航天器交会的动力学模型与误差分析

建立了航天器交会的相对运动模型，定量地分析了各种摄动力的影响，导出了建模过程的载断误差，并给出了算例，结果可用于航天器交会过程分析及误差修正。     

空间交会对接中二航天器相对运动的精确计算模型

本文较详细地分析了航天器在空间所受的各种摄动力,得出了航天器空间轨道的精确计算模型,进而建立了空间交会对接中二航天器相对运动的精确计算模型。     

有界不确定性非线性系统的自适应滑模控制

研究有界不确定性非线性系统的鲁棒跟踪问题,考虑了在同时存在参数、结构及干扰的不确定性条件下,控制系统的鲁棒性。采用自适应滑模控制律,证明了所设计的控制系统满足滑动条件,能保证系统输出全局稳定,并对系统的动态不确定性具有鲁棒性。最后,给出了计算机仿真算例,仿真结果表明,本文提出的控制方法是有效的。     

非线性系统自适应回归神经网络控制

针对参数不确定非线性系统，提出了基于回归神经网络的间接自适应控制，控制器用滑模变结构技术，能保证系统对外部扰动和参数不确定性的不敏感性，最后给出的仿真实例证实了模型和适应性。     

航天器非线性神经元控制方法研究

针对航天器控制问题,提出了一种非线性动态逆与状态反馈控制相结合的神经元控制系统设计方案,并成功的将其应用于登月舱软着陆过程的控制问题.该方案包含两部分:①应用神经元网络通过学习建立被控系统的非线性动态逆模型,实现被控非线性系统的线性化;②在线性化模型的基础上构造系统的神经元最优状态反馈控制器.本文给出的仿真结果显示出神经计算学在航天器控制问题中所具有的潜在能力.     

组合体航天器的姿态无模型自适应控制

为解决转动惯量参数未知组合体航天器的姿态精确控制问题,基于无模型自适应控制方法设计了一种不依赖于航天器精确动力学模型的组合体航天器姿态无模型自适应控制算法.首先,基于单输入单输出离散时间系统的数据驱动控制方法推导得出无模型自适应控制方程;然后,将无模型自适应控制方法拓展到组合体航天器姿态控制中,设计应用于组合体航天器姿态控制的无模型控制器;此外,为了缩短控制收敛时间,结合组合体航天器动力学特性,对姿态无模型控制器的控制过程进行优化设计;最后,以在轨服务航天器目标抓捕后的操作为研究背景进行组合体航天器的无模型自适应控制算法和无模型控制过程优化算法的数学仿真,验证了算法的有效性和可行性.数学仿真结果表明:所设计的组合体航天器无模型自适应算法有效,能够实现惯性参数未知的组合体航天器的姿态精确控制;且通过无模型控制过程优化设计,可以实现组合体航天器姿态控制过程的快速收敛;同时,该算法具有较高的控制精度.     

一类不确定性非线性系统的神经网络稳定控制

针对一类伴随型的ｎ阶非线性系统中存在不确定性,引入神经网络作为非线性系统的模型,基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ稳定性理论,提出有效的控制律及参数自适应律,由全局不变集定理证明闭环系统是全局跟踪收敛的。仿真研究结果表明了本文方法的有效性,为设计高性能的神经网络控制系统提供了一种强有力的方法     

比例导引法在航天器交会中的应用

研究了航天器的比例导引交会制导规律．基于比例导引法的基本思想和交会时刻的约束条件，推导出脉冲式比例导引规律，这种导引规律较容易实现．仿真结果表明，具有较高的支会精度．     

考虑不确定性干扰时的多变量模型参考自适应控制

本文将Narendra(1978)的单输入单输出(SISO)系统模型参考自适应控制设计方法推广到多输入多输出(MIMO)系统。对于被控对象传递函数矩阵的相互作用因子(interactor)P_(M1)(s)(即(?)P_(M1)(s)R(s)P~(-1)(s)=K_T,K_T为常数矩阵,其逆存在)为对角线多项式矩阵,且K_T也为对角线矩阵的情况,设计了一种直接鲁棒模型参考自适应控制器。并证明了存在一个μ~*>0使得,对任何满足‖η(t)‖/m(t)<μ~*的不确定性干扰,自适应控制系统是稳定的。文中还给出了一个仿真算例。     

欠驱动航天器姿态稳定的非线性控制

针对欠驱动航天器姿态稳定的非线性控制设计问题,给出了欠驱动航天器姿态运动的运动学方程和动力学方程,并将姿态四元数和角速度整合,引进分段连续变量和相应的时变函数,提出周期性连续时变反馈控制律,使欠驱动航天器姿态达到稳定状态.数值仿真实验结果表明了所设计控制律的有效性.     

Neuro-fuzzy predictive control for nonlinear application

Aiming at the unsatisfactory dynamic performances of conventional model predictive control （MPC） in a highly nonlinear process, a scheme employed the fuzzy neural network to realize the nonlinear process is proposed. The neuro-fuzzy predictor has the capability of achieving high predictive accuracy due to its nonlinear mapping and interpolation features, and adaptively updating network parameters by a learning procedure to reduce the model errors caused by changes of the process under control. To cope with the difficult problem of nonlinear optimization, Pepanaqi method was applied to search the optimal or suboptimal solution. Comparisons were made among the objective function values of alternatives in initial space. The search was then confined to shrink the smaller region according to results of comparisons. The convergent point was finally approached to be considered as the optimal or suboptimal solution. Experimental results of the neuro-fuzzy predictive control for drier application reveal that the proposed control scheme has less tracking errors and can smooth control actions, which is applicable to changes of drying condition.     

