高超声速飞行器再入故障轨迹重构与最优控制

"该文主要探讨了在高超声速飞行器再入阶段遇到执行器故障时的在线轨迹重构问题，旨在确保飞行器在故障情况下仍能安全、有效地完成再入任务。研究采用了改进的网格细化技术和最优反馈控制理论，以提高轨迹重构的实时性和适应性。" 【详细说明】 在高超声速飞行器再入阶段，由于速度极高，任何执行器（如推力器或控制面）的故障都可能导致飞行轨迹偏离，甚至威胁到飞行器的安全。为了解决这一问题，该研究提出了一种创新的在线轨迹重构方法。首先，在正常情况下，通过改进的网格细化技术，预先计算出一条满足再入过程约束和终端约束的离线最优轨迹。这种方法可以更精确地处理复杂的动力学模型和环境因素，为后续的故障处理提供一个良好的初始参考。 当执行器发生故障时，原有的标称轨迹不再适用。此时，研究中采用最优反馈控制理论，结合故障导致的气动系数变化和新的再入约束条件，实时在线生成新的可行轨迹。最优反馈控制允许根据当前状态和目标动态调整控制输入，以最小化某种性能指标（如能耗或飞行时间）的同时保证飞行安全。 网格细化技术在此过程中起到了关键作用，它能有效细化计算空间，使得在复杂动态环境下也能快速、准确地找到接近最优的轨迹解。这种技术的应用大大提高了轨迹重构的速度，满足了实时性的要求。 文中以X-33高超声速飞行器为模拟对象，验证了在执行器故障下，该在线轨迹重构方法能够生成满足再入飞行约束的轨迹，并且具备实时反馈更新制导指令的能力。通过这种方式，即使在故障条件下，飞行器也能安全地进入着陆阶段，显著提高了其安全性和可靠性。 该研究为高超声速飞行器面对不确定性因素提供了强大的故障应对策略，为未来高超声速飞行器的设计和控制提供了理论支持和技术参考。同时，其成果对航天工程领域的故障诊断和自适应控制也有着深远的影响。