一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法与流程

1.本发明属于温湿度预测技术领域，涉及一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法。


背景技术：

2.火箭整流罩内环境保障系统作为整流罩的中枢大脑，其主要功能是在有效载荷(如人造地球卫星、载人飞船、空间站、空间探测器等)转入发射场后与发射之前为有效载荷提供温度、湿度、洁净度合格的环境，保障有效载荷、运载火箭及其测控系统等各种设备、仪器仪表在此期间的安全，以便完成有效载荷发射前各项检测和发射准备工作，确保有效载荷成功发射。根据航天器载荷的不同，整流罩内环境参数保障范围一般为：温度要控制在15～25℃，相对湿度控制在35～55％，空气洁净度优于一万级。随着航天器精密度与复杂程度越来越高，对环境的要求也越来越高，甚至提出温度小于
±
1℃、相对湿度小于
±
3％的要求，这对火箭整流罩内环境保障技术提出了越来越高的要求。而我国航天发射场分布广泛，气候条件复杂恶劣，如酒泉卫星发射场气候环境寒冷干燥且多风，太原卫星发射场气候环境寒冷干燥，西昌卫星发射场气候环境太阳辐射强、昼夜温差大，文昌航天发射场气候环境高温、高湿、高盐雾、强辐射，严重威胁到有效载荷的安全，进而制约航天发射任务的顺利开展和实施。
3.火箭整流罩内环境保障系统的空调通常在运载火箭和有效载荷对接完成、整流罩合罩后开机运行，直至运载火箭发射前约15
‑
40min停止保障，即撤收空调管路和温湿度传感器。根据火箭整流罩内环境保障流程不同，可将保障情况分为常规流程保障和特殊流程保障。常规流程保障是指：在空调管路和温湿度传感器连接时，对整流罩内环境进行正常送风保障，在此期间，空调保障系统需要调节空调送风参数(风量、温度、湿度)，克服外界环境对整流罩内环境的传热传湿影响，如温度、光照、风雨等因素，维持整流罩内环境温湿度在设定的保障范围内。特殊流程保障是指：在模拟发射和发射阶段，撤收空调管路和温湿度传感器后，对整流罩内环境无送风保障。因此，在此期间，首先需要掌握整流罩内环境温湿度变化规律，以便在超出有效载荷要求的温湿度安全范围的时间前采取及时有效的抢救措施，保证高价值有效载荷的安全。然后，在模拟发射完成后或发射中止后，需要重新连接上空调管路和温湿度传感器进而恢复空调送风保障(需要说明的是，温湿度传感器恢复连接要滞后空调管路恢复连接约1小时)，使整流罩内环境温湿度快速恢复到设定的保障范围内，且在恢复过程中不能出现超出安全范围和结露现象。目前火箭整流罩内环境保障系统只对常规流程保障情况运用pid控制算法实现了整流罩内环境温湿度自动控制，而特殊流程保障情况还处在根据人的经验进行手动调节的阶段，已经远远不能满足现代航天工业发展对火箭整流罩内环境保障系统提出的安全、可靠、高效、智能的需求。
4.针对该问题，迫切需要一种火箭整流罩内环境快速恢复方法，在无法获得火箭整流罩内环境温湿度参数的特殊流程保障期间，通过调节空调送风参数控制火箭整流罩内环境温湿度快速恢复到设定的保障范围内，且在恢复过程中不能发生温湿度参数超出安全范
围和结露现象，实现火箭整流罩内环境温湿度参数快速、安全恢复。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法。首先利用火箭整流罩内环境快速恢复过程机理知识和历史数据，建立有/无送风情况下火箭整流罩内环境温湿度机理模型对整流罩内环境温湿度进行预测，以获得整流罩内环境快速恢复过程中整流罩内环境温湿度及时反馈信息和开始时刻整流罩内环境初始状态温湿度参数值；然后设计多变量动态矩阵控制器，包括模型预测、滚动优化和反馈校正三个要素，并在其滚动优化中引入约束条件，以防止结露现象和温湿度参数超出安全范围等不安全事件的发生；最后为克服不可控输入的影响，采用前馈方式预先对其加以补偿。最终实现在整流罩内环境温湿度监测设备没有恢复安装，即整流罩内环境温湿度参数无法得到的条件下，控制整流罩内环境温湿度快速恢复至设定的保障范围内，并在恢复过程中防止结露现象和温湿度参数超出安全范围等不安全事件的发生，达到火箭整流罩内环境温湿度参数快速、安全恢复的目的。
