Advertisement

预测控制在高超音速再入机动飞行中的应用研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:PDF


简介:
本研究探讨了预测控制技术在高超音速飞行器再入大气层过程中的应用,重点分析其在复杂环境下的机动性能优化和轨迹规划。通过理论推导与仿真试验验证了该方法的有效性及优越性。旨在提高高速飞行器的操控精度和稳定性,为未来航天任务提供技术支持。 本段落是一篇关于超音速再入飞行机动预测控制的研究论文。该研究的重点在于如何利用改进的滑模扰动观测器(ISMDO)以及非线性广义预测控制(NG-PC)方法来管理在高速大气层重新进入过程中,超音速飞行器(Hypersonic Vehicle, HSV)的稳定性。 1. 超音速再入飞行控制:当HSV以极高的速度返回地球时,必须应对极端热流和动力学条件。因此需要精确的算法确保其稳定运行。“maneuvering flight”指的是在这一过程中进行的操作调整。 2. Bank-to-Turn(BTT)控制模式:这种技术利用滚转运动来实现转弯而不产生侧滑,这有助于HSV更平稳地完成再入过程中的机动。 3. 不确定性估计与抑制:由于存在参数不确定性和外部干扰,在超音速飞行器的再入过程中会影响其性能。为了解决这个问题,研究中提出了一种改进的滑模扰动观测器(ISMDO),能够准确地估算这些因素并进行补偿。 4. 非线性广义预测控制(NG-PC):这是一种先进的策略,可以处理多输入输出系统的非线性问题,并能预测未来的行为。通过结合ISMDO和NG-PC方法,设计出一套高效的飞行器机动控制系统。 5. 预测控制策略:文中指出采用基于ISMDO的NG-PC作为HSV再入过程中的主要控制算法,该方法表现出优秀的干扰抑制能力和良好的性能。 6. 超音速飞行器(HSV):指速度超过五倍音速的飞行设备。这类飞行器面临的技术挑战比传统飞机要大得多,包括热力学效应和复杂的飞行动态问题。 7. 扰动观测器(Disturbance Observer):这是一种用于估计并补偿系统扰动影响的方法,可以提高控制系统的鲁棒性。文中提出的ISMDO是对传统方法的改进版本,旨在更精确地估算和处理飞行过程中遇到的各种干扰。 8. 滑模控制(Sliding Mode Control):滑模控制是一种能够增强控制系统稳定性,并且在面对大范围不确定因素时依然有效的策略。“Super-Twisting Slide Mode Disturbance Observer (SMDO)”以及ISMDO都是这一领域的改进技术。 通过上述知识点的详细解释,我们能更深入地理解HSV再入过程中面临的飞行控制挑战,同时也认识到如何运用预测控制和滑模观测器技术来提升其在复杂环境下的性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 优质
    本研究探讨了预测控制技术在高超音速飞行器再入大气层过程中的应用,重点分析其在复杂环境下的机动性能优化和轨迹规划。通过理论推导与仿真试验验证了该方法的有效性及优越性。旨在提高高速飞行器的操控精度和稳定性,为未来航天任务提供技术支持。 本段落是一篇关于超音速再入飞行机动预测控制的研究论文。该研究的重点在于如何利用改进的滑模扰动观测器(ISMDO)以及非线性广义预测控制(NG-PC)方法来管理在高速大气层重新进入过程中,超音速飞行器(Hypersonic Vehicle, HSV)的稳定性。 1. 超音速再入飞行控制:当HSV以极高的速度返回地球时,必须应对极端热流和动力学条件。因此需要精确的算法确保其稳定运行。“maneuvering flight”指的是在这一过程中进行的操作调整。 2. Bank-to-Turn(BTT)控制模式:这种技术利用滚转运动来实现转弯而不产生侧滑,这有助于HSV更平稳地完成再入过程中的机动。 3. 不确定性估计与抑制:由于存在参数不确定性和外部干扰,在超音速飞行器的再入过程中会影响其性能。为了解决这个问题,研究中提出了一种改进的滑模扰动观测器(ISMDO),能够准确地估算这些因素并进行补偿。 4. 非线性广义预测控制(NG-PC):这是一种先进的策略,可以处理多输入输出系统的非线性问题,并能预测未来的行为。通过结合ISMDO和NG-PC方法,设计出一套高效的飞行器机动控制系统。 5. 预测控制策略:文中指出采用基于ISMDO的NG-PC作为HSV再入过程中的主要控制算法,该方法表现出优秀的干扰抑制能力和良好的性能。 6. 超音速飞行器(HSV):指速度超过五倍音速的飞行设备。这类飞行器面临的技术挑战比传统飞机要大得多,包括热力学效应和复杂的飞行动态问题。 7. 扰动观测器(Disturbance Observer):这是一种用于估计并补偿系统扰动影响的方法,可以提高控制系统的鲁棒性。文中提出的ISMDO是对传统方法的改进版本,旨在更精确地估算和处理飞行过程中遇到的各种干扰。 8. 滑模控制(Sliding Mode Control):滑模控制是一种能够增强控制系统稳定性,并且在面对大范围不确定因素时依然有效的策略。“Super-Twisting Slide Mode Disturbance Observer (SMDO)”以及ISMDO都是这一领域的改进技术。 通过上述知识点的详细解释,我们能更深入地理解HSV再入过程中面临的飞行控制挑战,同时也认识到如何运用预测控制和滑模观测器技术来提升其在复杂环境下的性能。
  • 非线性智能...
