带有控制变量变化率约束的伪谱轨迹优化方法

基于伪谱法提出一种能够求解带有控制变量变化率约束的轨迹优化方法。首先,应用伪谱法将轨迹优化转化为非线性规划;其次,引入有限差分法将控制量变化率约束转化为相邻离散点处控制量的线性约束;然后,应用非线性规划算法求解带有线性约束的非线性规划;最后,采用带有控制量变化率约束的轨迹优化问题对方法进行了验证。仿真结果表明,此方法能够快速求解带有控制量变化率约束的轨迹优化问题,与引入控制量导数作为虚拟控制量的传统控制量变化率约束处理方法相比,此方法计算量更小,并且避免了虚拟控制量振荡问题,更容易收敛,综合效果是能够将优化耗时减少大约80%。     

基于Gauss伪谱法的多UAV协同航迹规划

将伪谱法应用于多无人飞行器（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）协同航迹规划,给出了基于Gauss伪谱法（Gauss Pseudospectral Method, GPM）的多UAV协同航迹规划方法。根据UAV的物理特性,结合协同规划的要求,建立了多UAV协同规划的最优控制模型。此模型包括UAV机动性能约束、路径约束、多UAV协同打击约束和集结区约束;利用GPM将最优控制问题转化为非线性规划问题,并用非线性规划软件求解。仿真结果表明,该方法能够满足多UAV的协同规划要求,具有较高的求解精度。     

基于Gauss伪谱法的高超声速飞行器多约束三维再入轨迹优化

高超声速飞行器再入飞行过程中,需要满足多种过程约束和终端状态约束,同时再入初始状态根据飞行任务不同会有较大变化,针对其特点的快速轨迹优化问题已成为当今热点。本文研究了一种基于"初值轨迹生成+Gauss伪谱法+SQP求解NLP"的方法,既利用了Gauss伪谱法收敛快、精度高的特点,又结合初值轨迹生成算法,弥补了Gauss伪谱法对初值敏感的不足。本文在仿真过程中选取再入总吸热量最小为性能指标,求解了满足多种约束的再入轨迹,并将优化的结果与数值积分的结果进行比较,验证了此算法有效性和可行性。     

基于序列二次规划算法的再入轨迹优化研究

介绍了序列二次规划算法在飞行器再入轨迹优化问题中的应用.首先引入了能量替代变量对无量纲运动方程进行推导,使得运动方程和优化问题易于处理,考虑严格的过程约束和终端约束,以攻角和倾侧角为控制变量,总加热量最小为性能指标;然后通过直接配点法将最优控制问题转化为非线性规划问题,选取各节点的状态量和控制量作为优化参数;最后应用序列二次规划算法对非线性规划问题进行求解.针对多约束的再入飞行器的轨迹优化时对初值敏感的问题,提出一种参考轨迹快速规划算法,提高了优化速度.仿真结果表明提出的方法能够较快地搜索到最优轨迹,满足所有约束且落点精度高.     

基于Gauss伪谱法的固体运载火箭上升段轨迹快速优化研究

研究Gauss伪谱法在多级固体运载火箭上升段轨迹快速优化设计中的应用。针对多
级固体运载火箭上升段轨迹优化的特点,研究了求解多阶段最优控制问题的Gauss伪谱法,
引入连接点概念处理间断点,设计了边界控制变量计算方法。为进一步提高轨迹优化速度,
设计了含初值生成器的Gauss伪谱法串行轨迹优化策略,实现了固体运载火箭上升段轨迹快
速优化。仿真结果表明,采用提出的优化方法优化一条上升段轨迹所用时间为2~3分钟,终
端约束和路径约束均得到很好满足,算法求解精度高,对初值依赖性小,设计的边界控制变
量计算方法可行。     

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。     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

RLV应急再入轨迹规划问题的动态伪谱法求解

针对可重复使用运载器(RLV)的应急轨迹规划问题,提出了动态伪谱法,实现了目标变更与能力下降情况下的轨迹重构。该方法将应急轨道规划问题转换为动态全局规划问题,基于Legendre-Gauss-Lobatto伪谱法进行了连续最优问题的离散化处理,推导了连续Bolza问题与离散化谱方法的一致性,并基于拉格朗日算子进行了性能指标优化。考虑到非连续最优解的收敛困难,给出了高效的初始配点和动态规划算法。最终的仿真结果表明所提出方法可有效实现再入轨迹重构,适应气动力系统20%的拉偏,且终端约束精度小于10m。     