6.为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
7.一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，该方法包括以下步骤：
8.s1：利用火箭整流罩内环境快速恢复过程机理知识和历史数据，建立有/无送风情况下整流罩内环境温湿度机理模型；
9.s2：利用无送风情况下整流罩内环境温湿度机理模型，估计整流罩内环境快速恢复过程开始时刻，t＝kt，整流罩内初始状态温湿度值
10.s3：针对送风温湿度的可控两输入，以及内环境温湿度的两输出，整流罩内环境快速恢复系统，获得各个输入与输出之间的单位阶跃响应向量：a
ij
，i＝1,2，j＝1,2；
11.s4：利用单位阶跃响应构造整流罩内环境快速恢复系统控制器的预测模型：
12.s5：针对规律已知但是不可控输入量，包括外界环境温度，获得其与内环境温湿度的两输出之间的单位阶跃响应向量b
i
，i＝1,2；
13.s6：采用前馈方式预先对规律已知但不可控的输入量v加以补偿，将其对输出的影响从输出期望中扣除，从而构成新的输出期望值：w
p
(k)＝w'
p
(k)
‑
bδv
p
(k)；
14.s7：设计针对模型预测控制算法的优化性能指标j(k)；
15.s8：设计针对模型预测控制算法的约束条件；
16.s9：求解由优化性能指标和约束条件构成的约束优化问题，得到满足约束且使性能指标最优的全部控制增量δu
m
(k)；
17.s10：给出在t＝kt时刻的即时控制增量δu(k)，并得到在t＝kt时刻需要实施的即时控制量：u(k)＝u(k
‑
1) δu(k)；
18.s11：实施即时控制量u(k)，并利用有送风情况下整流罩内温湿度机理模型估计实际输出值y
i
(k 1)，i＝1,2，并与预测模型计算得到的两个输出量在k 1时刻的预测值
进行比较，构成预测误差：
19.s12：利用预测误差采用加权方法预测未来的输出误差，并以此补偿预测模型的输出，获得校正后的预测向量
20.s13：通过移位校正后的预测向量形成k 1时刻的初始预测值
21.可选的，所述s4中，预测模型的公式为：
[0022][0023]
其中，表示在t＝kt时刻未来p个时刻出现m个控制增量δu(k),
…
,δu(k m
‑
1)时系统的预测输出，1)时系统的预测输出，表示在t＝kt时刻未来p个时刻无控制增量时的系统的预测输出，δu
m
(k)表示在t＝kt时刻起m个时刻的控制增量，δu
m
(k)＝[δu
1,m
(k),δu
2,m
(k)]
t
，δu
1,m
(k)＝[δu1(k),
…
,δu1(k m
‑
1)]
t
；a是由系统的单位阶跃响应系数a
ij
组成的2p
×
2m矩阵，称为动态矩阵，p和m分别称为优化时域和控制时域。
[0024]
可选的，所述s6中，新的输出期望值的计算公式为：
[0025]
w
p
(k)＝w'
p
(k)
‑
bδv
p
(k)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(2)
[0026]
其中，w
p
(k)表示系统在未来p个时刻的输出期望值，w
p
(k)＝[w
p,1
(k),w
p,2
(k)]
t
，w
p,i
(k)＝[w
p,i
(k 1),
…
,w
p,i
(k p)]
t
，i＝1,2；δv
p
(k)表示在t＝kt时刻起p个时刻的不可控输入v的增量，δv
p
