一类强耦合强不确定性强非线性快时变系统复合控制

分析一类强耦合强不确定性强非线性快时变系统的控制问题。基于系统力学特性和动力学特性，提出一种复合控制方法。该复合控制方法由三个核心模块组成，依次为强耦合强不确定性控制模块、强非线性快时变控制模块、智能调度模块。以某典型强耦合强不确定性强非线性快时变特性飞行器对象为例，给出了采用该复合控制方法的详细设计。最后，在精确的仿真模型基础上，考虑天地不一致性情况，进行了多组仿真分析，仿真结果表明，该方法有效、可靠。     

基于马尔可夫蒙特卡洛法的系统辨识方法研究及应用

提出了基于马尔可夫蒙特卡洛(MCMC)的贝叶斯辨识方法,以解决高超声速飞行器系统辨识中复杂动力学模型转换为简单或稀疏模型所带来的不确定性问题,以及存在的训练数据大和积分难处理的问题。该方法将数据退火算法引入MCMC中,不仅解决了MCMC易陷入局部最优的问题,并且将数据退火与“高信息训练数据”的概念相结合,能够以较低的计算成本分析大数据集。此外,该方法可以对参数估计过程中存在的不确定性进行量化,获得未知参数的最优估计值。通过仿真实验,验证了提出的系统辨识方法的有效性,辨识出的模型能够有效应用于控制器设计之中,并获得较好的控制效果。     

基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断

针对运载火箭动力系统故障的复杂特性和故障模式的不确定性,提出了基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断。首先以火箭视加速度和角速度作为网络输入,故障类型矩阵作为网络输出,通过BP神经网络和RBF(径向基函数)神经网络进行故障诊断;之后通过D-S证据理论融合神经网络结果;最后通过滚动时域估计方法对火箭飞行状态特征量估计。仿真结果表明诊断准确率达到99%以上,表明提出的方法对于火箭发动机故障诊断具有较高的准确性和实用性。     

带攻击角度约束的深度强化元学习制导律

针对执行机构部分失效的速度时变导弹机动目标拦截问题,本文提出一种基于深度强化元学习和剩余飞行时间感知逻辑函数的攻击角度约束三维制导律。首先,采用基于模型的深度强化元学习方法,建立深度神经网络动力学模型;引入模型预测路径积分控制,该深度神经网络动力学模型作为预测模型;采用元学习方法,在线学习执行机构部分失效及目标机动等环境变化。其次,提出基于偏态分布的采样方法,提升模型预测路径积分控制的采样效率。再次,在制导律的指标函数设计中提出一种逻辑函数,降低了制导初始阶段的加速度,提升了末速度。最后,多种情况下的仿真结果及蒙特卡洛仿真校验了方法在提升采样效率与降低初始阶段加速度的有效性。     

卫星成本预测的蒙特卡洛优化模型研究

传统的卫星成本预测模型预测结果单一，未考虑相应的不确定性因素。对此，提出了基于蒙特卡洛方法的卫星成本预测模型。该模型综合考虑了卫星成本技术的不确定性并给出了预测值的区间范围和概率分布。为了降低应用该模型所产生的误差，提出了最优分层抽样的方法，并通过划分分层区间提高了抽样的效率。最后，将收集到的相关数据代人该模型，其结果精度大约提高了10％左右。可见，使用优化的蒙特卡洛方法进行卫星成本预测具有较好的精确度。     

概念设计中可重构航天器动特性快速预示方法

为解决概念设计中可重构航天器结构动特性快速评估问题，考虑接触、摩擦等因素影响，提出一种动特性快速预示方法。该方法针对典型可重构航天器特点，处理流程包括动特性分析与辨识、基于虚拟材料的模型等效及等效参数估计，实现了精细化模型的等效替代。仿真校验中，利用本文方法对构型设计方案进行了预示，在所得结果能较为准确反映结构动特性的前提下，有效提高了分析效率。该方法能够保障可重构航天器概念设计工作，并为构型方案的设计迭代与优化提供实现基础。     

BTT导弹自适应神经网络控制

针对具有不确定性的六自由度BTT导弹控制系统,基于李亚普诺夫稳定性理论和神经网络对非线性函数的拟合特性,设计了一种新的BTT导弹自适应神经网络鲁棒控制器。利用神经网络对Lyapunov函数进行函数拟合,同时引入自适应神经网络权值调节律,保证了闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现了BTT导弹控制系统的三通道一体化设计。控制器设计简单、参数调节方便,并且便于工程应用。仿真研究结果表明了BTT导弹系统的输出能够渐近跟踪给定的控制输入指令。     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果显示了该设计方法的有效性。     

