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[发明专利]一种飞行姿态控制方法-CN202111248696.6有效
发明人：王昭磊;路坤锋;禹春梅;柳嘉润;巩庆海;黄旭;胡瑞光;骆无意;李杰;翟雯婧;王露荻;魏晓丹;林玉野 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2021-10-26 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明公开了飞行姿态控制方法，属于机器学习技术领域，方法包括：构建飞行姿态控制律的学习所需的探索环境；根据所述探索环境输出的姿态角、姿态角速度，以及期望姿态角指令，构建所述飞行姿态控制律的学习所需的输入信号；将从所述飞行姿态控制律得到的舵机理论输出指令输入至舵机限幅单元，获取所述舵机限幅单元的输出结果，并将所述输出结果输入至所述探索环境；构建奖励回报单元，所述奖励回报单元反馈所述探索环境的姿态角的当前时刻奖励至所述飞行姿态控制律，并通过最大化总奖励优化所述飞行姿态控制律的学习；对所述飞行姿态控制律进行学习，获取最终的飞行姿态控制律，基于所述飞行姿态控制律对飞行姿态进行控制。
一种飞行姿态控制方法

[发明专利]一种垂直起降火箭在线轨迹规划的发动机特性处理方法-CN201811528443.2有效
发明人：骆无意;吕新广;施健锋;王聪;宋征宇;巩庆海;郭少波;柳嘉润 -专利权人：北京航天自动控制研究所;中国运载火箭技术研究院
申请日： 2018-12-13 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种垂直起降火箭在线轨迹规划的发动机特性处理方法，将离线测得的火箭的发动机特性添加到在线轨迹规划动力学微分方程中，解决真实飞行过程中主控机给的控制指令发动机无法及时响应的技术难题，最终使火箭按照既定的规划轨迹去完成飞行任务。本发明通过直接限制发动机指令值的大小，进而约束了火箭竖直方向加速度的范围，保证了火箭飞行过程中的稳定性。当飞行接近结束时，可以直接限制发动机指令值等于g/k，保证火箭的真实推力产生的加速度值等于g，实现软着陆。
一种垂直起降火箭在线轨迹规划发动机特性处理方法

[发明专利]一种基于滚动时域的最优跟踪制导方法-CN202211207671.6有效
发明人：程晓明;靳蕊溪;禹春梅;张惠平;陈曦;柳嘉润;李明华;郑卓;杨庆军 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：一种基于滚动时域的最优跟踪制导方法，属于飞行器制导与控制领域，解决了解决飞行器非线性最优在线弹道跟踪问题。最优跟踪制导方法包括：基于运动学模型进行轨迹跟踪，获得状态量偏差、控制矢量偏差；利用状态量偏差、控制矢量偏差，对运动学模型线性化；基于线性化后的运动学模型，在满足终端约束的情况下，求解最优控制目标函数使其最小，即获得制导指令。本发明通过小扰动线性化处理，将轨迹跟踪问题构建为一个凸二次规划问题，以轨迹跟踪误差最小为性能质保，能够实时生成最优跟踪指令，提升轨迹跟踪精度。
一种基于滚动时域最优跟踪制导方法

[发明专利]一种基于BP神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法-CN202010076043.3有效
发明人：郜诗佳;柳嘉润;张隽;施健峰;张惠平;禹春梅;马卫华 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于BP神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法，针对控制系统飞行运动信息进行数据融合生成，并训练BP神经网络，采用训练好的BP神经网络对主发动机故障进行辨识，能够有效实现对故障类型的实时准确建模判别。考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，建立更加真实可信仿真模型，生成可信的数据样本，对BP神经网络进行训练，本发明可对飞行器推力故障进行实时在线辨识，可准确辨识出哪台发动机故障，以及故障程度。本发明所需计算资源小，可嵌入现有飞行控制计算机，进行飞行过程中的故障实时辨识。发挥控制系统作用，掌握新的核心技术，解决非致命动力故障导致的飞行失利问题。
一种基于 bp 神经网络飞行器推力故障在线辨识方法

[发明专利]一种基于决策树的飞行器动力系统故障在线辨识方法-CN202010076008.1有效
发明人：郜诗佳;巩庆海;翟雯婧;徐颂;张隽;柳嘉润;张惠平;禹春梅;马卫华 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于决策树的飞行器推力故障在线辨识方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统推力故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息(如飞行位置、速度、加速度、转速、姿态角、角速度等)进行数据融合生成，并生成决策树，采用训练好的决策树对主发动机故障进行辨识，能够有效实现对故障类型的实时准确建模判别。考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，建立更加真实可信仿真模型，生成可信的数据样本，生成决策树，本发明可对飞行器推力故障进行实时在线辨识，可准确辨识出发动机故障。
一种基于决策树飞行器动力系统故障在线辨识方法

