一种高超声速滑翔式导弹轨迹优化方法

以高斯伪谱法为基础,考虑多段多复杂约束,提出了一种面向突防任务需求,通过罚函数法处理非全程飞行高度与飞行攻角约束的高超声速滑翔式导弹轨迹优化方法。通过仿真结果可以看出,初始状态约束、控制约束、过程约束与终端状态约束均得到了有效控制,且罚函数法处理突防任务段约束相较于常规分段约束法在约束量收束方面更具备优势,能够为后续设计工作保留更多的余量。此外,仿真结果还验证了该方法在不同射程、不同发射点高度和目标点高度条件下的有效覆盖能力。

接近和跟踪非合作机动目标的非线性最优控制

航天器在实施对空间非合作目标的近程操作任务中,需要接近目标并保持在目标附近的特定方位,对目标指定部位随动跟踪和观测。针对非合作机动目标的接近和视线跟踪的六自由度控制问题,根据视线坐标系下的相对轨道方程和体坐标系下的相对误差四元数姿态方程,建立了航天器间近距离相对运动的轨道和姿态联合控制模型。考虑模型的非线性、时变性和计算的快速性,采用θ-D控制方法进行接近和视线跟踪的轨道和姿态联合控制。为了减小跟踪同时存在轨道和姿态机动的非合作目标的控制误差,应用Lyapunov最小-最大定理设计了θ-D修正控制器,改善非合作目标同时进行姿态和轨道机动时的控制性能。仿真验证了模型的正确性和控制器良好的跟踪性能。

基于Lyapunov方法的非合作目标接近与视线跟踪

研究了接近和跟踪同时存在姿态翻滚和轨道机动的非合作目标轨道姿态6-DOF联合控制问题。综合视线坐标系下相对运动动力学模型和追踪航天器姿态动力学模型,建立姿轨联合动力学模型。由于系统模型存在很强的非线性,所以对系统模型先进行预处理,将其转化成利于控制器设计的形式,采用Lyapunov最小-最大方法对同时存在姿态翻滚和轨道机动的非合作目标设计了自主接近和随动跟踪控制律。通过仿真验证了模型和控制方法的有效性。

采用反馈路径规划的航天器近程安全交会对接

航天器近距离交会对接过程中需要满足禁飞区,对接走廊等约束,否则会有航天器相碰或者损毁的风险.本文研究了一种基于线性二次型调节器树(linear quadratic regulator trees, LQR-Trees)反馈路径规划的安全交会对接的路径规划与控制方法.首先采用非线性规划算法(nonlinear programming, NLP)计算开环标称轨迹,并应用局部线性反馈控制算法生成闭环控制律使得系统状态保持在标称轨迹附近;然后采用平方和(sums-of-squares, SOS)凸优化方法,沿着标称轨迹附近计算反向可达集;最后采用相对稀疏的多个稳定域生成轨迹库覆盖大范围的状态空间,扩展稳定区域.本文首次提出采用6维的LQR-Trees算法的安全对接轨迹规划与控制方法,并重新设计了控制饱和约束.仿真结果验证了该算法在交会对接安全轨迹规划与控制中的有效性,通过设计5个稳定域实现了满足对接走廊约束的安全交会对接任务.

一种改进RRT^*结合四次样条的协调路径规划方法

针对空间机器人抓捕空间非合作目标的在轨服务任务,同时考虑机器人运动学约束和动力学约束,提出一种分层式的自由漂浮双臂空间机器人协调路径规划方法.首先,在路径规划层面上基于RRT*算法分别规划双臂末端执行器在笛卡尔空间下的初始可行路径,为双臂设置独立的采样空间,保证路径规划过程中双臂系统不发生自身碰撞.然后,在轨迹规划层面上利用四次样条曲线平滑RRT*算法生成的初始路径,设计满足样条曲线的一阶、二阶及三阶微分连续约束,同时考虑机械臂末端执行器的初末速度约束条件、初始加速度约束条件,得到适合于空间机器人执行的动力学可行的平滑轨迹.最后,计算所规划路径的最大速度、最大加速度与机械臂末端执行器物理极限值的比值,取最小上限,即为最少路径规划时间.所提路径规划方法能够设计出满足特定路径点约束的协调路径,且所设计的路径考虑了机械臂的物理限制条件,通过对自由漂浮双臂空间机器人进行仿真试验,验证了所提路径规划算法的有效性.

一种面向中近程导弹的在线弹道规划方法

为了满足中近程导弹适用范围广、精度高的作战任务需求,文中设计了一种在线弹道规划方法。该方法对离线设计的大量弹道进行网格化,并通过树形结构进行存储,以减少存储时占用的空间。在线应用时,采用分段多项式对网格化弹道进行还原,分段多项式的系数通过建立并求解二次规划问题获取,得到控制指令的初值。进一步,利用控制指令对弹道进行积分运算,预测轨迹终点,并根据终点与目标点的误差,建立二次规划问题对控制指令的修正量进行求解。利用MATLAB对该方法进行仿真验证,结果表明该方法能够在较短的时间内完成弹道的优化,得到平滑、连续且满足各种约束条件的弹道。

非合作目标交会的双层MPC全局轨迹规划控制

针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法(GPM)和线性时变模型预测控制(LTVMPC)的双层模型预测控制(MPC)算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。