基于凸优化和LQR的火箭返回轨迹跟踪制导

可重复使用运载火箭动力减速段制导,面临各种苛刻的过程约束、终端约束及燃料最省的迫切需求,给制导带来巨大挑战。因此,提出一种基于分段凸优化和线性二次调节器(LQR)的轨迹跟踪制导律。采用分段凸优化方法对火箭基准速度进行跟踪,大幅简化了优化模型从而降低凸优化求解的计算量,同时确保火箭在各种初始误差和模型误差的情况下燃料最省。采用LQR方法实现对火箭飞行位置轨迹的高精度跟踪,抵抗各种误差和干扰的影响。仿真结果表明：相对于传统的LQR跟踪制导方法,所提方法能大幅减少燃料消耗,且在各种误差和干扰下具有较高的轨迹跟踪精度和较强的抗干扰能力;相比于现有的滚动凸优化方法,所提方法能显著降低求解计算量,且方法可靠性更高。     

月面飞行器动力下降段多目标轨迹规划

针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive weight adjustment)的框架下对轨迹规划的多个指标进行分解,得到若干个单指标的子问题.将凸优化算法作为求解单目标轨迹优化子问题的底层算法,嵌套在MOEA/D-AWA的框架中,经过迭代优化获得一组动力下降段飞行轨迹,其构成多目标轨迹规划问题的帕累托最优解集.根据模糊决策理论对各个帕累托最优解对应的多个轨迹指标逐步降阶并进行综合评估,经过决策得到多指标约束下的飞行轨迹.仿真实验表明,该轨迹规划方法能够在综合多目标的情况下,优化获得一组动力下降轨迹集合,且能够根据不同任务要求从中决策出最优的动力下降段轨迹,可有效解决月面飞行器的多目标轨迹规划问题.     

变构型多操纵面RLV进场着陆轨迹优化设计

针对变构型多操纵面可重复使用飞行器(RLV)的进场着陆问题,提出了一种进场着陆轨迹设计方法.将进场着陆轨迹分为深下滑着陆轨迹和拉平着陆轨迹;考虑了气动舵面可操纵偏转限制及深下滑拟平衡约束条件,对深下滑着陆轨迹进行了优化设计;考虑了RLV气动舵面调节余量和构型变化过程,以起落架放下时间、拉平法向过载及接地状态为约束,基于RLV动力学方程,采用轨迹推演的方法对拉平着陆轨迹进行了优化设计.深下滑着陆轨迹和拉平着陆轨迹组成完整的进场着陆轨迹,所设计的着陆轨迹综合考虑了多种约束条件,提高了着陆过程平稳性和安全性.      

基于高斯伪谱法的空天飞机上升段最优轨迹设计

针对复杂多约束条件下空天飞机上升段燃料最优轨迹优化问题,提出一种基于高斯伪谱法的上升段轨迹优化策略.依据发动机的推力特性将上升轨迹合理分段,使原最优控制问题转化为多段最优控制问题后,采用高斯伪谱法进行并行优化计算.数值仿真结果表明采用这种轨迹优化策略能够满足组合动力系统工作模态转换时对飞行状态的约束条件,可以在较短的时间内完成高精度的上升段轨迹优化任务,从而验证了该方法的有效性.     

综合热力学模型的平流层飞艇上升轨迹优化

针对平流层飞艇的上升轨迹优化问题,综合热力学模型进行了研究.主要分析了飞艇基本热力学行为,研究了蒙皮及内部气体的能量方程并建立了详细的飞艇动力学和运动学模型.在热力学、动力学和运动学分析的基础上,建立了以飞行时间为优化目标的平流层飞艇的轨迹优化模型.利用直接配点法将轨迹优化问题转化为非线性优化问题,再通过非线性求解器SNOPT(Sparse Nonlinear Optimizer)对不同场景的问题进行最优化轨迹求解.优化结果表明:热力学效应对优化轨迹有较大影响,在上升过程中,太阳能辐射为主要影响因素,另外风场也对换热量有一定影响.     

高超声速再入滑翔飞行器多约束轨迹快速优化

为适应高超声速再入滑翔飞行器高动态、多约束的特点,提出了一种快速轨迹优化方法.轨迹优化时将倾侧角控制曲线表示为飞行器能量参数的分段线性函数,从而使纵向轨迹优化问题转化为多维非线性规划问题,并采用序列二次规划(SQP,Sequential Quadratic Programming)方法进行优化求解.横侧向轨迹控制采用偏航角跟踪视线角的方法,设计了视线角误差走廊边界随速度变化的取值,研究了倾侧角反转策略,避免了传统优化中求解倾侧角反转时刻所需的迭代运算.仿真结果表明:该轨迹优化方法在一般高性能微机上生成一条约10 000 km左右的飞行轨迹耗时约5 s,具有较快的优化速度,且精度较高,有一定的工程应用价值 .      

