Multi-objective output-feedback control for microsatellite attitude control: An LMI approach

Mixed H₂/H_∞ output-feedback controller with pole placement constraints against the internal uncertainty of moment-of-inertia variation and space environmental disturbances is proposed for mircosatellite attitude control. The multi-objective controller is designed based on linear model of attitude dynamics. The H_∞ performance takes into account both robustness stability against moments-of-inertia uncertainty and the disturbance rejection aspect. H₂ performance takes into account the LQG aspect which avoids the undesirable wheels’ saturation effect. In addition, the closed-loop poles can be forced into some sector of the stable half-plane to obtain well-damped transient responses. The problem is then reduced to a convex optimization involving linear matrix inequalities (LMIs), so it can be efficiently solved. The simulation results demonstrate that the presented mixed H₂/H_∞ control system is robust stable and optimal in the sense of H₂ norm, and has good steady-state and dynamic performances against the parameter uncertainties and various disturbances for the microsatellite attitude control system.     

亚轨道飞行器的固液火箭发动机的高维多目标设计优化

为完成应用在亚轨道飞行器上的固液火箭发动机系统设计优化,且考虑到系统设计优化问题的复杂性以及采用单目标优化难以获得全局最优解,建立了固液火箭发动机系统设计的4目标设计优化模型,采用非支配排序遗传算法获得超空间Pareto 解集。利用基于变偏好区间的超径向可视化技术对超空间Pareto解集进行直观地分析,提高最优解选择的效率。最终获得了全局最优的固液火箭发动机系统设计方案,验证了建立的优化模型的准确性和相比于单目标优化的优势,论证了固液火箭发动机应用在亚轨道飞行器上切实可行以及变偏好区间超径向可视化技术处理超空间Pareto解集的高效性。     

小生境多目标蚁群算法在飞行器总体设计中的应用

飞行器总体设计直接影响飞行器的战术技术指标,往往需要反复很多次的设计过程以确定最终设计方案,因此迫切需要研究并采用优化方法以快速获得性能较优的飞行器总体方案。蚁群算法是群智能算法的典型代表之一,本文针对飞行器总体设计中的多目标优化问题,以多目标蚁群算法为基础,引入小生境技术,提出小生境多目标蚁群算法,并以某飞行器为应用对象,对其进行了多目标优化设计,最后对优化结果进行了分析。     

航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导

研究了航天器多约束交会的仅测角导航最优多目标闭环制导问题,优化目标包括交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标,并考虑了视觉传感器视场角、推力器推力幅度和最小安全距离等各种约束条件,建立了多约束、多目标优化下的仅测角导航和闭环制导问题的数学模型,分析了仅测角导航和闭环制导之间的耦合关系。最后,通过Matlab遗传算法工具箱中的多目标优化函数,求解得到了该多目标优化模型的Pareto最优解集,结果显示交会时间、燃耗和仅测角导航可观性指标不能同时达到最优,存在相互制约关系,即提高其中一种优化目标的性能会降低其他优化目标的性能。     

基于直二元喷管形面尺寸的涡扇发动机参数优化设计研究

为了在设计阶段提升带直二元喷管涡扇发动机的总体性能,开展了基于直二元喷管形面尺寸的涡扇发动机参数优化的研究。首先,建立了带直二元喷管的涡扇发动机模型,提出了发动机正后向排气系统红外辐射特征的计算方法,分析了直二元喷管尺寸对发动机性能参数的影响;其次,提出了基于序列二次规划算法的设计参数多目标优化方法,优化的目标包括高单位推力、低油耗和低红外辐射强度;最后,基于以上模型,利用序列二次规划算法对在设计点非加力情况下的涡扇发动机设计参数进行多目标优化。仿真结果表明：在设计点上,相较于不带直二元喷管的涡扇发动机,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的红外性能,并且通过算法优化后,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的性能参数。     

面向天文观测的空间科学卫星任务规划方法研究

面向天文观测的空间科学卫星任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过对天文观测类卫星的任务规划要素及约束条件进行抽象,建立了面向天文观测的多目标任务规划问题模型,在此基础上设计了基于NSGA-II的多目标观测任务规划算法,并通过实例进行了实验及结果分析.研究表明,该方法能够有效解决天文观测类卫星不同规模的任务规划问题.      

基于NSGA II算法分布度改进的ATREX发动机性能优化方法研究

为使飞行轨迹上膨胀式空气涡轮冲压发动机(Air Turbo Ramjet Expander, ATREX)推力满足飞行器要求,同时比冲为对应推力下的最优值,基于改进分布度的NSGA II算法建立了以推力、比冲为优化目标的ATREX多目标优化模型。本文首先提出了基于个体优化目标间直线距离的筛选函数,改善了NSGA II算法优化结果的分布度;然后基于改进的NSGA II算法建立了ATREX性能多目标优化模型,获得了地面状态发动机推力、比冲最优解。在优化结果分布度接近前提下,与基于原NSGA II算法建立的ATREX性能多目标优化模型对比,基于改进NSGA II算法建立的优化模型所需初始种群个数及迭代时间均下降30%左右。     

星载定向链路多目标优化设计

提出一种针对星载定向链路的多目标优化设计方法。定向链路的优化设计过程是一个多目标优化的过程,要求定向链路在质量、功耗等条件的约束下,尽量满足飞行任务对其功能的需要。文中首先建立定向链路各分目标函数的数学模型,然后根据卫星任务的需求为各分目标函数分配权重,最后通过统一目标法将各分目标函数组成一个统一目标函数,并对统一目标函数进行优化,进而实现对定向链路的优化设计。     

多目标系统最优控制方法研究

用多个性能指标评价系统更有实际意义,但在现有的研究中,针对此类问题所采取的方法通常是线性加权,权值是人为选取以达到“最优”,这就使得“最优”控制成为主观最优而非数值实际最优.本文针对这一问题,结合决策者先验知识的多少,给出2种新的解决方法:层次分析和Pareto交互式决策.首次采用免疫克隆选择多目标优化算法来设计多指标情况下的LQR控制器.仿真结果表明:该算法在时间复杂度、分布性等方面均优于现在常用的NSGA-Ⅱ,且本文给出的解决方法更适合于复杂情况下的最优控制器设计.