椭圆轨道欠驱动航天器编队重构轨迹优化

针对椭圆轨道航天器编队重构问题,提出一种适用于径向或迹向欠驱动工况的最优控制方法。首先,基于椭圆轨道航天器相对轨道动力学模型,分析了径向和迹向欠驱动条件下的系统能控性以及重构任务可行性。其次,将欠驱动编队重构最优控制问题表述为约束轨迹优化问题,并采用高斯伪谱法求解了最优控制轨迹。最后,引入全驱动控制器与欠驱动控制器进行控制性能对比,仿真结果表明,欠驱动控制器可完成与全驱动控制器相同的编队重构任务并保持一定的控制性能,进而避免由推力器故障引起的重构任务失效。     

控制受限的编队航天器鲁棒自适应控制

研究了考虑控制受限的编队航天器鲁棒自适应轨道跟踪控制问题。针对航天器编队飞行系统中控制受限、外部扰动和模型不确定性的情况,利用反步控制方法和指令滤波设计提出了一种鲁棒自适应控制策略。指令滤波器用于补偿控制受限对于控制器的影响,同时设计了自适应律对未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性。和滑模控制等传统鲁棒控制不同,所设计的鲁棒自适应控制器是连续的,更便于航天器编队飞行系统的实现。仿真结果表明所设计的控制器既能实现高精度的编队飞行跟踪控制,又能保证控制受限的要求。     

圆轨道欠驱动航天器编队重构脉冲控制

针对圆轨道径向或迹向欠驱动航天器编队重构控制问题,提出了欠驱动脉冲控制方法。首先,基于圆轨道欠驱动航天器相对运动动力学模型,分析了两类欠驱动条件下的系统可控性和重构可行性。然后,解析推导了两类欠驱动条件下实现重构所需的最少脉冲次数以及对应的速度增量消耗。最后,设计数值仿真算例,验证了本文提出的欠驱动脉冲控制方法的正确性。仿真结果表明:径向和迹向欠驱动条件下均可实现圆轨道编队重构。与全驱动控制方法相比,欠驱动控制方法可有效避免由推力器故障引起的重构任务失效,故而提高了控制系统的灵活性与可靠性。     

SE(3)上姿轨耦合航天器高精度快速终端滑模控制

针对编队飞行航天器姿轨耦合一体化控制问题,本文提出了一种高精度快速收敛的滑模控制方法。首先,建立了以Lie群SE(3)上指数坐标表示航天器位置和姿态跟踪误差的相对耦合动力学模型。然后以该指数坐标和速度跟踪误差定义的滑模面,设计了一种新型的基于切比雪夫神经网络(CNN)的非奇异快速终端滑模控制器(NFTSMC),实现了跟踪航天器对目标航天器的有限时间跟踪控制,并基于Lyapunov方法证明了系统的稳定性。该控制器无需显式的相对参考状态,不仅能保证滑模到达阶段和滑动阶段的有限时间稳定性,还由于引入仅需期望信号具有强逼近能力的CNN在线自适应估计系统总扰动而获得了较高的控制精度。最后,对主从模式的编队飞行航天器进行了仿真分析,结果表明该方法是有效可行的。     

欠驱动航天器姿态稳定的分层滑模控制器设计

利用分层滑模控制方法,为带两个控制执行机构的欠驱动刚体航天器的姿态控制系统设计了一种三轴稳定控制器。首先,给出了基于两个推力器的欠驱动航天器的姿态动力学和运动学模型,分析了其模型特点。其次,将子系统的变量进行组合定义成第一层滑模面,利用Filippov等效定理求出等效控制律。然后依次构造出第二层滑模面及第三层滑模面,根据滑模控制原理求出切换控制律,进而得到总的控制量。利用Lyapunov稳定性理论和Barbalat引理及推论证明了各层滑模面的全局渐近稳定性。仿真实验验证了该控制方法的有效性。     

椭圆轨道欠驱动编队重构最优脉冲控制

针对椭圆轨道径向或迹向欠驱动编队重构问题,提出最优脉冲控制方法.首先,建立椭圆轨道欠驱动编队动力学模型,并基此分析径向或迹向欠驱动情况下的系统能控性与重构可行性.然后,解析推导两类欠驱动情况下实现编队重构所需的最少脉冲次数.基此,将椭圆轨道欠驱动编队重构最优脉冲控制问题表述为非线性规划问题,并采用遗传算法进行求解.最后...     

