基于改进遗传算法的零航速减摇鳍自适应控制系统设计

为了提高零航速减摇鳍在不同风浪强度下驱动能量的利用效率,对随机海浪的频谱特性进行了分析,在此基础上对系统状态方程进行扩展,设计了基于二次型指标的随机最优控制器.为实现能量消耗与减摇效果之间的最佳匹配,采用遗传算法对二次型指标的加权矩阵进行优化,优化过程中根据系统的特点对基本遗传算法进行了改进.为了在不同海况下实现随机最优控制,提出了加权矩阵的自适应准则.仿真结果表明,只要根据外部环境正确选择加权矩阵参数,就可以用尽可能少的能量达到预定减摇效果.     

高空飞艇总体设计方法研究

高空飞艇与目前的低空飞艇相比构型有很大区别,其外形、结构、推进动力和能源系统等设计与分析和总体方案密切相关,导致在初步参数设计过程迭代次数过多,甚至在参数求解中需要使用复杂的优化技术。在研究高空飞艇总体设计方法时,引入了一种能量平衡方法用于解决高空飞艇的再生式能源系统的设计和分析问题,它可以减少这种迭代次数,使高空飞艇总体设计工作简化。应用此方法,确定一种高空飞艇方案的初步总体参数,并对飞艇抗风性能进行了初步分析,得出此高空飞艇一年内抗持续风速30 m/s的包线。     

事件驱动的卫星编队姿态分布式协同控制

星间信息交互是卫星编队姿态协同控制的基础.为降低姿态协同控制对星间交互的信息量,满足资源和通信带宽受限等约束,在卫星编队Euler-Lagrange姿态动力学模型的框架内,提出了一种基于事件驱动的相对姿态分布式自适应控制算法.通过设计含有星间状态偏差、关联矩阵等的事件驱动函数,当该函数值满足条件时触发事件、更新数据,在非触发时间内利用触发时刻的信息设计控制算法,从而将卫星编队姿态一致性协同控制转化为事件驱动控制问题,有效降低了控制输入更新频次及星间信息交互量.基于Lyapunov理论证明了在事件驱动自适应控制器作用下,领航者—跟随者卫星编队系统是全局渐近稳定的.并证明了事件触发时间序列不会产生Zeno现象,即事件触发间隔时间存在下界.进行数值仿真验证事件驱动自适应控制算法的有效性,并将其与传统自适应控制算法相比较,仿真结果表明,所设计的控制算法在保证闭环系统控制性能的前提下,显著降低了控制输入更新频次和星间交互信息量,满足星上能量和星间通信能力等约束.     

柔性航天器大角度机动闭环开关序列控制

针对柔性航天器大角度姿态机动时柔性附件的振动抑制问题,提出了一种闭环脉冲序列控制方法．该方法利用姿态角和角速度作为反馈信号,分别使用喷气推力器、反作用飞轮完成姿态的粗、精控制,以实现航天器的快速大角度机动;同时,为实现平稳的机动过程,设计成形的喷气开关控制指令,以避免机动过程中推力器激起柔性结构的持续振动．全物理实验结...     

基于气浮台的空间机器人姿控推力器构型设计与仿真

由于推力器构型直接影响控制作用的实现和推进剂的消耗,因此其设计的好坏对整个控制系统的性能有很重要的影响。针对空间机器人姿态控制系统,对其推力器构型进行设计,设计的目标是实现要求的姿态控制量并使推进剂消耗量最小,在此基础上,对控制系统进行气浮台仿真试验。结果表明,所设计的推力器构型是可行的,控制系统具有较好的控制性能。     

Attitude control of spacecraft during propulsion of swing thruster

As for orbit transfer vehicle (OTV) with multiple satellites/payloads carried,the release of each payload will bring serious change to the mass center of OTV and the thrust produced by the swing thrust...     

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.     