[发明专利]基于TD3多经验池强化学习的飞行器免解耦姿态控制方法-CN202211551858.8在审
发明人：贾晨辉;柳嘉润;黄旭;路坤锋;冯明涛;巩庆海;骆无意;翟雯婧;刘晓东 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本公开属于航天飞行器控制领域，涉及一种基于TD3多经验池强化学习的飞行器免解耦姿态控制方法，包括：建立飞行器姿态控制任务的马尔可夫过程，确定飞行任务的状态、动作和奖励；采用TD3强化学习算法对行为网络和评价网络进行训练，结合多经验池经验回放算法实现TD3算法中所有神经网络的快速收敛；将TD3算法训练好的行为网络作为神经网络控制器部署到飞行器中实现飞行器的免解耦姿态控制。通过上述算法，可以实现一个多通道免解耦的神经网络姿态控制器的训练，实现算法训练过程较快收敛，且训练出来的控制器对环境噪声及飞行器本体不确定性具有较强的适应能力。
基于 td3 经验强化学习飞行器免解耦姿态控制方法

[发明专利]一种用于飞行器推力故障在线辨识的机器学习样本生成方法-CN202010076010.9有效
发明人：郜诗佳;柳嘉润;翟雯婧;徐颂;施健峰;胡任祎;潘豪;张惠平;禹春梅;马卫华 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于飞行器推力故障在线辨识的机器学习样本生成方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息(如飞行位置、速度、加速度、姿态角、角速度等)进行数据融合生成，并按照本发明设计方法截取相应的数据作为机器学习训练与测试样本。本发明考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，通过在仿真模型中引入偏差组合循环生成数据，数据更加真实可信，有利于实际故障辨识精度的提高。本发明对故障模式进行了细化，生成了故障模式颗粒度较细的相关数据，有利于辨识精度的提高。
一种用于飞行器推力故障在线辨识机器学习样本生成方法

[发明专利]一种基于强化学习的经验回放缓存池飞行器数据处理方法-CN202211551857.3在审
发明人：贾晨辉;柳嘉润;黄旭;路坤锋;冯明涛;巩庆海;骆无意;翟雯婧;刘晓东 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2022-12-05 - 公布日： 2023-03-21 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于强化学习的经验回放缓存池飞行器数据处理方法，包括：获取飞行器姿态控制多维数据的经验回放缓存池中的样本数据集；将所述样本数据集输入至强化学习神经网络进行计算得到该样本数据集的累计奖励值；判断所述累计奖励值与预设阈值之间的大小关系，当所述累计奖励值与预设阈值满足第一大小关系时将所述样本输入至所述经验回放缓存池中的第一样本池；当所述累计奖励值与预设阈值满足第二大小关系时将所述样本输入至所述经验回放缓存池中的第二样本池；当进行经验回放采样时，在所述第一样本池和所述第二样本池之间进行采样。通过上述方法可以保护稀有样本的比例有利于强化学习的准确性。
一种基于强化学习经验回放缓存飞行器数据处理方法

[发明专利]一种低成本类火箭可回收试验飞行器-CN202211287350.1在审
发明人：贾晨辉;柳嘉润;骆无意;路坤锋;巩庆海;翟雯婧;黄旭;冯明涛;刘晓东;张远;莫嘉轩 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： B64G1/22 文献下载
摘要：本发明提出了一种低成本的可回收火箭型试验飞行器，用于实现各类运载火箭回收算法、运载火箭智能控制算法的飞行试验验证。飞行器自身结构设计简单坚固易修改，采用推力可调节的航空涡喷发动机可实现火箭下落时的稳定着陆控制。飞行器通过动力系统和执行机构可实现全部六自由度的位置及姿态运动。飞行器配备的控制系统算力较强，通过箭载飞控机与算力强大的数据处理计算机配合，可实现中等规模深度学习算法IP核的搭载和多核并行算法的搭载试验。飞行器飞控软件内部设有容错制导律，可在飞行器试验算法失控时，可切换至容错制导律实现飞行器安全飞行。同时，飞行器头部的应急回收装置可保证执行机构失效时飞行器的安全着陆。
一种低成本火箭可回收试验飞行器

[发明专利]一种基于截止频率映射的姿态控制增益整定方法-CN202211088263.3有效
发明人：王宇航;禹春梅;柳嘉润;张惠平;路坤锋;曹玉腾;刘孟语;魏小丹 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2022-09-07 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于姿态控制技术领域，提出了一种基于截止频率映射的姿态控制增益整定方法，包括：为解决姿态控制设计对稳定性和机动性较难同时兼顾的问题，在控制方程中引入了自适应整定增益系数，同时构建了截止频率与整定增益系数的映射关系。飞行中通过实时调整控制增益，将截止频率配置到预设值并限幅，在保证控制稳定性的同时，实现了对控制机动性的在线优化。本发明对传统姿态控制设计方法进行了优化，解决了设计稳定性与机动性的矛盾，方法简洁、易操作，创新性强。
一种基于截止频率映射姿态控制增益方法

