月球探测器垂直软着陆4D轨道全局优化

提出一种包含动态规划法与共轭梯度法的组合优化算法,求解月球探测器垂直软着陆问题. 其以动态规划法中求得的次优控制变量作为共轭梯度法的初始控制变量,求得更为精确的最优控制变量和最优轨道. 月球垂直软着陆的轨道可以分为两段,即制动段与着陆段. 以燃料消耗量最小为性能指标,采用该组合优化算法分别对两段轨道进行了4D全局优化. 数值仿真结果表明,该组合算法优化精度较高,收敛速度快,稳定性好,可用于机载计算机实时生成垂直软着陆4D轨道,同时还可推广到其他终端时间自由型两点边值问题.      

月球精确软着陆李雅普诺夫稳定制导律

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆,以月球精确软着陆三维球体非线性轨道动力学模型为基础,采用李雅普诺夫直接法,构造了基于能量的李雅普诺夫函数,设计了跟踪收敛滑动模态的精确制导律,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明了该制导控制律的全局指数稳定性,给出矢量推力实现方法.仿真表明,该制导方法能够满足月球精确软着陆的需要.     

月球精确软着陆最优标称轨迹在轨制导方法

为实现在月球表面期望的着陆点进行精确软着陆（PPL）,且满足燃耗最优性要求,基于提出的LIDAR目标点在轨自主选定的月球精确软着陆方案,对月球PPL最优标称轨迹在轨快速规划制导方法进行研究。首先针对月球PPL三维球体非线性轨道动力学模型,采用Legendre Gauss Lobatto伪光谱方法将轨迹优化的最优控制问题转化为非线性规划问题（NLP）,再利用SQP优化算法求解月球PPL最优标称轨迹,最后通过遗传算法对优化结果进行验证,并提出应用遗传算法提供SQP在轨规划初值数据库的方案。仿真结果表明了最优标称轨迹在轨规划方法的快速性和有效性。     

基于伪光谱方法月球软着陆轨道快速优化设计

根据软着陆轨道的特征和优化算法的特点,对探月器软着陆轨道状态方程进行合理的转化处理,使其更适合优化数值解法求解。在此基础上,使用伪光谱方法将软着陆轨道优化问题转为一个约束参数优化问题,然后采用乘子法处理约束条件,采用变尺度法求解处理后的参数优化问题,仿真结果表明此方法具有收敛速度快、对初始控制量不敏感、鲁棒性强的优点。     

月球探测器推进系统展望

正推进系统作为月球探测器的关键分系统,为探测器在轨任务各阶段提供轨道机动的速度增量,为探测器姿态调整提供控制力矩,为月球软着陆时探测器悬停、避障和月球轨道交会对接提供所需的平移推力。推进系统能否正常、可靠地工作,对探测器任务的成败起到至关重要的作用。此外,推进系统性能的优劣决定了探测器     

月球探测器软着陆机构展开过程的运动学分析

软着陆机构是月球探测器实现软着陆的关键部件。针对一种四腿式软着陆机构方案,论述了该软着陆机构展开的工作原理,分析了机构的奇异性,推导了机构不发生奇异的条件,建立了展开机构的运动学方程组,采用Newton-Raphson法求解了该非线性运动学方程组,获得了主支撑杆运动参数的变化规律。     

基于混合法的月球软着陆轨迹优化

利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题.首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理;然后基于混合法思想利用庞特亚金（Pontryagin）极大值原理推导最优控制律,以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量,将终端约束作为罚函数引入评价函数中,将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题（NLP,Nonlinear Programming）;最后应用引导人工免疫算法（GAIA,Guiding Artificial Immune Algorithm）求解该优化问题.仿真结果表明,GAIA混合算法比直接法的寻优速度快,终端误差小,且可搜索到理论最优轨迹;同时,GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大,降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度.     

月球最优软着陆两点边值问题的数值解法

借助庞特里亚金最大值原理(Pontryagin′s Maximal Principle,PMP),将月球燃耗最优软着陆问题转化为终端时间自由型两点边值问题(Two Point Boundary Value Problem,TPBVP)。采用一种基于初值猜测技术的线性摄动法求解TPBVP,得到最优软着陆轨迹。仿真结果表明,初值猜测技术得出的伴随变量初值均落在线性摄动法的收敛区间内,收敛速度快,优化精度高。最后研究了不同制动推力大小对软着陆性能的影响,结论为:增大制动发动机推力,既可缩短软着陆的时间,又能减少软着陆的燃料消耗。     

基于自适应伪谱法的升力式飞行器火星进入段快速轨迹优化

针对升力式火星飞行器定点着陆任务的轨迹优化问题,给出了基于自适应伪谱法的快速优化算法.综合考虑探测器火星大气进入过程中的动力学约束、边界约束、路径约束以及控制约束条件,利用自适应伪谱法将轨迹优化问题转换为离散的非线性规划问题,采用序列二次规划算法进行求解,得到性能指标最优的进入轨迹.通过仿真验证,给出了实现火星进入过程燃料消耗最优的状态量和控制量轨迹.仿真结果表明,在Matlab中采用自适应伪谱法,能够在800s内采用267个配点,给出近似精度为10-6的火星进入过程中消耗能量最优的参考轨迹.      

基于多目标遗传算法的太阳高纬探测器轨道设计

针对太阳高纬度探测器轨道设计任务要求, 研究了基于多目标遗传算法的小推力借力飞行轨道设计方法. 基于圆锥曲线拼接假设, 将探测器轨道分为小推力日心转移轨道段和木星借力飞行轨道段两部分. 在日心转移轨道段, 选择燃料最省为优化目标, 采用标称轨道法设计小推力的推力控制率. 在借力飞行轨道段, 选择借力后日心轨道倾角为优化目标, 对借力飞行的关键参数进行分析. 采用多目标遗传算法对该多目标进行了优化. 结果表明, 多目标遗传算法可以有效地解决轨道设计中的多目标优化问题. 优化得到的小推力控制率不仅可以节省发射能量, 还可以保证借力飞行后探测器能够进入太阳高纬度探测轨道.