多冲量近程交会最优化模型

文章基于Lawden方程对椭圆参考轨道的近程最优交会问题进行了研究,并提出了一种混合遗传算法求解最优近程交会问题。首先在一定假设条件下给出了目标在椭圆参考轨道的近距离相对运动模型——Lawden方程,构建了多脉冲最优交会问题模型并进行了理论分析。性能指标选为轨道交会过程中燃料消耗和时间消耗加权最小的多目标优化指标,优化参数为脉冲大小和脉冲施加时刻,终端状态受到相对位置和相对速度的约束。然后介绍了具有较强全局和局部寻优能力的混合遗传算法。最后以四脉冲为例进行仿真计算。仿真结果表明,是否考虑第一次脉冲位置,总燃料消耗变化不明显。因此,追踪航天器一旦捕获到目标信息即可施加第一次脉冲。仿真结果还证明了混合遗传算法在求解最优交会问题时的有效性。因此,混合遗传算法对基于Lawden方程的椭圆参考轨道近程最优交会问题的求解可行。     

航天器轨道交会迭代制导算法

针对航天器轨道交会的脉冲推力模型与实际发动机连续推力模型不相符的问题,研究一种脉冲变轨策略的工程实现方法,使脉冲变轨策略可应用于工程实际.基于Lambert飞行时间定理和遗传算法,研究航天器最优脉冲变轨策略.根据脉冲变轨优化的结果,采用迭代制导算法研究脉冲变轨工程化问题.仿真结果验证了迭代制导算法在航天器轨道交会中的有效性.     

基于引导型人工免疫算法的最优Lambert变轨

主要研究了燃料最省的Lambert双脉冲变轨问题.首先对普适变量法进行改进以避免奇异,并将其用于Lambert双脉冲变轨问题的求解.然后针对只给定初始时刻追踪航天器和目标航天器的轨道要素及总时间约束的交会问题,引入调相时间的概念,并将其和转移时间作为Lambert变轨的优化变量.最后采用引导型人工免疫算法GAIA(Guiding Artificial Im-mune Algorithm)对该优化问题进行寻优.仿真算例表明,与自适应遗传算法AGA(Adaptive Ge-netic Algorithm)相比,GAIA具有更强的寻优能力和更快的寻优速度,从而验证了GAIA用于最优Lambert变轨的有效性.     

空间交会中多圈Lambert变轨算法研究

用两个位置和飞行时间来决定轨道的问题 ,即Gauss问题 ,是航天动力学中的一个基本问题。而Lambert交会问题是Gauss问题在航天器空间交会领域的具体化。文中提出了一种新的算法 ,解决了航天器多圈Lambert变轨的求解问题 ,由此来寻求在飞行时间较长的情况下 ,航天器的Lambert交会燃料最优轨道 ;并由算例验证了这种算法的正确性和鲁棒性     

基于T-H方程的多脉冲最优交会方法

针对椭圆参考轨道交会问题,采用T-H方程描述相对运动,提出了一种时间固定燃料最省的多脉冲最优交会方法,优化参数为交会脉冲及其施加时刻.当考虑到J2摄动或航天器初始相对距离较大时,用T-H方程进行状态预测其线性化误差一般不容忽略,而若用轨道积分预测则耗时较多,进而导致优化时间过长.针对此问题,提出一种采用前一优化脉冲节点的状态导出的轨道根数预测当前节点状态的预测方法.该方法简单实用,有效地加快了优化收敛速度.最后基于多脉冲优化解进行了数值轨道积分以验证交会精度.仿真结果表明,即使加上J2摄动,在初始相对距离为1 000 km时,该方法的终端位置精度仍能达到75 m.     

摄动椭圆参考轨道上的最优精确交会

针对椭圆参考轨道附近的交会问题,给出了数值梯度寻优算法和遗传寻优算法用于确定最优转移时间和最优双脉冲,并解决了双脉冲半圈交会和整圈交会的奇异问题.在此基础上,考虑地球J2带谐项对相对运动的影响,给出了采用线性梯度的迭代算法,并将其用于摄动下的燃料最优双脉冲交会制导.采用不同偏心率的参考轨道进行了交会仿真,结果表明该迭代...     