    优质
    本研究聚焦于非线性智能控制策略在高超音速飞行器再入过程的应用,旨在提升其稳定性和可控性。通过创新算法优化轨迹跟踪与姿态调整,确保安全高效飞行。 本段落介绍了一种基于B样条函数链接网络扰动观测器(BFLNDO)的高超音速飞行器(HSV)非线性智能再入控制方法。在高超音速飞行器返回地球时,会遇到许多复杂挑战,如严重的非线性和不确定性、环境干扰等。 文章的主要贡献在于提出了一种新的控制策略,并采用非线性广义预测控制(NGPC)算法设计了HSV姿态系统控制律。此外,文中还详细阐述了高超音速飞行器在再入阶段的特点:当这些飞行器从近空间层返回地球时,在无动力状态下进行长时间滑翔。由于大气密度的变化和速度范围的广泛性,HSV具有严重的非线性特性。同时,缺乏广泛的飞行数据、气动弹性效应以及未建模的动力学问题都会增加在再入阶段的不确定性。环境干扰如湍流、阵风和风切变等对这一过程影响巨大。 为了应对这些挑战,本段落提出了一种结合BFLNDO的新方法来解决HSV非线性智能再入控制的问题。NGPC算法用于设计姿态系统的名义控制律,并通过泰勒级数展开进行有限范围内的输出预测;在再入过程中未建模的动态和未知不确定性干扰则由新的BFLNDO估计。 文中还提供了关于BFLNDO与闭环控制系统稳定性的分析,确保了所提出的策略的有效性。文章提到的关键技术和概念包括高超音速飞行器(HSV)、非线性广义预测控制(NGPC)、气动弹性效应、泰勒级数展开以及环境干扰等,并展示了通过仿真模拟结果验证该方法在追踪再入姿态角方面的良好性能。 关键词:高超音速飞行器,再入阶段,非线性预测控制,B样条函数链接网络扰动观测器。
  • 鲁棒轨迹线性化
    优质
    本研究探讨了鲁棒轨迹线性化控制技术在高超声速再入飞行器姿态稳定与控制中的应用,提出了一种有效的方法以增强系统的抗干扰能力和稳定性。 本段落提出了一种针对高超音速飞行器(GHV)再入飞行的轨迹线性化控制(TLC)方案。基本TLC框架构建了一个用于GHV姿态系统的基准控制器,确保沿名义轨迹实现局部闭环指数稳定性。为了增强鲁棒性,将两种策略与基础TLC相结合。一方面,为应对各种干扰,设计了扩展状态观测器以提供补偿控制。
  • 列车模糊PID复合.pdf
    优质
    本文探讨了在高速列车制动系统中应用模糊预测PID复合控制器的方法和效果,旨在提高列车运行的安全性和舒适性。通过理论分析与仿真验证,展示了该方法的有效性及优越性。 为了应对高速列车快速、准确且舒适的停车需求,我们分析并构建了列车制动的牵引力模型,并综合考虑舒适度因素的影响,提出了一种带有舒适度约束条件的模糊预测-PID复合控制方法。该方法结合了模糊预测控制和模糊PID控制的优点,确保在任何情况下都能实现最优的制动过程。当制动距离较长时,采用模糊预测控制来修正制动力并优化整个制动过程以满足舒适度要求;而接近停车点时,则使用模糊PID控制系统精确地使列车停下。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。
  • 基于模型精度运载火箭轨迹规划:信赖域序列凸优化轨迹优化
    优质
    本研究探讨了利用模型预测控制技术结合信赖域序列凸优化方法,实现高精度运载火箭超高速再入阶段的轨迹规划与优化。通过这种方法,提高了再入过程的安全性和效率,为复杂环境下的飞行器导航提供了新思路和解决方案。 本段落探讨了基于模型预测控制制导的高精度运载火箭轨迹规划方法,并研究了信赖域序列凸优化在超高速再入轨迹优化中的应用。具体来说,论文分析了利用信赖域序列凸优化技术进行高超声速再入轨迹优化的有效性,同时结合运载火箭轨迹规划和模型预测控制制导策略的应用情况进行了深入探讨。此外,还对基于信赖域优化的高超声速再入轨迹规划与制导研究进行了详细阐述。
  • 系统MATLAB发展(下).pdf
    优质