(k)＝[δv(k),
…
,δv(k p
‑
1)]
t
；b是由系统的单位阶跃响应系数b
i
组成的2p
×
p矩阵，利用网络爬虫技术，自动从气象网站获取气象预报信息，或建立火箭整流罩外环境预测模型，实现对不可控整流罩外环境参数v的提前预知。
[0027]
可选的，所述s7中，优化性能指标公式为：
[0028][0029]
整流罩内环境快速恢复系统是一个两输入两输出的多变量系统，要求每一输出y
i
在未来p个时刻紧密跟踪相应的期望值w
i
，并对m个控制增量的大小均加以软约束；对角阵
q、r分别称为误差权矩阵和控制权矩阵，由权系数组成的，q＝diag(q1,q2)，q
i
＝diag[q
i
(1),
…
,q
i
(p)]，i＝1,2，r＝diag(r1,r2)，r
j
＝diag[r
j
(1),
…
,r
j
(m)]，j＝1,2，误差权矩阵q的分块q1,q2对应着不同的输出，而q
i
中的元素对应于y
i
在不同时刻的跟踪误差；控制权矩阵r的分块r1,r2对应着不同的控制输入，而r
j
中的元素则对应于对u
j
在不同时刻增量的抑制。
[0030]
可选的，所述s8中，具体约束条件如下：
[0031]
①
考虑到执行机构的物理限制，即空调系统送风能力以及平衡调节的需要，对系统控制量进行限幅约束和增量约束，即控制量增量限幅约束和控制量限幅约束；控制量增量包括送风温湿度变化量，控制量包括送风温湿度；
[0032]
②
为满足有效载荷要求的温湿度安全范围，对系统输出进行限幅约束，即输出量限幅约束；输出量包括整流罩内环境温湿度；
[0033]
③
为防止整流罩内结露现象产生，约束整流罩内环境温度大于整流罩度内环境湿空气露点温度和整流罩内环境温度大于送风的湿空气露点温度。
[0034]
可选的，所述s12中，校正后的预测向量计算公式为：
[0035][0036]
其中，表示在t＝(k 1)t时刻经过误差校正后所预测的系统在t＝(k i)t(i＝1,2,
…
,p)时刻的输出，,p)时刻的输出，i＝1,2；h为误差校正矩阵，由一系列误差校正h
st
构成的，s,t＝1,2；为简化，只保留h中主对角块，即只用y
i
自身的误差通过加权修正其预测输出值。
[0037]
可选的，所述s13中，移位计算公式为：
[0038][0039]
其中，s0为移位矩阵，
[0040]
可选的，温度控制回路的采样周期t选择为1min，湿度控制回路的采样周期t选择为1min；两个控制器的优化时域p都选为40；两个控制器的控制时域m均取4；对于误差权矩阵q，温度控制回路取单位阵i，湿度控制回路取1000*i；对于控制权矩阵r，温度控制回路取10*i，湿度控制回路取10000*i；所有校正参数h
st
＝0.9。
[0041]
本发明的有益效果在于：
[0042]
1、本发明是一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，其中利用火箭整流罩内环境快速恢复过程机理知识和历史数据建立了有/无送风情况下火箭整流罩内环境温湿度机理模型对整流罩内环境温湿度进行预测，以获得整流罩内环境快速恢复过
程中整流罩内环境温湿度及时反馈信息和开始时刻整流罩内环境初始状态温湿度参数值，从而代替温湿度监测设备的作用，以获得罩内温湿度参数，解决了火箭整流罩内环境温湿度监测设备没有恢复安装而不能获得整流罩内环境温湿度参数的难题。
[0043]
2、本发明是一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，其在火箭整流罩内环境快速恢复方面，本发明通过引入多变量动态矩阵模型预测控制技术，设计了模型预测、滚动优化和反馈校正三个要素，在滚动优化中对整流罩内环境参数(温湿度和露点温度)和送风参数(温湿度和露点温度)加以约束，防止恢复过程中结露现象和温湿度参数超出安全范围等不安全事件的发生，滚动确定当前最优的控制策略，从而实现整流罩内环境快速、安全恢复，同时通过非线性模型线性化的处理解决了模型预测控制技术在线求解约束优化问题计算量大而无法应用于实际过程的瓶颈。
