编队飞行卫星相对姿态变结构分布式协同控制

以编队卫星激光通信为背景,在已知主从星之间的相对位置和姿态的情况下,提出了一种卫星编队完全分布式协同控制策略,设计了一种分布式相对姿态变结构协同控制律,并利用Lyapunov稳定性原理证明了该控制律能够保证编队的全局渐进稳定。仿真结果表明,在编队卫星受到各种干扰力矩影响时,该方法能够有效提高编队卫星相对姿态控制精度,从而实现编队卫星之间的姿态协同,证明了所设计控制器的有效性。     

分布式预测的无人机编队控制

针对四旋翼无人机编队形成与保持问题,文中设计了一种分布式预测控制方法,基于状态输入约束下的编队运动模型,将编队的形成与保持过程转化为在线滚动优化问题,设计了分布式交互控制律,给出了编队系统稳定的充分条件,并以文中算法和未引入假设状态轨迹代价函数的控制算法进行了仿真和对比。仿真结果表明：相较于传统算法,文中算法编队在队形保持方面将队形误差收敛速度提高1 s;在轨迹跟踪方面将位置误差收敛速度提高2 s;并且3个方向速度均能在2 s左右达成一致最终收敛至期望速度。证明了文中所设计控制算法的有效性。     

卫星编队飞行的相对姿态控制

使用基于李亚普诺夫的控制方法,研究了双星编队飞行系统的相对姿态控制问题.考虑角速度可测和角速度信息不可测量两种情况,进行了状态反馈和输出反馈的姿态控制算法的设计,并通过李亚普诺夫方法证明了编队飞行系统全局渐近稳定性.最后对给出的算法进行了数值仿真.结果表明,所设计的控制算法实现了编队卫星之间的姿态协同控制,是可行的、有效的.     

通讯时延和外部干扰下多无人机事件触发滑模编队控制

针对多无人机编队系统,采用了内外环控制策略。首先,在考虑通讯时延和有界外部干扰的情况下,针对位置子系统提出了一种基于记忆事件触发机制的滑模控制方法。针对所建立的无人机二阶模型,采用领航-跟随法实现期望飞行编队。其次,为降低编队过程中的通讯负荷,设计了基于输入反馈和跟踪误差的新型自适应记忆事件触发机制,针对由此产生的输入通讯时延和系统所受的外部干扰问题,设计了滑模控制器,保证了控制性能并抑制了通讯时延和有界干扰的影响。再次,应用Lyapunov理论和H∞控制理论完成了闭环系统稳定性证明,并且给出了便于滑模控制器增益和触发参数求解的策略。从次,基于所获得的虚拟控制量,针对姿态子系统设计了跟踪控制器。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

多小型飞行器自主编队姿态协同控制方法

针对多小型飞行器空间自主编队姿态协同飞行任务,研究了空间多小型飞行器自主编队在空间干扰影响下的姿态协同控制问题.考虑到编队无法获取外界参考信息,需要进行自主编队的情况,提出一种编队姿态协同控制方法.首先,提出的控制方法基于小型飞行器绝对姿态信息实现编队姿态协同,能够适应多种编队通信拓扑结构,并且对于外干扰力矩具有较强的鲁棒性;然后,根据Lyapunov定理,从理论上证明了闭环系统的稳定性和收敛性;最后,通过数值仿真验证了理论分析结果及所提出控制方法的有效性.研究结果表明,所提出的控制方法能够在干扰力矩作用下,利用小型飞行器绝对姿态信息实现编队姿态协同,且能够适应多种编队构型.     

最小事件间隔时间可设计的分布式事件触发优化算法

针对多智能体系统中的分布式凸优化问题,本文提出一种基于自适应事件触发机制的零梯度和优化算法.基于虚拟时钟设计了一种自适应事件触发条件,当每个智能体的虚拟时钟满足该条件时才触发条件,有效地降低了控制器的更新次数和系统的通信负担.通过构造李雅普诺夫函数,证明了在该算法下所有智能体的状态能渐近收敛到全局最优解.此外,所设计的事件触发条件使得最小事件触发间隔时间可设计,有效地排除Zeno行为.最后,通过仿真验证了该算法的有效性.     

通信受限下基于终端滑模和指对数滑模方法的编队航天器姿态协同控制

针对星间通信时延和信号量化情形下编队航天器,研究对应的姿态协同控制器设计问题.首先,为节省编队航天器星间通信的带宽资源,提出基于信号量化的星间数据通信策略,并设计了一种终端滑模姿态协同控制器以保证航天器编队姿态同步系统的渐近稳定;其次,考虑到航天器间可能存在通信时延,考虑基于信号量化的通信策略,提出一种基于指对数滑模面...     

封面图片说明

正封面图片来自本期论文"角速度约束卫星编队控制与虚拟演示验证",图片是视景仿真中角速度约束下跟随者航天器对领航者航天器姿态跟随卫星编队控制图.针对角速度约束下卫星编队姿态同步控制问题,提出一种附加系统动态-姿态同步控制器综合设计策略.首先,考虑角速度约束影响,建立约束下卫星编队模型;其次,建立姿态跟踪误差方程,将角速度约束转化为角速度跟踪误差约束,并设计新型有限时间附加系统动态,保证姿态变化满足约束要求;然后,基于附加系统状态,设计姿态同步控制器,     

考虑控制输入受限的卫星姿态控制

研究了刚体卫星在控制输入受限时的姿态调节控制问题.设计了基于饱和函数的非线性控制器,在控制输入受限的同时,也是角速度受限的.通过李亚普诺夫方法证明了闭环系统零平衡点的全局渐近稳定性,保证了姿态和角速度都是渐近趋于零的.所提出的控制方案是模型独立的,不依赖于卫星的转动惯量.仿真结果表明,在控制输入受限情况下,用所设计的控制方案实现姿态控制是可行的、有效的.     

