数字空间求解加速平台
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118466290A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202410567649.5

    申请日:2024-05-09

    Abstract: 本申请提供一种数字空间求解加速平台,包括:机箱,内含背板;FPGA集群;FPGA集群包括多块FPGA板卡,每块FPGA板卡均与背板连接;其中产生同步门控信号的FPGA板卡为主控板,其他FPGA板卡均为受控板,各FPGA板卡之间通过背板传递同步门控信号;每块FPGA板卡包括控制端FPGA和受控端FPGA;控制端FPGA,包括解包组包模块、同步产生/接收模块、总线控制模块、普通IO控制模块;用于与外端电路仿真求解器通信;受控端FPGA,用于搭载与实际应用相关的功能程序,内含控制端FPGA对应的总线控制模块。本申请提供的平台可以在物理空间中对数字空间数据进行计算求解,有利于提高仿真系统计算速度。

    一种基于滚动时域的最优跟踪制导方法

    公开(公告)号:CN115291526B

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211207671.6

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 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。

    一种基于神经网络训练的非程序制导方法

    公开(公告)号:CN115407664B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211357268.1

    申请日:2022-11-01

    Abstract: 一种基于神经网络训练的非程序制导方法,属于飞行器制导与控制领域。首先生成包括最优制导指令和最优初始协态的样本;建立神经网络,以最优制导指令与最优初始协态作为神经网络输出,对神经网络进行训练;实际飞行过程中,以当前扰动状态量和拉偏状态量作为神经网络输入,实时产生初始协态和制导指令;基于初始协态,进行弹道规划求解,判断求解结果在1s内是否能够收敛,如果能收敛,则采用初始协态产生的最优制导指令进行制导;如果不能收敛,则采用制导指令进行制导。本发明解决现有弹道规划方法实时性不足、收敛性不足、无法应对复杂非凸在线弹道规划等问题,既能实现制导指令实时生成又能满足终端约束的高精度要求,保证终端精度。

    一种基于梯度下降的制导参数在线修正方法及系统

    公开(公告)号:CN115268276B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211170921.3

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于梯度下降的制导参数在线修正方法及系统,该方法步骤如下:根据飞行器当前状态与目标状态,利用在线轨迹方法得到后续的飞行轨迹与当前的制导指令;确定制导指令在线修正的最优指标,最优指标为按当前的制导指令执行若干制导周期后,得到的实际轨迹与在线轨迹方法得到的后续飞行轨迹最接近;利用梯度下降法对在线轨迹规划输出的制导指令进行修正,得到修正量;利用修正量确定制导程序角指令,完成制导参数的在线修正。本发明可使飞行器在受到本体和环境不确定影响下,实时对在线规划得到的制导程序角进行修正,从而获得最佳制导程序角,实现飞行器对不确定性的适应性提升,保证落点精度。

    一种基于多项式弹道的能量管理制导方法、存储介质

    公开(公告)号:CN115857325B

    公开(公告)日:2023-06-06

    申请号:CN202211228907.4

    申请日:2022-10-09

    Abstract: 一种基于多项式弹道的能量管理制导方法、存储介质,解决了为实现较大射程范围需求导致速度、高度超出约束的问题,属于飞行器制导与控制领域。技术方案包括:获得运动学方程下的高度三阶导数和侧向位移三阶导数;将飞行器的高度和侧向位移分别利用时间的五阶多项式进行描述;确定飞行器高度及侧向位移的所有边界约束,确定两个五阶多项式中的多项式系数,然后对两个五阶多项式求三阶导数;获得控制量攻角变化率和侧滑角变化率,进而获得每个制导周期的攻角和侧滑角,用于制导控制。本发明可增强控制系统的鲁棒性并满足快速规划的实施性需求。

    一种考虑引力补偿的直接制导方法

    公开(公告)号:CN115309059B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202211236421.5

    申请日:2022-10-10

    Abstract: 一种考虑引力补偿的直接制导方法,属于飞行器制导与控制领域。首先建立火箭飞行动力学模型,然后计算平均俯仰程序角及平均偏航程序角,利用迭代制导方法,获得最优俯仰角指令和最优偏航角指令;制导飞行,将飞行轨迹离散为N个点,通过数值积分计算目标点位置和速度;进行数值积分,求解得到引力加速度引起的速度增量和位置增量,重复计算,直到某次计算得到的引力加速度引起的速度增量和位置增量与前一次计算得到的相应增量差值小于阈值,认为收敛,得到引力补偿后的实时俯仰角指令和偏航角指令。本发明解决了现有迭代制导和闭路制导方案的不足,考虑了引力补偿,得到的制导指令更接近真实的最优制导指令,提高了制导精度,任务适应性更强。

    一种基于滚动时域的最优跟踪制导方法

    公开(公告)号:CN115291526A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202211207671.6

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 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。

    一种基于梯度下降的制导参数在线修正方法及系统

    公开(公告)号:CN115268276A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202211170921.3

    申请日:2022-09-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于梯度下降的制导参数在线修正方法及系统,该方法步骤如下:根据飞行器当前状态与目标状态,利用在线轨迹方法得到后续的飞行轨迹与当前的制导指令;确定制导指令在线修正的最优指标,最优指标为按当前的制导指令执行若干制导周期后,得到的实际轨迹与在线轨迹方法得到的后续飞行轨迹最接近;利用梯度下降法对在线轨迹规划输出的制导指令进行修正,得到修正量;利用修正量确定制导程序角指令,完成制导参数的在线修正。本发明可使飞行器在受到本体和环境不确定影响下,实时对在线规划得到的制导程序角进行修正,从而获得最佳制导程序角,实现飞行器对不确定性的适应性提升,保证落点精度。

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