[0044]
3、本发明是一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，通过利用网络爬虫技术，自动从气象网站获取气象预报信息，或建立火箭整流罩外环境预测模型，实现对不可控输入整流罩外环境参数的提前预知，并利用前馈补偿的方式对不可控输入预先加以补偿，从而克服不可控输入的影响，进一步达到更好的控制效果。
[0045]
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
[0046]
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
[0047]
图1为火箭整流罩外环境温度曲线图；
[0048]
图2为模型预测控制系统的结构框图；
[0049]
图3为本发明所提方法和人工控制方法的温度响应曲线对比图；
[0050]
图4为本发明所提方法和人工控制方法的湿度响应曲线对比图；
[0051]
图5为本发明所提方法和人工控制方法的空调送风温度曲线对比图；
[0052]
图6为本发明所提方法和人工控制方法的空调送风湿度曲线对比图。
具体实施方式
[0053]
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0054]
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是
可以理解的。
[0055]
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
[0056]
本实施例是一种基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，对于2019年07月21日的实际数据，在11:23时火箭整流罩空调恢复送风，火箭整流罩恢复送风时整流罩内环境温湿度初始值分别为25.19℃和36.12％，火箭整流罩内环境参数正常保障范围为：温度为22.5
±
1℃，湿度为39
±
1％。在11:23
‑
13:47的145min内，火箭整流罩外环境平均云量为9，火箭整流罩外环境平均风速为2.3m/s，火箭整流罩外环境实时温度如图1所示。采用本发明提出的基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法，控制空调送风的温湿度使火箭整流罩内环境参数恢复至正常保障范围内，且在恢复过程中不能发生温湿度参数超出安全范围和结露现象，实现火箭整流罩内环境温湿度参数快速、安全恢复，模型预测控制系统的结构框图如图2所示。
[0057]
其包括以下步骤：
[0058]
1)利用火箭整流罩内环境快速恢复过程机理知识和历史数据，建立有/无送风情况下整流罩内环境温湿度机理模型。
[0059]
在详细分析整流罩空调保障系统传热机理和湿度变化机制的基础之上，基于能量守恒和质量守恒定律，并考虑外界环境温度、风速、太阳辐射等因素影响，建立有/无送风情况下整流罩内环境温湿度机理模型，并利用历史数据辨识机理模型中的未知参数。
[0060]
2)利用无送风情况下整流罩内环境温湿度机理模型，估计整流罩内环境快速恢复过程开始时刻(即t＝kt)整流罩内初始状态温湿度值
[0061]
需要说明的是t为采样周期，指对模拟量采样时，两次采样之间的时间间隔。增大采样周期，将会丢失更多的被测信号信息；减小采样周期，会增加系统的计算量。根据系统的实际情况，温度控制回路的采样周期t选择为1min，湿度控制回路的采样周期t选择为1min。
