摘要：针对升力式高超声速飞行器(LHV)再入滑翔过程中的周期性振荡现象,提出了一种基于模糊推理与控制的反馈调节方法以抑制振荡实现平稳滑翔。纵向制导在落点误差预测及指令校正的基础上,在倾侧角外环控制回路增加以高度变化率及空速作为输入的模糊控制器对倾侧角指令进行调节,横侧向制导通过航向角误差走廊约束及倾侧角反转逻辑实现大横程条件下的侧向控制。所提方法不依赖于准平衡滑翔条件(QEGC),同时避免了参数化反馈控制律中的反馈项参数设计问题,具有较强的自适应能力。LHV制导实例仿真表明,所提方法可有效抑制振荡现象,满足终端约束及再入走廊约束,方法的鲁棒性也通过Monte Carlo仿真得到了验证。

摘要：为解决具有高升阻比的高超声速飞行器在再入制导中高度存在的周期性振荡现象,提出了一种基于深度强化学习和高度速率反馈的再入制导方法。所提方法以传统预测校正制导方法为基础,进行攻角、初始倾侧角幅值和倾侧角符号指令的求取。接着,引入高度速率反馈进行倾侧角幅值补偿量的求取,来抑制高度存在的周期性振荡现象。其中,针对反馈增益的设计问题,采用深度强化学习方法进行解决:首先,构建以所提制导算法为基础的深度强化学习训练环境;然后,采用深度确定性策略梯度算法进行离线训练;最后,提取出训练好的动作网络,与所提制导算法结合进行在线使用,实现反馈增益的实时调整与倾侧角幅值补偿量的实时求取。通过对比仿真和蒙特卡洛仿真可以发现飞行器终端位置、速度和高度误差分别保持在10 km、100 m/s和2 km范围内,验证所提方法的有效性。所提方法可为进一步研究复杂环境中深度强化学习方法直接生成指导指令提供参考。