基于伪谱法的小天体最优下降轨迹优化方法

针对小天体着陆探测下降阶段的多约束轨迹优化问题,基于Gauss伪谱法进行了燃耗最优下降轨迹优化设计,得出了燃耗最优下降轨迹。建立了小天体下降轨迹优化问题的最优控制问题模型,采用Gauss伪谱法进行离散化,转化为非线性规划问题进行了求解。数学仿真结果显示:优化结果符合各项约束条件,以零速度到达了目标着陆点,且符合燃耗最优的优化目标。利用Gauss伪谱法进行小天体最优下降轨迹优化,计算速度快,求解精度高。     

空天飞机再入轨迹的变精度序列优化方法

为提高空天飞机再入轨迹优化方法的稳健性和精度,提出一种变精度序列优化方法。优化计算过程分为3个步骤：首先进行预优化,即在粗离散情况下,应用混合优化方法进行轨迹优化,获得各时间点设计变量的最优解;然后对预优化的结果进行一元全区间插值处理,获得细离散情况下设计变量的初值;最后进行精细优化,获得精度更高的计算结果。算例结果表明,变精度序列优化方法能稳健地求解空天飞机再入轨迹优化问题,并能以较少的计算量获得满足精度要求的优化结果。     

行星着陆动力下降轨迹优化的中心差分凸化方法

针对行星定点软着陆实时在线制导的任务需求,设计了基于序列凸优化的动力下降燃料最优轨迹求解算法.算法采用预标记的中心差分法线性化动力学方程,并提出将性能指标相对偏差作为收敛终止条件,能够快速生成燃料最优轨迹.此外,在分析最优轨迹簇剩余燃料和终端时间关系的基础上给出其拟合函数,作为最优终端时间的近似估算,以减少算法求解未知...     

探月足式飞跃机器人设计与控制

外星探测器依赖于探测装备完成探测任务，国际上常采用着陆器和巡视器设计外星探测器。外星探测器重量直接影响着探测成本，如果能把着陆器和巡视器融为一体，设计出可在月面反复着陆和行走的飞跃器，则能显著降低外星探测器的重量，大幅减少外星探测的成本。由于人类还没有实现利用腿式机器人探测月球，腿式月球探测飞跃器的开发可体现我国航天领域自主创新能力。依托北京空间飞行器总体设计部（航天五院总体部）与上海交通大学的合作项目“反复着陆器设计”，开展了月面低空飞跃着陆行走四足和六足飞跃探测器初探。飞跃探测器方案采用并联式主动腿式机构，具有在多种复杂地形上主动缓冲着陆和行走的适应能力；设计并采用了一种新型高功率密度力控驱动单元；进行了飞跃探测器的结构优化设计，实现了轻量化；针对着陆和行走过程中的控制问题，提出了主被动复合缓冲设计思路和控制方法，实现了飞跃器着陆过程的缓冲和身体稳定性，具备多次缓冲、自主移动、可收拢展开、着陆姿态调整、复杂地形适应等多种功能。     

月面上升的轨迹优化与参数分析

面向月球采样返回任务分析需求,对月面上升段的轨迹优化及燃料消耗影响因素进行了研究。基于上升器运动模型,建立以燃料消耗最优为目标考虑入轨约束的轨迹优化模型,通过Gauss伪谱法和序列二次规划求解上升过程最优推力方向。改变运动模型中的初始推重比、入轨约束中的目标轨道参数,根据轨迹优化结果得到对应的燃料消耗,分析了这些因素对上升器燃料消耗的影响。针对上升器非共面起飞的问题,提出了上升偏航、升交点调整、倾角调整3种方案,从燃料消耗的角度分析了各方案的适用情况,为未来工程应用提供参考。     

月地转移轨道快速设计与特性分析

对采用直接大气再入方式的月地转移轨道,考虑大气再入界面参数和地面落点位置约束,提出了一种基于双二体模型的快速设计方法。该方法分为内外两层迭代循环,内层循环使月心段轨道和地心段轨道在月球影响球边界处连续,并采用Lambert问题与Newton-Raphson法相集合的方法求解满足再入角约束的地心段轨道参数;外层循环通过调整地心段轨道倾角和轨道置入时间使月地转移轨道满足地面落点位置约束。分析表明,存在四种类型的月地转移轨道满足大气再入界面约束,分别为降 降型、降 升型、升 降型和升 升型。在此基础上,对四种类型月地转移轨道的近地点地心距、置入分布点、再入点分布等特性进行了分析。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

