模与姿态控制问题,设计了一种有限时间控制方案。针对变外形飞行器建立了带有变形量的面向姿态控制的三自由度模型,该模型能够反映出变外形飞行器的内在影响。分析了变外形飞行器在典型状态下的气动特征,并给出了连续变形关键气动数据可行处理方案。针对可连续变形的飞行器设计了一套有限时间控制方案,并证明了系统稳定性。进一步考虑控制律中用到的指令微分项,设计了有限时间指令收敛滤波器。利用扩张状态观测器,估计不易测量状态和“综合扰动”。以考虑复杂干扰下的高超声速变外形飞行器为对象进行仿真,结果表明:所设计的控制方案可解决不同变形速率下、存在复合干扰的飞行器姿态控制问题。

基于变精度模型的变外形飞行器弹道优化

变外形飞行器在飞行过程中可以根据需要灵活改变自身的气动外形以适应飞行条件的变化,与传统的固定外形飞行器相比,具有非常明显的优势。针对一种机翼后掠角和轴向位置可改变的变外形飞行器,提出了基于变精度模型的求解流程,并对其最优弹道和变形规律进行了研究。将攻角、马赫数、后掠角和机翼轴向位置定义为生成训练数据的变量,建立了满足精度条件的变精度Kriging模型来预测飞行器的气动性能。将该模型作为hp自适应伪谱法的气动输入,建立了变形规律优化求解流程,并分别对固定翼飞行器和变外形飞行器以最少燃料消耗为目标进行弹道优化。在满足飞行任务要求的同时,实现了变形参数、攻角和发动机控制参数等控制量的同时优化,结果表明变外形飞行器的爬升、下降效率较高,最优弹道具有明显的优势。同时,所提出的研究流程具有通用性,可以有效降低变外形飞行器的CFD计算成本,提高变外形飞行器弹道优化效率。

高超声速飞行器控制技术研究进展与展望

针对一类包含可变构型在内的高超声速飞行器的难点,分析了工程应用需求,综述了几类典型的非线性控制方法的研究进展。首先针对高超声速飞行器的几类常见研究模型,总结了模型来源及特点;其次,以实际工程需求为出发点,分析了此类飞行器的控制难点及对于控制系统能力提出的需求;再者,总结了高超声速飞行器几种典型非线性控制及智能控制研究的基本情况和进展,并给出了各类控制方案的框架;最后,面向未来任务形式多样化、环境复杂化的飞行器控制,讨论了可以进一步研究的问题和方向。