航天器集群控制与规划算法仿真验证平台设计

航天器集群作为一种新兴的多航天器协同模式，已经成为分布式空间系统的一个重要研究课题。很多关于航天器集群的关键技术需要在地面进行仿真、分析和验证。针对上述需求，设计了一种仿真验证平台，在地面实现了对航天器智能集群导航、规划与控制算法的全物理分析和验证。首先，给出了仿真验证平台的几种位姿识别方案，重点分析了一种基于单目相机的全局位姿识别技术，提出了一种基于气浮技术的航天器集群控制与规划算法仿真验证平台的总体设计方案，并定义了集群的运动场行为函数，设计了基于滑模控制的路径规划算法。最后，通过仿真验证了本方法的可行性和有效性。     

近地轨道集群航天器电磁编队飞行非线性反馈控制方法

针对近地轨道集群航天器电磁编队飞行的动力学和控制问题, 提出了一种非线性反馈控制方法. 基于电磁力模型和地磁场模型, 分析了地磁场对近地轨道电磁编队的影响; 建立了集群航天器电磁编队高精度相对轨道动力学模型; 基于Lyapunov稳定性理论设计了一种非线性反馈控制律, 利用该方法对两星电磁编队维持控制进行了仿真验证. 仿真结果表明, 地磁场引起的电磁干扰力可以忽略, 但是电磁干扰力矩的影响必须考虑; 近地轨道集群航天器电磁编队是可控的, 所设计的控制方法是可行的.      

基于网络同步的航天器编队飞行姿态控制方法

航天器编队飞行需要协同控制系统进行统一的协调管理,以实现协同工作。文章将网络同步控制理论应用于航天器编队飞行姿态控制,以提高航天器编队飞行姿态控制的协同性。首先,采用修正的罗德里格斯参数描述航天器姿态动力学;然后,基于网络同步控制算法,设计航天器编队飞行的非线性姿态协同控制律;考虑成员航天器间姿态变化的差异,采用混合控制技术,设计航天器编队飞行混合控制策略。仿真结果验证了控制方法和控制律的有效性,并且相比单一反馈机制,混合控制具有更好的控制品质。     

考虑燃料晃动效应的航天器自适应滑模姿态控制

针对一类带有球形储液箱的航天器,在将其等效为单摆模型的基础上,分析了系统方程的特点,将系统的状态变量分为两部分,并考虑到在航天器机动过程中燃料消耗作用的影响,导致系统方程中的三个重要参数发生变化.基于以上原因,设计了一种自适应分层滑模控制器,采用李雅普诺夫函数法求取自适应控制律和总的控制量,保证闭环系统的稳定性.最后通过仿真验证这种控制器设计不仅可以使系统姿态在短期时间之内达到稳态,还同时抑制了液体晃动产生的影响.     

非合作机动目标交会的相对位置控制

研究目标航天器存在机动的情况下追踪航天器与目标航天器的交会问题.只利用两航天器之间的相对位置测量信息,考虑目标机动、外部干扰以及状态耦合,提出一种改进的特征压缩方式并建立相应的解耦特征模型,基于该特征模型设计解耦的自适应控制方法实现追踪航天器与机动目标航天器的交会.仿真结果验证了算法的有效性,并表明其优于传统的PD控制方法.     

有向通信拓扑和时延条件下的无人机集群时变编队控制

针对无人机（UAV）集群在有向通信拓扑和存在通信时延条件下的时变编队控制问题进行了研究。建立了无人机集群二阶离散时间系统模型，基于无人机自身实时信息和相邻无人机带通信时延的状态信息，设计了分布式编队控制协议。通过理论分析，得到了无人机集群能够实现时变编队的充要条件，给出了可行的期望编队的表达式。在集群通信拓扑有生成树的条件下，分析了控制协议中待定参数和状态更新周期满足的耦合约束条件，并给出了参数设计的流程。仿真结果表明:即使在较大的通信时延下，所设计的控制协议也能实现无人机集群时变编队控制，验证了理论分析的正确性和有效性。      

挠性航天器退步自适应姿态机动及主动振动控制

针对带有分布式压电陶瓷执行机构的挠性航天器姿态机动与主动振动控制问题,提出了一种退步直接自适应一体化控制方法.首先,建立了挠性航天器姿态机动与主动振动控制的模型,并分析了动力学子系统的近似严格正实性;然后,采用退步直接自适应控制方法,设计了挠性航天器的姿态机动主动振动控制器,并证明了控制闭环系统的稳定性;最后,进行了不同仿真条件下的数学仿真验证.理论分析与数学仿真结果表明,该控制方法不依赖航天器参数,对系统参数不确定性具有强鲁棒性,能有效抑制挠性附件的振动,对挠性航天器的控制是有效的.     

