基于LSTM模型的飞行器智能制导技术研究

人工智能技术的突破性进展为飞行器再入制导技术的研究提供了新的技术途径, 本文针对预测校正制导中两方面的问题: 一是纵向“预测环节”积分计算量大和“校正环节”割线法迭代求解难以满足实时性的问题, 二是纵向制导和横向制导都需要对动力学方程进行积分, 存在明显的冗余计算问题, 提出基于长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM) 的飞行器智能制导技术. 一方面, 在纵向制导中不需要对动力学方程进行积分来预测待飞射程, 即去除“预测环节”; 另一方面, 不再基于割线法迭代求解倾侧角的幅值, 即去除倾侧角的“校正环节”, 大大减少积分计算量, 提高计算速度. 利用深度学习在神经网络映射能力和实时性方面的双重天然优势, 基于再入飞行器的实时状态信息, 采用LSTM模型实时生成倾侧角指令. 同时, 将纵向和横向制导环节的制导周期统一为一个周期, 进一步确保制导系统满足在线制导的实时性要求. 蒙特·卡罗仿真分析表明, 本文所提的方法在飞行器再入初始状态和气动参数拉偏情况下具有精度和速度上的优势.      

基于无迹粒子滤波的飞行器再入段传递对准方法

针对再入式飞行器再入返回前需要精确和快速的传递对准需求以及空间环境特殊性,提出了一种适用于再入式飞行器空间平台对准方法,建立J2000坐标系下光纤陀螺惯组的系统状态方程,利用星敏感器输出的姿态和光纤陀螺惯组输出的姿态差值作为观测量,实现飞行器的"姿态"匹配传递对准算法。针对系统状态方程和量测方程的非线性特性以及单独使用无迹卡尔曼滤波(UKF)方法存在滤波不稳定性和单独使用粒子滤波(PF)方法存在粒子退化导致估计误差变大的问题,提出了无迹粒子滤波(UPF)算法,采用卫星工具包(STK)软件模拟飞行器在轨运行进行仿真验证。仿真结果表明:该方法可以在3s内使得失准角的估计误差小于0.6',估计精度提高了30%,收敛时间缩短了70%,相比传统方法提高了对准的精确性和快速性。     

高超声速飞行器关键部位气动热计算

运用快速算法对高超声速飞行器外表面的一些关键部位经受的气动热环境进行计算分析。在理论和经验公式的基础上,利用轴对称比拟法考虑攻角影响,采用局部相似性解及参考焓等方法确定飞行器有攻角再入的表面气动加热,发展了一套高超声速飞行器关键部位气动热的计算方法。以钝锥为算例对计算方法进行了验证,结果表明,本文所述方法具有较高的效率和精度。     

考虑气动参数扰动的再入轨迹快速优化方法

针对传统再入轨迹优化方法收敛速度慢、对初值敏感程度高等的局限性,提出了一种基于序列凸优化的再入轨迹快速求解方法.该方法以倾侧角的变化率作为控制量,改进了现有凸化策略,考虑到抑制数值优化过程中由于数值离散方式带来的锯齿化现象,采用 B 样条曲线离散控制量,同时为避免算法在初始猜想值附近出现伪不可行的问题,增加额外虚拟控制量,通过一种"回溯直线"搜索的方法,提高算法的稳定性、快速性和寻优结果的光滑性.为研究飞行器再入过程中的气动参数扰动问题,采用采样点少、易于实现,计算效率高的广义混沌多项式理论研究方法,建立了基于广义混沌多项式和凸优化相结合的再入轨迹鲁棒优化模型,该模型在优化过程中考虑气动参数扰动对寻优结果的影响作用,避免了传统轨迹与制导律的复杂迭代设计环节,可有效降低优化轨迹对气动参数扰动的敏感程度,在气动参数不确定条件的干扰下,依然可以保证飞行器顺利安全的完成飞行任务.最后,以美国某可重复使用飞行器的再入任务为例,验证了基于序列凸优化的再入轨迹优化方法的快速性以及鲁棒优化模型对气动参数扰动的抗干扰性能力,表明了该方法具有一定的工程应用性.      

