基于APSO的微纳卫星编队轨迹规划方法

针对微纳卫星编队在指定时间内由初始构型到指定构型的路径规划问题,提出了一种基于自适应惯性权重粒子群优化(adaptive-inertial-weightedparticleswarmoptimization,APSO)算法的轨迹规划方法。首先,通过Radau伪谱法将轨迹规划的连续最优控制问题离散化为参数优化的非线性规划(nonlinear programming, NLP)问题;其次,采用APSO算法对NLP问题求解,避免了复杂梯度求解困难的问题,同时降低了计算量;最后,通过仿真实验表明,所提方法可在更短时间内求得满足约束条件的最优轨迹,以完成在线轨迹规划任务。

基于Radau伪谱法的制导炸弹最优滑翔弹道研究

基于Radau伪谱法求解最优控制问题的原理,研究了滑翔型制导炸弹的最大射程优化问题。对制导炸弹动力学模型进行了无量纲化处理,结合极小值原理推导了最优控制轨迹的解析解和一阶必要性条件,采用Radau伪谱法将弹道优化问题转化为非线性规划问题,基于协态映射原理给出了数值解的最优性验证方法。仿真结果表明,Radau伪谱法能够提供具有工程应用价值的最优解,与常规的最大升阻比滑翔弹道相比,优化后的弹道射程增加10%以上。

基于hp自适应Radau伪谱法的再入飞行器轨迹优化

全局伪谱方法在解决平滑最优控制问题时具有指数级收敛速度,但对于状态变量震荡的最优控制问题往往难以在短时间内取得满意解。飞行器机动再入轨迹通常为震荡形式,因此设计了hp自适应Radau伪谱算法(hp-RPM)求解再入最优轨迹。hp-RPM以相对曲率作为判据,将震荡轨迹划分为多个平滑子区间,在每个子区间内采用低阶插值多项式逼近最优轨迹,以提高算法效率、估计精度和解的最优性。仿真结果表明,hp-RPM方法在算法效率、估计精度、解的最优性上,较全局Radau伪谱方法均有较大程度的提高。

利用Radau伪谱法求解UCAV对地攻击轨迹研究

针对UCAV对地攻击轨迹规划问题,提出一种基于Radau伪谱法(RPM)的求解策略。首先,构建了最优控制问题的一般框架,分析了RPM求解最优控制问题的基本原理及实现方式;在充分考虑UCAV的气动力特性、发动机推力特性及大气环境特性的基础上建立了UCAV三自由度(3-DOF)质点模型,并详细分析了UCAV初始和终端位置、速度、姿态约束、飞行性能和战场环境等约束条件,在此基础上构建UCAV对地攻击轨迹规划问题框架;最后,利用RPM将轨迹规划的最优控制问题转化为非线性规划问题并求得最优解。仿真结果表明,该方法能以较高的精度和速度生成满足各种复杂约束要求、连续并且真实可行的最优轨迹。

基于Radau伪谱法的非线性最优控制问题的收敛性

在过去的10年里,伪谱方法(如Legendre伪谱法、Gauss伪谱法、Radau伪谱法)逐步成为求解不同领域中非线性最优控制问题的一种高效、灵活的数值解法.本文从最优控制问题解的存在性、收敛性以及解的可行性3个方面对采用Radau伪谱法求解一般非线性最优控制问题解的收敛性进行研究.证明了原最优控制问题的离散解存在、存在收敛到原最优控制问题解上的离散解和离散形式的收敛解是原最优控制问题的最优解.在此基础上,证明了Radau伪谱法的收敛性.本文结论与现有文献相比,去掉了一些必要条件,更适合一般的非线性时不变系统.

基于Radau伪谱法和MPC的智能电动车辆生态驾驶

为优化智能电动车能源消耗,提出了基于Radau伪谱法和模型预测控制算法的智能电动车辆生态驾驶的方案.建立生态驾驶控制模型和能耗模型,结合边界约束和路径约束,构建生态驾驶能耗优化的最优控制问题.通过能耗优化得到最优车速轨迹,将此轨迹作为期望输入,基于模型预测控制(MPC)算法完成生态驾驶控制.实验结果表明:以纯电动车和实际规划路径为例,以最优车速自动行驶的能源消耗少于人工驾驶的能源消耗,验证了文中策略的有效性.

