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公开(公告)号：CN115828742A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211493742.3
申请日：2022-11-25
申请人： 北京航空航天大学 , 北京控制与电子技术研究所
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/16 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的飞行器可配平能力在线预示方法，属于飞行器导航、制导与控制技术领域。首先针对某飞行器，建立考虑不确定性的气动力矩及气动参数模型，以及执行机构故障模型；然后基于上述模型建立在不确定性和故障情况下飞行器旋转配平问题模型，并求解，获取离线样本库。最后利用离线样本库中的数据对构建的深度神经网络进行训练，获取最优网络结构参数，得到飞行器可配平能力预示网络，并进行在线应用。本发明能够在线、快速且准确地对可配平区域进行预示，并且具有普适性，有效提高了飞行器的安全性。
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公开(公告)号：CN113377121A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110750860.7
申请日：2021-07-02
申请人： 北京航空航天大学 , 北京控制与电子技术研究所
IPC分类号： G05D1/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法，属于飞行器导航、制导与控制技术领域。在传统非线性抗扰动控制器的基础上，结合参考观测器网络和深度强化学习方法，构成总体智能控制框架。然后对参考观测器网络进行训练，使参考观测器网络能够建立飞行器精确逆动力学模型，进而产生前馈控制输入；同时利用深度强化学习TD3算法与传统非线性抗扰动控制器结合，使用TD3实时调整抗扰动控制器的控制增益参数，构成总体控制框架中的反馈控制输入。前馈控制与反馈控制相结合，得到飞行器智能抗扰动控制律。本发明提升控制性能以及适应性和鲁棒性，并对多类型飞行器具有普适性。
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公开(公告)号：CN115963855A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211731391.5
申请日：2022-12-30
申请人： 北京航空航天大学 , 北京控制与电子技术研究所
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的无动力再入飞行器落区预示方法，属于飞行器导航、制导与控制技术领域。首先针对某飞行器建立六自由度模型，同时基于扩张状态器，进行飞行器气动力系数估计；然后考虑飞行器气动力系数不确定性的影响，进行飞行器再入落区范围边界点的求取，并保存飞行器气动力系数的估计值和飞行器再入落区边界点的数据作为离线数据库。最后构建深度学习网络，并通过离线数据库对深度学习网络进行训练，完成基于深度学习的无动力再入飞行器落区预示方法设计。本发明提高了无动力再入飞行器的落区预示精准度和实时性，并且具有普适性和拓展性。
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公开(公告)号：CN113377121B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202110750860.7
申请日：2021-07-02
申请人： 北京航空航天大学 , 北京控制与电子技术研究所
IPC分类号： G05D1/08
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法，属于飞行器导航、制导与控制技术领域。在传统非线性抗扰动控制器的基础上，结合参考观测器网络和深度强化学习方法，构成总体智能控制框架。然后对参考观测器网络进行训练，使参考观测器网络能够建立飞行器精确逆动力学模型，进而产生前馈控制输入；同时利用深度强化学习TD3算法与传统非线性抗扰动控制器结合，使用TD3实时调整抗扰动控制器的控制增益参数，构成总体控制框架中的反馈控制输入。前馈控制与反馈控制相结合，得到飞行器智能抗扰动控制律。本发明提升控制性能以及适应性和鲁棒性，并对多类型飞行器具有普适性。
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公开(公告)号：CN117148850A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311053975.6
申请日：2023-08-21
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京控制与电子技术研究所 , 北京航天长征飞行器研究所 , 中国人民解放军96901部队31分队
摘要： 一种飞行器预设时间高精度扰动观测方法，所述方法为：建立飞行器的姿态动力学模型，并定义待观测的总扰动量；设定扰动观测误差的期望收敛时间，并基于该时间设计时域投影函数；设定线性扰动观测项的带宽参数，利用时域投影函数，将线性扰动观测项投影至预设时域内，完成预设时间高精度扰动观测器的设计。传统扰动观测方法的观测误差收敛时间无法由单一参数预先设定，为设计过程带来不利影响。本发明所给出的扰动观测方法可使观测误差收敛时间由单个参数直接决定，从而简化了设计过程，提高了观测速度，且可同时实现对扰动值和扰动一阶导数值的精确观测。
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公开(公告)号：CN117032306A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311053973.7
申请日：2023-08-21
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京控制与电子技术研究所 , 北京航天长征飞行器研究所 , 中国人民解放军96901部队31分队
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 一种面向再入飞行器的在线轨迹规划与制导方法，属于制导与控制技术领域，具体方案如下：该方法结合序列二阶锥规划及含松弛因子的模型预测静态规划算法，设计了基于预设航路点的在线轨迹规划与制导流程。飞行器仅在预设航路点处进行剩余全程轨迹在线重规划，相邻两航路点间基于模型预测过程进行轨迹控制量校正，从而能够实现具备高实时性及高精度的在线轨迹规划与制导。本方法能够适应再入飞行过程中的飞行器本体及环境不确定性，同时实现对于多终端状态约束的满足，有效提升在线轨迹规划及制导过程的实时性及终端精度。算法简明可靠，具备良好的工程可实现性。
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公开(公告)号：CN117270549A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311054008.1
申请日：2023-08-21
申请人： 哈尔滨工业大学 , 北京控制与电子技术研究所 , 北京航天长征飞行器研究所 , 中国人民解放军96901部队31分队
摘要： 一种飞行器动力故障条件下的上升段轨迹凸优化方法，属于制导与控制技术领域，该方法设计了以飞行器俯仰、偏航角度为控制量，以机载故障辨识及导航系统输出的飞行器动力故障信息、故障时刻状态量和目标点轨道信息为输入量，自适应不同推力故障量级的轨迹凸优化求解流程。基于增广目标函数构建了多阶段序列凸优化切换条件，并给出了不同求解阶段的重规划策略、规划模型及对应的凸化处理方法，实现了故障条件下飞行器轨迹的高可靠求解。本方法能够适应故障后终端目标可达性未知条件下的上升段轨迹快速重规划需求，可提升序列凸优化求解过程的收敛性，求解框架简洁，可为具有相似动力学特性及飞行剖面的高速飞行器轨迹凸优化提供技术参考。
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