-
公开(公告)号:CN118936245A
公开(公告)日:2024-11-12
申请号:CN202411071704.8
申请日:2024-08-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: F42B15/01 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统,涉及运载火箭控制技术领域,包括以下步骤:根据火箭在高空风区域飞行状态数据以及测量的风速数据生成数据集,并采用线性归一化对数据集进行处理;利用归一化后的数据训练LSTM‑FCNN深度神经网络,建立火箭姿态响应与风速之间映射关系;将训练后的LSTM‑FCNN深度神经网络迁移到火箭实际飞行中,基于估计的高空风风速得到攻角,进而采取基于攻角反馈的减载控制方法,降低运载火箭的气动载荷。本发明提升攻角在风场不确定情况下的估计精度,降低运载火箭的气动载荷,提高运载火箭在高空风区域飞行的适应能力。
-
公开(公告)号:CN115422496A
公开(公告)日:2022-12-02
申请号:CN202210979915.6
申请日:2022-08-16
Applicant: 大连理工大学 , 上海宇航系统工程研究所
Abstract: 本发明公开了一种推力故障下运载火箭质量和推力参数的联合校正辨识方法,包括:建立用于辨识的运载火箭质心运动方程和质量消耗方程;根据运载火箭惯性敏感器件测量的视加速度信息作为辨识的观测量,建立观测方程;每个计算周期中利用当前时刻推力参数辨识结果通过卡尔曼滤波来辨识下一时刻的火箭质量,同时利用下一时刻的火箭质量辨识结果通过渐消因子递推最小二乘来估计下一时刻的推力参数。本发明基于渐消因子递推最小二乘与卡尔曼滤波结合的辨识方法对火箭飞行过程中的质量和推力参数联合辨识,可以有效地辨识推力故障下运载火箭的质量和推力参数。
-