    本文为系列文章的第二部分,深入探讨了MATLAB环境下民用飞机自动飞行控制系统的开发与优化,分析其最新进展及应用前景。 自动飞行控制系统(AFCS)是现代民用航空器的关键技术之一,它能够使飞机的航向、高度和速度等飞行参数实现自动化调整,从而减轻飞行员的工作负担,并提高飞行的安全性和效率。本段落将概述民用飞机自动飞行控制系统的演变历程,从最初的自动驾驶仪到自动飞行控制系统再到飞控线传(fly-by-wire, FBW),并探讨未来的发展趋势。 在自动飞行控制系统发展的初期阶段,自动驾驶仪作为一项革命性的技术被引入航空领域。它实现了对飞机姿态和航向的基本自动化控制,尽管还不能完成复杂的任务,但显著减轻了飞行员的工作强度,并提高了飞行的稳定性和可靠性。早期的自动驾驶仪通常包含陀螺仪、加速度计以及伺服机构等机械装置来实现简单的飞行控制。 随着电子技术的进步,自动飞行控制系统(AFCS)应运而生。该系统结合现代计算机技术和先进的控制理论,能够对飞机进行更复杂和精准地操控。AFCS一般由多个子系统构成,包括但不限于飞行管理系统、飞控计算单元、传感器以及执行器等组件。通过这些设备的协同工作,使得飞机可以自动遵循预定的航线计划,并完成导航及着陆任务,在紧急情况下也能做出相应的应对措施。 在AFCS的基础上发展起来的是飞控线传(FBW)技术,它标志着民用航空自动化控制领域的又一大突破。不同于传统的机械连接方式,FBW系统利用电子信号来操控飞机舵面的位置变化。这种转变不仅提升了系统的精确度和灵活性,还增强了其冗余性和抗干扰能力,并且使得飞机设计更加多样化。 随着飞控线传技术的研发与应用,包括波音777、空客A320在内的多款现代喷气式客机得以问世并广泛使用。这些机型均采用FBW系统作为标准配置,在安全性及可靠性方面获得了业界的一致认可。此外,这类飞机上的FBW不仅能够执行常规飞行控制任务,还能在遇到故障或外部干扰时自动调整姿态以确保安全。 为了实现高性能的飞控线传功能,研究人员开发了多种先进的算法和模型。例如通过使用MATLAB这一强大的数学计算与仿真软件工具进行控制系统的设计、分析及验证工作。利用该平台提供的各种模块库如控制理论箱等资源,工程师能够高效地完成飞行控制器的相关研究,并在实际部署前进行全面的测试评估。 展望未来,自动飞行控制系统的发展趋势可能会更加侧重于集成人工智能(AI)和机器学习(ML)技术的应用,以增强系统的自主决策能力和复杂环境下的适应性。此外,在导航与通信方面,基于卫星的技术如星基增强系统也将成为提升精度及可靠性的关键因素之一。 从自动驾驶仪到自动飞行控制系统再到飞控线传技术的演变过程反映了航空领域科技创新的步伐。随着该领域的持续进步,未来的自动飞行控制系统有望变得更加安全、高效和智能。与此同时,MATLAB等软件工具将继续在这一过程中发挥重要作用。
  • Clear.zip_lqr_器设计与
    优质
    Clear.zip_lqr_高超声速飞行器设计与飞行控制探讨了高超声速飞行技术中的飞行器设计及线性二次型调节(LQR)控制策略,旨在提升飞行效率和安全性。 本段落以通用高超声速飞行器的纵向模型为研究对象,并针对线性化模型采用极点配置、LQR以及另外一种方法设计控制器,旨在改善系统的性能。
  • 关于函数无刷直流电
    优质
    本研究探讨了预测函数控制技术在提升无刷直流电机性能方面的应用,重点分析其对电机动态响应和效率的影响,并提出优化方案。 无刷直流电机调速系统因其非线性、多变量及不确定的时变特性,在追求高精度控制与快速响应的情况下,传统的PID控制方法已难以满足需求。一旦参数超出特定范围,整个控制系统可能变得不稳定。本段落在分析并简化了无刷直流电机(BLDCM)数学模型的基础上,提出了一种基于预测函数控制(PFC)策略的解决方案,并通过Matlab仿真试验验证其有效性。 该BLDCM系统采用了双闭环调速机制:速度环采用PFC控制方式,计算出参考电流值作为输入信号传递给电流环;而电流环则使用离散PI控制器并通过滞环电流跟踪型PWM逆变器实现对电机的精确控制。仿真结果表明,这种新型无刷直流电机调速系统能够达到理想的控制效果。
  • 针对纵向态离散...