基于自适应动态逆的高超声速飞行器姿态复合控制

考虑高超声速飞行器再入过程中存在气动舵低效的问题,提出了质量矩/气动舵复合控制方式,研究了这两类执行机构的复合控制分配问题,并针对高超声速飞行器强非线性和不确定性的对象特性,基于神经网络方法设计了自适应动态逆姿态控制系统。首先给出了质量块配置原则以及质量矩/气动舵复合控制模型;其次,为获得良好的控制分配精度并保证较小的执行机构能耗,基于二次规划方法设计了质量矩/气动舵复合控制分配策略;再次,利用神经网络权值的自适应调整来逼近系统中存在的不确定性,补偿动态逆误差,设计了基于神经网络的自适应动态逆控制器。最后,通过仿真验证了文中控制分配策略和自适应动态逆方法的有效性。     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

一种航天测控系统可靠性定量化计算方法

航天测控系统具有动态性、复杂性、可维修性、阶段间相关性等显著特征,作为航天器安全在轨运行的重要保障,其可靠性至关重要。针对航天测控系统可靠性精确计算的难点,提出了综合马尔可夫（Markov）模型和全概率思想的复杂、动态系统可靠性定量化计算方法,给出了计算流程。按照系统的动态组成特性,将任务进程划分为多个阶段,阶段内参试状态不变,不同阶段之间参试状态不同。借鉴Markov模型描述阶段内状态转移过程,通过求解Kolmogorov后向方程得到本阶段结束时的状态概率,利用全概率思想实现阶段间状态映射,体现阶段间的依赖性,依次对各阶段求解获取整个任务可靠性,具有求解准确度高、结果可信度高等特点。最后给出算例,通过与蒙特卡洛仿真结果的比对校验Markov方法的准确性。     

空间目标三维重构误差分析与相机参数设计方法

针对空间目标三维重构任务中的相机参数设计问题，提出一套由目标重构精度反演观测相机参数及观测方案的方法。通过梳理三维重构误差传播机理，将误差传播归结为相机内参数影响特征点齐次坐标和齐次坐标影响重构精度两个过程，给出了三维重构误差计算方法。基于误差下限分析计算结果，给出了观测距离、拍照间隔与相机姿态指向等任务参数的设计原则，建立了由重构精度反演相机焦距和像素尺寸的方法，形成一套以重构精度为核心指标的观测方案和相机参数设计方法。针对模拟空间目标的仿真试验校验了重构误差估算算法及相机参数和观测方案设计方法的有效性。     

基于神经网络的不确定性空间机器人自适应控制方法研究

提出了一种针对自由漂浮状态的空间机器人模型不确定性的神经网络自适应控制 方法。通过RBF神经网络逼近模型的非线性函数和不确定性上界,无需预先估计系统的不 确 定性程度和外部干扰,提出的自适应控制律保证了权值的有界性,解决了神经网络权值的UU B（Unknown Upper Bound）问题,即未知上界有界问题,完成了笛卡尔空间内空间机器人轨 迹规划任务。证明了所提出的控制方法的稳定性,仿真结果表明控制方法避免了对空间 机器人动力学模型的参数线性化要求降低了计算量,能够满足实际任务中的实时性要求。
     

天基空间监视交会计算和可观测时段预报的误差分析

将卫星和目标的轨道预报误差引入天基空间目标监视的任务规划中,研究了交会计算和可观测时段预报的误差分析方法。在协方差转换基本方法和交会信息计算公式的基础上,推导了从RSW轨道坐标系到RAE参数（距离、方位角、俯仰角）的协方差转换方法。对LEO和GEO目标观测分别引入相对速度和角距变化率,给出了可观测时段误差的分析方法。算例表明本文的计算结果与Monte-Carlo仿真结果相对误差不大于4%,典型轨道误差下LEO和GEO目标的可观测时段误差分别为0.2秒和3秒量级。该方法对任务规划和姿态及相机导引具有指导意义,还可用于分析成功观测对轨道预报精度的需求。     

密封舱内漂浮小球运动规律的数值模拟研究

"天宫二号"空间实验室开展了首次人机协同在轨维修技术试验,机械臂操作终端抓取漂浮小球试验为在轨试验任务之一。为研究漂浮小球与机械臂操作终端运动特性之间的匹配性,文章建立了在轨微重力环境下小球运动的物理模型与数学模型,采用动网格方法对不同小球的运动特性进行数值模拟,得到小球的运动规律,由此确定小球的设计参数范围,作为机械臂操作终端系统方案设计的依据。最终,数值模拟结果与"天宫二号"空间实验室在轨试验数据的对比初步验证了该计算结果的正确性。     

深空探测器约束简化与任务规划方法研究

针对深空探测器现有的任务规划方法在处理系统间复杂约束时存在的约束复杂度高、实时响应能力差、计算效率低等问题,提出一种新的约束简化方法和启发式连续任务规划方法。首先,在时间线规划模型中根据两两子系统间的实时状态关系定义启发式因子,并利用该因子在规划周期内的取值建立子系统间时间线临时从属关系,从而合理地降低规划过程中的约束复杂程度;然后,在规划算法中采用时间线状态扩展策略,根据时间线临时从属关系对各子系统间的状态进行横向和纵向扩展,从而实现对目标任务规划进行快速排序。仿真结果表明由启发式因子建立的时间线临时从属关系有效简化了任务规划过程中的时间约束和资源约束、提高了任务规划的效率和灵活性。     

