基于高斯过程的航天器自适应滑模姿态控制

针对存在模型不确定性和外界干扰的刚性航天器,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)的新型自适应滑模姿态控制算法。该算法具有自学习能力,在不同的姿态控制任务下都能够实现高精度、强鲁棒和高效率的姿态跟踪。首先,在航天器的四元数标称系统动态模型基础上,应用在线稀疏高斯过程回归(SOGP)方法学习系统的未知动态;其次,结合高斯过程的预测均值设计滑模控制算法,利用高斯过程的预测方差自适应调节控制增益,并应用李雅普诺夫方法严格证明闭环系统的稳定性,保证了航天器姿态跟踪误差的渐进收敛性;最后,通过数值仿真验证了所设计控制器的有效性。结果表明,该自学习控制算法与自适应滑模控制(ASMC)与神经网络自适应控制等算法相比,具有更快的收敛速度、更高的跟踪精度以及更低的控制成本。     

大挠性航天器的模糊模型预测控制

针对带有大型挠性附件的航天器姿态控制系统，将自适应模糊控制和模型预测控制相结合，设计了大挠性航天器的模糊模型预测姿态控制策略。基于大挠性航天器的动力学模型，采用泰勒展开设计出了非线性模型预测控制律，避免了预测控制在线优化过程中繁琐的计算，有效降低了计算复杂度。针对大挠性附件振动导致的不确定性扰动对姿态控制的影响，使用自适应模糊控制来逼近不确定扰动。基于Lyapunov理论证明了控制系统的稳定性，并推导了模糊参数的自适应律。仿真结果表明所设计的控制策略对大挠性附件振动有很好的抑制作用，可以控制姿态角对期望值实现快速跟踪，具有较好的控制特性。     

多冲量轨道交会问题算法研究

针对平面内轨道交会问题给出了一种多冲量轨道控制算法,其融合了半长轴、偏心率、近地点幅角联合控制方法和轨道相位捕获控制方法。首先建立了等点火时长计算模型和理论起控时刻计算模型,在此基础上设计了控制序列自动调整算法。基于该算法,在给定测控条件、单次控制最大点火时长等约束条件下,可快速求解实现与目标航天器轨道交会的多冲量控制策略。最后,通过轨道交会问题算例,验证了算法的有效性。该方法可应用于轨迹捕获、航天器组网控制、航天器交会远程导引等航天场景。     

基于智能PID和扩张状态观测器的姿态控制方法

针对在实际工程中人工设计飞行器姿态控制参数造成工作量大的问题,提出一种基于模型参考自适应控制的神经网络姿态控制方法。首先在模型参考自适应控制的基本框架下,利用BP神经网络的自学习特性,实现PID控制参数的自适应整定。随后设计了两阶线性扩张状态观测器以对控制量进行补偿,并对观测器进行了误差分析。仿真结果表明通过神经网络训练得到的控制参数变化规律和工程实际较为相似,姿态角指令跟踪误差在允许范围内,幅值裕度和相角裕度均符合要求。通过分别在常值干扰和正弦变化干扰下的两阶线性扩张状态观测器和三阶线性扩张状态观测器的仿真对比,发现两阶的观测器更能够降低外界扰动对系统的影响。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

受控航天器的通用仿真框架

为满足航天器姿态控制系统仿真的需要 ,利用面向对象建模方法 ,设计了受控航天器的通用仿真框架。在该框架中 ,航天器、姿态表示、控制律、执行机构作为独立的对象建模 ,可以支持不同仿真背景、不同粒度下的仿真要求。利用该框架建立的飞船姿态控制系统仿真模型 ,验证了该框架的有效性     

基于开关算法的欠驱动刚体航天器姿态控制

针对执行机构只能产生两轴控制力矩的刚体航天器的姿态控制,根据欠驱动轴是否为惯性对称轴,利用开关算法和退步控制技术设计了实现欠驱动航天器姿态渐近稳定的控制律。先根据姿态动力学模型,通过3次姿态机动实现姿态角速度的稳定,再根据姿态运动学模型,在姿态角速度稳定的基础上,通过5次姿态机动实现姿态角的稳定。理论分析和数值仿真结果验证了该控制策略的有效性,可实现欠驱动刚体航天器姿态控制的目标。     

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平.     

基于联合飞轮和磁力矩器的航天器姿态控制算法研究

研究了航天器姿态控制过程中,在姿态捕获阶段单独使用磁力矩器对航天器进行粗定向,在姿态调整阶段联合使用磁力矩器和反作用飞轮对航天器进行控制的问题。建立了反作用飞轮作为执行机构的姿态动力学模型。根据Lyapunov稳定性原理,设计了输入控制器和参数自适应律。将该算法应用于航天器姿态控制过程。仿真结果表明,该算法简单、有效、实用性强。     

基于过程神经网络的热平衡温度预测研究

为缩短航天器热平衡试验周期，以降低航天器研制成本，提出了一种基于过程神经网络的热平衡温度预测模型。为简化该模型的学习过程，提出了一种基于正交基函数展开的基本学习算法，利用基函数的正交性不仅可以简化模型中的时间累积运算过程，而且能提高模型对解决实际问题的适应性。同时，为增强模型的外推预测能力，在基本学习算法的基础上给出了一种基于新增样本的学习算法，使模型既能对新增样本进行快速学习又不损失对原有样本的记忆。实际应用表明，该预测模型能够利用某型号卫星热平衡试验中某监测点进入稳定工况后40小时内的试验数据提前42．5—68小时获得该监测点的极限热平衡温度。     

