导弹环境参数在线辨识及其自适应控制方法研究
发布时间：2022-01-08 16:20
面对未来战场复杂多变的攻防对抗,战术导弹能有效结合传统弹道导弹和飞航导弹的优点,以突防能力强、打击精度高等诸多优势,成为各国研究热点。然而由于在稠密大气层内高速飞行时环境参数相对偏差对飞行品质和控制性能的影响,给其制导控制系统设计造成较大困难,本文对导弹大气数据测量系统和气动参数在线辨识技术及其在姿态控制系统上的应用进行了系统研究,对提高控制系统鲁棒性和制导控制技术的发展具有一定参考价值和研究意义。研究基于组合导航信息的三点法大气参数求解算法,有效解决了传统求解过程中经验公式获取成本高,迭代求解效率低的问题,并进行了算法验证和误差分析,提高了大气参数求解效率。研究了大气数据传感系统的优化问题。针对嵌入式大气数据传感（FADS）在测压孔配置方面理论研究的不足,对钝头体和尖锥外形飞行器进行了传感器布局优化方案的研究,仿真验证了优化方案的合理性;分析误差传播机理并建立了系统的误差校准函数,为有效提高系统精度奠定了基础;从领域前沿和未来发展方向探索提出分子光学大气数据传感方案（MOADS）,阐述了MOADS的结构和基本实现原理,为测量系统的进一步发展研究提供了借鉴。研究气动参数在线辨识技术,实...
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
X-15飞行器FADS系统
国防科技大学研究生院硕士学位论文1.2.1 嵌入式大气数据传感系统为了避免传统大气传感系统外露管产生涡流对飞行器的气动力性能造成破坏，避免失速飞行状态下的横向不稳定性[9][10]，美国国家航空航天局首先提出了融合于飞行器表面流线的大气数据传感系统的思想，进行了最初的嵌入式大气数据传感（Flush Atmosphere Data Sensing，FADS）研究，并在 X-15 项目中进行验证，为了便于校准，在与轴向呈 70°位置打了一个测压孔，因为该位置对于气流有一定敏感性同时又避免了边缘的干扰作用。但是这个方案最终因为机械设计繁琐，试验效果也不理想而被抛弃[11]。
图 1-3 X-33 飞行器 FADS 系统 图 1-4 X-34 飞行器 FADS 系统为进一步验证 FADS 系统的性能，X-34 飞行器 FADS 系统风洞试验校准采用10%的风洞试验模型进行试验，考虑了真实气体效应的影响，使得 FADS 系统在该类飞行器上可以真实反映当地的流场特征对于飞行参数的影响，并且成功应用于一系列的钝前体飞行器中[17]。2004 年，NASA 采用 X-43A 飞行器验证 FADS 系统在尖锲体飞行器中的应用，为了使测压传感器管路尽量短以减小气动延时，系统模块安装于飞行器前段。该项目在马赫数 7.0 和马赫数 10.0 情况下分别进行了飞行试验，FADS 系统与 INS 结合修正飞行器的攻角，提高攻角精度[18][19]。2012 年，王鑫等人分析了部分测压孔的失效原因是由于测压孔配置区域的流动结构和忽略了三维区效应的影响引起的，对于改进应用于其它同类飞行器的 FADS 系统的测压孔配置具有重要指导意义。除了钝前体和尖锲体，乘波体飞行器适用于高超声速飞行，也是现代飞行器研发的热门。2005 年，美国空军发展了 X-51A 飞行器计划，典型的乘波体结构。2011 年，孟博等建立了类乘波体飞行器的三维几何模型，布局如图 1-5 所示，并对模型进行 CFD 仿真，分别设计了大气参数 BP 神经网络解算算法和 RBF 神经网络算法，最后进行了算法验证与分析，为针对类乘波体飞[20]
【参考文献】：
期刊论文
[1]气动模型及导航信息辅助的大气参数估计方法[J]. 陆辰,李荣冰,刘建业,雷廷万,郭毅. 控制与决策. 2018(03)
[2]100km附近大气密度模型的误差带和置信度[J]. 万田,刘洪伟,樊菁. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2015(12)
[3]基于纯转动Raman激光雷达的中低空大气温度高精度探测[J]. 李亚娟,宋沙磊,李发泉,程学武,陈振威,刘林美,杨勇,龚顺生. 地球物理学报. 2015(07)
[4]嵌入式大气数据系统Kriging算法模型[J]. 王逸斌,刘学强,覃宁,蒲毅. 测控技术. 2015(03)
[5]基于米散射的光学大气数据系统研究[J]. 梁应剑,梅运桥,程丽媛,王晓维,任君. 测控技术. 2015(01)
[6]锥体弹头的嵌入式大气数据传感系统组合算法[J]. 张勇,肖前贵,陆宇平,肖地波. 传感器与微系统. 2014(10)
[7]不同布局下高超声速飞行器FADS求解精度[J]. 陈康,符文星,闫杰. 固体火箭技术. 2014(04)
[8]防空导弹BTT控制解耦算法[J]. 赵霞. 四川兵工学报. 2013(08)
[9]基于气动特性辨识的飞行器抗饱和自适应控制[J]. 王超,张胜修,郑建飞,张超. 航空学报. 2013(12)
[10]基于RBF神经网络及Luenberger观测器的反演设计[J]. 王林旭,张胜修,曹立佳,冯福沁,赵炜. 航天控制. 2012(05)