FAST OPTIMIZATION METHOD OF REENTRY TRAJECTORY CONSIDERING AERODYNAMIC PARAMETER PERTURBATION

针对传统再入轨迹优化方法收敛速度慢、对初值敏感程度高等的局限性,提出了一种基于序列凸优化的再入轨迹快速求解方法.该方法以倾侧角的变化率作为控制量,改进了现有凸化策略,考虑到抑制数值优化过程中由于数值离散方式带来的锯齿化现象,采用 B 样条曲线离散控制量,同时为避免算法在初始猜想值附近出现伪不可行的问题,增加额外虚拟控制量,通过一种"回溯直线"搜索的方法,提高算法的稳定性、快速性和寻优结果的光滑性.为研究飞行器再入过程中的气动参数扰动问题,采用采样点少、易于实现,计算效率高的广义混沌多项式理论研究方法,建立了基于广义混沌多项式和凸优化相结合的再入轨迹鲁棒优化模型,该模型在优化过程中考虑气动参数扰动对寻优结果的影响作用,避免了传统轨迹与制导律的复杂迭代设计环节,可有效降低优化轨迹对气动参数扰动的敏感程度,在气动参数不确定条件的干扰下,依然可以保证飞行器顺利安全的完成飞行任务.最后,以美国某可重复使用飞行器的再入任务为例,验证了基于序列凸优化的再入轨迹优化方法的快速性以及鲁棒优化模型对气动参数扰动的抗干扰性能力,表明了该方法具有一定的工程应用性.     

再入飞行器的制导工具误差分段补偿技术研究

针对再入飞行器的惯性仪表误差模型在地面测试环境下和真实飞行环境下不一致的特点，提出了按照过载变化的大小对其误差模型进行分段辨识和分段补偿的方法，以补偿飞行器高速再入过程中的制导工具误差。最后通过计算机仿真试验验证了此方法的正确性，为实际应用提供了理论依据。     

基于hp自适应伪谱法的飞行器再入轨迹优化与制导

研究了一种基于hp自适应伪谱法的飞行器再入在线轨迹优化与制导方法。首先针对飞行器再入段在末速度最大的条件约束下进行了轨迹优化;然后针对再入段地球大气分布不均匀、建模误差、扰动等因素,设计了基于hp自适应伪谱法的反馈制导方法;最后进行了数学仿真研究。仿真结果表明:采用本文提出的反馈制导方法得到的末速度为6.93 km/s,比未采用闭环制导的方法提高了0.33 km/s,并且制导精度提高了15倍。     

飞行器气动参数辨识进展

飞行器气动参数辨识研究的主题,是应用系统辨识技术从飞行试验数据求取气动力,从而建立飞行器动力学系统的数学模型.它研究的对象是飞行器;解决的是空气动力学问题;采用的基本方程是飞行动力学的运动方程组;应用的研究手段是现代控制论的滤波、预测和估计理论.它是处于空气动力学、飞行力学、弹性力学和现代控制论之间的应用性研究课题. 本文综述了国内外公开发表的飞行器参数辨识研究的理论结果和实践经验,分八个专题——模型辨识,参数估计,数据预处理和相容性检验,试验设计与最佳输入,弹性与非定常效应,频域辨识,闭环辨识,辨识准度与系统验证——评述其研究进展和现状.      

一种新的INS/GPS组合导航技术

基于GPS测姿技术的发展,研究了以位置、速度和姿态信息作为观测量的INS／GPS组合导航系统的卡尔曼滤波算法。详细推导了这种组合方式的观测方程,并将该组合技术应用于某飞行器。仿真表明,增加姿态信息作为观测量可有效地提高系统导航参数的估计精度和速度。     

线振动条件下平台漂移误差模型参数辨识仿真研究

对在振动条件下应用扩展卡尔曼滤波方法辨识平台漂移误差模型参数的问题进行了研究。设计了多位置测漂方案，对理想、非理想线振动条件下的参数辨识问题进行了仿真。所提出的方案能够在线振动激励幅值受限的情况下，辨识出各模型参数。