基于伪谱法的固定采样实时最优制导方法研究

针对具有过程约束和终端状态约束的高超声速飞行器再入制导问题,给出了一种固定采样非线性实时最优制导算法,该算法通过连续在线计算开环最优控制的方式提供闭环反馈,避免了内环跟踪控制器的设计过程。利用通用伪谱优化软件包实现多约束非线性系统最优控制问题的在线求解。在考虑计算误差、预报误差、模型参数不确定性和干扰的情况下,对采用该算法构成的闭环控制系统的有界稳定性进行了理论分析与证明。仿真结果表明,该实时最优制导算法能有效地抑制飞行过程中不确定性和扰动的影响。     

自适应学习率的增量强化学习飞行控制

针对预先设定学习率的增量强化学习(IRL)飞行控制律失败率较高,并且无法适应飞行器大范围动力学特性变化下的稳定控制问题,提出一种自适应学习率的增量强化学习(ALRIRL)控制方法.首先,基于小波分析方法构造控制系统稳定度评价函数,用于评估控制器稳定度.然后,基于梯度下降法设计学习率在线迭代计算方法,以提升强化学习控制器...     

飞行器再入段最优自适应积分滑模姿态控制

针对飞行器再入段的姿态跟踪控制问题,提出了一种最优自适应积分滑模控制(Optimal Adaptive Integral Sliding Mode Control, OAISMC)方法。首先针对飞行器的标称模型设计了基于状态相依黎卡提方程(State Dependent Riccati Equation, SDRE)的姿态控制器,使标称系统的性能满足提出的最优指标。然后,考虑系统的不确定性和外部干扰,在SDRE标称控制器的基础上设计积分滑模姿态控制方法,使系统在满足性能指标要求的同时,对不确定性和干扰具有鲁棒性。进一步采用自适应方法调整切换增益,避免了对复合干扰上界的先验要求,并引入滑模干扰观测器提高系统的性能。最后,仿真结果表明,在考虑外部干扰以及气动系数和大气密度摄动的情况下,本文设计的控制方法不仅能够实现姿态跟踪、满足设计的性能指标,而且具有较好的鲁棒性。     

可重复使用飞行器归一化复合控制系统设计

以可重复使用飞行器（RLV）的姿态控制系统为研究对象,提出一种基于归一化方法的新型复合控制系统设计方法。对RLV三自由度姿态动力学模型中的气动控制量和反作用控制系统（RCS）控制量分别进行归一化处理,建立RLV复合控制的归一化模型。在此基础上,通过对归一化模型的输入矩阵中同种执行机构控制阈值的设计,获得两种异类执行机构复合控制的切换条件,并进一步修正了归一化复合控制模型。基于积分型终端滑模控制方法,设计了可重复使用飞行器的复合控制系统,并采用广义逆的方法,直接将控制分配融合到控制律的设计中来,实现控制律和控制分配的一体化设计,不需要优化算法,减少了控制系统的计算量。最后,对可重复使用飞行器姿态控制系统进行数学仿真,不仅校验了采用归一化方法设计的复合控制系统的有效性,而且与采用线性规划优化控制方法具有相同的姿态控制效果。     

再入飞行器大攻角飞行时的姿态控制律设计

再入飞行器大攻角飞行时,会造成方向舵失效,且较小的滚转角速度,就可能导致舵偏指令饱和,对此,本文设计了一种在方向舵失效情况下的抗饱和姿态控制律。该控制律首先基于时标分离假设,将再入飞行器大攻角飞行时的姿态运动模型分解成快、慢回路子系统,然后采用新型的高阶滑模控制律,设计出了一种有限时间收敛且连续可导的慢回路控制器;针对快回路子系统,结合分层滑模控制理论和自适应控制理论,设计了具有抗输入饱和功能的自适应分层滑模控制器。对以上控制器进行仿真验证,结果表明该控制律在大攻角飞行造成偏航舵失效情况下,具有良好的抗饱和姿态控制能力。     