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。     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况,研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型,设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰,设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合,采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律,通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性,同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。     

基于快速终端滑模的航天器自适应容错控制

针对存在不确定的执行机构部分失效故障和未知外界扰动的航天器姿态跟踪控制问题,提出了一种基于自适应快速终端滑模控制的容错控制方法。在没有故障检测与诊断信息的情况下,采用快速终端滑模控制原理,利用自适应算法在线估计得到的故障信息,设计具有鲁棒性的容错控制器,使系统在执行机构故障发生时,能在有限时间内以指数收敛,实现系统有限时间渐近稳定,以及对航天器的容错控制和干扰的抑制。仿真结果表明,与基于普通滑模控制器的容错控制相比,该方法在保证系统鲁棒性和可靠性的同时,具有更快的收敛速率,实现执行机构故障时有效的航天器姿态跟踪控制。     

基于神经网络干扰观测器的柔性航天器姿态稳定控制

本文针对柔性航天器在惯性参数未知、外界干扰、输入饱和等复杂条件下的姿态控制问题,提出了1种基于神经网络干扰观测器的柔性航天器姿态稳定控制方法。首先,基于包含压电振动抑制输入的柔性航天器姿态动力学模型,构建了包含外界干扰、惯性参数不确定性的综合扰动项;其次,基于RBF神经网络设计干扰观测器与自适应参数调节律实时地估计综合扰动;再次,设计了1种固定时间收敛且有限时间稳定的非线性滑模控制器,并通过Lyapunov理论进行了稳定性分析;最后,利用航天器闭环姿态动力学系统进行数值仿真。结果表明:所设计的基于神经网络干扰观测器的控制方法可以有效实现航天器的姿态稳定、振动抑制与干扰估计,从而顺利完成航天器的高精高稳控制任务。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

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。     

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。     

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。
     

带有输入非线性的挠性航天器姿态机动变结构控制

针对挠性航天器反作用飞轮输入力矩受限情况下的姿态机动问题，提出了一种仅利用输出信息的变结构输出反馈控制方法。在基于非线性和低阶模态的动力学模型基础上，给出了滑模存在条件以及变结构输出反馈控制器设计的方法，并保证闭环系统渐近稳定；另外，为了避免确定不确定性和外干扰界函数上限的困难，又给出了一种自适应变结构输出反馈控制器的设计方法，并基于Lyapunov方法分析了滑动模态的存在性及稳定性。最后，将本文提出的两种控制方法应用于三轴稳定挠性航天器的姿态机动控制，并进行数值仿真研究。仿真结果表明：在反作用飞轮的控制受限条件下，完成姿态机动的同时，使得挠性附件的振动幅值远远小于0．001，有效地抑制挠性附件的振动。     

无速度测量下的航天器安全接近位姿一体化控制

针对考虑位姿耦合的非合作航天器交会对接场景,在没有速度测量情况下为了同时解决安全约束、模型不确定性、执行器故障和输入饱和问题,提出一种基于容积卡尔曼滤波算法(CKF)的自主安全接近方法。首先基于容积卡尔曼滤波器和扩张状态观测器(ESO)分别估计目标航天器的位姿信息和相对速度信息;然后通过将一种新颖的安全包络与人工势函数(APF)结合设计自适应滑模控制器,并设计非奇异辅助系统对执行器故障和输入饱和带来的影响进行集中处理。提出的控制策略在不违反安全约束情况下,能在固定时间内实现位置接近和姿态同步。通过李雅普诺夫方法可以保证闭环系统固定时间稳定。仿真结果表明,所提控制方法具有较高的精度和良好干扰抑制能力。     

挠性航天器高精度智能控制方案研究

从工程角度出发，研究了智能控制方案，旨在提高挠性航天器的姿态指向精度和稳定度。针对挠性模态不可测的特点，文中采用了输出反馈变结构控制来抑制挠性附件的振动，并用神经网络自适应控制来补偿系统的不确定性因素。智能控制的引入使得控制器具有很强的自学习和自适应能力，可降低不确定性因素对系统产生的影响，减小系统的稳态误差，从而达到高精度控制的目的。仿真结果证明了该方法的有效性。