-
公开(公告)号：CN119395993A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411503246.0
申请日：2024-10-25
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于自回归小脑神经网络的有限状态反馈制导控制方法，属于控制技术领域，具体包括：建立俯冲段制导控制一体化模型；对视线角速率和制导回路复合扰动进行估计，基于估计值设计自适应时变滑模面，并在此基础上设计制导指令；设计自适应律补偿气流角回路复合扰动，在此基础上设计虚拟姿态角速率指令，并对其限幅得到姿态角速率指令；设计自回归小脑神经网络对角速率回路复合扰动进行估计，通过抗饱和辅助系统补偿输入饱和带来的影响，在此基础上设计控制律；得到高超声速飞行器俯冲段基于自回归小脑神经网络的有限状态反馈制导控制一体化整体控制方案。通过本公开的方案，提高了制导控制的适应性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115951585A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310214355.X
申请日：2023-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于深度神经网络的高超声速飞行器再入制导方法，属于控制技术领域，具体包括：确定深度神经网络的输入量，同时确定倾侧角幅值剖面参数为输出量，采用5折交叉验证法确定深度神经网络结构，并使用基于预测校正方法产生的训练数据训练深度神经网络；将训练后的深度神经网络输出量带入倾侧角幅值剖面，配合热流率、过载和动压三个过程约束，以及准平衡滑翔条件约束，完成纵向制导；基于航向角与视线角偏差确定倾侧角符号，完成横向制导。通过本公开的方案，利用深度神经网络可逼近任意非线性映射的特性，将深度神经网络预测作为纵向制导主体，提高了高超声速飞行器再入制导的制导指令计算效率、精准度和稳定性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118466569B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410921557.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于区间理论的高超声速变体飞行器预设性能控制方法，属于控制技术领域，具体包括：建立含有附加力和附加力矩的运动模型，并据此导出机翼对称变形条件下的高超声速变体飞行器六自由度运动模型；根据绕质心运动方程建立控制模型，采用动态面控制方法逐级设计基于区间理论的控制律，最终得到控制量舵偏角；在一定的初始状态拉偏情况下，不考虑模型不确定项和外干扰力矩，将控制量舵偏角输入控制模型，对高超声速变体飞行器的飞行姿态进行跟踪控制。通过本发明的方案，有效解决了传统预设性能控制方案在状态误差接近包络时产生很大的控制动作、造成奇异性的这一问题，提高了控制效率、精准度和适应性。
-
公开(公告)号：CN118625654A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410582838.X
申请日：2024-05-11
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明实施例中提供了一种高超声速飞行器俯冲段多约束自适应制导控制一体化方法，属于控制技术领域，具体包括：建立制导控制一体化模型；设计有限时间观测器对模型扰动d2进行估计，在此基础上基于自适应时变滑模面设计虚拟制导指令#imgabs0#基于Barrier Lyapunov函数设计虚拟姿态角速率指令和舵偏角指令，通过有限时间跟踪微分器获取虚拟角速率指令的导数值，分别设计自适应律和抗饱和辅助系统消除复合扰动和输入饱和造成的影响；最后，得到考虑多约束的高超声速飞行器俯冲段制导控制一体化方案，提高了控制精度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115951585B
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310214355.X
申请日：2023-03-08
Applicant: 中南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于深度神经网络的高超声速飞行器再入制导方法，属于控制技术领域，具体包括：确定深度神经网络的输入量，同时确定倾侧角幅值剖面参数为输出量，采用5折交叉验证法确定深度神经网络结构，并使用基于预测校正方法产生的训练数据训练深度神经网络；将训练后的深度神经网络输出量带入倾侧角幅值剖面，配合热流率、过载和动压三个过程约束，以及准平衡滑翔条件约束，完成纵向制导；基于航向角与视线角偏差确定倾侧角符号，完成横向制导。通过本公开的方案，利用深度神经网络可逼近任意非线性映射的特性，将深度神经网络预测作为纵向制导主体，提高了高超声速飞行器再入制导的制导指令计算效率、精准度和稳定性。
-
公开(公告)号：CN118466569A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410921557.2
申请日：2024-07-10
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明实施例中提供了一种基于区间理论的高超声速变体飞行器预设性能控制方法，属于控制技术领域，具体包括：建立含有附加力和附加力矩的运动模型，并据此导出机翼对称变形条件下的高超声速变体飞行器六自由度运动模型；根据绕质心运动方程建立控制模型，采用动态面控制方法逐级设计基于区间理论的控制律，最终得到控制量舵偏角；在一定的初始状态拉偏情况下，不考虑模型不确定项和外干扰力矩，将控制量舵偏角输入控制模型，对高超声速变体飞行器的飞行姿态进行跟踪控制。通过本发明的方案，有效解决了传统预设性能控制方案在状态误差接近包络时产生很大的控制动作、造成奇异性的这一问题，提高了控制效率、精准度和适应性。
-
公开(公告)号：CN119148757A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411294172.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 中南大学
IPC: G05D1/495 , G05D1/46 , G05D101/15 , G05D109/20
Abstract: 本公开实施例中提供了一种基于自适应动态规划的变后掠飞行器预设性能控制方法，属于控制技术领域，具体包括：构建用于姿态控制的变后掠飞行器运动模型；构造预设性能函数，通过同胚映射得到转换后的误差系统，针对姿态角回路与姿态角速度回路两个子系统分别设计虚拟控制器及稳态控制器；引入代价函数将飞行器姿态跟踪控制问题转化为最优控制问题的求解，基于自适应动态规划技术构建Actor‑Critic网络在线求解最优补偿控制器；结合稳态控制器和最优补偿控制器得到变后掠飞行器控制器，并基于具体飞行工况对控制器性能进行数值仿真。通过本公开的方案，使控制系统具有较好的控制精度与瞬态性能，同时提高了对于未知飞行环境的鲁棒性。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.02 seconds)
