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飞行器动力系统的控制算法优化在现代航空航天领域，飞行器动力系统的性能和可靠性至关重要。
而控制算法作为动力系统的核心组成部分，其优化直接影响着飞行器的飞行品质、燃油效率、安全性以及任务执行能力。
飞行器动力系统的控制目标通常包括维持稳定的推力或功率输出、优化燃油消耗、快速响应飞行姿态和速度的变化，以及确保在各种复杂工况下的可靠性和安全性。
为了实现这些目标，控制算法需要精确地监测和处理大量的传感器数据，如发动机转速、温度、压力等，并根据这些数据实时调整控制参数，如燃油流量、进气量等。
传统的控制算法，如 PID 控制（比例积分微分控制），在一定程度上能够满足基本的控制需求。
然而，随着飞行器性能要求的不断提高以及飞行环境的日益复杂，传统算法逐渐暴露出一些局限性。
例如，PID 控制对于非线性、时变的动力系统可能难以达到理想的控制效果，容易出现超调、滞后等问题。
为了克服这些局限性，研究人员提出了一系列先进的控制算法和优化策略。
其中，模型预测控制（MPC）是一种具有广泛应用前景的方法。
MPC 通过建立系统的数学模型，预测未来一段时间内系统的状态，并基于优化目标计算出最优的控制序列。
与传统控制算法相比，MPC能够更好地处理系统的约束条件，如温度上限、压力限制等，从而实现更精确和高效的控制。
另一种重要的方法是自适应控制算法。
自适应控制能够根据系统的实时运行情况自动调整控制参数，以适应系统的变化，例如发动机的磨损、环境条件的改变等。
这种算法可以有效地提高控制系统的鲁棒性和适应性，确保飞行器在不同的工况下都能保持良好的性能。
在控制算法优化的过程中，还需要考虑多种因素。
首先是系统的建模精度。
一个准确的数学模型是设计有效控制算法的基础，但由于飞行器动力系统的复杂性，建立精确的模型往往具有很大的挑战。
因此，需要采用先进的建模技术，结合实验数据和理论分析，不断提高模型的准确性。
其次，算法的计算效率也是一个关键问题。
在飞行器的实时控制中，控制算法必须能够在极短的时间内完成计算并输出控制指令。
航空科学技术Aeronautical Science &TechnologyNov.252020Vol.31No.1147-53高超声速飞行器气动布局与操稳特性研究左林玄*，尤明航空工业沈阳飞机设计研究所，辽宁沈阳110035摘要：本文介绍了高超声速飞行器气动布局分类,对钟形体布局、升力体布局、乘波体布局、翼身融合布局进行了分析说明，总结了高超声速飞行器气动布局的发展方向。
从稳定性和操纵性的维度对高超声速飞行器的操稳特性进行了分析，重点分析了在纵向静稳定性、航向静稳定性、副翼操纵效率、方向舵操纵效率等方面，高超声速飞行器区别于传统飞机的特点。
基于高超声速飞行器的操稳特性，给出了高超声速飞行器可行的升降舵、副翼、方向舵的使用策略。
关键词：高超声速飞行器；气动布局；操稳特性；乘波体布局；翼身融合布局中图分类号：V221.3文献标识码：A DOI ：10.19452/j.issn1007-5453.2020.11.006高超声速飞行器是指飞行高度在20~100km 之间，速度超过马赫数5的快速新型飞行器[1]，高超声速飞行技术是继发明飞机实现飞行、突破声障实现超声速飞行后，航空航天史上又一项具有划时代意义的新技术。
高超声速飞行器既包含以吸气式发动机为动力的飞行器，也包含无动力或采用其他推进方式的可重复使用运载器、再入飞行器等。
高超声速技术涉及总体、气动、推进、结构、材料、热防护、控制等众多学科，对科技和工业的发展具有极大的带动作用。
因此，世界各军事强国积极探索高超声速技术，按照近期目标为高超声速巡航导弹、中期目标为高超声速飞机、远期目标为空天飞机持续开展相关技术研究，包括美国的Hyper -X 计划、HyFly 计划、HyTech 计划等，俄罗斯的“冷”计划、“鹰”计划等，法国的组合吸气式发动机计划（JAPHAR ），英国的“云霄塔”等[2-6]。
