耦合信息驱动的高超声速飞行器智能控制方法

    公开(公告)号:CN119620665B

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202510151826.6

    申请日:2025-02-12

    Abstract: 本发明属于高超声速飞行器控制技术领域,涉及一种耦合信息驱动的高超声速飞行器智能控制方法。首先,建立弹性高超声速飞行器纵向动力学模型。然后,构建基于采样分析的耦合数据库,通过模拟不同飞行包线数据,利用采样统计算法计算耦合度矩阵,形成耦合数据库,以量化变量间相互影响。进一步,进行耦合数据驱动的深度神经网络训练,采用长短时记忆网络,利用耦合数据库作为数据样本进行离线训练,以提升飞行器在强耦合环境下的自主精细控制能力。最后,设计在线控制器实现耦合信息智能补偿方案,将飞行器机动控制分为速度回路和姿态回路,设计相应的控制指令和神经网络更新律,以实现实时、智能的飞行控制。

    基于分层架构的高超声速变构型飞行器智能控制设计方法

    公开(公告)号:CN118965828B

    公开(公告)日:2025-02-11

    申请号:CN202411441473.5

    申请日:2024-10-16

    Abstract: 本发明属于航空航天飞行器控制领域,涉及一种基于分层架构的高超声速变构型飞行器智能控制设计方法。本发明首先建立高超声速变构型飞行器动力学模型,用于智能控制的准备工作。之后,设计基于LSTM的智能决策算法,构建智能控制的基本框架,能够考虑到高超声速变构型飞行器模型的不确定性以及非线性,通过设计一种智能决策层,根据总体飞行任务、当前飞行状态、约束条件、优化指标来实时决策制导控制回路的指令。进一步,设计HMV智能控制算法,降低变构型引起的模型不确定性以及非线性对于高超飞行控制的影响,同时解决变构型引起的姿态动力学及质心动力学的耦合问题。

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