非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

基于燃料最优解的火星精确着陆制导策略研究

针对火星着陆任务高实时性和低燃耗的需求,提出了一种新的基于开环燃料最优解的精确着陆制导策略。通过分析开环燃料最优解特性,设计了利用发动机推力幅值切换处的状态作为路径点结合最优线性制导律进行分段制导的制导策略,在无需存储全部燃料最优轨迹的前提下,实现具有近燃料最优特性的着陆任务,节省了大量的存储空间。同时详细讨论了包括全局燃料最优解获取、路径点提取、路径点拟合等一系列关键问题,并通过典型火星着陆场景的大量数学仿真验证了所提出策略的可行性和优越性。     

一种超参数自适应航天器交会变轨策略优化方法

利用强化学习技术,本文提出了一种超参数自适应的燃料最优地球同步轨道（GEO）航天器交会变轨策略优化方法。首先,建立了GEO航天器交会Lambert变轨模型。以变轨时刻为决策变量、燃料消耗为适应度函数,使用改进式综合学习粒子群算法（ICLPSO）作为变轨策略优化的基础方法。其次,考虑到求解的最优性和快速性,重新设计了以粒子群算法（PSO）优化结果为参考基线的奖励函数。使用一族典型GEO航天器交会工况训练深度确定性策略梯度神经网络（DDPG）。将DDPG与ICLPSO组合为强化学习粒子群算法（RLPSO）,从而实现算法超参数根据实时迭代收敛情况的自适应动态调整。最后,仿真结果表明与PSO、综合学习粒子群算法（CLPSO）相比,RLPSO在较少迭代后即可给出适应度较高的规划结果,减轻了迭代过程中的计算资源消耗。     

考虑输入饱和的多航天器系统姿轨耦合分布式协同跟踪控制

基于一致性理论,研究了多航天器系统相对轨道及姿态耦合的分布式协同控制问题。在仅有部分跟随航天器可获取领航航天器信息的情形下,针对各跟随航天器存在未建模动态以及外部环境干扰等问题,利用双曲正切函数的性质,提出了考虑输入饱和的分布式自适应协同控制律。首先,对于领航航天器具有时变状态的情形,为每个跟随航天器设计了3个滑模估计器,对领航航天器的状态进行估计。其次,针对跟随航天器间相对速度和角速度难以测量的问题,设计仅需领航航天器状态的切比雪夫神经网络自适应更新律。最后,设计考虑输入饱和的分布式自适应协同控制律保证各跟随航天器跟踪动态领航航天器。仿真结果表明了该算法的有效性、可行性。     

基于有向图的航天器编队鲁棒自适应姿态协同跟踪控制

针对一组有向通讯拓扑关系的编队航天器的协同控制问题,考虑航天器的模型不确定性(指惯量不确定性)以及受到的外部干扰的影响,设计了分布式自适应协同姿态跟踪控制器,使得各航天器姿态协同的同时跟踪时变的期望姿态。首先,针对由MRP参数描述的航天器误差动力学方程,选取了包含相对误差项以及绝对误差项的滑模面,将模型不确定项和外界干扰项作为整体处理,基于Lyapunov稳定性理论给出了非回归项的自适应算法和分布式协同跟踪控制律的设计方法,以使得各航天器协同收敛到期望的姿态,最后通过仿真验证了该算法的有效性、可行性。     

欠驱动刚性航天器可行轨迹生成算法研究

研究了仅有两个独立控制力矩的轴对称欠驱动刚性航天器的可行轨迹生成问题。首先,由系统模型推导出轴对称欠驱动航天器可行轨迹必须满足的状态约束条件;其次,基于轴对称欠驱动航天器的微分平滑特性,提出了一种可行轨迹生成算法。该算法针对欧拉角姿态描述的系统模型,不仅能够有效地简化系统平滑变换中的奇异点避让问题,而且即使是在大角度机动的情况下,仍然能够保证轴对称欠驱动航天器的姿态角速度和相应的控制输入力矩始终保持在合理的范围内。仿真结果表明,该算法计算量小、计算速度快,这使得欠驱动航天器后续的轨迹规划和轨迹跟踪等算法的在线实际应用成为可能。     