[0062]
3)针对可控两输入(送风温湿度)两输出(内环境温湿度)整流罩内环境快速恢复系统，获得各个输入与输出之间的单位阶跃响应向量：a
ij
，i＝1,2，j＝1,2。
[0063]
4)利用单位阶跃响应构造整流罩内环境快速恢复系统控制器的预测模型：
[0064]
其中，表示在t＝kt时刻未来p个时刻出现m个控制增量δu(k),
…
,δu(k m
‑
1)时系统的预测输出，1)时系统的预测输出，表示在t＝kt时刻未来p个时刻无控制增量时的系统的预测输出，δu
m
(k)表示在t＝kt
时刻起m个时刻的控制增量，δu
m
(k)＝[δu
1,m
(k),δu
2,m
(k)]
t
，δu
1,m
(k)＝[δu1(k),
…
,δu1(k m
‑
1)]
t
；a是由系统的单位阶跃响应系数a
ij
组成的2p
×
2m矩阵，称为动态矩阵，p和m分别称为优化时域和控制时域。
[0065]
优化时域p必须超过对象阶跃响应的时滞部分，并覆盖对象动态响应的主要部分。优化时域p的大小对于控制的稳定性和快速性有较大的影响，如果p取值较小，虽然快速性较好，可是系统的稳定性鲁棒性较差；反之，如果p取值较大，虽然鲁棒性很好，但动态响应缓慢，并增加了计算时间，降低了系统的实时性。在这里，我们将两个控制器的优化时域p都选为40。
[0066]
由于优化主要针对未来p个时刻的输出误差进行的，它们至多只受到p个控制增量的影响，所以m≤p。m越小，控制的灵活性越弱，越难保证输出在未来时刻紧密跟踪设定值，所得到的性能指标也就越差，但容易得到稳定的控制，并对模型失配也有较好的鲁棒性。如果希望改善跟踪性能，就要增加m(即控制变量的个数)来提高控制的能力，使各点控制误差能够最大程度的减小，但系统的稳定性和鲁棒性都会变差。此外，减小m有利于减小系统的计算量。在本文中，两个控制器的控制时域m均取4。
[0067]
5)针对规律已知但是不可控输入量(外界环境温度)，获得其与两输出(内环境温湿度)之间的单位阶跃响应向量b
i
，i＝1,2。
[0068]
6)采用前馈方式预先对规律已知但不可控的输入量v加以补偿，将其对输出的影响从输出期望中扣除，从而构成新的输出期望值：w
p
(k)＝w'
p
(k)
‑
bδv
p
(k)。
[0069]
其中，w
p
(k)表示系统在未来p个时刻的输出期望值，w
p
(k)＝[w
p,1
(k),w
p,2
(k)]
t
，w
p,i
(k)＝[w
p,i
(k 1),
…
,w
p,i
(k p)]
t
，i＝1,2；δv
p
(k)表示在t＝kt时刻起p个时刻的不可控输入v的增量，δv
p
(k)＝[δv(k),
…
,δv(k p
‑
1)]
t
；b是由系统的单位阶跃响应系数b
i
组成的2p
×
p矩阵，利用网络爬虫技术，自动从气象网站获取气象预报信息，或建立火箭整流罩外环境预测模型，实现对不可控整流罩外环境参数v的提前预知。
[0070]
7)设计针对模型预测控制算法的优化性能指标j(k)。
[0071]
需要说明的是优化性能指标公式为：
[0072][0073]
整流罩内环境快速恢复系统是一个两输入两输出的多变量系统，要求每一输出y
i
在未来p个时刻紧密跟踪相应的期望值w
i
，并对m个控制增量的大小均加以软约束。对角阵q、r分别称为误差权矩阵和控制权矩阵，由权系数组成的，q＝diag(q1,q2)，q
i
＝diag[q
i
(1),
…
,q
i
(p)]，i＝1,2，r＝diag(r1,r2)，r
j
＝diag[r
j
(1),
…
,r
j
(m)]，j＝1,2，误差权矩阵q的分块q1,q2对应着不同的输出，而q
i
中的元素对应于y
i
在不同时刻的跟踪误差。同样，控制权矩阵r的分块r1,r2对应着不同的控制输入，而r
j
中的元素则对应于对u
j
在不同时刻增量的抑制。
[0074]
