基于蝙蝠飞行的仿生智能卫星编队管理策略

摘要： 卫星编队构型的保持对编队任务实施至关重要,针对高精度卫星编队控制策略复杂不易于实现的问题,提出了一种基于蝙蝠飞行的仿生智能编队管理策略.首先分析了编队动力学和图论理论,总结自然界中蝙蝠群体的行为规律,给出了蝙蝠飞行数学模型,以此设计了编队虚拟中心用于衡量卫星编队整体效益和局部效益,进而给出了仿生编队管理策略,算法清晰实用.最后,应用卫星编队算法对对卫星编队构型进行控制仿真验证,实现了高精度、低能耗的稳定控制.     

二阶多智能体系统自抗扰编队跟踪与避撞控制

在多智能体编队的目标跟踪任务中,智能体受环境中的障碍物的遮挡作用会丢失目标,而外部扰动会影响系统的时变编队跟踪的控制效果。为此,研究了这两种因素同时存在情况下的二阶多智能体系统时变编队跟踪和避撞控制。采用基于目标跟踪优先级的切换拓扑控制策略以实现在障碍物遮挡环境中对目标的持续跟踪,根据自抗扰理论设计包含扰动补偿项的编队跟踪控制器。首先,基于一致性方法提出切换拓扑下自抗扰时变编队跟踪控制协议,并给出一种基于跟踪微分器的编队指令生成方法;其次,设计了求解控制参数的算法并给出协议作用下系统的稳定性分析和证明;然后,基于人工势场法设计避撞控制协议;最后,提出障碍物遮挡环境下自抗扰时变编队跟踪控制协议。仿真实验结果表明:所设计的控制协议在上述两种因素存在时仍具有良好的控制效果。      

基于多智能体强化学习的无人艇集群集结方法

为解决数量不定的同构水面无人艇(USV)集群以期望队形协同集结的问题，提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分布式集群集结控制方法。针对USV通信感知能力约束，建立集群的动态交互图，通过引入二维网格状态特征编码的方法，构建维度不变的智能体观测空间；采用集中式训练和分布式执行的多智能体近端策略优化(MAPPO)强化学习架构，分别设计策略网络和价值网络的状态空间和动作空间，定义收益函数；构建编队集结仿真环境，经过训练，所提方法能有效收敛。仿真结果表明：所提方法在不同期望队形、不同集群数量和部分智能体失效等场景中，均能成功实现快速集结，其灵活性和鲁棒性得到验证。     

基于网络同步的航天器编队飞行姿态控制方法

航天器编队飞行需要协同控制系统进行统一的协调管理,以实现协同工作。文章将网络同步控制理论应用于航天器编队飞行姿态控制,以提高航天器编队飞行姿态控制的协同性。首先,采用修正的罗德里格斯参数描述航天器姿态动力学;然后,基于网络同步控制算法,设计航天器编队飞行的非线性姿态协同控制律;考虑成员航天器间姿态变化的差异,采用混合控制技术,设计航天器编队飞行混合控制策略。仿真结果验证了控制方法和控制律的有效性,并且相比单一反馈机制,混合控制具有更好的控制品质。     

编队飞行航天器平均轨道根数非线性控制研究

基于非线性动力学模型,研究了环绕编队航天器的相对运动控制问题,介绍了一种基于平均轨道根数的航天器编队飞行非线性闭环控制方法。以航天器在惯性坐标系下位置速度向量误差为输入量,给出了一种全状态反馈控制律,利用Lyapunov方法证明该闭环系统是渐进稳定的;最后利用该方法对一个编队进行控制,仿真结果表明了该控制方法的可行性。     

具有方向约束的多智能体系统的反一致性研究

研究了具有方向约束的多智能体系统的反一致性问题.首先假设系统中智能体在一维空间服从单向运动.针对一阶积分器模型,给出了一类反一致性协议的设计方法,系统中所有智能体仅仅通过观测其邻近智能体位置状态,自主分布式的决策和协调控制输入,实现了系统中智能体最终静止并在空间中分散,智能体最终状态满足反一致性要求.针对二阶积分器模型,设计了一类包含自身速度测量的反一致性协议,在设计的控制输入下,实现了二阶多智能体系统避碰并最终达到反一致性状态.最后,将系统从一维空间推广到N维空间.假设多智能体系统在N维空间的第k个坐标轴方向受方向约束,针对一阶积分器模型和二阶积分器模型,给出了一类反一致性协议设计方法.在设计的控制输入下,实现了系统在N维空间最终达到反一致状态.最后,采用Python语言,利用数值仿真例子校验了理论结果的正确性.     

