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[发明专利]一种基于侧向机动特性与禁飞区约束的飞行器弹道预报方法-CN202310608350.5在审
发明人：韦常柱;浦甲伦;刘哲;孙智力;夏强;滕锐;许施祺 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-27 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于侧向机动特性与禁飞区约束的飞行器弹道预报方法，所述方法为：预报之前，先通过弹道跟踪获取飞行器之前一段时间与当前时刻状态量的估计值；分析高超声速飞行器滑翔段侧向机动特性，设计相应轨迹拟合模型；设计非线性模型参数求解方法，求解拟合模型的拟合参数，对飞行器侧向轨迹进行预报；分析禁飞区约束对飞行器侧向轨迹的影响，引入目标与绕飞区的约束后，敌方飞行器绕禁飞区轨迹分为C型与S型，进而分析其对弹道预报停止时刻和预置拦截点设置的影响；根据禁飞区约束合理设置预报结束时刻与预置拦截点位置。本发明根据高超声速飞行器侧向机动特性设计轨迹拟合模型，能够较好的对侧向弹道进行预报。
一种基于侧向机动特性禁飞区约束飞行器弹道预报方法

[发明专利]一种基于模型概率匹配的机动检测方法-CN202310608347.3在审
发明人： 浦甲伦;马金辰;韦常柱;朱光楠;刘哲;刘权 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G01V99/00 文献下载
摘要：一种基于模型概率匹配的机动检测方法，所述方法为：分析高超声速再入飞行器出现机动突变时的不同特征参数，构建机动模型描述矩阵，确定机动模型；定义影响因子，设计模型匹配度函数；对不同机动模型的特征参数设置阈值，综合当前系统的实际特征参数计算当前系统与每个预设模型的匹配向量；将先验影响因子和解算的匹配向量带入模型匹配度函数，推算模型匹配概率；根据当前时刻预设的不同机动模型与真实状态相符的概率计算模型概率修正序列，最后修正模型概率向量；由模型概率向量判断是否满足预设的模型切换条件。本发明根据不同机动突变的特征设定不同机动模型，适应了高超声速再入飞行器具有极强未知机动特性的特点。
一种基于模型概率匹配机动检测方法

[发明专利]一种基于时变频率拟合模型的高超声速再入飞行器弹道预报方法-CN202310608351.X在审
发明人： 浦甲伦;韦常柱;刘哲;刘权;孙智力 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-27 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种基于时变频率拟合模型的高超声速再入飞行器弹道预报方法，所述方法为：预报之前，先通过弹道跟踪获取飞行器之前一段时间与当前时刻状态量的估计值；分析高超声速再入飞行器机动特性，设计多种轨迹拟合模型或加速度拟合模型；考虑再入跳跃式高超声速飞行器的轨迹特性，设计时变频率的衰减振荡加速度拟合模型；采用不同的拟合机动模型，设计非线性模型参数求解方法，求解拟合模型的拟合参数；设置不同的迭代次数N求解各模型参数，比对各拟合模型对状态量的预报值与状态量的观测值，取残差平方和最小的模型作为最佳机动模型，该模型的预报值做弹道预报结果。本发明将多种拟合模型进行比较，确定飞行器最佳机动模型，可提高轨迹预报的准确性。
一种基于频率拟合模型高超声速再入飞行器弹道预报方法

[发明专利]一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法-CN202310608349.2在审
发明人：韦常柱;浦甲伦;朱光楠;刘哲;刘权 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：一种基于归一化故障程度密度积分的飞行器故障辨识方法，本发明的目的是为了解决现有飞行器故障辨识技术判定策略落后，故障辨识速度慢等问题，通过研究判定策略先进、快速、准确的在线故障辨识方法，提高了故障辨识技术速度以及辨识精度。本发明设计从[0，+inf)映射至[0，1]的指数型函数，归一化处理不同故障模式对应的估计残差、协方差，消除量级差异。通过积分获得更敏感的故障程度指数，同时可应对量测噪声干扰，提升辨识速度和精度。
一种基于归一化故障程度密度积分飞行器辨识方法

[发明专利]一种基于扩维并行滤波及分层判定的飞行器故障辨识方法-CN202310608348.8在审
发明人： 浦甲伦;韦常柱;朱光楠;刘哲;孙智力;刘权 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-05-27 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：一种基于扩维并行滤波及分层判定的飞行器故障辨识方法，本发明的目的是为了解决现有飞行器故障辨识速度慢、精度差等问题，通过研究模型/数据依赖程度低、快速、准确的在线故障辨识方法，提高故障辨识技术速度以及辨识精度，同时可以减少量测信息的依赖度，减少传感器的使用。本发明采用扩维并行滤波的方式，能够较大程度的降低计算量，提高辨识速度，并且不需要增加量测传感器，仅依靠上面级导航系统提供的信息就可以实现快速准确的状态估计。采用故障发生位置/故障模式/故障程度分层判定方法，逐渐剪除观测器的无效分支，降低计算量，提高辨识速度与辨识精度。
一种基于并行滤波分层判定飞行器故障辨识方法

