基于序列凸规划的运载火箭轨迹在线规划方法

针对大气层内气动力对轨迹规划求解实时性与收敛性的影响,提出一种基于模型补偿序列凸规划的大气层内火箭轨迹规划方法。该方法的核心思想是通过设计一种序列补偿的方式,将火箭动力学中非线性项(气动力加速度与重力加速度)与过程约束项(动压、过载约束等)进行凸化,从而将轨迹规划问题转化为序列凸规划问题而得到快速求解。在此基础上,本文理论分析了该序列凸规划方法的收敛性,保证该方法能够收敛到原问题的最优解。数值仿真表明,该方法能够完成大气层内的火箭上升段与垂直着陆段轨迹在线规划任务,方法的收敛速度能满足轨迹在线生成的实时性要求。     

运载火箭智能控制的能力特征与关键技术

运载火箭智能控制是智慧火箭研制的核心技术之一。结合智能技术在航天控制上的应用研究与工程实践,对运载火箭智能控制的能力特征进行了分析;介绍了运载火箭的智能测试与发射、典型动力故障诊断与重构、环境与模型自适应控制,以及“软件”定义运载火箭等关键技术;对我国运载火箭智能控制系统的未来发展进行了思考。通过对航天智能控制技术持续不断地研究与实践,为我国智慧火箭的研制提供强有力的支撑。     

多无人机协同航迹规划技术研究

多无人机协同航迹规划是多无人机协同控制的重要组成部分。多无人机协同航迹规划能得到满足安全性、协同性和任务要求的较优航迹,这对提高无人机系统性能有重要的意义。介绍了多无人机协同航迹规划的问题描述和求解结构,总结了在协同规划问题中的约束条件和航迹协调方法,着重阐述了几种在多无人机编队中常用的控制方法。在此基础上,对未来可能的研究方向进行了展望。     

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%。     

基于近似动态规划的目标追踪控制算法

在目标跟踪问题中,针对飞行器控制算法难以适应目标大机动飞行甚至与我方博弈等难度较大任务的问题,提出了基于近似动态规划的目标追踪控制算法。该算法通过使用博弈策略对我方无人机进行训练形成经验,将双方位置等状态作为已知量,滚转方向作为控制量,利用两物体的相对位置得出其特征,并形成近似值函数;最终利用rollout算法进行最优跟踪决策求解,实现对跟踪目标甚至是博弈目标的灵活有效精确跟踪。仿真结果验证了近似动态规划用于控制算法的有效性。      

运载火箭推力故障不确定性下轨迹可达包络分析

针对运载火箭突发推力故障且故障存在不确定性的轨迹设计问题，提出了一种基于状态转移张量法(STT)的故障火箭轨迹可达包络分析方法。首先，建立了推力故障火箭的运动模型，通过构建故障火箭轨迹重规划问题，基于序列二次规划法获得了不考虑故障不确定性的重规划轨迹; 其次，基于线性协方差对非线性系统的不确定性传播进行建模，并对模型进行线性化，在此基础上提出了基于SST的运载火箭轨迹可达包络分析方法; 最后，通过与多次蒙特卡洛仿真对比验证所提方法在运载火箭轨迹可达包络定量分析中的有效性。