基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。     

执行器故障下挠性航天器自适应边界容错控制

针对执行器故障下的挠性航天器的姿态控制及振动抑制问题,提出了基于模型变换的自适应边界容错控制方案,实现了挠性航天器的姿态跟踪及振动抑制。首先,为了准确刻画航天器刚体与挠性振动之间的强耦合特性,采用互联偏微分方程-常微分方程描述挠性航天器的混合动力学;其次,设计辅助信号建立边界条件与内部动力学之间的关系;进而,采用直接自适应控制技术设计边界容错控制律及参数更新律,保证挠性航天器闭环姿态控制系统的渐近跟踪性能;最后,仿真结果验证了所提出的边界容错控制算法的有效性。     

基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制

针对航天器通信和计算资源约束以及执行器故障场景下的姿态控制问题,提出了一种基于事件触发的航天器姿态自适应容错控制策略。首先,采用自适应方法估计故障信息、外界扰动等系统中未知参数,并引入事件触发机制,在执行器故障下实现容错控制的同时,节约星载计算机的计算资源。然后,基于李雅普诺夫方法证明了所提出的控制策略保证了闭环系统状态全局一致且最终有界稳定,并能有效避免Zeno现象,保证了执行器故障场景下对姿态的精确控制。最后,应用于航天器的姿态稳定试验,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于自适应神经网络的飞行器主动容错控制

针对飞行器非线性系统执行器故障,利用RBF神经网络和自适应控制律,提出了基于自适应神经网络的故障重构和容错控制方法。设计了自适应神经网络观测器,利用神经网络逼近故障,引入调节因子,设计自适应律以在线调整神经网络权重向量和中心向量。构造自适应神经网络控制器,结合神经网络设计补偿控制输入。利用Lyapunov稳定性定理证明了所提方法可以实现系统渐近稳定。仿真实验结果验证了所提的方法对故障系统具有良好的观测性能、控制精度和响应速度。     

基于非线性干扰观测器的航天器相对姿轨耦合控制

针对带挠性附件的服务航天器在近距离逼近失控目标航天器时的控制问题,考虑由于推进安装偏差导致的姿轨耦合,通过选用相对位置和相对姿态四元数作为状态向量,建立了服务航天器与失控目标航天器的相对位置和姿态动力学方程。考虑服务航天器的挠性附件影响,挠性振动可以视为位置和姿态控制系统微分有界的干扰。基于反馈线性化方法提出了非线性反馈控制律,设计了非线性干扰观测器,用于补偿可建模干扰,并基于所提非线性反馈控制律和非线性干扰观测器设计了复合控制器,其中非线性干扰观测器用于补偿挠性附件产生的干扰。数字仿真及半物理实物闭环验证表明,利用所设计的复合控制器能够有效补偿干扰,同时在对失控目标航天器跟踪时具有很好的鲁棒性。      

多体航天器大角度机动鲁棒控制

研究了具有模型不确定性的多体航天器大角度机动控制问题。航天器姿态动力学方程具有不确定性和非线性。首先通过逆系统方法求得近似伪线性系统,然后应用H∞混合灵敏度方法和μ综合方法设计了两种鲁棒控制器。通过引入PD控制器,避免了H∞控制器设计时方程出现奇异。针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务,进行了数值仿真。仿真结果表明在同等条件下两种鲁棒控制器都能满足鲁棒稳定性指标,其中μ控制器的鲁棒性能更好。     

考虑系统不确定性的高超声速飞行器容错控制

针对一类含有执行器失效故障和范数有界不确定性的系统,提出了一种鲁棒容错跟踪控制设计方法。该方法利用有界实引理,给出了保证闭环系统稳定且满足鲁棒性能要求的线性矩阵不等式（LMI）的表达式;为了削弱控制器的保守性,使用不同的Lyapunov变量对应不同的系统状态;由此带来的非凸优化问题,发展了一种迭代线性矩阵不等式算法。考虑到该迭代算法的收敛性取决于初值的选择,经过推导给出了一种求解合适初值的算法。将该算法应用于高超声速飞行器X-33跟踪控制器的设计,仿真结果表明本文算法是可行和有效的。      

基于误差空间的航天器姿态反步容错控制

提出了一种基于误差空间的航天器姿态反步容错控制方法,以反作用飞轮作为航天器的执行器,在考虑反作用飞轮存在安装偏差及故障的情况下,仍可保证航天器姿态的稳定性。首先,基于Lyapunov稳定性原理,根据系统机械能变化构造了具有普遍性的Lyapunov方程。通过反步递推方法,得到了适用于航天器存在执行器偏差及故障情况的普遍性的容错控制方法;然后,通过误差空间拓扑所得的误差函数描述了势能误差。从几何层面上看,这是描述势能误差的最短路径选择,从而得到了基于误差空间的反步容错控制方法。因此,在对航天器进行姿态控制时,该方法可以迅速调整增益,使得系统姿态误差迅速收敛至零,从而有效减少系统响应时间;最终,通过对考虑执行器偏差及故障情况的航天器姿态控制系统使用不同的控制方法进行数值仿真,验证了该方法能够在执行器故障情况下依然保持系统姿态的稳定,且具备良好的响应速度。     