基于ECMS和Radau伪谱拼接法的多模式HEV能量管理策略优化

为解决现有能量管理策略在评估多模式混合动力汽车燃油经济性时易出现模式切换、发动机起停和离合器分离与接合过于频繁的问题,针对串并联式PHEV混合动力系统,通过等效燃油消耗最小策略(ECMS)确定全球统一轻型车辆测试循环(WLTC)工况下的模式切换序列,并基于该结果,应用Radau伪谱拼接法(RPKM)求解最优模式切换时刻及油耗表现。WLTC工况仿真结果表明,在ECMS-RPKM联合算法控制下,发动机起停次数和离合器分离与接合次数较ECMS算法分别减少9.41%和26.92%,同时最优油耗降低1.23%,所提出的方法可在较合理的模式切换频度下获得全局的油耗优化效果,更准确地评价多模式复杂混合动力系统的节油潜力。

基于自适应Radau伪谱法的再入段轨道设计算法

针对传统Radau伪谱法处理非光滑平面时精度不高和效率不足的缺点,提出了一种基于自适应Radau伪谱算法的再入段轨道设计算法.该算法可以根据状态方程的拟合精度对再入段轨道进行自适应调整.在轨道曲率较高的区域,通过增加区段数量提高计算精度;在轨道曲率较低的区域,通过提高插值多项式的阶次提高计算精度.仿真结果显示,该算法形成的配点分布更为合理,相对传统的Radau算法具有高精度、高效率等优点,求解效果优于传统的Radau伪谱法,可将其应用到再入段轨道优化的工程实际中.

最优协调电压控制的直接Radau配置算法

根据准稳态假设,建立含连续-离散时间微分-代数方程约束的最优协调电压控制模型,并采用现代最优控制理论中的直接法求解该动态优化问题.根据Radau配置法将动态优化问题转化为连续变量与离散变量并存的非线性规划问题.为考虑有载调压变压器变比、可投切电容器组和待切除负荷的离散特性,引入离散变量的罚函数处理机制,并采用非线性原对偶内点算法求解.新英格兰10机39节点系统的仿真结果表明,所提方法能有效地协调各种控制设备动作,从而增强了电力系统的长期电压稳定性.

基于间接Radau伪谱法的滑翔段轨迹跟踪制导律

针对高超声速飞行器滑翔段制导问题,提出一种利用间接Radau伪谱法求解最优反馈控制律的全状态标称轨迹跟踪制导律。将标称轨迹跟踪问题转化为线性时变系统状态调节器问题,基于Pontryagin极大值原理进一步将状态调节器问题转化为线性两点边值问题;利用间接Radau伪谱法求解所得的线性两点边值问题,获得最优反馈控制律,并在此基础上设计了易于在线执行的闭环轨迹跟踪制导律。数值仿真结果表明,该制导律对飞行器初始状态量的较大范围偏差和飞行环境参数的有限扰动不敏感,具有良好的鲁棒性,并且能够满足实时性的需求。

基于Radau伪谱法的重复使用运载器再入轨迹优化(英文)

为了提高数值解法的收敛速度,本文利用Radau伪谱法求解重复使用运载器的再入轨迹优化问题.该方法在一组Legendre-Gauss-Radau点上构造全局Lagrange插值多项式对状态变量和控制变量进行逼近,在动力学方程中状态变量对时间的导数可由插值多项式的导数来近似,故可将动力学方程约束转化为在Legendre-Gauss-Radau点上的代数微分方程约束.因此,可将连续时间的最优控制问题转化为有限维的非线性规划(NLP)问题,之后通过稀疏NLP求解器SNOPT即可对其进行求解.最后的仿真结果显示,通过该方法优化后的再入轨迹成功满足过程约束与边界约束.由于该方法的高效率和高精度特性,可将其应用于轨迹快速优化工程实际问题中.