Optimization of space orbits design for Earth orbiting missions

In Earth orbiting space missions, the orbit selection dictates the mission parameters like the ground resolution, the area coverage, and the frequency of coverage parameters. To achieve desired mission parameters, usually Earth regions of interest are identified and the spacecraft is maneuvered continuously to visit only these regions. This method is expensive, it requires a propulsion system onboard the spacecraft, working throughout the mission lifetime. It also requires a longer time to cover all the regions of interest, due to the very weak thrust forces compared to that of the Earth's gravitational field. This paper presents a methodology to design natural orbits, in which the regions of interest are visited without the use of propulsion systems, depending only on the gravitational forces. The problem is formulated as an optimization problem. A genetic algorithm along with a second order gradient method is implemented for optimization. The design process takes into consideration the gravitational second zonal harmonic, and hence allows for the design of repeated Sun-synchronous orbits. The field of view of the payload is also taken into consideration in the optimization process. Numerical results are presented that demonstrates the efficiency of the proposed method.     

Combining solar science and asteroid science with the space weather observation network (SWON)

The peculiarity of space weather for Earth orbiting satellites, air traffic and power grids on Earth and especially the financial and operational risks posed by damage due to space weather, underline the necessity of space weather observation. The importance of such observations is even more increasing due to the impending solar maximum. In recognition of this importance we propose a mission architecture for solar observation as an alternative to already published mission plans like Solar Probe (NASA) or Solar Orbiter (ESA). Based upon a Concurrent Evaluation session in the Concurrent Engineering Facility of the German Aerospace Center, we suggest using several spacecraft in an observation network. Instead of placing such spacecraft in a solar orbit, we propose landing on several asteroids, which are in opposition to Earth during the course of the mission and thus allow observation of the Sun's far side. Observation of the far side is especially advantageous as it improves the warning time with regard to solar events by about 2 weeks. Landing on Inner Earth Object (IEO) asteroids for observation of the Sun has several benefits over traditional mission architectures. Exploiting shadowing effects of the asteroids reduces thermal stress on the spacecraft, while it is possible to approach the Sun closer than with an orbiter. The closeness to the Sun improves observation quality and solar power generation, which is intended to be achieved with a solar dynamic system. Furthermore landers can execute experiments and measurements with regard to asteroid science, further increasing the scientific output of such a mission. Placing the spacecraft in a network would also benefit the communication contact times of the network and Earth. Concluding we present a first draft of a spacecraft layout, mission objectives and requirements as well as an initial mission analysis calculation.     

SpaceMocap：在轨人体运动捕捉系统

SpaceMocap是一套基于多RGB-D相机的计算机视觉航天员运动捕捉系统。地面准备阶段，扫描航天员模型，并分别标定彩色相机的内参数。在轨采集阶段，3~4台相机布置在舱内角落，同步采集航天员任务视频。地面处理阶段，通过相机外参数标定和ICP方法实现点云融合，采用深度神经网络对人体关节点位置进行检测并初始化位姿参数，再用改进的ICP方法进行位姿求精，实现序列图像中关节角度跟踪。本系统搭载TG-2升空，对SZ-11航天员的任务视频进行了采集和处理，首次获取了在轨航天员的姿态(包括中性体位)、占位空间、运动参数等重要数据。结果表明，运动捕捉的模型与点云具有良好的重合度，关节点位置与关节角度具有较高的跟踪精度。SpaceMocap是我国首个在轨运动捕捉系统，它小型、轻质，具有计算机视觉特有的非接触测量、直观、高精度优势，无需在人体上粘贴任何标志，具有良好的抗遮挡能力，完全适用于微重力、狭小空间环境下的在轨应用 。     

时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法

针对月球科研站构建中优化整体任务用时的需求,提出时间代价启发式多月基装备协同任务规划方法。面向月球科研站构建过程中的原位和路径任务,构建双类型任务关系图,并提出多位置转移时间代价启发式策略引导此图的搜索方向,使规划器沿局部最短耗时任务路径逐个处理任务,降低装备路径转移的时间代价;提出时间代价启发式装备选择策略,从而均衡月基装备任务负载,缩短装备工作时长。最后,以包含资源开采、物料运输、设施建设等任务的月球科研站构建场景为例,对规划算法进行仿真验证。结果表明,此算法能够生成满足复杂约束的多装备协同规划序列。与传统规划方法相比,本文方法得到的月基装备任务序列冗余路径少、任务用时短,可实现多装备在多任务中的高效分时复用。