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公开(公告)号：CN106843254A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710133675.7
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京航天自动控制研究所 , 中国运载火箭技术研究院
CPC classification number: G05D1/0808 , G05D1/101
Abstract: 一种实时主动重构容错控制方法，该方法基于滑模控制、有限时间控制技术和切比雪夫神经网络，能满足挠性飞行器系统在执行器出现故障和饱和等情况下的实时主动容错控制。引入只需要期望信号的切比雪夫神经网络来估计包含故障和饱和的系统总扰动，设计标称控制律和补偿控制律，补偿故障和饱和造成的影响，削弱滑模系统的固有抖振，提高姿态跟踪系统的精度。
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公开(公告)号：CN120046653A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202411917060.X
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06N3/0442 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种神经网络控制律高效自主学习方法。针对在运用深度强化学习算法实现复杂飞行器控制律自学习的过程中，超参数设定高度依赖于人工经验进而造成设计难度大，且不一定对于任务最优的问题，本发明引入图像识别领域网络架构搜索思想，提出基于神经网络架构轻量化搜索策略的飞行器控制律自学习方法。该方法在将神经网络架构设计问题转化为图拓扑生成问题的基础上，结合LSTM循环神经网络的图拓扑生成算法、基于权重共享的深度强化学习参数轻量化训练与评估机制，以及基于策略梯度的图拓扑生成器参数学习算法，实现了深度强化学习训练算法中神经网络架构超参数的自动优化，进而完成了控制律的自学习。
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公开(公告)号：CN117872731A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311623119.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请提供一种飞行器减载制导方法、设备、存储介质，该方法包括：在飞行器飞行状态的坐标系下，建立飞行器减载制导律的训练环境；获取训练环境赋予的当前时刻的状态量；根据当前时刻的状态量和强化学习神经网络模型，采样得到当前时刻的动作输出量；根据当前时刻的动作输出量，确定训练环境赋予的奖励值和下一时刻的状态量；基于当前时刻的状态量，当前时刻的动作输出量，奖励值和下一时刻的状态量，形成训练样本；根据训练样本，对强化学习神经网络模型进行训练，得到飞行器上升段的减载制导律。本申请提供的方法可以解决飞行器上升段在未知风场下的减载制导问题。
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公开(公告)号：CN114167748B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111247331.1
申请日：2021-10-26
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开了一种飞行控制算法一体化训练平台，属于机器学习技术领域，能够保证飞行控制算法训练，以及验证设计的通用性和易用性，进而提高了飞行控制算法一体化训练和验证设计的效率。平台包括：控制器、机器学习框架模块和可视化飞行仿真环境；其中：所述可视化飞行仿真环境包括动力学模型、视景仿真模型和调用接口；所述可视化飞行仿真环境通过所述调用接口与所述机器学习框架模块相连接；所述机器学习框架模块用于实现所述控制器和所述可视化飞行仿真环境之间的数据交互；所述视景仿真模型用于展示飞行控制算法的一体化训练过程中的飞行状态信息；所述动力学模型与所述视景仿真模型之间建立通讯连接。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116011186A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211583561.X
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及地面仿真技术领域，具体而言涉及一种面向试验结果的工况仿真复现系统。与现有技术相比，本发明通过对实际试验结果的不同影响因素的不同取值形成的所有可能性的偏差状态组合进行仿真，其覆盖接近实际试验结果的偏差状态组合，在此基础上通过数据的一致性处理以及相似度计算筛选出与实际试验结果相似的仿真结果对应的相似偏差状态组合，通过对相似偏差状态组合中各维度取值数量最多的取值确定最接近实际试验的工况条件，以实现工况复现。