    优质
    本研究聚焦于高超声速飞行器纵向动态特性分析与离散控制系统设计,旨在提升飞行稳定性与操控性能。 ### 基于神经网络的高超声速飞行器纵向动力学离散控制研究 #### 摘要与背景 本段落介绍了一种基于神经网络(Neural Networks, NNs)的离散控制器设计方法,该方法针对高超声速飞行器(Hypersonic Flight Vehicle, HFSV)的纵向动力学进行控制。通过利用后向步进设计来构造虚拟控制,以逼近未知的动力学特性,并减少在线自适应参数的学习需求,确保系统内所有信号误差的均匀最终有界性(Uniformly Ultimately Bounded, UUB)。该方法的有效性通过翼身融合体模型的仿真验证。 #### 关键词解析 - **离散控制 (Discrete Control)**:指在时间上进行离散化的控制系统设计方法。由于计算机硬件的发展,大多数实际应用中的控制系统采用数字信号处理技术。 - **高超声速飞行器 (Hypersonic Flight Vehicle, HFSV)**:能够以超过5马赫的速度稳定飞行的飞机或航天器,面临复杂的气动特性和动力学特性挑战,是当前航空航天研究的重点领域之一。 - **后向步进设计 (Back-stepping Design)**:一种非线性控制设计方法,通过逐步反馈系统状态实现对复杂系统的精确控制。 - **神经网络 (Neural Network, NN)**:模仿人脑神经元结构的人工智能算法,在本段落中被用来逼近高超声速飞行器的未知动力学特性。 - **自适应参数 (Adaptive Parameter)**:在控制系统理论中,指可以通过学习调整以适应环境变化或模型不确定性的参数。 #### 研究动机与意义 尽管目前大多数控制设计研究关注连续时间域的方法,在实际应用中输入信号通常为离散形式。随着计算机硬件技术的进步,离散控制方法越来越受到重视。本段落提出的基于神经网络的离散控制方法不仅符合现代飞机普遍装备数字计算机的需求,还解决了因系统不确定性带来的挑战,并通过减少在线学习需求提高了鲁棒性和计算效率。 #### 研究内容 文章首先回顾了相关领域的研究工作,如直升机和轮式机器人的离散时间动力学控制。随后详细介绍了如何利用后向步进设计结合神经网络技术解决高超声速飞行器的纵向动力学问题,并通过每一步虚拟控制来逼近未知的动力特性,构建有效的控制器。此外提出了一种新的自适应参数学习方案以减少在线复杂度。 #### 实验验证 为证明所提方法的有效性,在翼身融合体模型上进行了仿真试验,结果表明该方法在不确定性环境下仍能有效控制高超声速飞行器的纵向动力学行为,并确保所有系统信号误差达到均匀最终有界性(UUB)标准。 #### 结论 本段落提出了一种基于神经网络和后向步进设计的离散控制器用于解决高超声速飞行器的动力学问题,通过减少在线自适应参数的学习需求提升了控制性能。未来研究可以进一步探索更复杂的动态模型及不同类型的神经网络架构以优化控制效果并拓展应用范围。
  • 基于ARM精度插补算法平台
    优质
    本研究探讨了在基于ARM架构的平台上实现高精度、高速度插补算法的技术细节及其在运动控制系统中的实际应用价值。 本系统采用ARM嵌入式微处理器与MCX314运动控制芯片构建而成,能够独立运行。该系统运用了型值点S型曲线加减速前瞻控制算法,根据加工路径的实际情况确定每个关键点的最大衔接速度,并使用S型曲线进行加减速控制,确保各段进给速度之间的快速切换,从而实现高速高精度的运动效果。