非合作目标的自主接近控制律研究

主要研究了针对非合作航天器的自主交会和拦截两种接近模式的控制律。根据非线性相对运动方程,采用李雅普诺夫(Lyapunov)方法设计了自主交会的控制律;并对该控制律进行了改进,使其适用于拦截模式,能以一定的相对速度接近目标。同时针对非合作目标存在机动的情况,采用Lyapunov最小-最大方法设计了自主接近的控制律。仿真结果证明了基于Lyapunov方法的自主接近控制律的有效性。     

基于遗传算法的高速飞行器滑模控制律设计

以高超声速飞行器GHV(Generic Hypersonic Vehicle)的俯仰通道为控制对象,针对其6自由度非线性模型设计了滑模控制律.为了便于应用滑模控制理论,首先对该模型进行了输入输出反馈线性化,将原模型转换成为仿射型.设计好滑模控制律结构以后,基于遗传算法完成了滑模控制律参数设计.该过程利用了随机鲁棒思想,即在随机均匀分布的参数不确定性作用下,通过遗传算法优化滑模控制律参数,使得飞行控制系统失去稳定性和鲁棒性的概率达到最小.仿真表明,该方法可以同时满足飞行控制系统鲁棒性和参数优化过程收敛性的要求.     

一类非线性系统的鲁棒拟人智能控制

针对一类非线性不确定系统,结合二级倒立摆控制系统设计作为实例,提出一种鲁棒拟人智能控制器设计方法.首先,基于被控对象的物理模型设计拟人定性控制律,采用优化搜索算法得到标称系统的定量控制律;然后在拟人控制律基础上增加一个鲁棒补偿器,用以抑制模型不确定性部分对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性.补偿器的设计根据Lyapunov稳定性理论进行,但设计过程中避免了构造具体的Lyapunov函数这一难题.对二级倒立摆系统的稳定控制问题进行了实验验证,实验结果进一步证明了设计方案的有效性.      

飞机飞行控制律/操纵效率器多学科优化设计

基于近似模型和遗传算法,针对多操纵面布局飞机提出一种对全包线飞行控制律和操纵效率器几何形状与位置进行多学科优化的设计方法.该方法采用力矩控制方式进行控制,应用鲁棒增益调参方法设计全包线飞行控制系统,利用试验设计方法和径向基神经网络响应面获取近似的气动学科模型和控制学科模型,在近似模型基础上由遗传算法获得优化的设计参数并最终获得优化的控制律和操纵效率器.以某多操纵面布局无尾飞机为例进行计算机飞行仿真验证,结果表明该方法具有可行性.      

基于同伦方法三体问题小推力推进转移轨道设计

提出一种基于同伦方法限制性三体问题小推力推进转移轨道设计方法。首先根据最优控制原理分析了航天器在轨道转移中不同性能指标时的最优控制律,然后引入同伦参数构造新的性能指标,在基于遗传算法和打靶法得到能量最优的解基础上,采用伪弧长法跟踪同伦轨迹,进而得到燃料最优的转移轨道。最后对地月系下从GEO轨道到L1点Lyapunov轨道的转移轨道进行优化。仿真结果表明:利用遗传算法能优化得到较为合适的流形拼接点和协态变量初始值,利用打靶法能有效地优化得到小推力燃料最优转移轨道。     

径向两星库仑编队队形保持自适应控制研究

研究地球同步轨道处径向两星库仑编队队形保持的自适应控制问题.建立了双星库仑编队在地球同步轨道处径向两星库仑编队动力学模型.基于建立的非线性化动力学模型,同时考虑到外部扰动和动力学模型误差等因素,设计径向两星库仑编队在地球同步轨道处的构型保持自适应控制律,并利用Lyapnuov稳定性理论证明系统的闭环稳定性.最后进行数值仿真,并与传统PID控制进行了比较.仿真结果表明提出的自适应控制律响应速度快,稳定性好,编队构型能够收敛到期望值,控制性能明显优于PID控制.     

组合式航天器分离后姿态控制器设计

针对组合式航天器分离后惯量矩阵会产生较大变化的特点,提出了一种自适应控制律。利用姿态四元数建立航天器运动学模型,基于Lyapunov稳定理论,用退步控制方法设计了控制律。理论分析表明该控制律可保证系统渐近稳定,仿真结果验证了该控制律的有效性。     

遗传算法在编队卫星群轨道机动中的应用分析

卫星群机动是航天器发展的一个方向.针对编队卫星群的Lambert机动问题,采用Gim-Alfriend矩阵建立了包含中心轨道根数和摄动项的群卫星的相对运动模型,设计了转移轨道上的卫星群队形协同保持的脉冲控制策略.应用遗传算法对编队卫星群轨道机动问题进行了优化,优化指标分别为卫星群协同变轨过程中总燃料消耗最少或燃料均衡分配最小.分析了群机动过程中燃料消耗的影响因素.算例结果表明遗传算法可以很好地应用于编队卫星群机动问题.     

地球静止轨道混合推进三星库仑编队队形保持控制研究

研究了地球静止轨道处混合推进三星库仑编队队形保持控制问题.首先考虑未知有界相对摄动影响,建立了地球静止轨道处混合推进三星库仑编队动力学方程.然后基于相对运动解析解,设计了投影圆轨道旋转编队构型.最后采用滑模控制方法,设计了控制器并证明其稳定性,用饱和函数对控制器进行了改进,消除了抖振的影响.通过控制编队内部静电力和补充电推力实现对预设队形的保持.仿真结果表明,混合推进方案响应速度快,控制精度高,达到了控制要求.     