大型挠性航天器的鲁棒模型预测姿态控制

针对大型挠性航天器的三轴姿态控制问题,考虑了控制输入约束,设计了鲁棒模型预测姿态控制器。首先,将模型预测控制应用到不考虑扰动的标称挠性航天器系统中,通过求解优化问题推导预测控制律,从而得到三轴姿态的标称轨迹。然后,为有效处理大型挠性附件振动对中心刚体姿态造成的扰动,针对带有扰动的挠性航天器实际姿态控制系统,设计由最优状态与实际系统状态的误差构成的辅助反馈控制器,使实际系统状态维持在以标称轨迹为中心的“管道”(Tube)不变集内,并驱使实际系统状态到达标称轨迹上,最终沿着标称轨迹到达平衡点。仿真结果表明,在鲁棒模型预测控制的作用下,实现了姿态角的快速精确跟踪,有效地处理了由大挠性附件振动对中心刚体姿态产生的扰动,增强了系统的鲁棒性。     

基于有向图的航天器编队鲁棒自适应姿态协同跟踪控制

针对一组有向通讯拓扑关系的编队航天器的协同控制问题,考虑航天器的模型不确定性(指惯量不确定性)以及受到的外部干扰的影响,设计了分布式自适应协同姿态跟踪控制器,使得各航天器姿态协同的同时跟踪时变的期望姿态。首先,针对由MRP参数描述的航天器误差动力学方程,选取了包含相对误差项以及绝对误差项的滑模面,将模型不确定项和外界干扰项作为整体处理,基于Lyapunov稳定性理论给出了非回归项的自适应算法和分布式协同跟踪控制律的设计方法,以使得各航天器协同收敛到期望的姿态,最后通过仿真验证了该算法的有效性、可行性。     

轮控航天器的IMM自适应反步变结构容错控制

针对存在飞轮故障、转动惯量不确定性和干扰力矩的轮控航天器姿态机动问题,提出了一种基于交互多模型算法(IMM)的自适应反步变结构容错控制方法。该方法可以有效提高系统控制精度,保证航天器姿态机动误差收敛到系统平衡点的较小邻域;同时有效减小飞轮抖振,降低诊断不确定性对系统的影响。最后在Matlab/Simulink环境下对航天器姿态机动进行了仿真研究,结果表明了提出的控制算法在处理航天器姿态机动问题方面的有效性和可行性。     

失效航天器姿态接管的SDRE微分博弈控制

针对燃料耗尽的失效航天器姿态接管控制问题,提出多颗微卫星协同实现姿态稳定的状态相关黎卡提方程(SDRE)微分博弈控制方法。首先,将姿态接管问题转化为多颗微卫星的微分博弈问题,基于组合航天器的姿态模型和微卫星的性能指标函数建立多颗微卫星的非线性微分博弈模型,微卫星通过独立优化各自的性能指标函数得到控制策略。其次,引入状态相关系数矩阵,将非线性博弈转化为状态相关线性二次型博弈,采用SDRE方法更方便地逼近微卫星的博弈均衡策略。最终通过李雅普诺夫迭代法求解耦合状态相关黎卡提方程组得到微卫星的状态反馈控制器,实现微卫星的自主决策。数值仿真验证了多颗微卫星采用微分博弈控制方法实现姿态接管的有效性和容错性。     

柔性航天器预设性能及时间自抗扰姿轨跟踪控制

针对柔性航天器的姿轨机动及跟踪控制问题,首先基于模块化的多体动力学建模方法在SE(3)框架下建立柔性航天器的姿-轨-结构一体化动力学模型,其中航天器的位置、姿态使用李群SE(3)上的指数坐标来描述,然后进一步推导其相对动力学模型。在此基础上提出一种基于预定义性能及时间的积分滑模跟踪控制方法,通过引入预定义时间扰动观测器估计柔性附件弹性振动及空间环境的扰动,并在控制律中加入扰动估计结果的前馈补偿项,通过Lyapunov理论证明了系统的闭环稳定性和跟踪误差收敛性。该算法通过对状态误差的实时监测来调整执行器的输出,使控制器在系统存在柔性振动及空间环境干扰的情况下仍可实现高精度的姿轨跟踪。将其应用至柔性航天器姿轨跟踪系统中,仿真结果表明了该控制方案的有效性和实用性。     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

航天器姿态容错控制技术研究现状与发展

更远、更复杂的人类空间探测任务要求航天器具有更高的可靠性,因此航天器的容错控制技术受到了广泛关注。对航天器姿态系统的容错控制技术发展现状进行了分析,总结了国内外近年来航天器姿态容错控制的成果,重点分析了利用自适应控制、滑模控制、模糊控制、神经网络控制等理论开展容错控制的进展,并分别阐述了采用不同技术途径发展容错控制的优缺点。最后,展望了航天器姿态容错控制技术未来的发展。     

具有非凸约束的航天器姿态机动预测控制

针对航天器带有非凸几何约束以及输入有界的问题,提出了一种姿态机动预测控制算法.分析了姿态机动所受到的几何约束,并对非凸二次形式约束及其Hesse矩阵进行研究,证明了该约束的非凸性.通过对正定Hesse矩阵的构造,给出非凸约束凸化映射关系.最后给出姿态机动预测控制律,解决了由于姿态机动过程中非凸约束造成的全局解收敛困难以及路径安全性问题.数值仿真结果显示该算法不仅能在大范围内得到优化姿态路径,同时满足所有约束.     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。