在火箭整流罩内环境快速恢复系统中，被控量温度和湿度处于不同数量级，为使各控制量具有相同的重视程度，对于误差权矩阵q，温度控制回路取单位阵i，湿度控制回路取1000*i，对于控制权矩阵r，温度控制回路取10*i，湿度控制回路取10000*i。
[0075]
8)设计针对模型预测控制算法的约束条件。
[0076]
具体约束条件如下：
[0077]
①
考虑到执行机构的物理限制，即空调系统送风能力以及平衡调节的需要，对系统控制量进行限幅约束和增量约束，即控制量增量(送风温湿度变化量)限幅约束、控制量(送风温湿度)限幅约束。
[0078]
②
为满足有效载荷要求的温湿度安全范围，对系统输出进行限幅约束，即输出量(整流罩内环境温湿度)限幅约束。
[0079]
③
为防止整流罩内结露现象产生，进一步约束整流罩内环境温度大于整流罩度内环境湿空气露点温度和整流罩内环境温度大于送风的湿空气露点温度。
[0080]
9)求解由上述优化性能指标和约束条件构成的约束优化问题，得到满足约束且使性能指标最优的全部控制增量δu
m
(k)。
[0081]
需要说明的是，上述约束优化问题为约束线性二次型，用序列二次规划算法或内点法可快速求解。
[0082]
10)进一步给出在t＝kt时刻的即时控制增量δu(k)，并得到在t＝kt时刻需要实施的即时控制量：u(k)＝u(k
‑
1) δu(k)。
[0083]
11)实施上述即时控制量u(k)，并利用有送风情况下整流罩内温湿度机理模型估计实际输出值y
i
(k 1)，i＝1,2，并与预测模型计算得到的两个输出量在k 1时刻的预测值进行比较，构成预测误差：
[0084]
12)利用这一误差信息用加权方法预测未来的输出误差，并以此补偿预测模型的输出，获得校正后的预测向量
[0085]
需要说明的是校正后的预测向量计算公式为：
[0086][0087]
其中，表示在t＝(k 1)t时刻经过误差校正后所预测的系统在t＝(k i)t(i＝1,2,
…
,p)时刻的输出，,p)时刻的输出，i＝1,2；h为误差校
正矩阵，它是由一系列误差校正h
st
构成的，s,t＝1,2。为了简化，只保留h中主对角块，即只用y
i
自身的误差通过加权修正其预测输出值，所有校正参数h
st
＝0.9。
[0088]
13)通过移位校正后的预测向量形成k 1时刻的初始预测值
[0089]
需要指出的是移位计算公式为：
[0090][0091]
其中，s0为移位矩阵，
[0092]
同时为了对比，人工控制的方法也被用于整流罩内环境快速恢复，需要说明的是人工控制是利用专家经验知识，并根据现场实际情况，逐步改变送风温湿度对罩内环境进行恢复，虽然人工控制能满足现在火箭整流罩内环境基本保障需求，但这是一种保守的控制策略，对于高标准火箭整流罩内环境保障还有很大的改进空间。
[0093]
图3显示了火箭整流罩内环境温度恢复过程控制结果，图4显示了火箭整流罩内环境湿度恢复过程控制结果。从图中可以看出，采用本发明的方法，整流罩内环境温度在13min后达到控制目标22.5℃，整流罩内环境湿度在15min后达到控制目标39％，而采用人工控制的方法，整流罩内环境温度在60min后才达到控制目标22.5℃，整流罩内环境湿度在55min后达到控制目标39％。因此，对于恢复速度，本发明提出的基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法明显快于人工控制方法，达到了火箭整流罩内环境快速恢复的目的。
[0094]
图5显示了空调送风温度控制曲线，图6显示了空调送风湿度控制曲线，从图中可以看出，本发明提出的基于模型预测控制的火箭整流罩内环境快速恢复方法比人工控制方法更稳定。
[0095]
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。