空间多机器人协同的多视线仅测角相对导航

研究了空间多机器人对非合作目标的多视线协同仅测角相对导航问题。为利用多视线信息融合提升仅测角相对导航性能,给出了一种可观测度优化的多视线仅测角相对导航方法。首先基于二阶CW方程构建了中心机器人与目标相对动力学模型和状态方程,并构建了仅包含多伴飞机器人视线角的观测方程,结合扩展卡尔曼滤波算法,形成多视线仅测角相对导航系统;然后分析推导得到可观度最优的视线间夹角条件,提出了兼顾可观测度和长期自然维持的多伴飞机器人观测构型优化方法;最后,数学仿真结果表明,提出的多视线仅测角相对导航系统、可观测度最优的视线夹角条件和观测构型优化方法,可以显著提高距离状态可观测度和估计性能,且具有较好的工程可用性。     

基于可观测性分析的单测角相对导航与闭环制导技术

针对仅有相对角度信息的空间交会问题,进行了基于可观测性分析的单测角相对导航与闭环制导技术研究。首先,建立了系统滤波模型,并从新视角对滤波系统进行了可观测性分析,得到了系统可观测的充分条件。然后,结合多脉冲滑移安全制导策略分析了单测角相对导航与制导的耦合关系,得到了耦合关系的数学表达,并利用耦合关系设计了相对导航与闭环制导方案。最后,通过Monte Carlo打靶仿真验证了该方案的有效性,并分析了不同传感器误差与初始状态误差水平下的导航与制导精度。     

路径约束的时间最短多脉冲交会全局优化

不同于现有的多脉冲最优交会研究多集中于交会时间固定的最省燃料优化,研究了路径约束和脉冲受限的多脉冲最短时间交会问题。综合考虑了交会测量视场角、脉冲总量和脉冲作用时刻等约束,基于Lam-bert交会算法,建立了多脉冲交会最短时间优化的非线性规划模型。为了高效获得全局最优解,采用了模拟退火算法用于非线性优化问题的求解。最后,通过解决一个寻的三脉冲交会问题验证了模型和算法的有效性。该研究方法可寻找满足特定约束条件的最优交会轨道。     

滚转舰炮制导炮弹的空间多约束导引与控制一体化设计

在大口径舰炮制导炮弹打击近岸机动目标的末段，考虑攻击角、控制受限、视线（LOS）角速率测量受限等约束，提出了一种基于块动态面与扩张状态观测器（BDSESO）的多约束空间导引与控制一体化设计（IGC）方法。构建了滚转制导炮弹的空间导引与控制一体化的严块反馈串级模型，运用扩张状态观测器估计视线角速率和目标机动、建模误差、风等系统内外不确定干扰。为了在有限时间内零化视线角跟踪误差与视线角速率，采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模，通过自适应动态面控制有效镇定串级系统并避免微分膨胀，引入自适应Nussbaum增益函数补偿控制受限的饱和非线性。通过Lyapunov理论证明了视线角跟踪误差、视线角速率的有限时间收敛性与全系统状态的一致最终有界性。半实物仿真实验表明：该方法使制导炮弹在打击具有不同机动形式的目标时，均具备较好的末制导性能。     

地面测站引导卫星逆向交会的交会角研究

建立了用地面测控站引导交会时,不同交会角条件下测量误差引起的交会脱靶量计算模型和交会概率计算模型。重点讨论了单站雷达测量、双站雷达测量时,以最大交会概率为优化目标时的最优交会角问题,并确定了雷达测站位置与最优交会角的关系。仿真结果表明,最优交会角的恰当选择能显著提高逆轨卫星交会概率。     

登月软着陆过程多约束最优制导律研究

为使登月舱软着陆过程安全可靠,须对其飞行轨迹进行多种约束规划与制导。在满足登月舱姿态约束的基础上进行最优制导律推导;考虑到飞行过程中的多种约束,引入航点优化算法,将飞行过程中的轨迹多约束转换为航点约束,并以指令加速度变化平稳为优化指标,将轨迹优化问题转换为二次规划问题,实现多约束下最优制导。仿真结果表明该方法能在加速度变化最小的情况下满足多种飞行轨迹约束要求,落点精度满足要求,实现登月舱安全软着陆。     