[发明专利]一种基于自抗扰控制的飞行器鲁棒编队控制方法-CN202210531221.6有效
发明人：韦常柱;朱光楠;刘哲;浦甲伦;谢子涵 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：一种基于自抗扰控制的飞行器鲁棒编队控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：构建飞行器集群编队控制模型；设计飞行器位置协同自抗扰控制器；设计飞行器速度跟踪控制器。本发明基于自抗扰控制理论和领从编队控制架构提出一种强鲁棒、高自适应性的飞行器编队控制方法，可使飞行器集群在强干扰，高不确定性环境下满足编队控制精度，有效减弱了外部干扰和模型不确定性对编队控制效果的影响，提高了控制器的鲁棒性，有效提高了无人机编队控制器的环境适应能力。
一种基于控制飞行器编队方法

[发明专利]一种适应姿态大幅机动的飞行器预设性能控制方法-CN202210982562.5在审
发明人：韦常柱;朱光楠;李玉龙;浦甲伦;徐世昊 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种适应姿态大幅机动的飞行器预设性能控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：形成姿态控制误差模型；对于三个通道分别设计预设性能边界函数，以对姿态角控制误差响应进行约束；分别定义三个通道的无约束控制误差，求导得到对应的等价无约束控制模型；对等价无约束控制模型设计终端滑模控制律，并引入边界层函数降低滑模控制律的抖振现象。本发明优化了控制律的动态特性；在飞行器需进行大幅机动，姿态指令快速变化时适当放宽约束边界，从而避免了控制输入的长期饱和；此外，设计了终端滑模控制提高姿态角控制误差收敛速度，并引入边界层函数避免了控制量的抖振现象，便于工程应用。
一种适应姿态大幅机动飞行器预设性能控制方法

[发明专利]一种飞行器姿态非奇异预定时间滑模控制方法-CN202210412846.0有效
发明人：韦常柱;浦甲伦;朱光楠;张峪浩;王铭泽 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：一种飞行器姿态非奇异预定时间滑模控制方法，属于飞行器姿态控制技术领域。方法如下：获得姿态跟踪误差状态方程；利用误差转换将不等式约束转换为等式约束，建立误差转换模型；使得状态误差运行至滑模面时能够在预先定义的收敛时间内收敛到零；建立具有预定时间收敛特性非奇异滑模控制律，在避免奇异的前提下使得系统状态误差在预先设定的时间内收敛到滑模面。本发明采用预定时间非奇异滑模控制器，保证了飞行器姿态跟踪过程中无论动态过程还是稳态过程姿态跟踪误差均限制在预先定义的边界范围内，避免了动态过程超调过大，使得控制器能够在预定的任意时间内实现收敛，同时避免了奇异现象，保证了控制指令的合理性。
一种飞行器姿态奇异预定时间控制方法

[发明专利]一种基于强化学习的飞行器智能滑模编队控制方法-CN202210262190.9有效
发明人：韦常柱;浦甲伦;朱光楠;刘哲;谢子涵 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：一种基于强化学习的飞行器智能滑模编队控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：构建飞行器编队控制模型；设计飞行器滑模编队控制器；构建滑模编队控制器参数整定强化学习网络。本发明基于滑模控制理论设计飞行器编队控制方法，并采用强化学习方法在线调整滑模控制器参数整定使飞行器根据实时飞行状态选取合适的控制参数以提升控制性能，是一种强鲁棒、高自适应性的飞行器编队控制方法，可使飞行器集群在强干扰、高不确定性环境下满足编队控制精度，有效减弱了外部干扰对编队控制效果的影响，提高了控制器的鲁棒性，有效提高了飞行器编队控制器的环境适应能力。
一种基于强化学习飞行器智能编队控制方法

[发明专利]一种飞行器双延迟深度确定性策略梯度姿态控制方法-CN202210113006.4有效
发明人：韦常柱;朱光楠;刘哲;浦甲伦;徐世昊 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-01-29 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：一种飞行器双延迟深度确定性策略梯度姿态控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：建立飞行器动力学模型形成强化学习环境；初始化强化学习交互环境、智能体及最大步数；获得飞行器的控制量作为动作量；计算动作量对应的奖励函数值及下一个观测量，组合形成经验数据记录至经验回放区；对智能体参数进行调整完成一轮强化学习；输出飞行器控制量燃料空气混合比与升降舵偏角。本发明是一种高精度、自适应的飞行器智能控制方法，通过双延迟深度确定性策略梯度方法进行强化学习，实现弱依赖于模型的最优姿态控制器设计，仅需要飞行器的基本模型，模型中各参数量不需完全精确给出，从而减弱了控制系统设计对于模型的依赖程度。
一种飞行器延迟深度确定性策略梯度姿态控制方法

