基于包络切换的四旋翼吊挂无人机避障轨迹优化研究

考虑非圆避障区域以及吊挂载荷摆动导致的包络圆切换,开展四旋翼吊挂无人机避障飞行轨迹优化研究.首先,通过互补约束对拉紧-松弛系绳进行统一描述,建立了吊挂四旋翼无人机系统的整体动力学模型;而后,采用R函数建立了不同包络圆情形下的统一避障约束方程,使用碰撞检测算法计算包络圆与障碍物的距离,并通过非线性最优控制方法建立了吊挂无人机避障轨迹优化数学模型;继而利用Legendre-Gauss-Radau伪谱法将开环非线性最优控制问题离散为非线性规划问题,通过数值求解得到了吊挂无人机的最优运动轨迹.最后,通过数值仿真算例验证了所提出的轨迹优化算法的有效性.     

小推力轨道转移快速优化设计

在研究电推进系统中,为满足小推力转移轨道高精度在线生成的要求,伪光谱方法在电推进小推力轨道转移优化设计中的应用。首先对小推力航天器轨道转移最优控制问题模型进行无量纲化处理,以提高优化算法求解精度。然后采用基于勒让德-高斯-兰伯特配置点的勒让德伪光谱方法,将最优控制问题离散成约束参数优化问题,再利用适于求解大尺度非线性规划问题的TOMLAB/SNOPT优化软件包进行求解。通过数值仿真计算,求解生成了满足各类约束条件的小推力转移轨道,并利用余向量映射定理及极小值原理验证了所得轨道转移控制量的最优性。结果表明,勒让德伪光谱优化算法具有对初始猜测值不敏感、收敛速度快、精度高等优点。     

遥感卫星小推力轨道转移控制

在太阳同步回归轨道遥感卫星的小推力轨道转移控制问题的研究中,小推力推进与化学推进方式有本质不同,不能再用速度脉冲的方法来设计轨道.针对推力方式不同的问题,采用了一组无奇点的春分点根数表示小推力卫星的动力学模型,从最优控制理论出发,给出了协态变量微分方程和最优推力方向,将轨道转移问题转化为非线性参数优化问题,利用非线性序列二次型规划法求解.对遥感卫星在1天回归和10天回归轨道之间的转移控制问题进行仿真,证明了方法的有效性.     

基于微分进化算法的小推力逃逸轨道优化研究

对基于微分进化（DE）算法的小推力探测器逃逸轨道优化问题进行了研究。首先在极坐标下建立了二维的轨道动力学模型,然后以燃料最省为性能指标,建立了最优化模型。通过对推力方向角初值、方向角导数初值和加速度幅值初值等的猜测,获得逃逸时间较短时协态变量初值序列。仿真发现,随着时间变化协态变量初值呈现一定规律性,于是使用了一组指数函数来预测当逃逸时间变得更长时的协态变量初值,再将此初值代入DE算法中进行寻优,从而能较容易、较快速地寻找到最优轨迹和最优控制。     

采用组合优化算法的深空探测轨迹优化

针对在2015年1月1日之后的10年期间,距地球三维轨迹1000万km内的1067颗行星进行探测,深空探测飞行器从地球出发,采用小推力控制,为了在10年时间内飞过的行星最多,给出了一种深空探测4-D飞行轨迹的全局优化算法,即采用静态参数＋动态参数的优化算法。经过长时间大规模的飞行数值仿真,飞行仿真出航天器的4-D最优飞行轨迹,在10年内路过了1067颗行星中的20颗行星。     

基于SQP算法的SAR成像导引头三维弹道优化

弹载SAR平台轨迹的设计是研究弹载SAR成像算法的前提。为了在满足SAR成像条件的同时降低导弹打击时间,需要对SAR成像导引头的弹道进行优化。该问题属于非线性最优控制问题,本文采用序列二次规划(SQP)优化算法进行求解。首先以波束驻留时间最小为指标函数,导弹俯仰、偏航加速度为优化变量,建立了SAR成像导引头三维弹道优化模型,模型的约束包括SAR成像约束、过载约束和导弹飞行高度约束。然后,将原最优控制问题进行参数化,转换成非线性规划问题,利用SQP算法进行求解。参数化时,离散节点越多,得到的非线性规划问题规模越大,求解速度就越慢。仿真结果表明,SQP算法能够有效解决SAR成像导引头三维弹道优化问题,得到的解满足模型约束。     