一种面向空天飞机再入的智能自适应复合控制方法

针对空天飞机再入横、侧向通道的姿态控制问题，设计了一种智能神经网络自适应复合控制方法，基于误差反馈学习准则在线更新神经网络权重以补偿全量姿态控制律输出的姿态控制指令。同时，面向再入过程横侧通道的强耦合问题，引入了耦合控制系数，以降低横、侧通道间的控制干扰。此外，提出了一种自适应链式控制分配律，在控制信号中引入正交优化多正弦激励，基于递推最小二乘方法对气动参数进行在线辨识，进而实时更新链式分配策略。最后，对空天飞机再入横侧向通道的神经网络自适应复合控制方法进行数学仿真校验，验证了该方法的有效性和鲁棒性。     

采用利希滕贝格图的高超声速飞行器轨迹优化

针对复杂约束条件下高超声速飞行器再入轨迹优化问题,提出一种混合算法进行求解,以解决现有轨迹优化方法对初值的强依赖性以及易陷入局部最优等问题。将高超声速飞行器再入轨迹优化建模成一个非线性规划问题,并设计双层优化结构进行求解。上层中,提出一种基于利希滕贝格图的自适应分段利希滕贝格算法（Adaptive piecewise Lichtenberg algorithm,APLA）,为高斯伪谱法提供良好的初值。APLA通过引入拉丁超立方体抽样提升算法初始触发点的效能,引入全局至局部搜索分段策略及自适应因子提高算法收敛速度和收敛精度,改善算法易陷入局部最优等情况。下层中,高斯伪谱法在最优解附近具有较好的收敛速度和较高收敛精度,因此使用高斯伪谱法以加快搜索过程,提升解的全局最优性。综上,提出再入轨迹优化混合算法（APLA＿GPM）,实现对高超声速飞行器再入轨迹优化问题快速、准确求解。仿真结果表明,APLA＿GPM在高超声速飞行器再入轨迹优化方面具有更快的收敛速度、更高的精度以及更强的鲁棒性。     

含不确定性的绳系卫星姿态的鲁棒最优控制

针对绳长变化的旋转二体绳系卫星姿态跟踪控制问题,提出了一种分布式鲁棒最优控制方法。首先针对单体绳系卫星姿态模型,在假设模型精确和不存在干扰的条件下,设计基于HamiltonJacobiBellman方程的最优控制器;进一步考虑到实际系统存在参数不确定性和干扰,采用自适应方法和鲁棒误差积分方法隐式学习参数不确定性和有界干扰,与最优控制器结合设计鲁棒最优控制器,并应用Lyapunov稳定性定理证明其闭环系统的渐近稳定性。其次,根据绳系卫星系统的运动同步性,将单体绳系卫星姿态控制器设计扩展至二体绳系卫星系统,设计二体绳系卫星姿态系统的分布式鲁棒最优控制器。最后在Matlab/Simulink平台上进行仿真验证,结果表明了所设计控制器的可行性与有效性。     

改进RBF网络学习算法在卫星姿态控制中的应用

提出了一种基于神经网络扰动补偿的姿态控制方法，首先，针对RBF网络的常用学习算法－－正交最小二乘（OLS）算法，提出了改进的规范正交最小二乘（ROLS）算法：然后，基于某型小卫星的姿态控制问题，设计了高精度定向阶段的神经网络补偿控制器。仿真结果表明，改进的ROLS算法是有效的，神经网络补偿控制方案是可行的。     

变结构自适应控制理论在运载火箭姿控系统设计中的应用

针对大型运载火箭姿态控制系统设计的一些具体问题，如弹性振动的抑制、外部干扰的补偿等，探讨了变结构自适应理论在运载火箭姿态控制系统设计中的应用方法及其可行性。对于变结构理论的应用方法，提出了不确定性边界的自适应估值算法和基于简化模型的变结构自适应控制器设计。对设计的姿态控制系统进行了仿真，并与采用古典理论设计的姿态控制系统性能进行了比较。结果表明采用变结构自适应控制理论设计运载火箭控制系统是可行的，与古典方法相比变结构自适应方法设计的姿态控制系统具有较强的鲁棒性和较高的精确度，特别是采用不确定边界自适应估算方法可以大大提高系统的稳定性。     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况，研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型，设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰，设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合，采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律，通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性，同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。     