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公开(公告)号：CN115809024A
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211586179.4
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 赵雄波 , 周辉 , 盖一帆 , 蒋彭龙 , 路坤锋 , 李晓敏 , 李超然 , 谢宇嘉 , 黄鹂 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 弥寒光 , 吴敏 , 赵冠杰 , 徐天运 , 李杨珺 , 李杰 , 杨庆军 , 靳蕊溪 , 林玉野 , 王森
Abstract: 本公开属于神经网络存储技术领域，涉及一种基于Winograd的相关算法加速器存储方法，包括S1获取相关结果矩阵块和实时图矩阵块的大小，获取相关结果矩阵和实时图张量的大小和加速单元的通道并行度；S2由片外存储向基准张量第一区域存储基准图张量块；S3由片外存储向实时张量缓存实时图张量块；S4由基准图张量缓存中的第一区域读取数据，将读取的最后两行数据写入基准图张量缓存中的第二区域的前两行；S5由基准张量缓存中读张量块并预写入基准张量寄存器组；S6由实时图张量缓存向实时图张量图寄存器写入张量块；S7将基准寄存器组的前列数据搬移到后列，同时将基准张量缓存中读取数据到寄存器组前列；S8在不同的寄存器组之间处理和计算后写入张量寄存器组。
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公开(公告)号：CN115731094A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211585037.6
申请日：2022-12-10
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Inventor： 王晓峰 , 蒋彭龙 , 周辉 , 谢宇嘉 , 赵雄波 , 盖一帆 , 路坤锋 , 李晓敏 , 李超然 , 弥寒光 , 林平 , 董文杰 , 吴松龄 , 黄鹂 , 吴敏 , 赵冠杰 , 杨庆军 , 李杨珺 , 王森 , 李杰 , 林玉野 , 靳蕊溪
IPC: G06T1/60
Abstract: 本公开属于算法硬件电路设计技术领域，具体而言涉及一种基于Winograd的相关算法加速器存储系统，包括：片外存储；片上张量缓存，与片外存储相连，所述片上张量缓存包括基准张量缓存、实时张量缓存以及过程张量缓存，其中基准张量缓存基于所述加速器的数据重用缓存计算所需的基准图张量块，实时张量缓存基于所述加速器的数据重用缓存计算所需的实时图张量块，过程张量缓存基于所述加速器的数据重用缓存当前计算产生的中间结果数据；和多个寄存器，与片上张量缓存相连，接收和/或输送基准图和/或实时图的处理数据。本公开满足计算单元高吞吐量的数据需求，还能利用尽可能少的片上资源，实现高数据复用率，降低加速器对片外存储带宽的需求。
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公开(公告)号：CN112550768B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011471316.0
申请日：2020-12-14
Applicant: 北京航天自动控制研究所
Abstract: 本发明公开了一种短时大边界干扰下的高精度角速度控制方法，通过与制导系统进行深度耦合分析，将轨控信息纳入姿控系统，针对轨控开机和关机两种典型的控制工况分别进行控制方案的设计，保证探测器稳定的同时，满足探测系统的要求。本发明提供的一种短时大边界干扰下的高精度角速度控制方法在轨控发动机开机时通过超前控制达到迅速降低角速度的目的，在轨控发动机不工作时，通过伪速率反馈控制增大系统阻尼，将角速度控制在较小水平。本发明解决现在技术所存在的短时大边界的结构干扰，探测器角速度迅速增大，造成探测系统失锁以及姿控发动机控制能力过足，导致角速度极限环难以满足探测系统要求的问题，简单可靠，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN106895855A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710239543.2
申请日：2017-04-13
Applicant: 北京航天自动控制研究所
CPC classification number: G01C25/005 , G01C21/16
Abstract: 本发明公开了一种惯性导航初始基准的估计与补偿方法，通过卫星导航提供的位置、速度信息，和惯性导航计算得到的位置、速度信息采用卡尔曼滤波的方式，估计惯性导航初始基准误差，修正时结合姿态控制要求采用程序角调姿的方式，对姿态角进行修正，同时对速度和位置进行修正，最终实现提高姿态角解算精度，提高中制导与末制导交班精度的目的。
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