基于智能算法的高速飞行器鲁棒优化与跟踪

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随着航空航天技术的快速发展，高速飞行器具有较高的潜在军事价值，高速飞行技术是各个军事强国研究热点，也是目前的作战武器的发展趋势。为了使飞行器能顺利完成飞行任务，满足人们对飞行器越来越高的作战需求，十分有必要对高速飞行器弹道优化开展研究。本文围绕高速飞行器轨迹优化与跟踪问题进行研究，主要完成了以下几个方面的工作：首先根据飞行器的运动学和动力学规律，在一些假设条件和简化下，建立了三自由度数学模型，以此为基础开展轨迹优化与跟踪方法的研究。其次研究了基于粒子群算法的飞行器爬升段轨迹优化。首先通过基于切比雪夫的直接打靶法将高速飞行器轨迹优化问题转化为非线性规划问题。再通过引入“变异”和“多策略”思想对粒子群算法进行改进，提出了一种基于柯西变异的多策略协同进化粒子群算法，对飞行器爬升段进行仿真和分析，验证了改进粒子群算法优化性能更好。接着针对飞行器初值高度和气动参数这两种不确定性情况下的轨迹优化问题，分别提出了多项式混沌鲁棒优化算法和基于统计性能的随机采样鲁棒优化算法，在内循环中对相应不确定情况下目标函数的统计信息进行计算，为外循环改进粒子群算法适应度函数的更新提供数据支持。通过外循环改进粒子群算法的迭代搜索，找到鲁棒性更强的优化解。数值仿真结果显示两种鲁棒优化方法适用于对应的初值高度和气动参数这两种不同的不确定性情况。然后为了提高飞行器实际飞行的鲁棒性，设计了一种基于自适应动态规划的跟踪方法，来提高跟踪的自适应能力。先分析了初值高度偏差对飞行轨迹的影响，再设计了模型模块、评价模块和执行模块，执行模块通过前两个模块反馈的信息，采用神经网络进行训练得到补充控制量，从而自适应地调节控制量。在初值高度存在偏差的情况下对该跟踪方法进行了仿真验证，结果表明该方法能灵活地应对初始高度偏差对高度和速度的影响，提高了跟踪精度。最后，对全文进行了总结，并且分析了目前研究工作有所不足的地方，同时指出了今后高速飞行器轨迹优化与跟踪中可以进一步深入研究的方向。

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作者
苏婷婷;
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作者单位

华中科技大学;

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授予单位华中科技大学;
学科导航、制导与控制
授予学位硕士
导师姓名王永骥;
年度 2018
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类企业经济;计算技术、计算机技术;
关键词
智能算法; 高速飞行器; 鲁棒优化;

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