高抗扰高精度无人机着舰纵向飞行控制

针对无人机着舰过程中舰尾流扰动和甲板运动扰动对着舰点散布的影响,对复杂着舰环境下的无人机着舰纵向控制策略、控制结构和控制律参数设计方法进行研究。针对常规控制结构抗扰能力不足的问题,提出了无人机着舰纵向多操纵面平衡态直接力控制(DFC)策略及控制结构。提出了面向着舰点散布的控制律参数优化设计方法,该方法在保证系统满足稳定裕度指标的基础上,综合考虑了舰尾流扰动和甲板运动扰动对着舰点散布的影响,使2种扰动造成的着舰点散布最小。构建控制律参数优化设计问题,通过粒子群优化(PSO)算法进行优化设计,得到高抗扰性能的控制律参数。在控制律参数优化中考虑舰尾流和甲板运动的功率谱密度分布,使设计更具有针对性,减小了控制律设计的保守性,进一步提高控制的抗扰性能。算例设计及仿真验证了多操纵面平衡态DFC控制结构在抵抗舰尾流扰动和甲板运动扰动方面的优异性能,并证明了所提控制律参数设计方法的有效性。     

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.     

应用免疫遗传算法优化设计层合板铺层顺序

应用遗传算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,并通过免疫机理解决基本遗传算法中存在的收敛效率低、"早熟"等问题.以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立遗传算法的优化模型.通过交叉、变异等遗传操作,搜索问题的最优解.借助免疫系统对抗体的促进和抑制机制,调节种群中个体的多样性.数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用免疫遗传算法求解层合板的最佳铺层顺序.并将应用免疫遗传算法与标准遗传算法得到的优化结果进行了比较,证明了免疫遗传算法的优越性和实用性.     

遗传算法在电子战干扰规划中的应用

电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能,取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点,利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式,建立了干扰任务分配模型,并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法,提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式,并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型,解决了2个实例.结果表明,该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性,遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.     

GA矩阵编码方法及其在模糊建模中的应用

在遗传算法(GA)的实际应用中,许多问题都可以采用树结构描述.模糊建模中的结构辨识是指如何划分输入空间,它是一种复杂的非线性优化过程,模糊树模型可将输入空间的划分表示成二叉树结构的形式.本文提出了一种树结构的矩阵编码方法,这种编码方法直观、简单,非常适合遗传算法的各种遗传操作.针对模糊树模型,以树结构为个体,采用矩阵编码方式,利用遗传算法优化输入空间的划分,得到了一个精度较高而复杂度较低的次优模糊树模型.     

基于模糊优化算法的惯性元件误差补偿方法

阐述基于模糊优化算法的导航系统惯性元件误差补偿方法.该方法的基本思想是将遗传算法与模糊逻辑推理相结合,保留遗传算法的强全局搜索能力,把隶属函数作为遗传的个体通过选择、交叉及变异等遗传操作使模糊规则得到进化,实现模糊规则的在线优化,进而根据优化了的模糊规则,再对遗传操作及参数在线进行调整,从而进一步优化模糊规则,使得模糊控制系统具有良好的"自进化"能力.仿真结果表明,该模糊优化算法对导航系统惯性元件的误差补偿是可行的,而且是有效的,具有一定的实用价值.      

机械式反操作负载模拟器优化设计与仿真

对设计的负载模拟器采用复数矢量法与虚位移原理建立其机构动力学与多余力矩数学模型.在此基础上针对传统遗传算法优化解不一致的情况,提出了基于参数灵敏度分层的遗传算法优化方法并对设计中各参数进行了优化.根据优化结果设计虚拟样机,并利用ADAMS进行多种加载信号的仿真,结果表明样机各项指标均达到设计要求,依此设计出一套可同时进行环境试验与多种负载加载的反操作负载模拟器.      

基于指数平均动量鸽群优化的多无人机协同目标防御

针对多无人机(UAV)协同目标防御问题,提出了一种基于指数平均动量鸽群优化(EM-PIO)算法。针对三维空间中的多无人机协同目标防御系统进行建模,得到了无人机支配区域的曲面约束方程,并获得了双方无人机的最优控制输入量。采用多级罚函数法构造了优化算法的目标函数,并通过所提出的EM-PIO算法来求解最优目标点。将所提EM-PIO算法与遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法进行仿真对比实验,验证了所提EM-PIO算法更加有效解决多无人机协同目标防御问题。      

区域覆盖特殊椭圆轨道星座优化设计

分析了椭圆轨道的优良特性,它可集中覆盖地面上某一指定纬度带或区域.阐述了临界倾角太阳同步回归轨道这种特殊椭圆轨道的设计方法,总结了其轨道要素的计算步骤.探讨了临界倾角太阳同步回归轨道星座的设计思路,指出了影响星座对目标覆盖性能的关键参数是各个卫星通过目标上空的时刻.介绍了用遗传算法进行星座优化设计的数学模型,利用遗传算法进行了优化设计.讨论了优化结果的统计规律,符合该规律的星座就是本文所研究的特殊椭圆轨道星座,星座性能分析结果表明这种星座适用于区域覆盖.