摘要：针对在运用Soft actor-critic(SAC)强化学习算法实现复杂的飞行器控制律自学习过程中,超参数设定高度依赖于人工经验进而造成设计难度大的问题,提出一种基于神经网络架构轻量化搜索策略的飞行器控制律自学习方法。该方法在将神经网络架构设计问题转化为图拓扑生成问题的基础上,结合LSTM循环神经网络的图拓扑生成算法、基于权重共享的深度强化学习参数轻量化训练与评估机制,以及基于策略梯度的图拓扑生成器参数学习算法,给出了一种面向深度强化学习的轻量化自动搜索框架,实现了SAC训练算法中神经网络架构超参数的自动优化,进而完成了控制律的自学习。以三维空间返回着陆控制为例,验证了所提方法的有效性和实用性。

摘要：针对变构型飞行器在飞行过程中由于构型发生改变导致其质心、气动力、转动惯量和气动力矩以及飞行器的抗扰能力等参数或特性发生变化,对飞行器飞行控制品质产生较大影响的问题,提出一种基于强化学习的变构型飞行器一体化位置姿态控制方法,通过孪生延迟深度确定性策略梯度(TD3)强化学习算法训练神经网络控制律,实现变构型飞行器的一体化位置姿态控制。算法通过数学仿真与飞行试验进行了验证,仿真结果与飞行试验结果表明,该算法所设计的神经网络控制律能够实现变构型飞行器的一体化位置姿态控制,并对于外界干扰具有较强的适应能力。

摘要：针对高速飞行器面临的控制问题,分析了知识与数据混合驱动的控制方法的研究必要性,对混合驱动方法的研究进展进行了综述。首先总结了飞行器发展产生的新技术特征,分别对高速飞行器控制中知识驱动方法和数据驱动方法进行了界定及分析,阐述了两类方法的局限性,引出了知识与数据混合驱动的思想;其次根据数据驱动方法在框架中的重要程度和两类方法的结合形式对近年混合驱动的控制方法进行了分类,将其分为基于数据修正的知识驱动控制框架、基于知识补偿的数据驱动控制框架以及知识与数据并联型控制框架,并对各控制框架的内涵和具体研究进行了详细总结;再者,讨论了当前混合驱动的控制方法在工程应用时的若干关键问题;最后从数据利用和拓扑结构设计等角度对混合驱动的控制方法进行了展望。

摘要：基于“总线+硬件冗余+结构+软件架构”平台定义,提出一种新型高可靠箭载综合电子平台:机外采用航天实时以太网(Aerospace Time⁃Triggered Ethernet,ATTE)总线,机内采用GLINK总线,基于6U⁃VPX模块结构建立了“主控三冗余+执行双冗余”的硬件平台,嵌入基于“火箭云”的实时分区操作系统。对GLINK总线和执行控制电路进行了可靠性设计提升,提出结构一体化高功率散热设计和大质量力学设计方法,研制出新型高可靠综合电子平台样机,性能分析和实测结果表明了新平台的优越性。

摘要：对基于模型的系统工程(MBSE)的发展及其在航天控制中的应用进行了综述。首先阐述了MBSE的定义及其发展过程,介绍了MBSE的三大支柱:建模语言、建模方法和建模工具,对比了主流建模工具的特点。其次,针对MBSE在航天控制中的应用,从控制系统架构设计、控制系统可靠性与安全性分析、控制系统校核和验证三方面对现有研究进行了综述。最后,围绕多领域联合仿真、控制系统数字孪生以及控制系统智能化设计与优化对MBSE在航天控制中的应用前景进行了展望。