机载雷达组网多站测角被动跟踪轨迹优化研究

研究多观测器轨迹优化控制问题,由于多站测角被动跟踪系统运行存在误差,用机载雷达组网的可移动传感器采集信息,可对雷达载体轨迹优化进行研究,利用控制雷达载体的飞行轨迹可有效解决跟踪目标的弱观测性及估计器的稳定性。为了改善传统轨迹优化算法容易陷入早熟收敛和局部最小的问题,提出一种模拟退火(Simulated Annealing,SA)和粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的混合优化方法(SA-PSO)。在给出了角度信息的适应度函数表达式基础上,结合模拟退火算法的局部搜索能力和粒子群优化算法的全局搜索能力,提高优化算法的收敛速度、精度以及全局搜索能力。实验证明,改进的混合算法对雷达载体轨迹优化有效,并减小对机动目标的被动跟踪误差。     

翼伞系统最优归航轨迹设计的敏感度分析方法

本文对三自由度翼伞系统归航轨迹优化问题进行了研究,采用控制变量参数化与时间尺度变换相结合的优化算法对翼伞系统的最优控制问题进行数值求解.该方法是基于灵敏度分析的优化算法,将控制量以及控制量转换时间转化为一系列参数优化问题同时进行求解.仿真结果表明,相对于基于两端边值优化算法而言,灵敏度分析法只需要正向积分进行求解,因而具有计算简单、耗时短等优点,其控制效果良好,距离偏差和方向偏差均满足实际需求,有效地提高了翼伞系统的着陆精度,验证了该优化算法的可行性.     

基于粒子群算法的飞行器再入轨迹优化

提出将粒子群优化算法（PSO）应用于飞行器再入轨迹优化。以最小控制能量高超声速飞行器再入轨迹优化为例,对飞行器运动模型进行简化和控制量参数化,粒子群算法采用自适应权值,并充分利用飞行器再入时的运动特性来设置PSO算法初始参数,分析比较仿真步数对结果的影响。仿真结果表明提出方法的有效性和优越性。     

基于PSO的空间机械臂轨迹规划技术研究

研究机器人的机械臂轨迹优化问题,空间机器人系统的机械臂和基座之间存在动力学耦合,基座姿态稳定性容易受到机械臂运动的反作用干扰.为了使空间机器人系统的姿态稳定性不受的影响,提出了一种基于PSO(粒子群优化算法)的参数化5-3-5轨迹规划方法.利用PSO的优化能力找到合适的参数组合,进行关节空间轨迹规划.通过对比实验,运用动力学仿真对方法的有效性进行了验证.仿真结果表明,方法规划出的轨迹运动光滑,且按段轨迹运动机械臂对基座姿态的扰动符合预期要求,证明规划轨迹的有效性.     

登月软着陆轨道优化算法研究

月球软着陆轨道优化是月球探测中的关键技术之一,研究了基于燃料最优的定常推力月球探测器软着陆轨道优化问题.在优化算法中,首先对软着陆轨道动力学方程做归一化处理,经过将软着陆轨道离散化,应用函数逼近法拟合推力控制角,从而将轨道优化问题转化为参数优化问题,最后设计了蛙跳算法作为搜索优化方法.仿真结果表明设计的轨道较好地满足了所要求的约束条件,同时蛙跳算法具有很高的优化精度,并且应用比较简便,可以应用于登月软着陆的轨道优化设计任务.     

Neighboring optimal control for periodic tasks for systems with discontinuous dynamics

We propose a trajectory-based optimal control method for periodic tasks for systems with discontinuous dynamics. A general method, dynamic programming, suffers from the problem of dimensionality. We use local models of the optimal control law to construct a local controller. We combine a parametric trajectory optimization method and differential dynamic programming (DDP) to find the optimal periodic trajectory in a periodic task. By formulating the optimal control problem with an infinite time horizon, DDP ...     

