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题名针对RLV发动机推力下降故障的弹道与制导律优化
被引量:2
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作者
李远东
邵小东
胡庆雷
胡海峰
潘豪
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机构
北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院
北京航空航天大学航空科学与工程学院
北京航天自动控制研究所
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出处
《航天控制》
CSCD
北大核心
2022年第2期3-8,共6页
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基金
国防基础科研项目(JCKY2018203B022)
国家自然科学基金重点国际(地区)合作项目(61960206011)。
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文摘
针对RLV(可重复利用运载火箭)发动机推力下降后助推段与返回段的协调弹道优化问题,提出了弹道评估与决策方案及新型优化制导律。首先基于弹道数值积分与入轨机械能设计了针对RLV助推段推力下降故障的运载与返回能力评估与决策方案,得到效益最优的弹道决策区间。进而设计利用PSO(粒子群优化算法)优化ZEM/ZEV(零控脱靶量)制导律的弹道优化方案。在助推段发动机推力下降后优化关机与落地时间使入轨与返回能力综合最优;在助推级分离后优化二次点火高度与制导律参数使其满足最大热流约束;在降落段推力进一步下降后,精细优化落地时间与制导参数以实现精确软着陆。仿真结果表明,本文提出的方案提高了RLV在发动机推力下降情况下的入轨与着陆能力,且算法计算量小,结构简单。
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关键词
可重复利用运载火箭
发动机故障
弹道优化
ZEM/ZEV制导律
粒子群优化算法
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Keywords
Reusable launch vehicle
Engine fault
Ballistic optimization
ZEM/ZEV guidance law
Particle swarm optimization algorithm
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分类号
V448
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名状态预测神经网络控制应用于小型可回收火箭
被引量:14
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作者
陈书钊
楚龙飞
杨秀梅
蔡德淮
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机构
翎客航天科技有限公司
昆明理工大学信息工程与自动化学院
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出处
《航空学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期149-163,共15页
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文摘
随着商业航天的到来,可重复使用运载器的研究受到广泛关注,以SpaceX为代表的商业航天公司研发的部分可回收火箭表现出了前所未有的竞争力。为了研发可回收火箭技术,翎客航天利用民间工业力量研制了RLV-T3小型可回收火箭验证机,并在该验证机上通过数百次试验逐渐掌握了垂直起降(VTVL)技术。主要介绍了翎客航天在VTVL技术中的一项动力控制技术,提出了状态预测神经网络控制(SPNNC)算法。该算法具有鲁棒性强、适用范围广、控制参数易调整等优点。详细地描述了该算法的原理,并通过Simulink对SISO和MIMO 2种系统进行了仿真。同时详细地论述了将状态预测神经网络控制算法应用于RLV-T3小型可回收火箭的飞行及回收的试验,包括RLV-T3小型可回收火箭的基本特点、控制难点、存在的问题,飞行过程中各物理量的曲线和试验结论。经试验验证,状态预测神经网络控制算法具有良好的控制性能,基于该控制技术,即状态预测神经网络控制算法的RLV-T3小型可回收火箭验证机可以安全地实现垂直起飞、弹道飞行、空中悬停、软着陆回收全流程。
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关键词
神经网络控制
智能控制
状态预测
可重复利用火箭
火箭回收
商业航天
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Keywords
neural network control
intelligent control
state prediction
reusable rocket
rocket recovery
commercial aerospace
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分类号
V417.3
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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