基于梯度分割区间优化算法的双脉冲交会优化

研究非固定时间的航天器双脉冲交会轨迹优化问题,设计了基于梯度分割区间优化算法(GIOA)。该算法结合所研究问题的特点,使用每次只选择有限个区间进行操作的区间选择策略、基于梯度优化结果的区间分割策略、基于单调性的区间紧缩策略以及约束条件测试和基于梯度的目标优化估计值更新策略等。梯度优化算法仅用于区间分割和目标优化估计值更新,不但没有影响GIOA对区间优化算法全局性和收敛性的继承,同时加快了包含优化解的小宽度区间的出现,提高了目标优化估计值的更新速度,并由此提高了运算效率。区间选择策略的使用,控制了决策变量区间数量的增长,降低了算法运行的存储需求。算例仿真中,成功求解非固定时间双脉冲交会问题,并展示出算法的优势。      

广义多圈Lambert算法求解多脉冲最优交会问题

基于一种高效高精度的Battin多圈Lambert算法提出一种考虑轨道摄动的广义多圈Lambert算法.与现有算法相比,本算法虽然原理复杂但计算流程非常简单,效率极高,分别通过几次内外循环就可满足精度要求.广义多圈Lambert算法结合一种可行解迭代交会模型构成了一个通用的多圈多脉冲交会规划框架,应用两步法求解此多变量的复杂工程优化问题,首先利用高效率的进化全局优化算法以及解析轨道模型作全局搜索,然后利用序列二次规划算法以及简化高精度轨道计算模型作局部搜索,此方法可以保证高效高精度的求解多圈多脉冲交会问题.算例表明此方法特别适用于满足实际工程约束的交会规划问题.     

轨道维持与调相的综合优化策略研究

在交会对接飞行任务设计研究中必须首先确定目标航天器的轨道设计策略,研究了一种将目标航天器轨道维持和调相两种任务进行综合优化的策略.轨道维持的任务是使得目标航天器轨道的形状和位置符合交会要求,调相的任务是使目标航天器在轨道中的初始相位角符合交会要求.在考虑了交会对接发射窗口、交会终端约束条件下,将目标航天器轨道设计问题转化为一个非线性规划问题,应用序列二次规划方法对其进行了求解.仿真计算表明,这种方法既能以较少变轨次数满足交会对接任务要求,又能节省燃料,为空间交会对接任务规划提供了重要参考.     

燃料受限的时间最优多脉冲交会问题

主要研究了时间最优多脉冲交会问题中最优交会时间和最优脉冲数随各因素的变化规律.建立了考虑路径约束的数学模型,并利用遗传算法对问题进行了求解.在此基础上通过大量的数值计算研究了共面圆轨道间交会问题中各因素(包括轨道半径比、初始相位差、燃料以及路径约束)对最优交会时间和最优脉冲次数的影响,并总结出了最优交会时间和最优脉冲数随各因素的变化规律.根据最优交会时间随各因素变化的曲线较为"平缓"(均为单调或只有一个极值)的事实,指出可以利用较少的特征点通过插值的方法来快速求解最优交会策略.结论对于空间营救和在轨规避等实际任务的轨道设计具有一定的参考价值.     

大尺寸交会测量系统传感器布站优化分析

为提高目标定位精度,研究了多站交会大尺寸精密测量系统中传感器布站优化方法。首先,以电子经纬仪为例创建了多站交会测量系统基于传感器误差分离的优化布站数学模型;然后,分析了测量空间内的布站约束条件并对之进行了几何近似;最后,利用郭涛算法求解带有约束的非线性规划问题,得到布站空间内传感器最佳位置组合。仿真分析结果表明,该方法能够有效提高系统测量精度,可应用于多站交会测量现场布站过程。     

基于粒子群算法的航天器姿态机动路径规划

研究航天器在星载设备受多种几何约束情况下,大角度姿态机动时的姿态路径规划问题.采用罗德里格斯参数描述姿态,将姿态机动路径规划问题转化为点机器人的三维路径规划问题.基于粒子群优化技术设计了航天器复杂约束下大角度姿态机动的路径规划算法.数值仿真结果表明,该方法对于复杂约束下航天器姿态机动的运动规划是有效的.     