基于控制分配的一类变体飞行器容错控制

针对一类含有执行器故障的新型操纵面变体飞行器的容错控制问题,将控制分配方法和整数规划理论相结合,提出了一种基于控制分配的容错控制方法.首先设计虚拟控制律,使飞行器的状态变量跟踪参考模型.然后通过执行阵列重构将执行器的概率性故障及饱和约束转化为整数规划中的决策变量的约束,进而将控制分配问题转换成一类决策变量概率可变的整数规划问题.为保证解算的有效性及收敛性,运用改进的遗传算法进行求解.仿真结果表明,飞行器在执行器发生故障的情形下,仍具有良好的跟踪性能.      

基于时变增益ESO的多航天器SO(3)姿态协同控制

针对多航天器姿态协同控制问题,基于特殊正交群（SO（3））研究了存在干扰情形下的控制设计方法。结合有向通信拓扑建立了多航天器SO（3）模型,在此模型的基础上提出了一种时变增益扩张状态观测器（ESO）对系统的总干扰进行估计,削弱了常值增益ESO的峰化现象。利用相邻航天器的信息给出了旋转矩阵形式的协同指令,进一步基于SO（3）方法设计了协同控制器。同时采用ESO的输出在所设计的控制器中对系统的干扰进行补偿,从理论上给出了ESO的收敛性以及闭环系统的稳定性证明,保证多航天器系统能够实现稳定协同。仿真结果验证了本文方法的有效性和快速性。      

自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略

提出了一种自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略.抓取翻滚目标要求自由漂浮机械臂具有很强的轨迹跟踪能力,但是自由漂浮机械臂本身以及目标所存在的运动学和动力学参数不确定性使基于模型的控制器性能急剧下降,甚至变得不稳定.通过对参数的自适应逐步改善基于模型的控制器的性能,并且提出了一种新的自由漂浮机械臂关节空间自适应控制器.最后通过数值仿真对所提出的自适应控制策略进行了验证.     

Nonlinear attitude tracking control for spacecraft formation with multiple delays

This paper addresses the attitude tracking control for spacecraft formation with delay free and communication delays. With help of the idea of sliding control, an adaptive attitude synchronization control architecture is established. Furthermore, by introducing a nonsmooth feedback function, a new class of nonlinear controllers for the attitude tracking of spacecraft is developed. Both parameter uncertainties and unknown external disturbances are dealt with via the kind of controllers. Finally, some simulation results are given to demonstrate the effectiveness and advantages of the proposed results.     

Space-based line-of-sight tracking control of GEO target using nonsingular terminal sliding mode

This paper addresses the issue of high-precision line-of-sight (LOS) tracking of geosynchronous earth orbit target in highly dynamic conditions via spacecraft attitude maneuver. First, characteristics of the LOS motion are analyzed by a simplified linear relative motion model. Second, after transforming the quaternion-based attitude model into a double integrator system, a new nonsingular terminal sliding mode controller is proposed for spacecraft attitude tracking in a nominal case without parametric uncertainties and external disturbances. Third, an adaptive new nonsingular terminal mode controller is proposed for spacecraft attitude tracking in an uncertain case, which is done via constructing a pair of adaptive laws to estimate the parametric uncertainties and external disturbances online. The robust stability and finite time convergence property of the closed-loop system are demonstrated by Lyapunov theorem. Under control of the proposed controller, zero steady state error tracking of LOS with a smooth transition phase can be achieved in scheduled time, regardless of parametric uncertainties and external disturbances online. Finally, detailed numerical simulation results are presented to illustrate the effectiveness and performance of the proposed controllers. Contrasting simulation results shows that proposed controllers can track the desired trajectories effectively and have better performance against the controllers based on linear sliding mode and the existing fast nonsingular terminal sliding mode.     

Multi-agent Q-Learning control of spacecraft formation flying reconfiguration trajectories

This paper presents a novel approach based on multi-agent reinforcement learning for spacecraft formation flying reconfiguration tracking problems. In this scheme, spacecrafts learn the control strategy via transfer learning. For this matter, a new generalized discounted value function is introduced for the tracking problems. Due to the digital nature of spacecraft computer systems, local optimal controllers are developed for the spacecrafts in discrete-time. The stability of the controller is proven. Two Q-learning algorithms are proposed, in each of which the optimal control solution is learned on-line without knowledge about the system dynamics. In the first algorithm, each agent learns the optimal control independently. In the second one, each agent shares the learned information with other agents. Next, the collision avoidance capability is provided. The effectiveness of the presented schemes is verified through simulations and compared with each other.     