亚轨道飞行器返回轨迹快速优化

快速、准确、鲁棒的轨迹生成方法可以增加任务的安全性与可靠性,极大地降低成本。针对亚轨道飞行器返回段特点,引入"伪控制量"、"末端进场走廊"等概念,分别采用高斯伪谱法和向前拉道伪谱法进行了返回轨迹快速优化研究,比较了两种伪谱法在处理复杂问题时的能力。仿真结果表明,向前拉道伪谱法不适合处理含控制量约束的问题,而高斯伪谱法在满足各种约束条件下,能够快速准确地生成亚轨道飞行器返回轨迹,同时验证了结果的可行性与最优性。     

基于解析初值的滑翔飞行器轨迹快速规划方法

伪谱法等轨迹规划的直接法借助初始轨迹实现迭代子问题的首次构造，从而启动序列迭代算法。为提高伪谱法迭代过程的收敛效率，以小型滑翔飞行器轨迹规划为背景，建立简化的运动学模型，推导速度倾角、速度关于高度的解析/半解析表达式，实现了高精度初始轨迹的快速生成。仿真表明，相比线性假设、简化数值积分方法，解析方法生成的迭代初值可有效降低伪谱法迭代次数，在保证精度的同时提高了轨迹规划效率。     

基于hp自适应伪谱法的固体运载火箭轨迹优化

多级固体运载火箭轨迹优化是一个多阶段多约束的最优控制问题。hp自适应伪谱法融合了有限元法和全局伪谱法的思想,采用双层优化策略对细化单元数和插值基函数的阶次进行自适应调节以满足精度和快速性要求。对基于hp自适应伪谱法的多级固体运载火箭主动段轨迹优化问题进行了数值计算,结果表明该优化方法能够很好的满足过程约束和终端入轨条件,具有收敛速度快、对初值不敏感等优点,有一定的工程应用价值。     

基于伪谱反馈控制的亚轨道返回在线轨道重构方法

亚轨道飞行器任务目标的多样化对制导控制系统的智能性、鲁棒性提出了更高的要求。本文基于伪谱最优反馈控制理论并根据飞行器当前飞行状态和终端约束,使用Legendre伪谱法在线进行轨道重构,生成满足法向过载、动压和热流等轨道约束的最优返回轨迹,并实时反馈更新迎角和倾斜角制导指令。在线轨道重构使用引入迎角和倾斜角的变化率作为虚拟控制的动力学方程以保证制导指令的光滑性,并采取一系列实时性保证策略。阵风干扰下的亚轨道返回飞行仿真表明该轨道重构算法鲁棒性很强,可以满足闭环反馈更新时间要求,并且迎角和倾斜角不会出现增加控制难度的剧烈抖动现象。     

一种新型火星定点着陆轨迹快速优化方法

针对火星定点着陆任务大气进入段的轨迹规划问题,给出了一种基于hp Radau伪谱法的快速优化算法。综合考虑大气进入段的动力学约束、边值约束、以及着陆器的机动能力约束和安全性约束,结合hp Radau伪谱法的配点特性,将轨迹优化问题转换成一个大规模多约束参数优化问题,给出了大气进入段轨迹优化问题的求解框架;为了提高算法的计算效率,给出了参数优化过程中雅克比矩阵的解析表达式;并通过数学仿真对本文算法进行了数值验证,结果表明：     

基于Gauss伪谱方法的高超声速飞行器再入轨迹快速优化

基于一种求解最优控制问题的新方法—Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method\|GPM) ,研究了高超声速飞行器滑翔式再入的快速轨迹优化问题。针对远程多约束条件下滑翔式再 入轨迹优化问题的难点,提出了基于GPM的串行分段优化策略,包括三个方面：(1) 构造了 设计变量初值生成器,获得近似最优解作为优化初值;(2) 提出从可行解到 最优解的串行优化策略;(3) 引入平衡滑翔条件构造动态分段点,将再入轨迹分为初始下降 段和滑翔段分别求解。以某高超声速再入飞行器为对象进行轨迹优化计算,仿真结果验证了 本文的轨迹优化方法具有较高的精度和计算效率。
     