基于模型预测的卫星编队队形机动控制

针对卫星编队队形机动控制推导了一种利用相对平均轨道根数为反馈量的模型预测控制算法。当面质比不同的主从卫星在近地轨道上编队飞行时,大气阻力摄动和J2项摄动是影响编队队形的两个最主要的因素,故先推导了一组包含大气阻力摄动和J2项摄动利用相对平均轨道根数描述的相对动力学方程,然后采用了一种新的基于模型预测的控制算法并讨论了该控制算法在编队飞行队形机动控制中的一些应用问题。该控制算法是一种在线滚动优化控制算法,即使存在各种较大的干扰力和模型的不确定性仍能取得良好的控制效果,且能够较好地解决存在状态约束、控制输入约束等各种约束控制问题。仿真结果表明,该控制算法接近于燃料最优,且能够在各种摄动下把队形机动控制在要求的精度范围内。     

Adaptive Fuzzy Attitude Control of Flexible Satellite

The adaptive fuzzy control is applied in the attitude stabilization of flexible satellite. The detailed design procedure of the adaptive fuzzy control system is presented. Two T-S models are used as both controller and identifier, The parameters of the controller could be modified according to the information of the identifier. Simulation results show that the method can effectively cope with the uncertainty of flexible satellite by on-line learning and thus posses the good robustness. With the proposed method, the precise attitude control is accomplished.     

密集观测场景下的敏捷成像卫星任务规划方法

针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模. 提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型（Ind-PN）对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的IndRNN结构作为算法模型的解码器. 基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束. 基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率. 实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.     

陀螺/星敏感器在轨标定算法研究

为确保姿态测量器件长期在轨工作精度,提高三轴稳定卫星的姿态确定精度,针对典型的陀螺/星敏感器联合定姿方案,推导了一种对陀螺和星敏感器进行实时在轨标定的算法.充分考虑卫星姿态测量过程中可能出现的各种误差源,建立陀螺和星敏感器的安装误差和标定因子误差模型,并对可能出现的各种误差进行在轨补偿,与同类算法相比,为卫星姿态确定和校正提供了更加丰富的信息,计算量更小.最后对该算法进行了数学仿真,仿真结果验证了该在轨标定算法的有效性和可靠性.     

一种改进的单个自适应神经元控制学习算法

提出了一种改进的神经元控制学习算法，它是对原有的单个自适应神经元控制学习算法的较一般的推广和改进。通过对一卫星姿态稳定控制系统的仿真，表明所提方法优越。     

基于RBF网络上界自适应学习的预警卫星滑模控制

分析了RBF(径向基函数)神经网络的基本结构和数学特性,对于预警卫星动力学系统的不确定性上界值无法测量和未知的情况,采用RBF神经网络可以对较强干扰上界进行自适应学习,并可降低控制和动力学带来的抖振。针对带有摆镜的预警卫星姿态控制问题,提出了一种基于神经网络扰动补偿的姿态滑模控制方法。针对RBF网络正交最小二乘(OLS)学习算法,采用RBF神经网络来学习不确定因素的上界值,并设计了预警卫星的姿态控制规律,解决了预警卫星动力学扰动补偿问题。利用数值仿真估算了基于RBF网络上界自适应学习滑模控制的预警卫星姿态控制系统的性能指标。     

考虑安装偏差的联合执行机构自适应控制算法

为满足卫星机动过程中成像的需求,采用联合控制力矩陀螺和飞轮作为执行机构提供大且精确的控制力矩,但其安装的偏差会降低卫星姿态控制精度,基于设计自适应控制律处理这一问题.在携带变速控制力矩陀螺卫星通用模型的基础上,建立考虑安装偏差的联合执行机构控制模型.基于修正罗德里格参数描述的姿态运动学,设计多输入多输出自适应跟踪控制律估计执行机构的安装偏差与卫星转动惯量,并进行控制补偿以提高姿态控制精度.采用平滑映射避免控制律出现奇异现象而导致的无法执行,并基于Lyapunov原理分析了控制系统稳定性.数学对比仿真结果表明,该控制方法能够有效的实现卫星快速机动过程中的高精度控制,可提高2个数量级的跟踪控制精度.     

微小卫星编队的星间测距系统设计及精度分析

提出了不依赖于GPS的小卫星编队星间测距方法.为满足编队卫星小型化任务的需求,该系统在不增加硬件的情况下,将测距功能集成于原有的星间通信设备上,实现同一星间链路下通信、测距功能的一体化.该方法以传统应答机模式为基础,将信号往返于两星间的传输延时转换为距离,通常精度仅能达到几十米,为将精度进一步提高,分析影响测距精度的原因,提出概率补偿算法,并得到了在不同的风险概率下,达到不同精度时卫星所要发送的测距包的理论公式,使得系统的测距精度可以提高一个数量级.