航天器姿态指向跟踪的一种自适应滑模控制方法

航天器姿态指向跟踪(APT)技术是近年来引起深入研究的关键技术之一,设计一种自适应滑模控制律,通过设计自适应律考虑有界干扰力矩和转动惯量不确定因素的影响,同时使用滑模控制设计方法保证控制算法的鲁棒性,用双曲正切函数代替符号函数来克服滑模控制中存在的抖振问题,实现受控航天器的某个指向(相机或天线)保持对运动目标的跟踪.控制方案采用修正罗德里格斯参数(MRP)描述航天器姿态,用喷气推力器作为航天器的姿态执行机构.仿真结果显示了控制律的有效性.     

刚体卫星姿态的有限时间控制

针对刚体卫星的姿态控制问题,设计了不存在和存在扰动力矩两种条件下的有限时间状态反馈控制律.对于无扰动力矩情形,基于非线性齐次系统性质,设计了一种便于工程实践性的连续、非奇异的比例微分形式控制算法,保证姿态闭环系统有限时间收敛到零点,而且此算法能直接推广到卫星姿态跟踪问题.对于存在扰动力矩的情形,基于有限时间Lyapunov定理设计的连续、非奇异的控制力矩保证卫星姿态和角速度在有限时间内收敛到原点附近的邻域.当外扰力矩为零时,此控制律使闭环系统状态有限时间收敛到平衡点.数学仿真结果说明了提出的控制算法有效.     

Adaptive fuzzy neural network control for a space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities

Space manipulator is considered as one of the most promising technologies for future space activities owing to its important role in various on-orbit serving missions. In this paper, a novel adaptive fuzzy neural network (FNN) control scheme is proposed for the trajectory tracking control of an attitude-controlled free-flying space manipulator in the presence of output constraints and input nonlinearities. The parametric uncertainties and external disturbances are also taken into the consideration. First, a model-based controller is designed by using the barrier Lyapunov function (BLF) to prevent the position tracking errors from violating the predefined output constraints. Then, an adaptive FNN controller is designed by using two FNNs to compensate for the lumped uncertainties and input nonlinearities, respectively. Rigorous theoretical analysis for the semiglobal uniform ultimate boundedness of the whole closed-loop system is provided. The proposed adaptive FNN controller can guarantee the position and velocity tracking errors converge to the small neighborhoods about zero, while ensuring the position tracking errors within the output constraints even in the presence of input nonlinearities. To the best of the authors’ knowledge, there are relatively few existing controllers can achieve such excellent control performance in the same conditions. Numerical simulations illustrate the effectiveness and superiority of the proposed control scheme.     

高超声速飞行器抗饱和鲁棒自适应切换控制

针对高超声速飞行器执行机构饱和的控制器设计问题,提出一种多回路抗饱和鲁棒自适应切换控制方法. 首先针对高超声速飞行器的运动模态在频率上表现出显著的分离特性,将状态变量分开不同的回路设计;然后对受执行机构饱和影响明显的状态设计参考切换系统,从而降低模型和控制器参数设计的复杂性,将一系列可能导致执行机构饱和的事件视作切换信号,选定参考切换模型及鲁棒自适应控制器,保证控制输入不达到饱和状态,并通过多李亚普诺夫函数方法和线性矩阵不等式分析了控制器的稳定性. 仿真结果表明了控制方案的有效性,在存在执行机构失效故障和干扰的情况下,系统状态可良好的跟踪参考状态且控制输入小于执行机构限幅.     

基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制研究

针对传统航天姿控系统故障诊断与容错控制诊断精度及控制分配效率较低的问题,提出了一种基于深度神经网络的航天器姿态控制系统故障诊断与容错控制方法。以控制力矩陀螺为执行机构的航天器发生执行机构故障工况时,所提出的方法可保证鲁棒的姿态控制。首先,利用三个异构深度神经网络实现传统容错控制器的故障诊断、姿态控制和力矩分配等功能,建立了全神经网络的智能自适应容错控制器架构。然后,对三个神经网络的网络层数、神经元数目和激活函数等参数进行优化调整,对比分析了神经网络参数对控制器性能的影响。最后,对所提出的新型控制器在控制力矩陀螺发生故障时的控制精度和鲁棒性进行了仿真验证。仿真结果表明,对于具有冗余控制力矩陀螺的航天器,提出的方法不仅能在单一陀螺故障下实现高精度的容错控制,也能在发生多陀螺故障时保证一定的姿态稳定控制。     

极低频超大型航天器姿态机动与物理试验验证

针对具有0.01 Hz极低频主模态的超大型航天器的姿态机动问题,给出利用经典的Bang-Bang轨迹规划方法、滤波轨迹规划方法和传统的相平面控制方法进行姿态机动的方案,构建了极低频超大型航天器姿态机动地面物理试验系统,对不同的姿态机动控制方法进行了试验验证.针对不同的姿态机动轨迹规划方法,采用喷气发动机或控制力矩陀螺作...