无人机集群编队控制演示验证系统

为验证无人机集群编队控制算法在实际环境中的有效性,基于四旋翼无人机平台和双数据链、双地面站冗余设计,搭建了分布式控制的无人机集群编队控制演示验证系统。基于分层控制和封装的思想,将无人机控制系统分为执行层和决策层。执行层采用PIX自驾仪进行封装,只需修改自驾仪参数,不需针对不同无人机平台开发相应的控制策略,就能实现对异构集群的控制。需要验证不同的编队控制算法时,只需对决策层的控制算法进行修改即可,使系统具有较强的适应性和扩展性。演示验证系统采用双地面站和数据链,可实现在多种网络拓扑或通信失败情况下的无人机集群控制,具有较高的稳定性和安全性。应用领导-跟随协同编队控制算法,验证了本文演示验证系统的功能和性能。      

刚体航天器大角度姿态机动控制算法

针对刚体航天器在参数不确定及环境扰动情况下的大角度姿态机动问题,提出一种自适应离散变结构姿态控制算法.建立包含航天器姿态运动学及动力学的仿射模型,并精确反馈线性化解耦;对得到的各线性动态方程离散化处理,由离散指数趋近律推导了参数化的离散变结构姿态控制律.最后基于Lyapunov稳定性理论设计了控制参数的自适应更新律,有效克服了模型中的各时变项及干扰项影响.仿真结果表明,该算法可有效减小干扰引起的姿态指令角跟踪偏差,确保了大角度姿态机动控制的精确性与鲁棒性,并且消除了常规变结构控制的抖振现象.     

Decentralized formation pose estimation for spacecraft swarms

For spacecraft swarms, the multi-agent localization algorithm must scale well with the number of spacecraft and adapt to time-varying communication and relative sensing networks. In this paper, we present a decentralized, scalable algorithm for swarm localization, called the Decentralized Pose Estimation (DPE) algorithm. The DPE considers both communication and relative sensing graphs and defines an observable local formation. Each spacecraft jointly localizes its local subset of spacecraft using direct and communicated measurements. Since the algorithm is local, the algorithm complexity does not grow with the number of spacecraft in the swarm. As part of the DPE, we present the Swarm Reference Frame Estimation (SRFE) algorithm, a distributed consensus algorithm to co-estimate a common Local-Vertical, Local-Horizontal (LVLH) frame. The DPE combined with the SRFE provides a scalable, fully-decentralized navigation solution that can be used for swarm control and motion planning. Numerical simulations and experiments using Caltech’s robotic spacecraft simulators are presented to validate the effectiveness and scalability of the DPE algorithm.     

挠性航天器智能模糊控制算法

针对挠性航天器滑模变结构姿态控制器控制力矩的高频抖振问题,提出一种挠性航天器智能模糊控制算法。该算法使用模糊控制算法对航天器控制参数进行模糊化智能处理,能够有效改善控制器控制力矩的高频抖振问题。首先将模糊控制算法与滑模控制算法结合,根据切换面趋近律系数模糊化处理;然后应用连续饱和函数代替符号函数设计姿态控制器;最后通过算法到达滑模面的程度调整边界层厚度,在保证控制力矩不发生抖振情况的同时有效控制滑模面边界层的厚度。仿真结果证明,提出的智能模糊控制算法能够有效改善挠性航天器控制力矩的高频抖振问题,同时可以加快挠性航天器低阶模态振动曲线的收敛速度。     

Spacecraft swarm dynamics and control about asteroids

This paper presents a novel methodology to control spacecraft swarms about single asteroids. This approach enables the use of small, autonomous swarm spacecraft in conjunction with a mothership, reducing the need for the Deep Space Network and improving performance in future asteroid missions. The methodology is informed by a semi-analytical model for the spacecraft relative motion that includes relevant gravitational effects without assuming J2-dominance as well as solar radiation pressure. The dynamics model is exploited in an Extended Kalman Filter (EKF) to produce an osculating-to-mean relative orbital element (ROE) conversion that relies on minimum knowledge of the asteroid gravity. The resulting real-time relative mean state estimate is utilized in a new formation-keeping control algorithm. The control problem is cast in mean relative orbital elements to leverage the geometric insight of secular and long-period effects in the definition of control windows for swarm maintenance. Analytical constraints that ensure collision avoidance and enforce swarm geometry are derived and enforced in ROE space. The proposed swarm-keeping algorithms are tested and validated in high-fidelity simulations for a reference asteroid mission.     