[发明专利]一种在线快速求解算法的自适应控制方法-CN202011475938.0有效
发明人：刘晓东;张惠平;张玉;张义捷;杜立夫;禹春梅;马卫华;柳嘉润;吴建武;高博;余跃;李依彤 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2020-12-14 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种在线快速求解算法的自适应控制方法给出了一种黎卡提代数矩阵方程的在线快速求解方法，满足控制实时性要求，同时满足解算精确性要求。对于快速时变或存在突变的线性系统，采用实时根据系统参数变化进行自适应调节的最优LQR控制器，可以提高控制系统对对象参数变化的快速适应能力，并确保其具备全局最优性，达到优化控制系统性能的目的。本发明提供的一种在线快速求解算法的自适应控制方法可用于飞行器类姿态控制系统的设计过程，也可推广应用于存在黎卡提矩阵代数方程在线求解需求的研究中，为最优控制在工程中的深入应用提供理论支撑和指导。本发明具有较好的推广性，且应用范围广泛。
一种在线快速求解算法自适应控制方法

[发明专利]一种机械臂近似平行视觉定位系统-CN201810331537.4有效
发明人：骆无意;巩庆海;柳嘉润;吴润;刘志钧 -专利权人：北京航天自动控制研究所;中国运载火箭技术研究院
申请日： 2018-04-13 - 公布日： 2021-12-07 - 主分类号： G06T7/73 文献下载
摘要：一种机械臂近似平行视觉定位系统，涉及计算机视觉及工业自动化技术领域；包括测试发射控制模块和测试操作模块；其中，测试发射控制模块包括显示屏幕和操作面板；测试操作模块包括第一摄像头、第二摄像头、坐标转换模块、执行机构和控制主机；使用的摄像头为平面视觉，摄像头拍摄的每一帧的图片里目标的坐标位置没办法与机械臂的坐标系很好的关联起来；使摄像头的坐标系和机械臂的坐标很好的关联；本发明提出了一种简单的近似平行视觉定位法。该方法不仅简单易理解且编程容易实现，而且能在机械臂和摄像头相对位置变化后很容易进行再定位标记，是一种非常适用于机械臂视觉定位的方式。
一种机械近似平行视觉定位系统

[发明专利]一种基于深度强化学习的运载火箭垂直回收智能控制方法-CN201811393548.1有效
发明人：郜诗佳;谭浪;王德意;柳嘉润;李博睿;巩庆海;杨业;姬晓琴;翟雯婧 -专利权人：北京航天自动控制研究所;中国运载火箭技术研究院
申请日： 2018-11-21 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G05B13/02 文献下载
摘要：一种基于深度强化学习的运载火箭垂直回收智能控制方法，研究实现运载火箭自主智能控制的方法。主要研究解决利用智能控制实现运载火箭垂直回收姿态控制和轨迹规划问题。对航天事业而言，无论在人工成本的节约上，还是在人工失误的减少上，航天器自主智能化无疑都是具有重大意义的。建立运载火箭垂直回收仿真模型，并建立相应的马尔科夫决策过程，包括状态空间、动作空间、状态转移方程、回报函数，使用神经网络拟合环境和智能体行为间的映射关系，并对其进行训练，使得运载火箭能够使用训练好的神经网络自主可控回收。本项目不仅能为航天飞行器轨道智能规划技术提供技术支撑，同时也能为基于深度强化学习的航天飞行器间攻防对抗提供仿真验证平台。
一种基于深度强化学习运载火箭垂直回收智能控制方法

[发明专利]一种基于LSTM神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法-CN202010076009.6有效
发明人：郜诗佳;柳嘉润;骆无意;马昊磊;黄旭;张惠平;禹春梅;马卫华 -专利权人：北京航天自动控制研究所
申请日： 2020-01-23 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G05B23/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于LSTM神经网络的飞行器推力故障在线辨识方法，适用于飞行器飞行过程中典型动力系统推力故障在线辨识领域。针对控制系统飞行运动信息进行数据融合生成，并训练LSTM神经网络，采用训练好的LSTM神经网络对主发动机故障进行辨识，能够有效实现对故障类型的实时准确建模判别。考虑飞行器质心运动、扰心运动、结构干扰、气动力及力矩等因素，建立更加真实可信仿真模型，生成可信的数据样本，对LSTM神经网络进行训练，本发明可对飞行器推力故障进行实时在线辨识，可准确辨识出哪台发动机故障，以及故障程度。本发明搭建轻量级的神经网络，运算简单，辨识速度快。
一种基于 lstm 神经网络飞行器推力故障在线辨识方法

[发明专利]一种垂直起降火箭在线轨迹规划的动力学特性在线辨识方法-CN201811479208.0有效
发明人：王聪;宋征宇;吕新广;施健锋;骆无意;巩庆海;王会霞;郭少波;柳嘉润 -专利权人：北京航天自动控制研究所;中国运载火箭技术研究院
申请日： 2018-12-05 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种垂直起降火箭在线轨迹规划的动力学特性在线辨识方法，将发动机响应特性近似为二阶环节，并用纵向视加速度和加速度指令输入递推最小二乘算法辨识发动机参数，实时更新发动机工作特性，提升了在线轨迹规划模型的精度。本发明将受环境影响严重的姿态响应特性和风干扰因素描述成二阶传递函数形式，并用横侧向视加速度和加速度指令输入递推最小二乘算法辨识对应的响应参数，在线轨迹规划时考虑响应特性和干扰的影响，提升控制的精度和鲁棒性。
一种垂直起降火箭在线轨迹规划动力学特性辨识方法

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