[发明专利]一种基于集群进化强化学习的飞行器路径规划方法-CN202210982557.4在审
发明人：韦常柱;朱光楠;魏金鹏;浦甲伦;王瑞鸣 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：一种基于集群进化强化学习的飞行器路径规划方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：起飞前，在预定的飞行空间内随机生成Nnum个飞行起始状态；对每个飞行起始状态均随机初始化神经网络的权值；对每个飞行起始状态规划飞行器飞行动作，获得全程路径规划代价；进行各神经网络的强化学习，调整各神经网络的权值；在线飞行时，输入当前飞行状态，将各网络输出的飞行航向角进行调和平均，得到飞行器下一步所需的飞行航向角。本发明采用神经网络线下强化学习以及线上规划的方式，减少了进行路径规划的时间，具有良好的工程应用价值，具有可避免传统基于梯度的强化学习易陷入局部最优的缺点，可防止路径规划结果出现较大波动。
一种基于集群进化强化学习飞行器路径规划方法

[发明专利]基于集成神经网络的飞行器滑翔段飞行范围在线预示方法-CN202210102721.8有效
发明人：韦常柱;魏金鹏;程杰;浦甲伦;王瑞鸣 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：基于集成神经网络的飞行器滑翔段飞行范围在线预示方法，属于飞行器飞行技术领域。方法如下：飞行器起飞前，在预定标准轨迹上选取样本点并随机均分为多组；计算弹道落点经度和弹道落点纬度；形成输入为弹道计算初值、输出为弹道落点经纬度最大值和最小值的样本库；对于每组样本点，分别训练得到飞行范围预示神经网络；输入飞行器当前飞行状态，采用飞行范围预示神经网络进行飞行范围预示，将预示结果进行集成神经网络预示，继而得到飞行预示结果。本发明提高了预示的准确性，考虑了飞行器滑翔段强非线性动力学过程，可根据当前飞行器状态获得最大飞行范围，采用神经网络线下训练以及线上使用的方式，实时计算飞行范围，具有良好的工程实用性。
基于集成神经网络飞行器滑翔飞行范围在线预示方法

[发明专利]一种适应多种构型飞行器的强化学习自抗扰姿态控制方法-CN202210194932.9有效
发明人：韦常柱;浦甲伦;刘哲;朱光楠;徐世昊 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：一种适应多种构型飞行器的强化学习自抗扰姿态控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：得到飞行器姿态控制模型；设计反馈控制律实现基本的姿态控制功能；构建强化学习环境，初始化智能体，以第一类构型的飞行器为被控对象，对智能体进行强化学习，使智能体可根据不同飞行环境，对反馈控制律参数进行自适应调节；将得到智能体作为初始智能体，以第二类构型的飞行器为被控对象，对智能体进行强化学习，使智能体可根据不同飞行环境及构型，对S2中反馈控制律参数进行自适应地调节。本发明减小构型不同下姿态角指令差异对控制系统的影响；消除构型差异对模型的影响，提高控制系统的适应能力；提高控制系统适应构型差异的能力。
一种适应多种构型飞行器强化学习姿态控制方法

[发明专利]一种弱气动模型依赖的飞行器数据驱动控制方法-CN202210142474.4有效
发明人：韦常柱;刘哲;朱光楠;浦甲伦;赵国印 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-02-16 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种弱气动模型依赖的飞行器数据驱动控制方法，属于飞行器控制技术领域。方法如下：选取控制对象参考模型，指导后续控制器结构设计；设计自适应滑模控制器，实现对给定攻角的跟踪；设计无模型自适应滑模控制器；设计基于历史状态反馈评估结果的权值更新算法，评估加权值历史序列，确定权值更新方向，并获取加权值，由加权融合得到总的控制器输出。本发明在扰动未知、难以获得准确气动模型的情况下实现稳定控制，减弱了控制器设计对精确模型的依赖程度，增强了控制器的自适应能力。相比于传统的控制器，其对模型的依赖程度大大降低，并且具备在线自适应整定的特性，降低了参数调试的工作量。
一种气动模型依赖飞行器数据驱动控制方法

[发明专利]一种基于混沌模型与DNN的飞行器智能轨迹规划方法-CN202210152780.6有效
发明人：韦常柱;曹登庆;刁尹;浦甲伦;刘哲 -专利权人：哈尔滨逐宇航天科技有限责任公司
申请日： 2022-02-18 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G05D1/10 文献下载
摘要：一种基于混沌模型与DNN的飞行器智能轨迹规划方法，属于飞行器轨迹规划技术领域。方法如下：获得飞行状态量与飞行控制量之间的网络映射关系；将过程约束转化为飞行高度和倾侧角约束；生成导引指令中的最终混沌信号；计算满足任务约束的倾侧角剖面中值以及实时需要的倾侧角大小；得到混沌化处理后的倾侧角大小；采用视线角误差走廊确定倾侧角方向；对倾侧角幅值和倾侧角速率幅值进行约束。本发明克服了传统飞行轨迹设计时的模型局限性，增加了导引指令和飞行轨迹的不可预测性；限制了不确定性对任务可达性的影响。因此，本发明在保证预定任务可行性的前提下增加了飞行轨迹的混沌性，并在导引指令计算中满足过程约束，具有一定的工程实用价值。
一种基于混沌模型 dnn 飞行器智能轨迹规划方法

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