博士论文
[1]基于ADRC的直接侧向力/气动力复合控制系统设计[D]. 王宇航.哈尔滨工业大学 2009
[2]空天飞行器基于模糊理论的鲁棒自适应控制研究[D]. 王玉惠.南京航空航天大学 2008
硕士论文
[1]基于鲁棒增益调度的可重复使用助推器控制系统研究[D]. 黄佳.哈尔滨工业大学 2010
[2]基于神经网络的BTT导弹自动驾驶仪设计[D]. 魏喜庆.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3576881
【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：89 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
X-15飞行器FADS系统
国防科技大学研究生院硕士学位论文1.2.1 嵌入式大气数据传感系统为了避免传统大气传感系统外露管产生涡流对飞行器的气动力性能造成破坏，避免失速飞行状态下的横向不稳定性[9][10]，美国国家航空航天局首先提出了融合于飞行器表面流线的大气数据传感系统的思想，进行了最初的嵌入式大气数据传感（Flush Atmosphere Data Sensing，FADS）研究，并在 X-15 项目中进行验证，为了便于校准，在与轴向呈 70°位置打了一个测压孔，因为该位置对于气流有一定敏感性同时又避免了边缘的干扰作用。但是这个方案最终因为机械设计繁琐，试验效果也不理想而被抛弃[11]。
图 1-3 X-33 飞行器 FADS 系统 图 1-4 X-34 飞行器 FADS 系统为进一步验证 FADS 系统的性能，X-34 飞行器 FADS 系统风洞试验校准采用10%的风洞试验模型进行试验，考虑了真实气体效应的影响，使得 FADS 系统在该类飞行器上可以真实反映当地的流场特征对于飞行参数的影响，并且成功应用于一系列的钝前体飞行器中[17]。2004 年，NASA 采用 X-43A 飞行器验证 FADS 系统在尖锲体飞行器中的应用，为了使测压传感器管路尽量短以减小气动延时，系统模块安装于飞行器前段。该项目在马赫数 7.0 和马赫数 10.0 情况下分别进行了飞行试验，FADS 系统与 INS 结合修正飞行器的攻角，提高攻角精度[18][19]。2012 年，王鑫等人分析了部分测压孔的失效原因是由于测压孔配置区域的流动结构和忽略了三维区效应的影响引起的，对于改进应用于其它同类飞行器的 FADS 系统的测压孔配置具有重要指导意义。除了钝前体和尖锲体，乘波体飞行器适用于高超声速飞行，也是现代飞行器研发的热门。2005 年，美国空军发展了 X-51A 飞行器计划，典型的乘波体结构。2011 年，孟博等建立了类乘波体飞行器的三维几何模型，布局如图 1-5 所示，并对模型进行 CFD 仿真，分别设计了大气参数 BP 神经网络解算算法和 RBF 神经网络算法，最后进行了算法验证与分析，为针对类乘波体飞[20]
【参考文献】：
期刊论文
[1]气动模型及导航信息辅助的大气参数估计方法[J]. 陆辰,李荣冰,刘建业,雷廷万,郭毅. 控制与决策. 2018(03)
[2]100km附近大气密度模型的误差带和置信度[J]. 万田,刘洪伟,樊菁. 中国科学:物理学 力学 天文学. 2015(12)
[3]基于纯转动Raman激光雷达的中低空大气温度高精度探测[J]. 李亚娟,宋沙磊,李发泉,程学武,陈振威,刘林美,杨勇,龚顺生. 地球物理学报. 2015(07)
[4]嵌入式大气数据系统Kriging算法模型[J]. 王逸斌,刘学强,覃宁,蒲毅. 测控技术. 2015(03)
[5]基于米散射的光学大气数据系统研究[J]. 梁应剑,梅运桥,程丽媛,王晓维,任君. 测控技术. 2015(01)
[6]锥体弹头的嵌入式大气数据传感系统组合算法[J]. 张勇,肖前贵,陆宇平,肖地波. 传感器与微系统. 2014(10)
[7]不同布局下高超声速飞行器FADS求解精度[J]. 陈康,符文星,闫杰. 固体火箭技术. 2014(04)
[8]防空导弹BTT控制解耦算法[J]. 赵霞. 四川兵工学报. 2013(08)
[9]基于气动特性辨识的飞行器抗饱和自适应控制[J]. 王超,张胜修,郑建飞,张超. 航空学报. 2013(12)
[10]基于RBF神经网络及Luenberger观测器的反演设计[J]. 王林旭,张胜修,曹立佳,冯福沁,赵炜. 航天控制. 2012(05)
博士论文
[1]基于ADRC的直接侧向力/气动力复合控制系统设计[D]. 王宇航.哈尔滨工业大学 2009
[2]空天飞行器基于模糊理论的鲁棒自适应控制研究[D]. 王玉惠.南京航空航天大学 2008
硕士论文
[1]基于鲁棒增益调度的可重复使用助推器控制系统研究[D]. 黄佳.哈尔滨工业大学 2010
[2]基于神经网络的BTT导弹自动驾驶仪设计[D]. 魏喜庆.哈尔滨工业大学 2007
本文编号：3576881
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