基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略设计

针对汽车高速紧急换道避障轨迹规划与跟踪控制问题,提出一种基于Radau伪谱法的汽车高速紧急换道避障最优控制策略。首先,采用汽车运动学与动力学模型相结合的方式将汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题转换成汽车高速紧急换道避障最优控制问题,再通过Radau伪谱法将其转化为非线性规划问题,从而直接得到汽车高速紧急换道避障轨迹规划和跟踪控制问题的最优解,即:目标轮胎纵向滑移率和目标前轮转向角速度。随后,采用离散滑模变结构控制理论设计了对参数摄动和外界干扰具有强鲁棒性的车轮滑移率自适应滑模跟踪控制律,实现目标轮胎纵向滑移率的跟踪控制。最后,基于高精度的车辆动力学软件构建模型在环仿真系统,验证所提控制策略的可行性和有效性。

基于自适应radau伪谱法的机械手轨迹规划方法研究

考虑到机器人在工作过程中不同的轨迹规划造成关节力矩的变化对于负载能力有一定的影响,为提高机械手的负载能力,采用自适应radau伪谱法对机械手进行轨迹优化。依据建立的二自由度和三自由度机械手的动力学模型,以关节位置、速度作为状态变量,力矩作为控制变量,并考虑机械手运动过程中的状态约束,边界约束,再以关节力矩平方和作为Bolza最优控制问题的优化目标函数,利用自适应radau伪谱法将连续最优控制问题转化为非线性规划问题,在求解过程中动态调整运动过程分段个数和多项式阶数来提高求解速率,得出最优关节力矩。将该种方法与五次多项式插值轨迹规划得到的关节力矩进行对比,仿真结果表明,该种方法明显的降低了机械手的各关节力矩,提高了机械手的负载能力。最后通过实验验证了该种方法的正确性、有效性。

基于Radau伪谱法的储能式有轨电车速度优化控制

优化有轨电车运行状态是一种简单、可靠、有效降低有轨电车能耗的方法。鉴于有轨电车站间红绿灯对其运行状态的影响,以及通过优化有轨电车的速度轨迹使其在不停车的前提下顺畅通过交叉口等仍缺少研究的现状,以储能式有轨电车为研究对象,建立了基于场景的环境模型和列车运动学模型。以有轨电车在行驶过程中的总能耗为优化目标,根据其出站时和到站时的状态以及红绿灯的配时信息建立模型约束,采用Radau伪谱法优化有轨电车的速度轨迹,实现行驶过程中的总能耗最小。仿真验证表明,该算法能使有轨电车平顺地通过信号交叉口,避免因在红灯时间窗到达停车线造成的急加速、急减速等行为,总能耗减少了23.45%。

基于变分模型的动态最优潮流新算法

为解决传统动态最优潮流(DOPF)算法中计算速度和计算精度之间的矛盾,建立了电力系统DOPF的变分模型,推导了该变分模型的最优性条件。在此基础上提出了一种基于Radau配置法的DOPF求解新算法。该算法具有计算量小、计算精度高等特点。对某实际系统的分析结果表明算法能够满足在线运行的需求。

考虑云团衰减作用的激光制导炮弹弹道规划

针对多云天气条件下,云团对激光信号产生较大衰减作用从而影响末制导性能这一问题,提出一种考虑云团对激光衰减作用的滑翔增程激光制导炮弹弹道规划方法。经过合理假设建立云团近似模型,在此基础上设计云团规避—控制能量最优复合规避目标函数(Compound Evasion Objective Function,CEOF)。根据激光导引头工作特性和制导炮弹的飞行特性建立弹道规划模型,采用Radau伪谱法将弹道规划问题转化为非线性规划问题(Non-linear Programming,NLP)。调用NLP求解器SNOPT求解。选取多组云团算例进行仿真分析,仿真结果验证所提弹道规划方法的有效性。研究结果表明,与传统弹道规划方法进行仿真对比,新的弹道规划方法以增加较少动能损耗、控制能量消耗和攻击时长为代价,大幅减少了云团对激光的衰减作用,验证了其优越性。

