基于遗传算法带约束的翼伞系统归航轨迹设计

翼伞系统归航轨迹设计是一类带约束的最优控制问题,引入一种具有精英策略的遗传算法解决此类问题。为方便使用遗传算法,引入非均匀B样条曲线拟合控制律,将最优控制问题转化为B样条基函数控制顶点的参数优化问题,并针对归航终端等式约束,引入松弛因子将其转化为不等式约束,进而采用静态罚函数法处理。在2种不同初始条件下的归一化模型中进行仿真,并针对实际工程中着陆精度要求设定3种不同的松弛因子。仿真结果表明:使用本文的方法解算出的归航轨迹及其控制信息合理,是符合工程实际需求的一种有效方法。

基于高斯伪谱法的翼伞系统复杂多约束轨迹规划

翼伞系统在实际环境中飞行时易受到风场以及地形环境等复杂干扰的影响,无法精确归航,控制难度较大。针对该问题,提出了一种针对复杂多约束条件的翼伞系统的最优控制轨迹规划方法,可同时实现翼伞系统在复杂环境下逆风对准、精确着陆以及控制量全局最优的控制目标。首先,建立了风场干扰下的翼伞系统模型;然后,通过引入地形环境曲面,将复杂环境转化为实时路径约束,将轨迹着陆偏差以及逆风雀降转化为终端约束,并考虑控制量消耗最小为目标函数,以此将复杂环境下的翼伞系统的轨迹优化转化为一系列非线性的带有复杂约束的最优控制问题;最后,采用高斯伪谱法将多约束最优控制问题转化为易于求解的非线性规划问题。通过设立3组复杂环境仿真实例和实验验证,表明本文方法使翼伞系统在多种较恶劣的复杂环境中有效应对多类约束条件,规划出控制量全局最优的可行轨迹。与已有的混沌粒子群优化算法相比,本文方法具有较好的最优性和较高的精度。