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时间:2019-03-04
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1、中图分类号:TP273论文编号:102870318-SX121学科分类号:081101硕士学位论文可重复使用运载器航迹优化与跟踪控制技术研究生姓名米培超学科、专业控制理论与控制工程研究方向近空间飞行器优化与鲁棒控制指导教师吴庆宪教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二〇一八年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringTrajectoryOptimizationandTra
2、ckingControlTechnologyforReusableLaunchVehicleAThesisinControlTheoryandControlEngineeringByMiPeichaoAdvisedbyProfessorQingxianWuSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2018承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研究工作所取得的成果。
3、尽我所知,除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅,可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名:日期:南京航空航天大学硕士学位论文摘要可重复使用运载器(ReusableLaunchVehicle,RLV)具有强非线性、强耦合的运动
4、学和动力学特性,设计有效的非线性优化控制器可以有效完成飞行任务、减小控制能量消耗。然而,研究RLV的非线性优化控制器面临许多难点。由于航程经历的高度变化范围巨大,大气环境差异显著,导致RLV的高、低空气动特性差异巨大,其运动学和动力学特征以及模型参数在任务过程中产生明显变化。与亚声速、超声速飞行器相比,RLV有一些飞行特性无法通过风洞实验完全掌握,因此其气动参数存在强不确定性。在飞行任务过程中,无法完全预知的大气环境中,RLV可能遭受外部强干扰,控制器需要在强干扰条件下保证RLV完成既定任务。因此,设计出的优化控制
5、器必须具有强鲁棒性。本文围绕RLV再入段的航迹优化和跟踪航迹问题,给出了RLV的数学模型,并研究了RLV在具有系统建模不确定、外部干扰综合影响下的航迹跟踪控制方法。论文主要研究内容如下:首先,研究了RLV用于轨迹优化的六状态制导模型以及用于航迹跟踪控制的六自由度十二状态运动学和动力学模型和大气模型。然后,提出基于差分进化算法和伪谱法的RLV再入段航迹协同优化方法。基于极小值原理,伪谱法可以获得局部优化性能指标,差分进化算法随机搜索伪谱法的初始探测值,选取合适的适应度函数,通过变异、交叉、选择,获得全局优化性能指标并
6、减小航迹末端误差。仿真结果验证了该协同优化方案的有效性。其次,基于RLV十二状态标称运动学和动力学模型,选择起点和终点作为约束,最小控制能量为优化性能指标,应用伪谱法规划出优化控制输入和对应状态量变化。当系统存在系统建模不确定和外部复合干扰时,采用高阶滑模干扰观测器、超螺旋有限时间滑模控制律和滑模面误差项反馈控制律,使得系统实际航迹和姿态角动态分别收敛于标称优化航迹和姿态角动态。应用Lyapunov方法证明了系统的收敛性。仿真结果表明,该方案能够保证航迹和姿态角的收敛性,并具有良好鲁棒性。接着,基于标称姿态角动态和
7、实际存在气动参数不确定的姿态角动态模型,建立了姿态角误差动态系统。在此基础上,设计了?∞控制器,应用稳定流形方法,获得Hamiltonian-Jacobi不等式(Hamiltonian-JacobiInequality,HJI)方程的近似解析解,进而获得误差系统的控制律,将误差量调节至零。应用该方法设计了姿态角速率参考信号,应用高阶滑模观测器和超螺旋有限时间滑模控制律对该参考信号进行跟踪,并证明了系统积分输入到状态的稳定性(Interal-Input-to-State-Stability,IISS)。仿真结果表明,
8、该方案能够保证姿态角的收敛性,具有良好的鲁棒性。最后,基于RLV标称优化轨迹,将其六状态运动学方程沿标称航迹线性化,构建线性时变误差动态系统。针对该误差系统,应用离线模型预测方法设计控制律,将跟踪误差以指数速率调节至零,可以有效对抗气动参数不确定和速度环的外界复合干扰。仿真结果表明,该I可重复使用运载器航迹优化与跟踪控制技术方案能够保证航迹误差的收敛性,具有
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