基于SPH方法的球形贮箱液体晃动动力学分析

针对发生液体破碎现象的航天器球形贮箱液体晃动问题,基于光滑粒子流体动力学方法（SPH方法）对N S方程进行离散近似，分别对核函数、应力张量、边界问题、邻域粒子搜索等方面进行选择确定或计算处理，最终得到基于SPH方法的流体动力学模型。通过建立包括不同燃料液体体积及不同挡板安装位置的仿真模型，分析了航天器球形贮箱的受力及局部压强。通过分析贮箱受力情况及设置测量点压强情况，得到运动参数对晃动的影响规律，为航天器球形贮箱的设计提供了理论依据。     

组合体航天器智能协同姿态控制研究

组合体航天器在姿态机动过程中的各单体卫星承受的控制力是不均匀的，局部控制力过大将会导致组合链接断裂而失效。应用多体动力学理论建立了组合体航天器间的相互作用模型，对内力、内力矩与整星姿态、控制力矩之间的关系进行了分析；仿真了极端情况下的内力矩分布，其大小可能超过常用对接机构的力矩承受范围；采用粒子群算(PSO)法对控制合力矩进行优化分配，通过预设初值和继承初值来加快PSO算法的收敛速度，实时调整各星控制力矩分配比例，减小星间相互作用力，实现组合体航天器的智能协同控制，保证组合体航天器的连接铰不因受力过大而损坏。算法仿真和Adams软件验证分析表明，本文建立的相互作用模型可准确计算出星间相互作用力，提出的智能协同姿控算法可显著降低姿控过程中的星间内力，确保组合体航天器的安全。     

挠性航天器多目标鲁棒姿态控制的DPSO算法实现

复杂航天器高性能姿态控制是完成现代新型空间任务的基础，需兼顾鲁棒性、快速性、精度和控制能量等多目标要求，但目前大多数控制系统只针对某单一目标设计。针对大型挠性航天器多目标姿态控制问题，提出一种基于差分粒子群优化算法和输出反馈的鲁棒控制方法。首先，推导了含参数不确定性的系统动力学模型；然后，给出了差分粒子群优化算法的定义和鲁棒D-稳定的线性矩阵不等式（LMI）表达；最后，在区域极点约束和Pareto最优原则下，利用所提算法对干扰抑制和控制能量指标进行了优化，得到反馈增益矩阵。该方法满足了系统多目标约束要求，且具有一定的振动抑制作用；可避免传统带极点配置的LMI方法在解决多目标问题时的保守性，也解决了将多目标转化为一个指标函数时加权系数的选择困难。数学仿真验证了该方法的有效性，相比于传统PID控制，干扰下姿态稳态误差可减小约54%。     

Connectivity preservation and collision avoidance control for spacecraft formation flying in the presence of multiple obstacles

This paper addresses connectivity preservation and collision avoidance problem of spacecraft formation flying with multiple obstacles and parametric uncertainties under a proximity graph. In the proximity graph, each spacecraft can only get the states of the neighbor spacecraft within its sensing region. Connectivity preservation of a graph means that the connectivity of the graph should be preserved at all times during spacecraft formation flying. We consider two cases: (i) the obstacles are static, and (ii) the obstacles are dynamic. In the first case, a distributed continuous control algorithm based on artificial potential function and equivalent certainty principle is proposed to account for the unknown parameters and the static obstacles. In the second case, a sliding surface combined with a distributed adaptive control algorithm is proposed to tackle the influence of the dynamic obstacles and the unknown parameters at the same time. With the distributed control algorithms, the desired formation configuration can be achieved while the connectivity of the graph is preserved and the collisions between the spacecraft and the obstacles are avoided. Numerical simulations are presented to illustrate the theoretical results.     

基于离散粒子群算法的多飞行器在轨服务任务分配

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型。通过构建粒子与实际问题间的对应关系,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式求解任务分配问题。仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务飞行器协同任务分配问题。     

时间与燃料约束的参数自主寻优变轨滑模控制

航天器相对运动轨控采用滑模控制具有较好的抗扰能力，但参数设置复杂。为贴近工程实际，引入燃料最优约束和寻优算法，提出一种综合考虑时间、燃耗以及误差的参数自主寻优滑模控制。首先，基于线性相对运动方程与指数趋近的滑模控制，建立相对运动滑模控制器模型，并由能量最优的轨迹规划器给出收敛约束时间，实现高效机动；然后，分析滑模控制器中可调参数与时间、误差的约束条件，制定了参数量级寻优规则；最后，通过惯性权值改进的粒子群算法，将误差允许范围内的最少燃料消耗作为寻优评价标准，输出最优量级与系数组合的控制参数，实现滑模的最优控制。仿真表明，使用粒子寻优器得到的参数组合，可使滑模偏差控制器在规定时间内通过最小燃料消耗令位置与速度误差稳定收敛，增加航天器在轨寿命。