执行器约束下基于数据驱动的参数化前馈控制器设计

针对执行器约束下非重复性点到点运动的轨迹跟踪问题, 提出了一种在执行器约束下基于数据驱动的参数化输入整形滤波器和前馈控制器优化设计算法. 首先对输入整形滤波器以及前馈控制器进行参数化, 然后在目标函数中加入控制信号变化量与控制信号能量的约束, 再采用基于数据驱动的迭代寻优算法得到最优参数, 在该参数下可以实现满足执行器约束条件下的运动控制系统轨迹最优跟踪性能. 并且由于采用了前馈参数化设计方法, 在点到点轨迹发生变化时所提出算法依然能够保持良好的轨迹跟踪性能. 仿真与实验结果表明在执行器约束下所提出算法能够实现最优点到点轨迹跟踪性能, 并且对非重复性点到点轨迹跟踪具有一定的鲁棒性.     

月球软着陆轨道快速优化

月球软着陆轨道是登月飞行器下降到月球表面轨道中很重要一段的轨道,为了实现飞行器自主软着陆,需要进行快速轨道优化设计.文中根据软着陆轨道的特征和优化算法的特点,对软着陆轨道状态方程做合理的简化处理,优化计算量减少,且更适合优化数值解法求解.在此基础上,使用乘子法处理软着陆终端约束条件,然后利用共轭梯度法求解软着陆轨道.在不同初始条件和终端约束条件下,计算机时小于3秒.仿真结果验证该算法具有收敛速度快、对初始控制量不敏感等优点,易于工程实现.     

基于能量状态法的飞机节油轨迹优化及其遗传算法实现

研究了高高空长航时飞机基于能量状态法的节油轨迹优化方法及其遗传算法寻优实现.用能量状态概念简化飞机运动模型,应用最优控制理论进行飞机飞行性能的优化,使用遗传算法进行全局寻优,继而生成最优节油飞行轨迹,并通过Matlab程序进行仿真.仿真结果表明用遗传算法进行全局寻优,程序的寻优效率较高,仿真时间较短,得到的结果也更趋合理,节省了飞机的燃油量,缩短了爬升时间.     

hp自适应RPM在四旋翼无人机轨迹优化中的应用

通过分析四旋翼无人机动力学模型并获取实际参数,利用hp自适应Radau伪谱法(Radau pseudospectral method RPM)优化四旋翼无人机避障轨迹。hp自适应RPM利用Legendre-Gauss-Radau(LGR)点将连续最优控制问题转化为非线性规划问题,根据不同点处的误差进行自适应的细化区间或增加配点,以最快的速度逼近状态变量和控制变量。根据仿真结果显示,在以轨迹最短为目标的情况下,hp自适应RPM效率较高,目标轨迹更短,优化结果较为满意。     

火箭返回着陆问题高精度快速轨迹优化算法

针对垂直起降可重复使用运载火箭子级返回着陆问题,提出一种高精度快速轨迹优化算法.算法将凸化技术与伪谱离散方法有机结合,将非凸、非线性优化问题转化为凸优化问题,进而充分利用凸优化求解快速性、收敛确定性以及伪谱法离散精度高的理论基础.在优化精度方面,建立了高保真优化模型,分析了发动机开机/终端时刻值设计对轨迹最优性的影响;采用flip-Radau谱法对连续最优控制问题进行离散,并利用伪谱法的独特离散时域映射,将开机和终端时刻设计为特殊控制变量,提高了优化结果的精度和最优性.在快速性方面,为利用凸优化方法求解非凸问题,基于一种新的信赖域更新策略,提出了改进序列凸化算法,减少了算法迭代次数,提高了算法收敛性能.数值实验验证了算法的有效性.高精度的优化结果和较高的计算速度,使得算法具有发展为在线最优制导方法的潜力.     

基于极值动力学的自组织优化算法求解TSP问题

旅行商问题(traveling salesman problem, TSP)具有很强的理论研究和工程应用价值. 在定义离散状态变量和局部适应度的基础上, 分析了TSP优化解的微观特征; 将自组织临界(self-organized criticality, SOC)的概念引入到组合优化领域, 提出了一种基于极值动力学的自组织优化算法. 该算法利用快速下降和间断涨落的动态搜索过程, 高效地遍历解空间中的局部最优解. 针对TSPLIB中典型实例, 计算结果表明其求解效率和优化性能均优于模拟退火和遗传算法等优化方法. 文中算法提供了一种全新的思路, 有助于从系统角度理解组合优化问题的复杂性, 并分析合理的优化动力学过程.