制导炮弹协同方案弹道快速规划

为求解复杂的多弹多阶段协同弹道规划问题,提出一种增广集中式-协同弹道规划算法(AC-CTPM)。首先根据制导炮弹飞行过程中各阶段特性建立5阶段弹道规划模型,之后将n_p发制导炮弹的5阶段弹道规划问题组合扩展为较为复杂的5n_p阶段最优控制问题,然后采用多阶段Radau伪谱法将无限维最优控制问题(OCP)离散为有限维非线性规划问题(NLP),最后调用成熟的NLP求解器SNOPT求解。为提高对复杂的5n_p阶段最优控制问题的求解效率,在AC-CTPM中提出一种将2D标称弹道转换为3D预测方案弹道的协同弹道规划问题初始值获取方法(IGVAM),每一发制导炮弹分别以各自发射点为原点建立新地面坐标系,在新地面坐标系内快速规划出2D方案弹道,之后通过扩展和坐标转换将新坐标系中规划的2D方案弹道转换成原地面坐标系中的3D方案弹道,这些3D方案弹道组合构成协同弹道规划问题的初始预测。采用AC-CTPM算法对单炮多发、多炮齐射同时弹着任务场景进行仿真求解,获得了满足炮弹自身约束以及协同约束的协同方案弹道,验证了AC-CTPM算法的有效性。与分布式协同弹道规划算法(D-CTPM)以及传统集中式协同弹道规划算法(TC-CTPM)进行仿真对比,结果表明:AC-CTPM算法规划的协同方案弹道的目标函数平均比TC-CTPM算法优5.07%,比D-CTPM算法优32.98%,而AC-CTPM算法的求解耗时却比TC-CTPM算法减少86.48%,比D-CTPM减少82.36%,验证了AC-CTPM算法的优越性。

一种变后掠翼导弹弹道快速优化方法

变后掠翼导弹弹道优化问题是一个复杂的多变量优化问题;为了获得变后掠翼导弹飞行弹道,利用Radau伪谱法求解了同时满足路径约束和终端约束条件下的射程最远弹道轨迹;选取后掠角和攻角作为优化控制变量,并通过采取一系列实时性保证策略提高算法的计算效率;仿真结果表明:该方法能够快速优化出满足性能指标和约束条件的弹道轨迹;研究结果可为变后掠翼导弹在线重构的实现提供有益参考。

面向突防的多导弹协同弹道规划方法

针对目前多弹协同研究中长距离、宽速域、大空域协同弹道规划研究匮乏这一问题,同时考虑通过弹道设计降低飞行过程中雷达探测概率的实际需求,提出了一种面向突防的多导弹攻击时间/攻击角度协同的弹道规划方法。根据雷达方程,建立了威胁量化模型;针对多导弹攻击时间/攻击角度协同作战需求,给出了实现攻击时间/攻击角度协同的方法;设计了协同弹道规划求解框架,将上述协同攻击问题转化为非线性规划问题,基于hp-自适应Radau伪谱法进行求解得到了满足攻击时间/攻击角度协同的弹道,并对两种典型案例进行了仿真验证。同地先后发射和不同地同时发射情况下,均得到了满足攻击时间/攻击角度协同的弹道。仿真结果表明,该方法能够满足雷达探测威胁最小条件下,多导弹以协同攻击时间/攻击角度对目标实施打击。

基于伪谱凸优化和L1罚函数的弹道规划方法研究

传统L1惩罚序列凸规划算法(LPSCP)在进行制导炮弹弹道规划时,线性近似误差大,导致目标函数曲线震颤,难以收敛到最优解。针对此问题提出了一种改进的L1惩罚序列凸规划算法(ILPSCP)。ILPSCP算法引入指数衰减的相对信赖域宽度和带上界的惩罚系数,消除了目标函数的震颤。以一般化控制能量最优轨迹规划模型为研究对象,利用Radau伪谱法离散连续变量,线性凸化非线性动态方程,建立标准凸优化模型。以制导炮弹纵向平面内滑翔弹道模型为仿真实例,分别采用传统的LPSCP算法、提出的ILPSCP算法和非线性最优化通用工具箱GPOPS23种方法进行仿真对比。结果表明:ILPSCP算法成功解决了传统LPSCP算法震颤和不稳定等问题;同时ILPSCP算法的仿真结果与GPOPS2的仿真结果高度重合,证明了提出的算法对求解复杂弹道规划问题的有效性。