非线性系统的梯度变分迭代自学习控制

研究了一类非线性系统的梯度变分迭代自学习算法,以提高此类非线性系统的控制品质.梯度变分迭代自学习算法是针对符合某一类范式的周期性或重复性输出控制的非线性系统而设计的一种自寻优自学习算法.该算法针对一类非线性系统的数学描述模型,给出了性能指标函数,通过梯度变分的方法寻找性能指标函数梯度的负方向,并利用迭代自学习得到性能指标函数的最小值,使系统收敛于目标输出.将该算法应用于极端环境模拟装置的压力控制系统,取得了比传统控制算法更高的效率与更快的收敛速度.梯度变分迭代自学习算法是符合一类数学模型的非线性系统的一种高效控制算法.     

基于小波神经网络补偿的飞艇滑模控制

平流层飞艇具有非线性、参数慢时变等特征,在滞空期间,还受到阵风及大气紊流的影响．将反推滑模技术用于实现飞艇姿态的鲁棒控制,保证了系统稳定．为避免变结构控制中固有的抖振现象,使用自回归小波神经网络（Self—RecurrentWaveletNeuralNetworks,SR—WNN）实时调整开关增益的大小,网络的自回归单元可以克11~,J、波函数的振荡特性,使得估计更为平滑．仿真结果表明：控制器能够适应飞艇结构参数变化及外部扰动的影响,获得强的鲁棒性与好的动态性能．     

敏捷小卫星姿态控制律和操纵律一体化设计

研究了以控制力矩陀螺(CMG)为执行机构的敏捷小卫星姿态控制系统控制律和操纵律的一体化设计.首先,采用4个单框架控制力矩陀螺(SGCMG)构成典型的金字塔构型的CMG,并根据CMG的框架轴轴承会逐步退化建立CMG动力学模型.然后,基于自适应控制思想,设计控制律和操纵律一体化的控制器,同时考虑到为避免CMG奇异性影响,基于Lyapunov理论证明其组成的闭环系统渐近稳定.最后,通过建立敏捷小卫星闭环姿态控制系统对算法进行仿真验证,仿真结果表明该算法简单有效,能够实现敏捷小卫星快速姿态机动.     

基于递归小波神经网络的UAV姿态变结构优化控制

无人机的姿态控制易受外界气流干扰和模型参数摄动影响,为了提高其姿态控制的精度和稳定度,提出了将变结构控制与递归小波神经网络相结合的优化鲁棒控制律.构建并分析了无人机的姿态运动模型,采用变结构控制来设计无人机姿态运动的稳定控制律,将递归小波神经网络加入到控制闭环回路中以实现变结构控制律的优化,减弱控制律对模型准确度的依赖性,并在仿真验证中与传统方法进行了比较.结果表明,该控制律能够提高其姿态控制的稳定性,且具有较强鲁棒性、较短收敛时间和较小能量消耗,从而证明了本文方法的有效性和可行性.     

基于中心流形理论的欠驱动航天器姿态控制

考虑一类欠驱动航天器的执行机构为喷气推力器,根据航天器姿态动力学理论,建立欠驱动航天器姿态动力学方程。对于仅有两个反作用飞轮的零动量姿态控制系统设计了不连续的状态反馈控制器。基于给出的欠驱动航天器姿态动力学方程,设计控制律,利用中心流形方法判别驱动航天器系统在临界情形下的稳定性,得出欠驱动航天器姿态达到稳定状态的稳定性控制参数条件。数值仿真验证了所设计控制律的有效性。     

在轨服务航天器对失控目标的姿态同步控制

研究在轨服务航天器逼近与捕获失控目标过程中姿态同步的控制问题,设计了一种基于姿态四元数的姿态跟踪控制算法.通过建立服务航天器相对失控目标的姿态运动学与动力学,将服务航天器跟踪失控目标航天器姿态的控制问题转化为相对姿态的控制问题.考虑未知干扰和控制力矩受限的因素,并以相对姿态四元数的二阶形式描述相对姿态动力学,利用反馈线性化原理和自适应算法的思想,设计姿态同步的非线性反馈控制律.数学仿真的结果表明,设计的控制算法是有效的,具有较好的跟踪性能.     

