基于混沌多项式的再入滑翔鲁棒轨迹凸优化

针对参数不确定条件下高超声速飞行器再入滑翔轨迹设计问题，研究了一种增强抗干扰能力和过程可靠性的鲁棒轨迹优化方法。构建不确定条件下再入滑翔鲁棒轨迹优化模型，并设计了基于高斯求积与非嵌入式混沌多项式的不确定性量化传播算法，从而将其转化为维数扩展的确定性轨迹优化问题；利用凸优化技术对该问题进行凸化和离散，设计了一种基于序列凸优化算法的轨迹优化求解策略，以实现对该高维确定性问题的快速求解。以美国X-33的高超声速滑翔再入为例进行了仿真验证。结果表明，与传统确定性轨迹优化算法相比，所提方法能够有效降低随机干扰对再入滑翔轨迹的影响，从而提升轨迹的可靠性与鲁棒性；与现有典型鲁棒轨迹优化方法相比，所提方法具有相当的精度和显著的计算效率优势。