基于萤火虫优化神经网络算法的气浮台自动调平衡研究

为了利用气浮台在地面精准演示分布式多星组网技术及验证多模式高分成像过程，提出一种基于改进型BP神经网络PID控制的气浮台快速自动调平衡算法.针对以往算法调平时间较长、容易得到非最优解的问题，引入仿生萤火虫算法对神经网络初始权值进行优化，提高了算法的收敛速度和稳定性.基于构建的三轴气浮台运动学和动力学模型，通过仿真实验验证了优化算法对自动调平衡具有良好的控制效果，满足多星地面仿真的调平衡要求.      

双星跟飞立体成像的构形保持控制

针对强干扰及输出饱和条件下微小双星立体成像的构形保持问题，提出一种基于观测器的抗干扰复合控制策略.根据立体成像双星跟飞运动机理，建立双星相对运动动力学模型；设计了一种自适应干扰观测器，可同时实现系统状态和干扰信息的在线估计，并采用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式技术给出观测器存在条件.采用极点配置方法改善观测器系统的动态性能，引入指数衰减因子提高控制器的收敛速度.考虑执行机构的输出饱和特性，提出一种加权PD+LQR反馈与干扰前馈补偿的复合控制策略，能够抑制未知干扰的影响，保证系统的动态和稳态性能，具备双星构形保持控制能力.仿真结果验证了所提算法的有效性.      

基于改进萤火虫算法的小卫星质量特性调整 #br#

摘要： 为了消除小卫星在轨运行过程中因燃料消耗等原因造成质量特性变化的影响，提出一种基于改进萤火虫算法的卫星在轨质心调整方法.该方法运用萤火虫算法对PID控制器的参数整定进行优化，针对收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题，引入自适应步长因子对算法进行改进.算法通过编程注入星载计算机，进而控制电机调整机构完成卫星在轨质心调整.依托于地面气浮平台进行半物理仿真实验，实验结果表明改进算法在第48次迭代完成PID参数整定，相较于其他算法具有更快的收敛速度和动态响应特性.基于改进算法的调整系统可在59 s将单轴质心偏移量减小到精度要求，验证了系统在小卫星质量特性调整上的实时性和稳定性.