电磁航天器编队悬停鲁棒协同控制方法

针对电磁航天器编队近地轨道悬停问题,提出一种在缺少参考轨道准确信息时的协同控制方法。用TH方程描述航天器间的相对运动,选择与参考轨道同周期的圆轨道为标称轨道。将参考轨道相对于标称圆轨道的偏差、地球非球形引力、大气阻力及其他天体引力等参数单独归类,视其为不确定量,构成不确定系统。通过引入一致性理论,在电磁作用模型和动力学方程均存在不确定性的条件下,针对航天器编队悬停的目标设计了鲁棒协同控制律。考虑能量消耗最优和均衡以及轨道姿态解耦,给出了通过优化进行磁矩配置的方案。仿真结果表明,所设计的鲁棒协同控制律能够实现编队电磁航天器高精度悬停,所给出的磁矩配置方案能够实现磁矩的合理分配。      

一类复杂通信条件下高阶线性群系统编队控制

针对时变时延、拓扑不确定和外部扰动等复杂通信条件下的高阶线性群系统编队控制问题进行研究。首先,建立了群系统编队控制问题的数学描述,并基于一致性最近邻原则给出了编队控制协议框架。其次,提出了群系统实现编队的充要条件。通过状态分解和变量代换,给出了约束条件下,编队控制协议的设计方法。同时,为得到群系统所允许最大时延边界,引入自由权矩阵,得到了保守性较小的线性矩阵不等式（LMI）判据条件。仿真实验验证了编队控制方法对于有界时变时延、拓扑不确定以及外部扰动具有一定的鲁棒性。      

基于事件触发的多机编队目标跟踪控制

为解决多机编队目标跟踪过程中存在的机间通信和控制更新频繁的问题，提出了一种具有事件触发机制的多机编队目标跟踪控制算法。首先，给出了一种具有事件触发策略的编队队形描述与目标跟踪一体化算法，简化了算法设计的复杂度，并使触发机制的工作过程更加直观；其次，给出了分布式目标跟踪控制律，并仅利用状态估计信息设计了事件触发函数，使无人机间通信与控制更新问题转换为判别触发函数的取值问题，同时设计了最小触发间隔系数，避免了可能存在的"Zeno行为"；最后，以编队不同的运动模式对算法进行了仿真验证。研究结果表明:所提算法能使无人机编队在机间通信与控制更新次数明显减少的情况下跟踪上目标。      

一类非线性系统的鲁棒拟人智能控制

针对一类非线性不确定系统,结合二级倒立摆控制系统设计作为实例,提出一种鲁棒拟人智能控制器设计方法.首先,基于被控对象的物理模型设计拟人定性控制律,采用优化搜索算法得到标称系统的定量控制律;然后在拟人控制律基础上增加一个鲁棒补偿器,用以抑制模型不确定性部分对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性.补偿器的设计根据Lyapunov稳定性理论进行,但设计过程中避免了构造具体的Lyapunov函数这一难题.对二级倒立摆系统的稳定控制问题进行了实验验证,实验结果进一步证明了设计方案的有效性.      

基于终端滑模控制的四旋翼无人机编队控制

本文以四旋翼无人机为研究对象,基于终端滑模控制技术,实现了四旋翼无人机系统的编队飞行控制。在构建四旋翼无人机数学模型的基础上,为每架四旋翼无人机设计了广义误差状态,基于广义误差状态提出编队控制目标。为实现编队控制目标,设计了基于终端滑模控制的编队控制器,最终所有四旋翼无人机的广义误差状态收敛到零时即实现期望的编队队形,进一步结合有限时间稳定性理论给出了上述编队控制器有限时间稳定性证明。最后用一个仿真实例验证了所提出算法的有效性,并将本文提出的控制器与基于线性滑模控制的控制器进行对比,实验证明所提出的控制算法具有更好的编队控制效果。     

