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变体飞行器有限时间收敛LPV鲁棒控制被引量：3: 2018年; 以一类翼展可变的飞行器模型为对象,研究了一种针对参数不确定的线性变参数(linear parameter varying,LPV)系统的滑模变结构鲁棒控制问题。首先,通过Jacobian线性化和模型张量积转化将变体过程中的非线性模型最终简化为多胞体LPV系统。然后将鲁棒滑模控制技术拓展到此LPV模型中,给出了以线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)为形式的降阶滑动模态的存在性及鲁棒稳定性定理,以此为基础所设计的参数依赖的趋近律控制器能够使具有不匹配不确定性的LPV系统在有限时间内收敛至滑模切换面。仿真结果表明,上述滑模控制器在模型存在不确定性的情况下能够保证变体过程的全局稳定性。; 刘正华温暖祝令谱; 关键词：变体飞行器滑模控制有限时间收敛

非仿射参数依赖LPV模型的变体飞行器H_∞控制被引量：3: 2017年; 变体飞行器可以在不同的飞行环境及飞行任务下自适应地进行结构变形,从而确保飞行过程中具有最优的气动性能。以一类翼展可变的飞行器模型为对象,研究了一种针对非仿射参数依赖结构的线性变参数(LPV)系统的控制问题。在Jacobian线性化基础上,将变体过程中的非线性模型精确拟合为以翼展变形率为时变参数的LPV系统。与大多数LPV控制不同的是,此系统为多项式参数依赖结构,不具有仿射参数依赖形式。利用线性分式表示(LFR)将具有非仿射参数依赖结构的LPV模型转换为等价的线性时不变(LTI)系统。为保证变体过程的稳定,针对此LFR形式的变体模型,在满足二次Lyapunov稳定的线性矩阵不等式(LMI)条件基础上,设计了一类基于状态反馈的H∞控制器。仿真结果表明,上述控制器在外部存在干扰的情况下,能够保证变体过程的全局稳定性。因此基于LFR转换的控制器设计方法不再局限于仿射参数依赖形式,对于广泛LPV系统具有普遍适用性。; 温暖刘正华祝令谱李罗川周锐; 关键词：变体飞行器 H∞控制

面向多元未知环境的基于深度高斯过程组合导航轨迹预测方法被引量：1: 2023年; 传统惯导/卫导组合导航在多元复杂环境下易受干扰,从而导致观测量异常影响导航性能。以无人驾驶车辆为研究对象,展开提升组合导航系统导航精度的研究。采用深度高斯过程(deep Gaussian process,DGP)辅助估计位置的方法减小组合导航误差,提高定位性能。基于DGP的辅助导航方法不仅可以预测无人驾驶车辆的标称轨迹,同时可以预测各时刻位置可信区间的概率分布,为基于深度学习模型的数据融合预测方法提供了严格的理论解释性。真实历史数据下的多重对比实验表明,该算法较传统深度神经网络算法具有更高的精度和可靠性。基于DGP的辅助导航方式能有效提高全球卫星定位系统信号失锁时的导航模型性能,实验表明相对于纯惯性导航系统(integral navigation system,INS)解算和长短期记忆(long and short term memory,LSTM)进行导航信号补偿定位精度分别提高了97.32%和52.13%。; 杨璐宁刘正华温暖; 关键词：无人驾驶车辆导航定位信息融合

新型三轴离心机系统构型及数学建模被引量：5: 2015年; 传统离心机系统一般采用高速高精度单轴转台系统,进行单方向宽范围的离心加速度精确仿真.为实现现今的航空器件对其三轴通道的大法向过载仿真,提出新型三通道离心机系统.其构型是以一台由底座和3个转动框架组成的高精度三轴转动机构,通过外主轴的速度调节,内、中两框的精确位置控制实现3个方向的飞行器法向过载仿真.在此构型基础上对三轴离心机建立数学模型,进行相关的运动学分析及理论计算.由已知x,y,z方向上的过载,通过力平衡方程反解出离心机内、中框偏移的角度以及外主轴的转速.最后通过动态仿真,进一步验证新型离心机构型的正确性和有效性.; 常乐刘正华温暖吴森堂; 关键词：高速飞行器数学建模运动学分析

深度强化学习在变体飞行器自主外形优化中的应用被引量：17: 2017年; 基于深度强化学习策略,研究了一类变体飞行器外形自主优化问题。以一种抽象化的变体飞行器为对象,给出其外形变化公式与最优外形函数等。结合深度学习与确定性策略梯度强化学习,设计深度确定性策略梯度(DDPG)学习步骤,使飞行器经过训练学习后具有较高的自主性和环境适应性,提高其在战场上的生存、应变和攻击能力。仿真结果表明,训练过程收敛较快,训练好的深度网络参数可以使飞行器在整个飞行任务过程中达到最优气动外形。; 温暖刘正华祝令谱孙扬; 关键词：变体飞行器气动外形优化

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