基于时频域分析的轮控航天器姿态控制规律参数整定

研究了轮控航天器姿态控制规律的设计与参数整定问题。采用xyz转序欧拉角描述航天器姿态,建立了航天器动力学及运动学方程,并设计了非线性解耦控制律,使得各回路可独立设计PID控制器。以滚动回路为例,分析了PD控制参数与系统带宽、截止频率、相位裕度等多项频域指标的关系,从而设计有效的稳态控制器以应对挠性结构振动和系统时延等;接着根据姿态控制特性给出了积分参数选取及积分饱和处理策略;同时为快速完成姿态机动,结合时间最优控制特性分析了控制参数与机动角度的关系;此外,执行机构效率和系统干扰力矩等因素也被用于控制参数域的整定。最后利用整定策略设计了某型卫星的姿态控制器,并通过频域分析和数学仿真检验了该方法的有效性和实用性。     

基于高斯过程回归的组合体航天器姿态接管学习控制

空间非合作目标一般具有结构复杂、质量特性未知、姿态机动能力不明等特点,这导致组合体航天器姿态动力学呈现出高度非线性和强耦合特性,且难以对其进行在轨精确辨识。针对组合体航天器姿态接管过程中目标信息不完全、精确辨识困难等问题,本文考虑目标存在姿态机动能力的任务场景,提出了一种基于稀疏高斯过程回归(GPR)的数据驱动姿态接管控制策略。首先,从系统运行数据中提取、凝炼模型未知部分的输入/输出映射关系,构建数据驱动的概率化模型以代替无法快速准确建立的参数辨识模型,并根据该数据驱动模型设计变增益反馈控制策略,证明了系统状态概率意义上的Lyapunov稳定性和有界性;其次,考虑到在轨任务的实时性、星载计算机的计算资源有限等因素,该算法可在保证控制精度的同时显著减轻学习算法的计算压力;最后,数值仿真验证了本文所提出控制方法的有效性与实用价值。     

应用非线性模型预测控制的绳系卫星Halo轨道保持控制

针对哑铃型绳系卫星在圆形限制性三体问题(CRTBP)中的Halo轨道保持控制问题,应用非线性模型预测控制(NMPC)方法设计了Halo轨道保持控制器。首先采用摄动法得到目标Halo轨道,通过跟踪目标轨道上一运动点,将其转化为目标跟踪控制问题,然后设计非线性模型预测控制器对其进行跟踪控制。利用4阶Ronge-Kutta法对原非线性模型进行离散化,将预测控制中的有限时域最优问题转化为非线性规划问题进行求解,得到下一周期的控制量。最后通过数值仿真验证了即使在初始位置偏差较大的情况下,所设计的控制器只需要很少的速度增量就可使绳系卫星系统运动至目标轨道,并精确地保持在目标轨道上。     

欠驱动直连式三体绳系卫星非线性姿态跟踪控制

针对存在外部有界干扰和控制饱和的欠驱动直连式三体旋转绳系卫星系统姿态跟踪控制问题,提出了一种分布式非线性控制方法。首先考虑单体欠驱动绳系卫星姿态模型,由于其复杂的非完整动力学特性,应用微分同胚映射的方法先将模型进行转换,进一步基于反步法设计了欠驱动姿态跟踪滑模控制器,并结合抗饱和方法解决了控制受限的问题。然后应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的一致最终有界性。进一步考虑绳系卫星系统的运动同步性,将欠驱动单体绳系卫星姿态控制器设计扩展至直连式三体绳系卫星姿态系统,设计了分布式欠驱动非线性控制器。最后进行了数学仿真,验证了本文所设计控制方法的有效性。