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为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置,提出一种在改进版圆形扩张(CSE+)法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制,在障碍分布密集时选择最安全的路径,在障碍物分布稀松的环境中,利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外,还引入了搜索树,可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能,在障碍物分布稀松时效果更加明显,且可实现死角检测并能通过狭长通道。 相似文献
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针对高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的研究问题,为实现高超声速飞行器的燃料最省上升轨迹快速求解,对定动压情况下高超声速飞行器上升段轨迹特性进行了研究分析,给出了定动压情况下高超声速飞行器燃料最省上升轨迹的快速反解方法,总结分析了不同定动压下的上升轨迹特性,并在此研究的基础上提出了基于预置动压的高超声速飞行器上升段轨迹设计方法。该方法可以通过设计燃料最省的动压曲线,反解出该预置动压下的上升轨迹参数,得到一条近似燃料最省最优解的轨迹。仿真结果表明,经过解算得到的上升轨迹结果与高斯伪谱法得到的最优上升轨迹结果基本相似。 相似文献
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高超声速飞行器建模与控制的一体化设计 总被引:1,自引:1,他引:1
针对高超声速飞行器纵向模型具有非线性、强耦合及不确定性等特点,提出 高超声速飞行器建模与控制一体化设计方法。该方法首先以具有典型结构的高超声速飞行器 几何外形为研究对象,结合高超声速空气动力学的有关理论,建立飞行器的非线性纵向模型 方程;然后在不同飞行条件下获取多个平衡点,分析飞行的气动特性,进而在每一个平衡点 上设计具有非线性解耦控制能力的控制器,并将得到的多平衡点控制参数结合起来,进行插 值计算,实现多平衡点的连续飞行;最后的仿真结果表明,本文提出的方法是切实可行的。
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为了研究大柔性飞行器飞行/结构耦合动力学特性,提出了改进的面向控制的大柔性飞行器多体模型,开展了大柔性飞行器纵向动力学耦合特性分析与推力协同下纵向姿态控制律设计。采用二面角动态近似描述大柔性飞行器结构动力学特征,并推导了纵向耦合动力学模型。根据改进模型在配平点处的线性化模型,分析了飞行/结构耦合系统的纵向稳定性与结构变形量之间的关系。针对大柔性飞行器姿态稳定与跟踪,设计了纵向姿态控制器。与常规飞行器相比,大柔性飞行器飞行过程中会发生大变形,当载荷较大时,配平构型近似“U”形,此时纵向动力学具有长周期不稳定的特征。分析结果表明:大柔性飞行器各模态之间的耦合程度随着变形的增大而增大。此外,纵向姿态控制需要升降舵与推力协同控制速度和俯仰角并且考虑结构动力学的影响,否则飞行/结构的耦合作用会导致姿态跟踪误差衰减缓慢甚至发散。 相似文献
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针对高超声速飞行器模型具有气动/推进/控制强耦合和强非线性的特点,提出了一套面向控制的一体化设计方案.在概念设计阶段,以飞行器控制性能为优化目标,对气动、推进、结构、控制等参数进行一体化综合优选来设计飞行器.考虑模型生成的保真度要求和计算效率,建立高超声速飞行器参数化的数学模型,并设计LQR(linear quadratic regulator)跟踪控制器.通过不断调整飞行器构型,比较控制相关的动静态特性和控制效果,面向控制需求选择新的飞行器构型,并进行了仿真验证.仿真结果表明:控制一体化设计方法应用于高超声速飞行器概念设计初期可以扩大飞行包线,有效增大失速裕度,减小油耗,提高操纵面效能,降低发动机壅塞制约,对高超声速飞行器的设计效率和控制性能的提高起到了指导性的作用. 相似文献
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可变形乘波体气动推进与控制一体化综合设计 总被引:1,自引:0,他引:1
乘波体是高超声速飞行器的主流构型,若将其设计成可变体,能有效拓展飞行包线,确保全局的稳定性能.针对可变形乘波体综合设计方法进行研究,首先基于给定的基准乘波体外形,依据高超声速空气动力学理论和瑞利流公式估算出气动力和推力值,建立飞行器模型,然后给出飞行器可变前体多级压缩的约束条件,探讨可变形乘波体气动、推进与翼面控制之间的协调变化关系,最后通过仿真得到可变形乘波体的设计参数,验证综合设计方法的可行性. 相似文献
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针对高超声速飞行器包线范围广、参数变化大的控制需求,应用保护映射理论提出一种高超声速飞行器的自适应控制律设计方法。首先建立整个飞行包线内的线性变参数(LPV)模型,在参数变化边界点设计一个初始的控制结构和参数,然后基于保护映射理论分析初始控制结构使闭环系统稳定的参数范围,通过迭代自动获取整个包线内满足性能指标的控制参数,进而通过多项式拟合设计出高超声速飞行器自适应控制律。所提出的方法能够根据初始控制结构自动寻找一系列满足性能要求的控制器参数,并确定这些控制参数满足闭环系统稳定的设计范围。仿真结果表明,所设计的自适应控制律能够确保高超声速飞行器大包线的设计要求,实现闭环系统的鲁棒稳定。 相似文献
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提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯辨识方法,以解决高超声速飞行器系统辨识中复杂动力学模型转换为简单或稀疏模型所带来的不确定性问题,以及存在的训练数据大和积分难处理的问题。该方法将数据退火算法引入MCMC中,不仅解决了MCMC易陷入局部最优的问题,并且将数据退火与“高信息训练数据”的概念相结合,能够以较低的计算成本分析大数据集。此外,该方法可以对参数估计过程中存在的不确定性进行量化,获得未知参数的最优估计值。通过仿真实验,验证了提出的系统辨识方法的有效性,辨识出的模型能够有效应用于控制器设计之中,并获得较好的控制效果。 相似文献