人工智能在航天器制导与控制中的应用综述

航天器制导与控制技术是保障空间任务顺利实施的关键技术之一。当前,动力学模型的强非线性以及参数不确定性制约了高精度姿轨控技术的发展,而系统故障则决定航天器姿轨控的成败。以机器学习为代表的新一代人工智能技术航天器制导控制领域展现了巨大的应用潜力。首先对基于人工智能技术的轨迹制导和姿态控制中的研究发展及应用现状进行归纳,分析航天器轨迹规划、姿态控制、故障诊断以及容错控制技术的发展趋势。然后,从鲁棒轨迹规划、自适应姿态控制、快速故障诊断和自适应容错控制等4个方面总结适用于未来航天任务的航天器姿轨控关键技术。最后,针对智能姿轨控技术的应用所面临的挑战,从姿轨控架构、算法最优性、算法的训练以及技术验证等方面提出相应的发展建议。     

亚轨道飞行器返回侧向制导规划方法

侧向制导方法是亚轨道飞行器返回制导方法中重要的一方面。由于亚轨道飞行器返回飞行过程短,因此采用侧向走廊的方法进行倾斜角的反向控制,末端制导精度差。为此,利用归一化能态方程的积分端点固定、积分过程快的特点,提出了一种快速收敛的迭代倾斜角反向时机规划方法。算例结果表明,采用该方法可以实现反向点的在线规划,从而有效提高了侧向制导精度。     

运载火箭入轨段的自抗扰预测制导方法

运载火箭的入轨段运动对入轨精度的影响很大,为避免扰动干扰,提出了一种自抗扰预测制导方法。首先,基于运载火箭三自由度模型,引入平均重力场、简化终端约束的处理形成了改进的轨迹规划算法,加快了收敛速度,能够适应在线轨迹规划的需要。然后,设计了自抗扰轨迹跟踪器,与在线轨迹规划算法结合形成了自抗扰预测制导方法。数值仿真结果表明,所提自抗扰预测方法在应对推力故障及其他典型偏差干扰时均有较高的入轨精度和鲁棒性,可为运载火箭入轨段制导控制系统的适应性提供参考。     

可重复使用运载器再入轨迹与制导控制方法综述

可重复使用运载器（RLV）是未来实现快速、可靠及廉价进出空间的必然趋势，也是当前航空航天领域的研究热点。对RLV再入段的轨迹优化、制导及控制方法进行了综述。在RLV再入轨迹优化方法上，分别从间接法、直接法以及伪谱法等方面进行了综述，在深入分析每类方法特点的基础上，对其未来发展趋势进行了展望；在RLV再入制导方法上，分别从离线标称轨迹制导、在线轨迹重构制导、预测校正制导等方面进行了综述，对每类再入制导方法进行了优缺点分析，并对未来发展方向进行了总结；在RLV再入姿态控制方法上，分别从线性控制方法、非线性控制方法、智能控制方法等方面对其进行了综述，并对其特点和未来发展趋势进行了分析。最后，对RLV再入制导控制一体化方法进行了综述，指出了未来RLV制导控制一体化研究中亟需解决的关键问题。     

航天器短期规避路径规划研究

针对在轨航天器主动防护的问题,对航天器直接规避路径规划和航天器规避-返回路径规划进行了研究,建立了规避-返回轨道规划问题的脉冲式最优轨迹非线性规划模型,利用主矢量理论和序列二次规划算法对问题进行了求解。通过数值仿真,揭示了航天器规避机动时刻与所需燃料、分离距离与所需燃料以及不同返回时间与所需燃料的规律,得到了对航天器主动防护研究有意义的结果,同时可为工程应用提供相关参考。     

垂直起降重复使用运载器返回制导与控制

针对垂直起降可重复使用运载器返回全程非线性、高动态、强扰动、多约束条件下的精确着陆问题,开展适应各飞行段任务特性和需求的返回全程制导控制方法研究。首先分析返回全剖面各飞行段的特点及对制导控制的需求,建立了动力学模型;然后基于经典制导控制方法给出可行的返回全程制导控制方案,并针对其不足分别设计修航段基于剩余时间估计和几何关系目标点自适应更新的双层迭代制导、返回末段多约束自适应制导和返回全程自抗扰控制器,构建了自适应强抗扰新型返回全程制导控制方案;最后进行了数学仿真,通过对比分析经典制导控制方案和新型制导控制方案在小偏差/扰动和大偏差/扰动两种条件下的飞行状态,验证了新型制导控制方案下更高的着陆精度、更强的适应性和抗扰性。     

大气层内模型预测静态规划拦截中制导

在临近空间机动目标拦截中,拦截器的初始动力段对中制导段乃至末端拦截性能具有重要影响。在模型预测静态规划（MPSP）理论基础上提出了一种初、中制导联合规划制导方法,旨在解决多阶段、快速、最优拦截轨迹规划和制导问题。首先,提出了一种改进的模型预测静态规划方法,该方法不仅可以满足终端约束,还可以生成最优初始状态,并在性能指标中考虑状态变量相关函数。其次,基于等效阻力模型建立了包含动力段与非动力段的两段规划模型,通过采用分段离散以及构建关机点变分关系的方法,避免了内点约束的引入,使MPSP算法可直接求解该两段规划问题。最后,结合提出的MPSP算法以及两段规划模型,实现了终端速度最优的拦截轨迹规划,结合目标预测方法,实现了对机动目标的预测拦截。仿真结果表明,本文方法可提高制导精度和终端速度,且能更好满足对机动目标的拦截需求。     

