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公开(公告)号：CN108646778A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810790014.6
申请日：2018-07-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种垂直起降重复使用运载器的非线性自抗扰控制方法，它包括以下步骤：步骤一：姿态控制模型建立；步骤二：TD跟踪微分器设计；步骤三：非线性扩张状态观测器设计；步骤四：非线性自抗扰控制器设计；步骤五：非线性反馈控制律设计。本发明针对现有自抗扰控制器姿态响应时间较长、抗噪声能力弱和姿态控制精度较低等缺点而提出，将有限时间收敛特性的非线性TD跟踪微分器、固定时间收敛的扩张状态观测器和非线性反馈控制律组合一起形成了新型的非线性自抗扰控制器，从而提高了系统对复杂外部干扰抑制能力，同时也提高了姿态控制精度和响应速度。
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公开(公告)号：CN108268054A
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201810118379.4
申请日：2018-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/10
CPC classification number: G05D1/104
Abstract: 亚轨道蜂群飞行器分层式协同控制方法，涉及一种亚轨道蜂群飞行器的分层式协同控制方法，本发明为解决现有集中式队形控制策略交互信息的数据量和控制算法复杂程度、容易产生冲突、弹载计算机的性能压力大、计算效率相对不高的问题。本发明所述亚轨道蜂群飞行器分层式协同控制方法，大量飞行器组成大编队控制方法采用分层式队形控制方法，具体为单Leader分层式Leader-Follower的队形控制方法，在飞行器群中设置多个副蜂王飞行器，每个副蜂王飞行器均领导一个小飞行器群的工蜂飞行器，总蜂王飞行器只与副蜂王飞行器进行信息交互，每个副蜂王飞行器与所在小飞行器群中的工蜂飞行器进行信息交互。本发明用于亚轨道蜂群飞行器。
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公开(公告)号：CN117666358B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202311712390.0
申请日：2023-12-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种自适应扰动观测补偿的飞行器姿态预测控制方法，属于飞行器控制技术领域。所述方法为：构建飞行器姿态动力学与运动学模型，与姿态指令作差形成姿态控制误差模型；对于飞行器俯仰、偏航和滚转三个通道，分别设计自适应观测增益的扰动观测器；利用扰动观测值，进行变增益补偿控制，获得补偿控制量；定义积分型性能指标，采用可变预测周期的Critic网络预测该指标，并基于预测值更新Actor网络，以获得近似最优控制量；补偿控制量与近似最优控制量相加，获得飞行器总的姿态控制量。变增益的扰动观测补偿方法可提高飞行器对飞行过程中所受各类干扰的准确观测与补偿，提高飞行稳定性。
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公开(公告)号：CN118519344A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410597365.0
申请日：2024-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种变形飞行器轨迹在线序列凸规划方法，所述方法如下：步骤1：基于连续变体飞行器数学模型，构建变形量与气动角协调规划模型；步骤2：对变形飞行器纵侧向运动进行解耦，将变形策略设计为分段固定的形式，并基于凸优化方法对纵向降维规划模型进行快速求解，为变形飞行器轨迹的在线优化提供参考轨迹初值；步骤3：以基于降维模型的分平面轨迹规划结果为优化初值，解除变形策略限制，形成细粒度轨迹规划全要素模型，建立以变形量变化率为控制量的扩维规划模型，将无限维连续型最优控制问题转化为离散型凸规划问题，进而基于序列凸优化方法高效求解。本发明中分平面轨迹初值生成与序列凸优化方法的结合，可大幅提高轨迹的求解效率。
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公开(公告)号：CN117406589B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202311289042.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种针对模型未知的机动目标交互式平滑变结构滤波方法，应用于目标跟踪技术领域，包括：构建由若干子滤波器组成的交互式多模型，若干所述子滤波器包括常速度模型和协同转弯模型；获取机动目标数据并输入所述交互式多模型，将各子滤波器上一时刻的滤波结果按交互概率进行融合，以获取各子模型在当前时刻的滤波初值；各子滤波器根据滤波初值进行并行滤波，分别获得滤波结果；交互式多模型利用量测值对各子滤波器的滤波结果赋不同的权值，获得当前时刻的模型概率；根据当前时刻的模型概率和各子滤波器的滤波结果进行加权融合，获得当前时刻对机动目标的全局估计结果。达到对机动目标且目标运动模型参数未知情况下的有效跟踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117666611A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311692641.3