Trajectory optimization for asteroid landing with two-phase free final time

This work develops an autonomous trajectory planning algorithm for 6-DOF asteroid landing. The trajectory planning problem is formulated as a nonconvex time-optimal optimization problem with two-phase free final time, while the cost is regularized by augmenting a fuel consumption penalty. The nonconvex optimization problem is solved in successive solution method, and successive convexification is used to convert the original nonconvex problem into a sequence of convex subproblems, where each subproblem is obtained by linearizing the nonconvex dynamics and state constraints and using the velocity increment to give a convex expression of the fuel consumption penalty in cost function. Specifically, in the linearization, we divide the flight time interval into two parts and normalize each part using a time dilation coefficient to solve the problem that both the final times for the two flight phases are unknown, so that the original free final time problem turns to a fixed-time problem by minimizing the sum of the two time dilation coefficients and fuel consumption penalty. Besides, trust regions and virtual control are used to increase robustness of the algorithm. A convergence analysis is presented which indicates the successive solution will recover the local optimality of the original problem. Then the validity of the proposed algorithm and effects of different factors on flight time and fuel consumption are examined by simulations of landing on an irregular asteroid.     

基于分段常值的全电推进GEO卫星制导策略

电推进技术因其比冲高的技术特点在GEO轨道转移中应用可大大减少燃料质量,提高有效载荷质量比,延长任务寿命等。针对全电推进GEO卫星入轨的轨迹优化和制导问题,首先利用间接法获得小推力燃料最优GEO轨道转移的数值解,提出一种多项式曲线拟合最优轨迹的方法,多项式曲线形式简单,可作为参考轨道在星上存储和使用。在多项式参考轨道的基础上,建立了一种分段常值推力跟踪参考轨道的闭环制导策略,在常值推力条件下,轨道要素控制量与控制力有解析关系,简化了制导律设计;将多圈轨道转移问题分解为多个单圈轨道优化问题。结果显示,本文提出的分段常值跟踪制导策略跟踪精度高,和最优轨道相比多消耗7%的燃料。本制导策略控制结构简单,易于工程实施。     

登月舱上升段最优轨迹设计

为了实现登月舱上升段轨迹的优化,建立了上升段登月舱动力学模型,用单位归一化技术建立了最优控制模型,并以燃料消耗为最优指标,利用Pontryagin极小值原理,将问题转化为时间自由的两点边值问题 TPBVP 。采用了一种基于初值预估方法和向前扫描法求解TPBVP,从而设计出登月舱上升段最优轨迹,并进行了数值仿真。仿真结果表明所设计的算法收敛速度快、可靠性高。     

Ascent guidance law for a horizontal take-off vehicle with a multi-combined cycle engine

This paper researches the ascent guidance law for the vehicle with a multi-combined cycle propulsion. The guidance law comprises two parts, namely, the off-line optimal trajectories generation and online guidance. With respect to the off-line part, disturbances are discretized and incorporated into the trajectory optimization problem; subsequently, a set of trajectories is calculated to constitute a database. To quickly obtain a database that comprises a large number of trajectories, a novel ascent profile is proposed with respect to height and velocity. Based on this profile, only inequity constraints exist in the optimization model, and the original optimization problem is converted to a parameter searching problem. The optimal trajectories are calculated using a hybrid optimization method that comprises a particle swarm optimization (PSO) method and the Hooke-Jeeves (HJ) method. With respect to online guidance, the profile is updated using a radial basis function neural network (RBFNN) based on the current flight states and the database. Simulation validates the efficiency of the proposed optimization method by comparing the method with the pseudospectral method; the robustness of the guidance law is also validated using Monte Carlo simulation.     

Matching trajectory optimization and nonlinear tracking control for HALE

This paper concerns optimal trajectory generation and nonlinear tracking control for stratospheric airship platform of VIA-200. To compensate for the mismatch between the point-mass model of optimal trajectory and the 6-DOF model of the nonlinear tracking problem, a new matching trajectory optimization approach is proposed. The proposed idea reduces the dissimilarity of both problems and reduces the uncertainties in the nonlinear equations of motion for stratospheric airship. In addition, its refined optimal trajectories yield better results under jet stream conditions during flight. The resultant optimal trajectories of VIA-200 are full three-dimensional ascent flight trajectories reflecting the realistic constraints of flight conditions and airship performance with and without a jet stream. Finally, 6-DOF nonlinear equations of motion are derived, including a moving wind field, and the vectorial backstepping approach is applied. The desirable tracking performance is demonstrated that application of the proposed matching optimization method enables the smooth linkage of trajectory optimization to tracking control problems.