航天器自主规划系统分析与设计

首先提出了一种包括规划与调度、执行以及执行监控与故障诊断的航天器自主控制系统。在此基础上,重点针对航天器分系统众多、组成复杂、知识表示困难的特点,提出了基于分层结构的航天器自主规划与调度系统的设计方法。该方法能够有效地表示和管理航天器的相关知识,并能根据给定的高级任务目标,结合自身状态进行推理,搜索出合理的指令序列,当发生故障或其他紧急情况时,能够进行重规划。     

考虑性能约束的航天器近距离悬停控制

本文主要研究了考虑预设性能的航天器交会对接中的近距离悬停控制问题.针对追踪航天器近距离悬停控制问题,首先基于追踪航天器的姿轨耦合模型设计了线性滑模控制器实现了近距离悬停任务.在此基础上,为对系统收敛过程中系统状态的暂态性能进行约束,设计了基于预设性能的滑模控制器.同时,为减少系统状态的收敛时间,针对预设性能中的性能函数...     

航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒参数化设计

提出了一种在缺少绝对轨道信息时航天器椭圆轨道自主交会的鲁棒参数化设计方法.利用带有时变参数的Lawden方程描述椭圆轨道下追踪航天器与目标航天器的相对运动关系.在假设时变参数无法获得的情况下,将方程中的时变参数单独归类建立椭圆交会的不确定模型,然后基于鲁棒参数化方法,采用特征结构配置和模型参考跟踪理论设计航天器椭圆轨道...     

神经网络非线性系统自适应控制的研究

提出了一种新的神经网络非线性系统自适应控制方法采用改进的ＢＰ算法，避免了选取学习速率的麻烦仿真结果表明：该方法对非线性系统及突加外干拢、参数突变具有较强的自适应能力     

挠性航天器预设性能自适应姿态跟踪控制

为研究存在外界干扰及未建模动态的挠性航天器姿态跟踪问题,提出了一种基于预设性能方法的自适应姿态跟踪控制策略.预设性能方法利用性能函数和一种误差变换方式,将系统的跟踪误差限制在预先设定的约束范围内,以保证系统响应具有期望的超调、收敛速度以及稳态误差.采用径向基函数(RBF)神经网络来处理由干扰和附件挠性振荡产生的模型未知动态.考虑到存在未知的神经网络逼近误差,为减小控制参数选取的保守性,进一步对逼近误差的上界进行自适应估计.结合权值和逼近误差上界的自适应律,设计了预设性能自适应姿态跟踪控制器.仿真结果表明,使用本方法可以有效补偿干扰及挠性振动所产生的影响,同时使姿态控制系统获得快速平稳的动态过程和给定的稳态跟踪精度.与未采用预设性能的方法相比,所提出的方法在收敛速度、跟踪精度与振荡抑制效果等方面均具有较明显的优势,并且对控制器参数选取的依赖性更低.     

一类不确定非线性系统基于Backstepping的自适应跟踪控制

研究了一类非匹配不确定性非线性系统自适应跟踪问题,在假设系统模型不确定参数未知时,结合Backstepping的递推方法和鲁棒控制技术,经过多步递推设计了输出反馈控制器和参数自适应控制律.通过控制参数调节,对存在非匹配不确定性和未知干扰的非线性系统实现了输出跟踪.基于Lyapunov稳定性理论所设计的控制器不仅使系统的输出跟踪给定的期望输出,而且使得系统对于所允许的不确定系统状态全局一致有界.与经典反演设计相比,本方案允许非参数化不确定性,增强了控制系统的鲁棒性.最后的仿真算例验证所设计控制方法的有效性.     

连续小推力航天器轨道交会问题的制导律设计

使用高比冲的小推力推进系统为执行机构,设计空间交会问题的燃料最优时间连续制导律.首先给出轨道交会问题的数学模型,并给出最优控制问题的目标函数和约束条件;然后利用直接法将控制变量离散化,通过参数寻优得到对应燃料最优的控制变量参数和转移时间常数;最后针对点火时刻误差问题,分析了实际轨迹与名义最优轨迹的偏差,并利用微分代数工具求取部分控制变量的修正值,以保证航天器满足轨道交会的终端位置约束.     

Neural adaptive attitude tracking controller for flexible spacecraft

In this paper,a neural network adaptive controller is proposed for attitude tracking of flexible spacecraft in presence of unknown inertial matrix and external disturbance.In this approach,neural network technique is employed to approximate the unknown system dynamics with finite combinations of some basis functions,and a robust controller is also designed to attenuate the effect of approximation error,more specially,the knowledge of angular velocity is not required.In the closed-loop system,Lyapunov stability analysis shows that the attitude trajectories asymptotically follow the reference output trajectories.Finally,simulation results are presented for the attitude tracking of a flexible spacecraft to show the excellent performance of the proposed controller and illustrate its robustness in face of external disturbances and unknown dynamics.