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46
Abstract: 一种基于启发式搜索与预瞄法的在线轨迹规划方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：建立无量纲化的动力学模型；生成基于启发式搜索的参考航迹；基于预瞄法的轨迹跟踪；飞行过程中飞行器根据当前状态以及参考航迹生成攻角指令、倾侧角指令以及推力指令后，将所述指令带入飞行器的动力学模型，计算得到飞行器的在线轨迹。本发明在启发式搜索与预瞄法的基础上，针对巡航段飞行等高等速巡航约束及规避禁飞区要求，首先生成参考航迹，后续对参考航迹进行跟踪实现在线轨迹规划，在保证轨迹规划精度前提下有效降低轨迹规划计算复杂度，算法计算量小，解决了传统吸气式组合动力飞行器轨迹规划方法计算复杂，计算量大的问题，具有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN117434845A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311692640.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于强化学习伪谱网格自适应构造的轨迹快速优化方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：构建飞行器动力学与运动学模型，设置飞行轨迹初值及约束条件，并基于伪谱法构建飞行器轨迹优化问题；计算相邻两配点中点的残差矩阵，并以残差矩阵的二范数作为网络评价方法进行评价；通过DDPG强化学习得到新的Online‑Actor网络对伪谱离散网格进行设计，将连续轨迹优化问题转化为非线性规划问题，并使用序列二次规划方法进行求解。本发明利用强化学习完成神经网络的快速训练，基于神经网络对伪谱离散网格进行快速准确构造，解决了重复迭代带来的求解时间过长的问题，进而完成飞行器轨迹的快速优化。
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公开(公告)号：CN117411462A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311288914.8
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及目标跟踪技术领域，具体涉及一种基于变分贝叶斯高斯和滤波的目标跟踪方法，包括：构建考虑量测噪声的跟踪滤波器非线性跟踪模型；利用上一时刻状态估计值及先验概率密度对当前时刻目标状态进行预测，得到目标状态的一步预测值及其一步预测协方差；利用遗忘因子对待估计的非高斯噪声超参数进行更新；引入随机变量，将高斯混合形式的似然函数改写为高斯层次分布；利用变分贝叶斯方法对目标状态和未知的非高斯噪声超参数进行迭代更新，直至跟踪滤波器的KL散度最小化，得到当前时刻目标状态的后验估计。本发明可实现对受到非高斯且统计特性未知量测噪声干扰的目标进行跟踪定位，并提高跟踪精度。
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公开(公告)号：CN117406589A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311289042.7
申请日：2023-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种针对模型未知的机动目标交互式平滑变结构滤波方法，应用于目标跟踪技术领域，包括：构建由若干子滤波器组成的交互式多模型，若干所述子滤波器包括常速度模型和协同转弯模型；获取机动目标数据并输入所述交互式多模型，将各子滤波器上一时刻的滤波结果按交互概率进行融合，以获取各子模型在当前时刻的滤波初值；各子滤波器根据滤波初值进行并行滤波，分别获得滤波结果；交互式多模型利用量测值对各子滤波器的滤波结果赋不同的权值，获得当前时刻的模型概率；根据当前时刻的模型概率和各子滤波器的滤波结果进行加权融合，获得当前时刻对机动目标的全局估计结果。达到对机动目标且目标运动模型参数未知情况下的有效跟踪。
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公开(公告)号：CN116699598A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310834885.4
申请日：2023-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于一致性滤波的多传感器目标跟踪方法、系统及设备，涉及多传感器目标跟踪领域，该方法包括：根据各传感器对目标上一时刻的状态估计结果和上一时刻的信息矩阵，计算下一时刻的状态估计结果和信息矩阵；基于下一时刻的状态估计结果和信息矩阵计算信息向量；利用各传感器对目标的量测信息对下一时刻的信息矩阵和信息向量进行更新；基于更新后信息矩阵和信息向量进行一致性迭代，得到一致性迭代的信息矩阵和信息向量；根据一致性迭代的信息矩阵和信息向量计算下一时刻目标的状态向量，实现目标的跟踪。本发明采用一致性迭代方法对各传感器的估计结果进行融合，提高了各传感器对目标的估计精度，实现了目标的准确跟踪。
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