有向通信拓扑和时延条件下的无人机集群时变编队控制

针对无人机（UAV）集群在有向通信拓扑和存在通信时延条件下的时变编队控制问题进行了研究。建立了无人机集群二阶离散时间系统模型，基于无人机自身实时信息和相邻无人机带通信时延的状态信息，设计了分布式编队控制协议。通过理论分析，得到了无人机集群能够实现时变编队的充要条件，给出了可行的期望编队的表达式。在集群通信拓扑有生成树的条件下，分析了控制协议中待定参数和状态更新周期满足的耦合约束条件，并给出了参数设计的流程。仿真结果表明:即使在较大的通信时延下，所设计的控制协议也能实现无人机集群时变编队控制，验证了理论分析的正确性和有效性。      

基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制

为研究基于深度强化学习的平流层浮空器高度控制问题。建立平流层浮空器动力学模型，提出一种基于深度Q网络（DQN）算法的平流层浮空器高度控制方法，以平流层浮空器当前速度、位置、高度差作为智能体的观察状态，副气囊鼓风机开合时间作为智能体的输出动作，平流层浮空器非线性动力学模型与扰动风场作为智能体的学习环境。所提方法将平流层浮空器的高度控制问题转换为未知转移概率下连续状态、连续动作的强化学习过程，兼顾随机风场扰动与速度变化约束，实现稳定的变高度控制。仿真结果表明：考虑风场环境对浮空器影响下，DQN算法控制器可以很好的实现变高度的跟踪控制，最大稳态误差约为10 m，与传统比例积分微分（PID）控制器对比，其控制效果和鲁棒性更优。     

日心悬浮轨道混合推进航天器编队构型保持研究

针对混合推进航天器编队日心悬浮轨道保持控制问题进行了研究.首先推导出在日心悬浮轨道附近的航天器编队相对运动方程,考虑到航天器间距离变化值较小且航天器间距离与航天器到太阳的距离的比值为小量,将其在悬浮轨道附近线性化.基于该线性化方程,设计了一种LQR编队控制方式,该控制方式可通过调节太阳帆的姿态及航天器间库仑力的大小对编队构型进行改变或保持,具有响应速度快和控制简单的特点.最后对控制律进行数值仿真,表明该控制方法能实现编队.     

利用人工势函数法的卫星电磁编队控制

卫星电磁编队是指利用卫星之间相互作用的电磁力进行卫星相对运动控制,对控制律的要求主要是计算量小和能避免碰撞.以目标星对参考星的相对运动矢量作为控制对象,分析了使用电磁力控制卫星编队的可行性,结果是如果编队卫星磁矩能够任意控制,那么卫星相对运动也能完全控制.设计了人工势函数,以相对位置和相对速度矢量作为变量,人工势函数在达到控制目标时为最小值,在碰撞的位置具有局部最大值.设计的控制律能够实时调整控制参数,能够保证电磁线圈控制电流不至于饱和,以及人工势函数导数在控制过程中小于零.仿真表明,所设计的控制律能生成编队构型并避免碰撞,而且具有一定的抗干扰性.     

径向两星库仑编队队形保持自适应控制研究

研究地球同步轨道处径向两星库仑编队队形保持的自适应控制问题.建立了双星库仑编队在地球同步轨道处径向两星库仑编队动力学模型.基于建立的非线性化动力学模型,同时考虑到外部扰动和动力学模型误差等因素,设计径向两星库仑编队在地球同步轨道处的构型保持自适应控制律,并利用Lyapnuov稳定性理论证明系统的闭环稳定性.最后进行数值仿真,并与传统PID控制进行了比较.仿真结果表明提出的自适应控制律响应速度快,稳定性好,编队构型能够收敛到期望值,控制性能明显优于PID控制.     

无人集群系统时变编队H∞控制

针对有向通信拓扑网络下具有通信时滞与外部干扰的无人集群系统（AUSS）时变编队H_∞控制问题进行了研究。首先,基于AUSS期望编队构型信息、无人机（UAV）实时状态信息以及通信UAV之间带通信时滞的状态误差信息提出了AUSS的编队控制方法,通过变量替换将AUSS的编队控制问题转换成低维闭环系统的渐近稳定问题,并以线性矩阵不等式（LMI）形式给出了系统稳定的充分条件与最大允许通信时滞的计算公式。其次,通过构造Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函,证明了存在通信时滞与外部干扰条件下AUSS能够实现时变编队。最后,通过数值仿真验证所设计方法的准确性与有效性。