基于混合规划策略的空间机械臂运动规划研究

为改善自由漂浮机械臂对载体姿态无扰的运动规划的收敛性,提出一种基于Gauss伪谱方法和直接打靶法的混合规划策略。首先建立机械臂系统运动规划的数学模型,用Gauss伪谱方法将运动规划问题转化为带约束的非线性参数优化问题,采用遗传算法初步定位全局最优解,然后将得到的解作为直接打靶法的初值,采用序列二次规划算法求出精确最优解,从而利用Gauss伪谱方法计算量小、直接打靶法精度高的特点,快速获得机械臂对载体姿态无扰的运动规律。数值仿真的结果表明该混合规划策略能够快速求解机械臂系统的无扰运动规划问题,且具有较好的收敛性与鲁棒性。     

亚轨道飞行器上升段轨迹优化与快速重规划

针对亚轨道飞行器上升段轨迹优化问题,提出了基于Legendre伪谱法的轨迹优化与快速重规划方法.结合亚轨道飞行器上升段运动特点,着重研究气动力的表示方法,建立了矢量形式的动力学方程.应用Legendre伪谱法进行上升段轨迹优化,并分析了优化结果.结合该方法的特点研究了基于Legendre伪谱法的轨迹重规划方法.仿真表明轨迹优化结果具有精度高、满足一阶最优性必要条件等特点,重规划轨迹的入轨精度高,且重规划的时间短,能满足快速性要求.     

多约束多规避区全程弹道快速优化方法

研究了多约束多规避区条件下的全程弹道快速优化问题。首先,分类研究了规避区的类型和基本模型;然后,重点考虑端点约束、控制约束、典型过程约束、时间及弹道链接约束和规避区约束等,构建了弹道优化的多种约束模型;最后,提出了一种基于检测点自适应伪谱法的轨迹优化算法,即在多区间伪谱法的基础上,引入曲率和误差判据,创新设计了自适应调整区间密度和区间内配点数的改进策略,构建了自适应伪谱法,进一步在自适应伪谱法的基础上加入检测点进行检测,采用一种基于配点间的检测点法作为解的近似误差评估准则,检验配点间的检测点处对于约束方程的满足程度。仿真结果表明,在不对初值进行猜测的情况下,以全程飞行耗时最短为优化指标,整个弹道优化CPU耗时小于5 s,终端状态参数均满足所有端点约束条件,优化弹道通过侧向绕飞,成功实现对两个规避区的规避,相关参数满足突防能力设计要求。     

基于Gauss伪谱法的助推-滑翔飞行器多阶段约束轨迹优化(英文)

在同时存在路径约束和边界条件时确定助推-滑翔飞行器的最优运动轨迹是近年来的热点问题。本文讨论了助推-滑翔飞行器的具有最大纵向航程和横向航程的两种最优轨迹。Gauss伪谱法是由Benson和Huntington提出的,在求解复杂的最优控制问题时有较快的收敛速度并能提供高精度的解。文中介绍了该方法并利用其将轨迹优化问题变换为可由NLP求解器进行数值求解的非线性规划问题。文中还介绍了其它相关的技术,例如端点控制的计算方法、处理包含奇异弧段的多阶段问题的处理方法、获得初始猜测值的方法和验证结果的方法等。仿真结果可以说明在给定的热流、过载和动压约束下最优轨迹的若干关键特性。通过优化和仿真计算,同时证明了此方法的实用性和有效性。     

高超声速飞行器多约束再入轨迹快速优化

针对高超声速飞行器再入过程中面临测控区和绕飞区的再入轨迹设计问题，提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的分段轨迹优化策略。将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题，进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化，将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题(NLP)进行求解。所得再入轨迹能够使得飞行器在满足各种约束条件的情况下成功进入测控区并且有效规避绕飞区，最终到达指定点。此外，本文综合考虑飞行器再入飞行的快速性和工程实用性，并提出了再入时间、弹道倾角以及航向角相关指标的加权性能指标，同时保证了轨迹规划快速、再入轨迹平滑以及控制量变化平缓等实际需求，提高了计算效率。仿真结果表明，本文所提出的分段优化方案能够快速规划出适应不同飞行任务的再入轨迹。     

RLV再入轨迹机载快速优化

为了可重复使用飞行器再入轨迹机载快速优化的需求,开发一种再入轨迹快速优化算法。根据RLV再入三维轨迹的特点,引入了新的假设,对RLV再入轨迹状态方程进行简化处理,使优化迭代计算量大大减少,在此基础上,使用乘子法对再入终端约束进行处理,然后用共轭梯度法求解优化再入轨迹,最后以美国航天飞机为例计算再入最优轨迹。结果验证该算法在满足约束条件的情况下,具有很快的收敛速度,在不同初始再入条件和终端约束条件下,计算机时一般小于一分钟。该算法具有很好的工程应用前景。