微型航天器与空间非合作目标交会制导方法

星载设备能力有限的微型航天器在与空间非合作目标交会任务开始前,存放在空间轨道平台内,为了使其完成此项任务,需要设计制导方法。本文首先根据希尔（C-W）方程,设计了初制导律,然后在视线坐标系内建立了微型航天器与非合作目标间的相对运动方程,并设计了空间交会自寻的末制导律。交会任务开始时,为节省微型航天器的燃料,轨道平台根据初制导律以一定速度及释放角度释放微型航天器,微型航天器进入交会轨道,在初制导的作用下,经过若干个过渡轨道周期后接近空间非合作目标,并为末制导提供良好的交班条件,当末制导导引设备捕获并跟踪目标后可通过自寻的末制导最终完成与空间非合作目标交会任务。     

基于空中发射点的在线诸元计算方法研究

现代战争的快节奏要求弹道导弹具有快速机动发射能力,采用伪卫星组合制导的弹道导弹随机快速发射需要诸元在线计算。提出了一种基于空中发射点的在线诸元计算方法,该方法具有计算量小、制导方法误差小的特点,可用于陆基机动弹道导弹或潜射弹道导弹的快速发射。     

垂直起降运载火箭返回着陆轨迹在线优化研究

针对垂直起降运载火箭返回着陆轨迹优化问题开展了研究。首先，基于多区间Radau伪谱法和稀疏非线性规划技术，采用C++语言编程开发了具有在线优化能力的轨迹优化程序。然后，针对火箭返回着陆轨迹的落点误差较大问题，提出了末段轨迹在线更新的应用模式，以消除轨迹累积误差。最后，开展了仿真计算。研究结果表明：所提方法能够快速求解运载火箭返回着陆轨迹优化问题，计算效率比GPOPS-Ⅱ软件提高大约3～12倍，并且可以移植到嵌入式系统，具有在线优化的能力；对末段轨迹进行在线更新能够有效提高返回轨迹的落点精度。     

一种跳跃式返回再入的预测—校正制导方法

再入地球大气是探月飞船返回的关键阶段,再入制导是返回再入中的难点问题.飞船跳跃式再入过程复杂,标准轨道制导方法难以满足任务要求,因此具有高精度和强鲁棒性的预测—校正制导方法成为解决问题的首选.以探月飞船跳跃式再入为背景,设计了数值预测—校正制导律,研究了基于嵌套式积分算法的航程快速预报方法和基于有界试位法的倾侧角剖面快速更新算法,提出了一种气动系数误差和大气密度误差的在线参数辨识方法,并基于最大偏差法和蒙特卡洛打靶法进行了仿真分析.结果表明,预测—校正再入制导方法在跳跃式再入问题上具有较高的精度和较好的鲁棒性.5 000 km再入航程时,开伞点误差在2.5 km以内.     

基于阻力加速度倒数剖面的再入轨迹规划与制导方法

针对升力式飞行器再入制导问题,提出了一种基于阻力加速度倒数剖面的在线解析规划与制导方法。首先将过程和终端约束转换成阻力加速度倒数形式的飞行走廊,采用三次样条函数描述倒数剖面。然后通过解析计算航程上下界,利用待飞航程在倒数剖面内的近似线性关系,以满足待飞航程为目标,迭代计算得到阻力加速度倒数剖面;在飞行过程中根据当前状态和实际待飞航程,周期性更新阻力加速度倒数剖面。通过对阻力加速度剖面的跟踪进行纵向制导,解算倾侧角指令;通过倾侧角反向来进行侧向制导,限制航向角偏差。实现了再入轨迹的在线快速生成与更新,并利用阻力加速度动态特性,将其与跟踪制导结合,提出的方法效率高,适应性强,有工程应用的潜力。     

航天器再入制导方法研究现状与发展评述

介绍了国内外航天器再入制导方法领域研究的近期进展,分标准轨道制导法和预测-校正制导法详细剖析了各种再入制导律的设计思路与研究框架,指出了自主性、自适应性和鲁棒性、并且能够适应多任务的新型再入制导方法是目前的研究热点和发展方向。     

基于标准弹道点的最优制导方法

由于基于需要速度的显式制导方法要确定虚拟目标点,虚拟目标点的确定要对地球扁率和再入阻力的影响进行修正,存在着百米以上的修正误差,为此提出了基于标准弹道点的最优制导方法,即将标准弹道的某点作为目标点进行需要椭圆轨道计算及最优入轨控制。提供了采用弹上迭代制导方法实现最优控制,同时给出了预测关机参数的需要椭圆轨道终端约束校正方法。该制导方法无需进行地球扁率和再入阻力的影响修正,可以减少方法误差,仿真计算证明了这一点。     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

基于解析剖面的时间协同再入制导

针对高超声速滑翔飞行器再入段时间协同制导问题，提出一种基于高度-速度剖面的预测校正协同制导律。首先在高度-速度剖面内设计了参考轨迹，利用两个轨迹参数在线预测剩余飞行航程和时间；通过数值算法校正两个轨迹参数以满足航程和时间约束并求取实际控制量，结合侧向航向角走廊实现了单飞行器的时间约束再入制导。在此基础上分析了飞行器的时间可调范围，针对多飞行器协同再入任务设计了协同飞行时间和协同策略，实现了时间协同再入飞行。该策略考虑到再入过程中的通讯困难，避免了弹间通讯，且充分利用了飞行器纵向动力学，时间可控范围较大，更加适用于实际的再入过程。仿真结果说明了时间约束再入制导律对时间的可控性和协同策略的有效性。