环月远程快速交会任务规划

针对载人登月返回任务中月面上升舱与指挥服务舱的环月远程快速交会问题,以共椭圆快速交会策略为标称策略,并给出摄动模型下的修正方法。给出考虑总交会时间约束、机动时间间隔约束和燃料优化效率的燃料最优共椭圆快速交会策略,以及考虑总速度增量约束、机动时间间隔约束和时间优化效率的时间最优共椭圆快速交会策略。通过算例仿真验证了共椭圆快速交会策略的可行性以及摄动模型下的交会精度,对共椭圆快速交会策略的总速度增量与交会时间的关系进行分析,并对比燃料最优和时间最优共椭圆快速交会对接策略,证明了优化策略的有效性。     

虚拟多触角探测的高超声速滑翔飞行器再入机动制导

针对高超声速滑翔飞行器再入过程中面对的多约束问题，提出一种基于虚拟多触角探测的路航点规划机动制导策略。该机动制导策略通过飞行器最大转弯轨迹计算速度-剩余地面距离-航向角约束，在分段定点模式中发出多条粗略预测触角，引用触角末端反馈的信息计算优先级以确定临时路航点；同时在机动制导模式中发出精细探测触角，计算触角末端信息优先级，经倾侧角延时滤波器得出控制指令，对飞行器进行机动制导。基于多触角探测的路航点规划机动制导策略，降低了三触角机动制导方法中的计算时间；同时，4种典型禁飞区条件下的仿真结果表明，该策略能够有效稳定地解决机动制导过程中的多约束问题。     

多基地多无人机协同侦察问题研究

 充分考虑侦察目标的侦察分辨率要求和侦察时间窗约束，以及位于不同基地的无人机(UAV)的侦察性能和可用数目，首次建立了更加贴近军事应用实际的多基地多UAV协同侦察问题(M-MUCRP)的数学模型，并提出了解决该模型的多基地多UAV协同侦察进化算法(M-MUCREA)。M-MUCREA的染色体数据结构有效地表达了问题的解，有利于交叉、变异等进化操作；充分利用与目标侦察分辨率要求以及目标位置和时间窗约束相关的启发信息，构造初始种群,避免进化过程收敛太慢；基于Pareto最优概念的选择算子确保解在多个目标上的有效优化；精英策略避免了丢失进化过程中产生的非劣解，加快算法收敛；变异和交叉算子在保证有效解的前提下，实现了解的多样性，避免了算法陷入局部最优。仿真实验验证了算法能够有效解决M-MUCRP。     

基于多目标遗传算法的再入飞行器气动布局优化

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集，并和传统的多目标优化方法（加权和方法、约束法）进行比较。通过计算表明，多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集，这为飞行器设计得进行目标折衷决策提供了充分的依据。     

New reference trajectory optimization algorithm for a flight management system inspired in beam search

With the objective of reducing the flight cost and the amount of polluting emissions released in the atmosphere, a new optimization algorithm considering the climb, cruise and descent phases is presented for the reference vertical flight trajectory. The selection of the reference vertical navigation speeds and altitudes was solved as a discrete combinatory problem by means of a graphtree passing through nodes using the beam search optimization technique. To achieve a compromise between the execution time and the algorithm's ability to find the global optimal solution, a heuristic methodology introducing a parameter called ‘‘optimism coefficient was used in order to estimate the trajectory's flight cost at every node. The optimal trajectory cost obtained with the developed algorithm was compared with the cost of the optimal trajectory provided by a commercial flight management system(FMS). The global optimal solution was validated against an exhaustive search algorithm(ESA), other than the proposed algorithm. The developed algorithm takes into account weather effects, step climbs during cruise and air traffic management constraints such as constant altitude segments, constant cruise Mach, and a pre-defined reference lateral navigation route. The aircraft fuel burn was computed using a numerical performance model which was created and validated using flight test experimental data.     

