Neural adaptive control for a ground experiment of the space proximity operation in a six-degree-of-freedom micro-gravity simulation system

In this study, a neural adaptive controller is developed for a ground experiment with a spacecraft proximity operation. As the water resistance in the experiment is highly nonlinear and can significantly affect the fidelity of the ground experiment, the water resistance must be estimated accurately and compensated using an active force online. For this problem, a novel control algorithm combined with Chebyshev Neural Networks (CNN) and an Active Disturbance Rejection Control (ADRC) is proposed. Specifically, the CNN algorithm is used to estimate the water resistance. The advantage of the CNN estimation is that the coefficients of the approximation can be adaptively changed to minimize the estimation error. Combined with the ADRC algorithm, the total disturbance is compensated in the experiment to improve the fidelity. The dynamic model of the spacecraft proximity maneuver in the experiment is established. The ground experiment of the proximity maneuver that considers an obstacle is provided to verify the efficiency of the proposed controller. The results demonstrate that the proposed method outperforms the pure ADRC method and can achieve close-to-real-time performance for the spacecraft proximity maneuver.     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

A multi-aircraft conflict detection and resolution method for 4-dimensional trajectory-based operation

Conflict Detection and Resolution(CDR) is the key to ensure aviation safety based on Trajectory Prediction(TP). Uncertainties that affect aircraft motions cause difficulty in an accurate prediction of the trajectory, especially in the context of four-dimensional(4D) Trajectory-Based Operation(4DTBO), which brings the uncertainty of pilot intent. This study draws on the idea of time geography, and turns the research focus of CDR from TP to an analysis of the aircraft reachable space constrained by 4D waypoint constraints. The concepts of space–time reachability of aircraft and space–time potential conflict space are proposed. A novel pre-CDR scheme for multiple aircraft is established. A key advantage of the scheme is that the uncertainty of pilot intent is accounted for via a Space-Time Prism(STP) for aircraft. Conflict detection is performed by verifying whether the STPs of aircraft intersect or not, and conflict resolution is performed by planning a conflict-free space–time trajectory avoiding intersection. Numerical examples are presented to validate the efficiency of the proposed scheme.     

应用后缘装置的跨声速层流翼型多岛优化设计

高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。     

类IXV飞行器初期再入制导与姿态控制方法研究

摘要： 针对类IXV飞行器无翼式升力体构型及采用RCS/尾襟翼组合控制特点，研究其初期再入段的高精度制导与姿态控制方法.设计带过程约束的数值预测 校正制导律以提高制导系统的鲁棒性及精确性；根据其执行机构配置特点，设计基于RCS的航向控制律及基于RCS/气动舵的纵、横向复合控制律，并采用鲁棒伺服LQR技术进行控制参数快速设计.通过蒙特卡洛打靶仿真来验证算法的精度及鲁棒性.     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务，首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型，采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型；其次，研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法，并引入零反作用机动，消除机械臂运动对平台姿态的扰动；再次，在不使用零反作用机动功能时，分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器，在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后，开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真），仿真结果校验了上述方法的有效性。     

飞机动态推出控制策略仿真优化模型

机场离港运行的无序化造成滑行过程中的长时间排队等待及大量燃油浪费。为了减少燃油消耗和废气排放,在已有的动态推出控制策略基础上提出了阶梯函数控制策略(Step function,SPC)和非线性函数动态推出策略(Nonlinear function,NPC)的一般形式,以离港成本为目标,建立了基于停机位等待惩罚的动态推出控制模型,在不延误的前提下提出了一种基于网格参数优化的蒙特卡洛仿真优化算法。通过北京首都机场实际运行数据对推出过程进行仿真计算,并与无控制策略以及传统N-control策略的最优可达解进行仿真对比,结果表明:在不延误的前提下,提出的推出策略可以更加有效地降低平均滑行道滑行时间,NPC策略的离港运行成本和燃油成本可降低45.52%和54.23%,SPC虽然成本节省劣于NPC策略,但是其简单的操作方式可以为离港推出调度方式的改进提供决策支持。     

航天器近距离交会的固定时间终端滑模控制

针对航天器近距离交会段的位置姿态耦合控制问题，假设航天器受外界干扰且目标航天器存在空间自由翻滚情形时，基于固定时间概念设计了一种六自由度位姿终端滑模自适应控制器，通过引入显含正弦函数的切换项来避免奇异问题。此外所设计的控制器含双幂次项，不仅能全局提高姿态和位置的跟踪速度及精度，还能估计系统稳定所需的时间上界，且该上界与状态初始值无关。基于Lyapunov方法分析了闭环系统的固定时间稳定性。仿真结果表明，该控制器能快速实现对航天器近距离交会时相对位置和姿态的控制，具有较高的精度和良好的干扰抑制能力。     

基于避障伪距离的自由漂浮空间机器人规划跟踪一体化控制

针对自由漂浮空间机器人(Free Floating Space Robot,FFSR)的避障规划与控制问题，提出一种FFSR的避障规划-跟踪一体化控制方法。首先，基于障碍物伪距离技术，采用FFSR逆几何模型求解期望末端位姿下的连杆伪距离估计值，进而通过求解非线性优化问题，获得FFSR避障期望轨迹。其次，将全局轨迹规划与局部在线避障相结合，辅以离散状态黎卡提方程（DSDRE）控制方法实现FFSR的避障规划-跟踪一体化控制。最后，采用6R空间机器人模型验证了所提方法的有效性。仿真结果表明，该方法能够实现FFSR的避障控制，有效克服了传统FFSR控制中末端轨迹规划与控制相分离的问题，提高了FFSR的环境适应性。