以VSCMG为执行器的航天器姿态机动自适应动态滑模控制

针对刚体航天器姿态机动控制问题,结合变速控制力矩陀螺(VSCMG)执行器的特性,提出一种自适应动态滑模控制律,提高了姿态机动控制的扰动抑制能力和鲁棒性。此控制律采用自适应方法对扰动力矩进行估计,通过给出控制力矩变化率并对其积分得到控制力矩,以此削弱切换控制的抖振对控制力矩时间连续性的影响,从而改善系统的动态性能。仿真分析显示该控制律能够在扰动力矩作用下实现刚体航天器的快速姿态机动,并且有效减弱了滑模控制的抖振现象。     

基于再励模糊神经网络的三轴稳定卫星姿态智能控制

将再励学习引入模糊神经网络的T-S模型,建立了模糊神经网络控制器和控制评估网络的再励学习算法,并应用于三轴稳定卫星的姿态控制。这种再励模糊神经网络不需要精确的卫星数学模型和学习样本,通过再励学习实现控制网络/评估网络参数的在线调节,具有比较强的适应性和学习能力。仿真结果表明,这种智能控制方法可以有效解决卫星的模型不确定性问题,提高了卫星姿态控制的精度和鲁棒性。     

一种挠性航天器的对偶四元数姿轨耦合控制方法

为解决复杂的挠性航天器的姿轨控制问题,对于挠性航天器的姿轨耦合动力学建模与控制展开研究。基于对偶四元数原理,推导给出一套挠性航天器的姿轨一体化动力学模型。此种模型能够紧凑描述航天器的轨道和姿态,且能够自动引入航天器平动、转动与挠性附件振动三者之间的关联耦合作用。基于此模型设计了一种自适应位置姿态跟踪控制器,该控制器能够在航天器质量特性参数未知的情况下,对其位置和姿态进行轨迹跟踪控制,并使位置和姿态误差收敛。该自适应控制器还可对航天器上挠性附件对系统的耦合作用进行估计,进而在控制输出中对其进行补偿,提高卫星控制系统的稳定性。通过仿真对控制律进行校验,结果表明该控制律对挠性航天器控制效果良好,具有一定的工程应用参考价值。     

控制输入受限情况下卫星姿态的鲁棒自适应控制

卫星通常工作在各种扰动环境中，包括参数不确定性和非参数不确定性。工程实践中碰到的另一个重要问题是控制输入受限。考虑存在参数不确定性和非参数不确定性，研究控制输入受限情况下卫星的姿态控制问题，设计了一种鲁棒自适应控制器，证明了姿态控制系统是全局一致最终有界稳定。仿真结果验证了该控制器的有效性。     

拦截弹自适应最优滑模制导和控制一体化设计

针对传统制导和控制分开设计在拦截高速机动目标时的缺陷,设计了一种自适应最优滑模制导和控制一体化算法。首先基于零化视线角速率的思想,建立了制导和控制一体化模型;然后选取视线角速率为滑模面,结合HOSM鲁棒精确微分器参数,提出了一种最优滑模一体化制导和控制算法;最后设计了一种不确定性上界的自适应估计算法。仿真结果表明,与传统的制导和控制分开设计相比,所设计的一体化方法使得拦截弹具有更小的脱靶量,且姿态变化更加平稳。     

挠性航天器混合H2/H∞输出反馈姿态控制（英文）

研究一类带有挠性附件的航天器的H2/H∞输出反馈姿态控制问题,所涉及的挠性航天器由刚性本体和挠性附件构成。由于挠性附件的振动和航天器本体姿态运动的耦合,再加之振动模态难以测量,对挠性航天器的姿态控制带来困难。针对该问题提出了基于H2/H∞理论的动态输出反馈控制器设计方法。动态输出反馈在模态变量不能测量的前提下也能有效控制航天器本体姿态,而H∞控制器具有很好的抗干扰能力,能有效抑制空间环境干扰力矩和模型不确定性对控制系统稳定性的影响。和纯H∞输出反馈控制算法相比,基于H2/H∞的设计同时提高系统的动态性能。数值仿真验证了所设计的控制方法对挠性航天器具有很好的姿态控制效果。