高超声速飞行器多约束再入轨迹快速优化

针对高超声速飞行器再入过程中面临测控区和绕飞区的再入轨迹设计问题,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的分段轨迹优化策略。将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题(NLP)进行求解。所得再入轨迹能够使得飞行器在满足各种约束条件的情况下成功进入测控区并且有效规避绕飞区,最终到达指定点。此外,本文综合考虑飞行器再入飞行的快速性和工程实用性,并提出了再入时间、弹道倾角以及航向角相关指标的加权性能指标,同时保证了轨迹规划快速、再入轨迹平滑以及控制量变化平缓等实际需求,提高了计算效率。仿真结果表明,本文所提出的分段优化方案能够快速规划出适应不同飞行任务的再入轨迹。     

星图质心提取的实时性研究

数据更新率是衡量星敏感器性能的一个重要参数,高数据更新率对质心提取的实时性提出了更高的要求.FPGA(现场可编程门阵列)具有快速逻辑运算和并行处理结构的特点,针对这些特点对质心提取过程进行研究.使用FP-GA内部的高速存储器作为缓存,提高对数据的读取速度.将质心提取中的阈值分割、星点像素提取和质心计算3个过程进行并行处...     

利用高斯伪谱法求解小推力伴星最优释放轨迹

针对近距离相对运动的轨道控制问题,提出用常值小推力完成最优转移的方法。基于C-W方程,推导了相对运动解析解的表达式,讨论了在无控条件下能够形成稳定绕飞构型的初始相对速度和相对位置的限制条件,以此限制条件作为终端条件,以伴星释放时近似为零的相对速度和相对位置为初始条件,建立了利用连续小推力实现的伴星释放最优控制问题的模型。选用了高斯伪谱法将最优控制问题离散化,转化成非线性规划问题并通过系列二次规划法完成求解。数值仿真算例表明,利用高斯伪谱法求解此问题可以有效地收敛到最优解。     

基于混合规划策略的空间机械臂运动规划研究

为改善自由漂浮机械臂对载体姿态无扰的运动规划的收敛性,提出一种基于Gauss伪谱方法和直接打靶法的混合规划策略。首先建立机械臂系统运动规划的数学模型,用Gauss伪谱方法将运动规划问题转化为带约束的非线性参数优化问题,采用遗传算法初步定位全局最优解,然后将得到的解作为直接打靶法的初值,采用序列二次规划算法求出精确最优解,从而利用Gauss伪谱方法计算量小、直接打靶法精度高的特点,快速获得机械臂对载体姿态无扰的运动规律。数值仿真的结果表明该混合规划策略能够快速求解机械臂系统的无扰运动规划问题,且具有较好的收敛性与鲁棒性。     

多约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化

研究了考虑航路点、禁飞区、热流、动压、过载、控制量以及终端状态等多种约束条件下高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计问题。分析了采用一般Gauss伪谱方法进行高超声速滑翔飞行器轨迹优化设计存在的主要问题,为此,提出了轨迹分段优化策略,将轨迹优化的一般最优控制问题转换为多段最优控制问题,进而将各段轨迹按Gauss伪谱方法进行离散化,将连续多段最优控制问题转换为非线性规划问题进行求解。以多约束条件下最大射程轨迹优化为例进行仿真分析,结果表明分段优化方法能够较快地设计出满足各种约束条件的优化轨迹。     

基于IRAPF算法的航天器姿态确定

针对航天器姿态确定系统中存在较大初始误差及非线性较强的问题,提出了一种基于改进的正则化辅助粒子滤波（IRAPF）算法的航天器姿态确定方法。该算法将正则粒子滤波（RPF）与辅助粒子滤波（APF）相结合,将快速高斯变换（FGT）方法引入其中以减少计算量提高滤波的收敛速度。算法不仅有效地抑制了粒子退化问题,而且利用最新观测粒子来优化采样,并且在引入FGT后计算量与正则化的辅助粒子滤波相比降低了30%,改善了滤波的实时性。仿真结果表明了滤波的有效性。     

RLV应急再入轨迹规划问题的动态伪谱法求解

针对可重复使用运载器(RLV)的应急轨迹规划问题,提出了动态伪谱法,实现了目标变更与能力下降情况下的轨迹重构。该方法将应急轨道规划问题转换为动态全局规划问题,基于Legendre-Gauss-Lobatto伪谱法进行了连续最优问题的离散化处理,推导了连续Bolza问题与离散化谱方法的一致性,并基于拉格朗日算子进行了性能指标优化。考虑到非连续最优解的收敛困难,给出了高效的初始配点和动态规划算法。最终的仿真结果表明所提出方法可有效实现再入轨迹重构,适应气动力系统20%的拉偏,且终端约束精度小于10m。     

基于Gauss伪谱方法的高超声速飞行器再入轨迹快速优化

基于一种求解最优控制问题的新方法—Gauss伪谱法(Gauss Pseudospectral Method\|GPM) ,研究了高超声速飞行器滑翔式再入的快速轨迹优化问题。针对远程多约束条件下滑翔式再 入轨迹优化问题的难点,提出了基于GPM的串行分段优化策略,包括三个方面：(1) 构造了 设计变量初值生成器,获得近似最优解作为优化初值;(2) 提出从可行解到 最优解的串行优化策略;(3) 引入平衡滑翔条件构造动态分段点,将再入轨迹分为初始下降 段和滑翔段分别求解。以某高超声速再入飞行器为对象进行轨迹优化计算,仿真结果验证了 本文的轨迹优化方法具有较高的精度和计算效率。
     

应用变速控制力矩陀螺的航天器姿态机动最优路径规划

针对应用变速控制力矩陀螺VSCMG为姿态控制执行机构的微小卫星,提出了一种姿态机动最优路径规划方法。从冗余金字塔构型VSCMGs系统的姿态机动任务和考虑VSCMGs系统故障失效的姿态机动任务两类问题出发,综合考虑VSCMG在实际工程应用中的各种约束条件(框架角约束、框架角速度约束、转子转速约束和奇异度量约束等)以及充分发挥VSCMG的力矩输出优势,采用Gauss伪谱法规划了相应性能指标最优的姿态机动最优路径。仿真结果表明设计的应用VSCMG的航天器姿态机动最优路径规划算法能够满足提出的约束条件和最优路径规划策略,可以顺利完成航天器姿态机动任务。而且相比于传统的VSCMGs系统操纵律,设计的算法具有更高的实用性和有效性。     

一种高超声速飞行器再入轨迹优化方法

针对高超声速飞行器的再入轨迹优化问题,提出了一种基于动态自适应樽海鞘群算法和高斯伪谱法的混合优化方案。首先,为了使樽海鞘群算法探索和利用之间的平衡更加合理,提出了一种新颖的动态自适应樽海鞘群算法。然后,针对传统高斯伪谱法在轨迹优化过程中对初始猜测值敏感的不足,借助动态自适应樽海鞘群算法强大的全局搜索能力,先利用该算法对控制量进行全局寻优,将求得的近似全局最优解作为高斯伪谱法优化的初始猜测值,接着再利用高斯伪谱法对控制量进行全局寻优。仿真结果表明所提出的动态自适应樽海鞘群算法和混合优化方案的有效性和可行性。