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公开(公告)号:CN117289597A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202211543853.0
申请日:2022-12-03
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor: 刘晓东 , 路坤锋 , 张玉 , 禹春梅 , 贾志强 , 李天涯 , 王昭磊 , 巩庆海 , 林玉野 , 冯路明 , 贾晨辉 , 莫嘉轩 , 张远 , 董鹏程 , 高博 , 余跃 , 李依彤
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊推理的运载火箭主动自适应减载控制方法,针对不确定风场下的运载火箭大风区减载问题,研究运载火箭智能自适应主动减载控制方法,实现大风区载荷指标要求,本发明的主要内容包括运载火箭主动减载控制方案设计、带宽参数自适应变化的扩张状态观测器设计、基于模糊推理的参数智能自适应调参策略设计。本发明的一种基于模糊推理的运载火箭主动自适应减载控制方法,从主动减载以及鲁棒性&适应性&智能化提升的角度出发,研究运载火箭智能自适应主动减载控制方法,对于提高我国未来运载火箭的减载能力及其国际竞争力具有重要的理论意义。
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公开(公告)号:CN118550207A
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202311634804.2
申请日:2023-12-01
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本申请实施例中提供了一种基于DDPG强化学习的火箭回收控制器实现与仿真的应用方法,涉及飞行器制导控制技术领域,该方法包括以下步骤:对火箭下落过程进行了简化动力学建模并进行reward设计,采用改进后输出均值和标准差的DDPG进行训练;对火箭下落轨迹采用强化学习的方式进行轨迹规划和制导;其中,该方法的主要内容包括:定义描述轨迹的状态量并根据终端约束设计相应的回报函数、采用DDPG进行连续行为的轨迹规划和制导、并引入Mindspore国产化框架进行仿真。本申请,通过网络结构的改进和奖励函数的设计取得了较好效果,并可以基于数学仿真实现火箭垂直返回软着陆。
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公开(公告)号:CN115933812A
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202211604668.8
申请日:2022-12-13
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本公开的控制系统控制组合类产品的从模块测试时间计算方法,通过从模块接收主模块发送的PWM时钟同步信号,对PWM时钟同步信号进行计数得到计数值CNT;从模块在PWM时钟同步信号的周期内生成时间戳信号,得到时间戳信号计数值M;记录主模块获取从模块测试信息的本地时间Tlocal_cur,根据本地时间Tlocal_cur、PWM时钟同步信号的周期T1、计数值CNT、时间戳信号M和时间戳信号的周期T2对计数值CNT翻转后的测试时间进行补偿得到翻转补偿的测试时间Tcom_seq;根据测试时间Tcom_seq、系统同步本地时间Tsystem_syn、主模块本地时间Tlocal_syn、主模块和从模块同步加电的初始偏差Δt计算从模块测试时间Tseq_output。通过主模块对PWM时钟同步信号的翻转次数进行补偿,使得最终生成的测试计时与系统保持一致,提升控制组合产品的测试性能。
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公开(公告)号:CN114417777A
公开(公告)日:2022-04-29
申请号:CN202111669511.9
申请日:2021-12-31
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F30/392 , G06F30/398 , G06K9/62 , G06N20/10
Abstract: 基于机器学习的导弹电气系统潜通路分析方法,包括如下步骤:对待分析的导弹电气系统,获取期望的输入输出关系;根据期望的输入输出关系确定训练样本;将部分训练样本用于支持向量机模型进行学习训练,其余训练样本用于对训练好的支持向量机模型进行测试;测试通过后的支持向量机模型,用于导弹电气系统的潜通路分析。本发明引入人工智能机器学习的方法,以最大限度地提高潜在分析的自动化、智能化水平、识别率。
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公开(公告)号:CN114200950A
公开(公告)日:2022-03-18
申请号:CN202111248696.6
申请日:2021-10-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05D1/08
Abstract: 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。
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公开(公告)号:CN108647168A
公开(公告)日:2018-10-12
申请号:CN201810384293.6
申请日:2018-04-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于CPCI的模拟量采集控制系统及方法,属于航空航天测试及发射控制技术领域。本发明采用基于FPGA的SOPC设计方法,用一块FPGA实现多核数据处理与并行计算,极大程度上提高了数据运算效率与处理能力;通过内部总线将软核处理器与传统FPGA逻辑资源进行内部互联,总线片内封闭,具备高可靠性高与更强的环境适应性。
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