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| 內容簡介： |
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全书内容分为7章。□□章梳理了国内外运载火箭控制系统的设计理念历程和火箭制导与控制技术的进展，对比分析了国内外运载火箭控制系统的现状，提出了运载火箭智能控制系统的概念；第□章介绍了典型坐标系的建立、运载火箭动力□□动学模型、典型控制方法以及控制系统的组成；第3章介绍了运载火箭故障检测与诊断算法的研究方面取得的成果；第4章基于解析方法介绍了基于需要速度模型的火箭入轨能力评估方法和基于快速外推计算的入轨能力在线评估方法；第5章基于数值优化方法介绍了两种能够在线实现的轨迹规划方法：基于改进间接法的轨迹规划方法和基于模型补偿的序列凸优化方法；第6章从人工智能理论出发，介绍了基于智能控制的运载火箭控制率、制导率设计方法；第7章以某型火箭为工程算例，考虑动力系统故障引起推力下降情况下，利用火箭智能控制方法，进行火箭控制能力的在线评估与轨迹在线规划。
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| 目錄：
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目 录
第１章 绪论 １
１.１ 运载火箭控制系统的设计理念历程 １
１.１.１ 基于偏差的运载火箭控制系统设计 １
１.１.２ 基于有限故障的运载火箭控制系统设计 ２
１.１.３ 基于全箭信息智能决策的运载火箭控制系统设计 ２
１.２ 运载火箭制导与控制技术进展 ３
１.３ 国内外运载火箭控制系统的差距分析. ４
１.４ 运载火箭智能控制系统的概念 ６
参考文献. ９
第２章 火箭控制系统建模及组成. １０
２.１ 引言 １０
２.２ 坐标系定义及转换 １０
２.２.１ 坐标系定义. １０
２.２.２ 坐标系转换关系及欧拉角定义. １１
２.３ 运载火箭动力学与运动学模型. １４
２.３.１ 火箭动力学方程. １５
２.３.２ 火箭运动学方程. １９
２.３.３ 火箭绕质心运动的动力学方程. ２０
２.３.４ 火箭绕质心运动的运动学方程. ２２
２.４ 运载火箭常用控制方法 ２３
目 录
.Ⅳ .
２.５ 运载火箭控制系统主要组成和功能. ２５
参考文献. ２６
第３章 运载火箭智能辨识 ２８
３.１ 引言 ２８
３.２ 智能辨识技术发展历程 ２９
３.３ 典型故障模式 ３１
３.３.１ 发动机故障. ３１
３.３.２ 姿态控制发动机系统故障. ３２
３.３.３ 贮箱故障 ３３
３.３.４ 陀螺仪故障. ３６
３.３.５ 伺服机构故障 ３７
３.４ 状态辨识 ３８
３.４.１ 线性气动力辨识模型. ４２
３.４.２ 气动系数求解 ４２
３.４.３ 递推□小二乘估计 ４３
３.５ 仿真 ４５
３.５.１ 方法描述 ４６
３.５.２ 面向控制的飞行器模型建立 ４７
３.５.３ 控制器设计. ４８
３.５.４ 仿真结果 ４９
参考文献. ５２
第４章 运载火箭智能评估与决策. ５５
４.１ 引言 ５５
４.２ 基于需要速度模型的入轨能力评估方法. ５５
４.２.１ 故障状态下液体运载火箭能量损失分析. ５６
４.２.２ 基于轨道约束的需要速度计算方法. ５７
运载火箭智能控制
.Ⅴ .
４.２.３ 基于需要速度模型的入轨能力实时在线评估方法. ５９
４.３ 基于上升段快速外推计算的故障状态入轨能力在线
评估方法 ６０
４.４ 在线决策逻辑 ６７
４.５ 仿真 ６７
参考文献. ７７
第５章 运载火箭轨迹在线规划 ７８
５.１ 引言 ７８
５.２ 基于改进间接法的大气层内快速□优轨迹规划技术 ７９
５.２.１ 性能指标 ７９
５.２.２ 终端约束 ７９
５.２.３ 哈密顿函数和极值条件 ８０
５.２.４ 优化计算模型 ８１
５.２.５ 基于有限差分＋改进牛顿迭代数值求解算法. ８５
５.３ 上升段凸优化方法 ８７
５.３.１ 模型序列补偿方法 ８８
５.３.２ 过程约束的序列凸化. ９２
５.３.３ 凸模型下的大气层内火箭轨迹规划问题. ９４
５.３.４ 离散线性凸□优控制问题. ９６
５.３.５ 模型补偿序列凸规划算法设计. １００
５.４ 仿真 １０３
５.４.１ 正常状态上升段轨迹规划仿真与分析 １０４
５.４.２ 动力故障情况下火箭上升段轨迹自主规划
仿真与分析. １１１
参考文献 １１８
目 录
.Ⅵ .
第６章 智能控制. １１９
６.１ 引言 １１９
６.２ 自适应控制. １１９
６.２.１ 简介 １１９
６.２.２ 自适应控制技术. １２０
６.３ 智能控制 １２４
６.３.１ 基本原理 １２４
６.３.２ 智能控制技术 １２５
６.４ 仿真分析 １３１
６.４.１ MATLAB自带神经网络模块训练算例. １３１
６.４.２ BP神经网络训练算例 １３３
参考文献 １３７
第７章 智慧火箭控制实例. １３９
７.１ 实例概述 １３９
７.２ 芯一级推力下降故障及仿真 １３９
７.３ 芯二级推力下降故障及仿真 １４１
７.４ 小结 １４３
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