脉冲推力轨道拦截可达性描述及求解方法

针对航天器单脉冲轨道拦截可达性分析问题,基于共面变轨、逆轨拦截假设,考虑能量、时间和交会角约束,提出了拦截航天器可拦截区和可发射区的概念。在航天器单脉冲空间可达范围的基础上,进一步考虑了目标轨道的约束,建立了目标轨道命中区的计算策略,对异面轨道交叉点为燃料最省点做出了解释。把拦截可达性相关的问题归纳为8个基本拦截问题,通过这8个问题的组合,描述了考虑能量、时间和交会角约束下拦截问题的可拦截区和可发射区的计算方法。采用圆轨道共面变轨、逆轨拦截场景进行了仿真验证,结果表明该方法能够快速有效地计算出约束条件下航天器的拦截可达范围,能够用于分析特定任务情况下的拦截可达性。     

非合作机动目标交会的相对位置控制

研究目标航天器存在机动的情况下追踪航天器与目标航天器的交会问题.只利用两航天器之间的相对位置测量信息,考虑目标机动、外部干扰以及状态耦合,提出一种改进的特征压缩方式并建立相应的解耦特征模型,基于该特征模型设计解耦的自适应控制方法实现追踪航天器与机动目标航天器的交会.仿真结果验证了算法的有效性,并表明其优于传统的PD控制方法.     

基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题,首先,系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次,以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标,建立了混合整数规划模型,进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化,下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后,通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

人控交会对接摄像机调光算法 设计与验证方法研究

航天器人控交会对接过程中,空间光照环境极为复杂.摄像机作为最主要的相对测量敏感器,需要设计合理的调光算法以适应各种工况.详细分析了航天器的空间光照环境,针对人控交会对接的场景特点,对基于直方图的自动调光算法提出了改进措施,并提出了全面的地面验证测试方法,证明了改进后的直方图自动调光算法的合理性.     

多机多窗口优化调度问题的模型与算法

最小化完工费用且具有多个时间窗口的多机调度问题,一直是组合优化领域的一个研究难点.首先给出描述问题的2种模型:整数规划IP(Integer Programming)模型,约束规划CP(Constraint Programming)模型.通过对IP模型和CP模型各自缺点的讨论,引出一个新的模型--混合IP-CP模型,重点讨论了该混合模型的求解方法,给出一个模型求解的启发式算法,经测试表明新模型和算法能极大地提高问题求解效率,为解决此类大规模优化调度问题提供了方法.     

基于鲁棒协同控制方法的多航天器交会问题

提出一种解决多航天器交会问题的协同控制算法。首先应用图论中邻接矩阵及拉普拉斯矩阵的定义及其相关性质,描述了多航天器之间的通信拓扑关系;其次对目标航天器轨道为椭圆形情况下的交会问题进行构建,并设计了相应的协同控制算法;最后利用李雅普诺夫函数证明该系统的稳定性,并且能够保证消耗的能量最优以及最大推力受限。仿真实验表明:提出的方法可以实现多航天器的协同交会,验证了该方法的有效性。     

基于深度强化学习的航天器多约束规避动作快速规划

航天器规避机动过程中面临多种复杂约束条件,传统基于数值优化的动作规划方法在处理相应模型和约束条件时存在初值敏感、计算时间较长等问题,难以对近距离轨道威胁做出及时反应.针对该问题,本文提出一种基于深度强化学习的航天器多约束规避动作规划方法.建立航天器六自由度非线性动力学模型以及相应姿轨机动约束条件;建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的动作规划方法,通过TD3训练得到的神经网络在线生成满足多种约束条件的规避机动动作;构造与规划方法相适配的深度强化学习规范化训练环境,确保学习训练过程中智能体和环境的有效交互.仿真结果表明,所提方法能在预期交会时间仅数十秒的情况下快速实时生成规避动作,规划周期小于9 ms,远低于作为对比项的高斯伪谱法.