Maneuver and vibration reduction of flexible spacecraft using sliding mode/command shaping technique

The current trend of spacecraft is to use large,complex, and light-weight space structures to achieveincreased functionality at a reduced lunch cost. Thisresults in these space structures being extremely flexibleand having lowfundamental vibration modes, and thesemodes are often excited during normal on-orbit opera-tions, such as attitude maneuvers, and so on, especial-ly, when the spacecraft attitude control system employson-off thrusters that produce discontinuous and nonlin-ear control actio…     

车辆姿态控制系统悬架阻尼控制策略

提出了车辆姿态控制系统的悬架阻尼控制策略。介绍了调试控制算法的软件在环仿真平台,采用软件在环仿真的方法进行了典型工况阻尼控制算法的调试。结果表明:车辆姿态阻尼控制算法能有效抑制转向“横摆”、“侧偏”与“侧倾”、制动“点头”及高速行驶时过大的的悬架动行程和车轮动载荷,改善车辆的操纵稳定性和平顺性。     

基于递归小脑神经网络的模糊自适应控制

为解决一类不确定非线性系统控制问题,提出了小脑神经网络模糊自适应算法.将系统分为标称模型、参数不确定部分以及包含建模误差、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒控制消除混合干扰,并设计了递归小脑模型关节控制器作为观测器来对混合干扰的上界进行实时逼近.李亚普诺夫理论证明了控制算法可使系统一致有界稳定,微飞行机器人姿态控制仿真结果表明,控制算法改善了系统的动态性能及鲁棒性,研究结论对复杂非线性系统的有效控制提供了依据.     

基于微分跟踪器的共轴反桨无人机串级TD-PID控制算法

针对传统PID控制算法对共轴反桨无人机的欠驱动、强耦合非线性系统控制效果不理想的问题,提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法,以提高无人机飞行稳定性. 设计共轴反桨无人机飞行系统,针对无人机的姿态控制提出基于微分跟踪器的串级TD-PID控制算法：外环为传统PID算法,内环使用2个微分跟踪器,通过串级控制改善系统动态性能. 在Matlab/Simulink中搭建控制系统的仿真模型进行仿真试验. 仿真结果表明：相较于传统串级PID控制算法,所提控制算法超调量更小,系统稳定性有较大提高. 对比串级TD-PID控制算法与串级PID控制算法控制效果的飞行试验结果表明：所提控制算法能有效减少系统超调量,提升系统稳定性和抗干扰能力.     

Reinforcement-Learning-Based Appointed-Time Prescribed Performance Attitude Control for Rigid Spacecraft

This paper addresses a geometric control algorithm for the attitude tracking problem of the rigid spacecraft modeled on SO(3). Considering the topological and geometric properties of SO(3), we introduced a smooth positive attitude error function to convert the attitude tracking issue on SO(3) into the stabilization counterpart on its Lie algebra. The error transformation technique was further utilized to ensure the assigned transient and steady state performance of the attitude tracking error wi...     

Second order sliding mode control with backstepping approach for moving mass spinning missiles

An attitude controller using the second order sliding mode control methodology with a backstepping approach (SOSMCB) is designed and implemented for a spinning missile with two internal moving mass blocks. The system consists of a rigid body and two radial internal moving mass blocks and its mathematical model is established based on Newtonian mechanics. The control scheme integrates a second order sliding mode control algorithm into the last step of the backstepping approach, and its stability is proved by means of a Lyapunov function. The performance of the controller is demonstrated by numerical simulations, the results show that the attitude controller is stable and effective.     

带有死区非线性输入的挠性航天器姿态机动智能控制

针对反作用飞轮带有死区非线性输入特性的三轴稳定挠性航天器姿态机动控制问题,提出一种由变结构与神经网络自适应控制技术相结合的智能控制方法。首先,基于航天器非线性和低阶模态动力学模型设计了变结构输出反馈控制律,给出了滑模存在条件,保证闭环系统渐近稳定;其次,采用神经网络自适应控制技术对系统的不确定性因素进行补偿控制,并利用Lyapunov方法分析了系统的渐近稳定性。智能控制的引入使得控制器具有很强的自学习能力和自适应能力,可有效降低不确定因素对系统产生的影响。最后,将本文提出的控制策略应用于三轴稳定挠性航天器的姿态机动控制,仿真结果表明本文方法是行之有效的。