非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制

针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法（GPM）和线性时变模型预测控制（LTVMPC）的双层模型预测控制（MPC）算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。     

A novel biased proportional navigation guidance law for close approach phase

A novel biased proportional navigation guidance (BPNG) law is proposed for the close approach phase, which aims to make the spacecraft rendezvous with the target in specific relative range and direction. Firstly, in order to describe the special guidance requirements, the concept of zero effort miss vector is proposed and the dangerous area where there exists collision risk for safety consideration is defined. Secondly, the BPNG, which decouples the range control and direc-tion control, is designed in the line-of-sight (LOS) rotation coordinate system. The theoretical anal-ysis proves that BPNG meets guidance requirements quite well. Thirdly, for the consideration of fuel consumption, the optimal biased proportional navigation guidance (OBPNG) law is derived by solving the Schwartz inequality. Finally, simulation results show that BPNG is effective for the close approach with the ability of evading the dangerous area and OBPNG consumes less fuel compared with BPNG.     

多元受限下离场时间多目标优化调配模型研究

在空中交通受到多元限制情况下,对航班离场时间的优化调配可以解决空域拥挤,减少航班总体延误成本。采用了基于航班流的公平性指标和基于个体航班延误成本的效率指标作为模型的优化目标,建立了离场时间多目标优化调配模型。通过仿真算例对比了只考虑效率目标的离场时间单目标优化调配模型和同时考虑效率和公平性目标的离场时间多目标优化调配模型,验证了离场时间多目标优化调配模型的有效性。     

Design of Time-constrained Guidance Laws via Virtual Leader Approach

Guidance problems with flight time constraints are considered in this article. A new virtual leader scheme is used for design of guidance laws with time constraints. The core idea of this scheme is to adopt a virtual leader for real missiles to convert a guidance problem with time constraints to a nonlinear tracking problem, thereby making it possible to settle the problem with a variety of control methods. A novel time-constrained guidance (TCG) law, which can control the flight time of missiles to a prescribed time, is designed by using the virtual leader scheme and stability method. The TCG law is a combination of the well-known proportional navigation guidance(PNG) law and the feedback of flight time error. What's more, this law is free of singularities and hence yields better performances in comparison with optimal guidance laws with time constraints. Nonlinear simulations demonstrate the effectiveness of the proposed law.     

基于云蚁群算法的高效节能氩弧焊工艺参数优化研究

为在氩弧焊加工过程中提升效率的同时降低能耗,研究了一种氩弧焊高效节能工艺参数的多目标优化模型及算法。首先确定了以焊接速度及焊接电流为优化变量,在综合考虑焊接设备、工件特性、操作方法及焊接质量等约束的前提下,建立了以最小电能消耗以及最短加工时长为优化目标的多目标工艺参数优化模型;提出一种基于云模型的蚁群算法(CBACO)以对所构建的优化模型进行求解,其中包含一种适当的编码方式、一种局部与全局相结合的探索策略、一种基于云模型的变异因子、传统的单点交叉因子、单形交叉因子以及适当的选择策略;通过一个针对某航空器油箱的焊接实例,对所提出的优化模型及算法的实用性进行了验证,结果表明优化参数可在保证加工质量的前提下有效地节省时间60.41%~69.05%,节省电能34.88%~46.30%。     

Optimization of multiple-impulse minimum-time rendezvous with impulse constraints using a hybrid genetic algorithm

The minimum-time multiple-impulse rendezvous with impulse constraints is investigated in this paper. Based on the Clohessy–Wiltshire (C–W) equations, an optimization model including several different kinds of impulse constraints such as the maximum impulse magnitude, the total velocity change magnitude and the time of imposing impulse for multiple-impulse minimum-time rendezvous is established. A generalized inverse matrix solution for linear equation is applied to avoid handling the terminal equality constraints. In order to obtain the global solution efficiently, a hybrid optimizer combining the advantages of a floating-coded genetic algorithm and simplex method is employed. A low-earth orbit multiple-impulse rendezvous problem is used as an example. The influence of the number of impulses, the optimization variables and the constraints on the solution is analyzed, and the different optimization algorithms are compared. Results indicate our proposed model and approach is effective in designing linearized minimum-time rendezvous trajectory with impulse constraints.     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。