本文从高超声速飞行器气动布局与操稳特性角度出发，对典型的高超声速飞行器气动布局进行分析，并分别从稳定性、操纵性、机动性等方面对高超声速飞行器的操稳特性进行分析与评估。
航天器异面气动力辅助变轨大气飞行段的最优轨迹
李小龙;陈士橹
【期刊名称】《宇航学报》
【年(卷),期】1995(016)002
【摘要】本文研究航天器利用气动力辅助变轨实现由远地轨道向近地轨道异面转移问题，就航天器利用大气飞行实现减速及轨道平面机动提出了一种考虑过程约束存在时的优化设计方法。
通过方案设计将函数优化问题转换成参数优化问题，并利用美国航天飞机数据进行了模拟计算，得到满意结果。
【总页数】5页(P1-5)
【作者】李小龙;陈士橹
【作者单位】不详;不详
【正文语种】中文
【中图分类】V412.41
【相关文献】
1.气动力辅助异面变轨可达范围的判别方法 [J], 林西强;张育林
2.类X-37B飞行器气动力辅助异面变轨性能研究 [J], 左光;和宇硕;石泳;屈峰;侯砚泽;陈鑫;张敏捷
3.初始轨道高度对气动力辅助异面变轨的影响 [J], 和宇硕;侯砚泽;左光;张柏楠
4.近地点高度对气动力辅助异面变轨性能的影响 [J], 林西强;张育林
5.采用Loh近似假设的最优气动力辅助异面变轨研究 [J], 南英;陈士橹
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航天器最优受控绕飞轨迹推力幅值延拓设计方法
朱小龙;刘迎春;高扬
【期刊名称】《力学学报》
【年(卷),期】2014(0)5
【摘要】针对航天器燃料最优可变周期绕飞轨迹的求解问题,提出了一种以推力幅值为延拓参数的延拓方法.问题求解从最为简单的双脉冲绕飞轨迹出发,首先利用有限推力替代脉冲推力,设定推力序列为“开—关—开”,然后逐步减小推力幅值,最终得到最小推力绕飞轨迹;此后,再逐步增加推力幅值,结合主矢量曲线判断最优推力开关序列,将最小推力解延拓至有限推力以及脉冲推力燃料最优解.该方法通过对推力幅值的延拓,实现了有限推力bang-bang控制与脉冲推力燃料最优绕飞轨迹优化问题的一并求解,同时避免了最优控制问题中协态变量的随机猜测.慢速与快速绕飞算例的优化结果验证了所提出方法的有效性.
【总页数】14页(P756-769)
【作者】朱小龙;刘迎春;高扬
【作者单位】中国科学院空间应用工程与技术中心,北京100094; 中国科学院大学,北京100049;中国科学院空间应用工程与技术中心,北京100094;中国科学院空间应用工程与技术中心,北京100094
【正文语种】中文
【中图分类】V412.4
【相关文献】
1.对异面椭圆轨道目标航天器的长期绕飞轨迹设计与控制 [J], 周文勇;袁建平;罗建军
2.考虑推力器推力上界及故障情况的航天器实时指令分配最优查表法 [J], 王敏;解永春
3.共面快速受控绕飞轨迹设计与控制 [J], 罗建军;杨宇和;袁建平
4.有限推力下的航天器绕飞轨道保持与控制 [J], 师鹏;李保军;赵育善
5.一种翻滚非合作航天器抵近绕飞避障轨迹规划和跟踪控制方法 [J], 黄宇嵩;田栋;李洪珏;焦荣惠;李斐
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航空航天工程中的PID调节技术精确控制飞行状态在航空航天工程中，PID调节技术被广泛应用于精确控制飞行状态。
PID（Proportional-Integral-Derivative）调节是最常用的控制算法之一，它通过对误差、偏差和变化率的综合考虑，实现对飞行器各项参数的精确调节。
本文将以航空航天工程中的PID调节技术为主题，探讨其原理、应用以及未来发展趋势。
一、PID调节技术原理PID调节技术是基于反馈控制理论的一种控制算法。
它通过对误差进行测量，并根据误差的大小和变化率，计算出合理的控制量，使飞行器的状态与期望值尽可能接近。
PID调节算法主要由以下三个部分组成：1. 比例控制（Proportional Control）：比例控制根据当前误差的大小，按比例调节控制量。
当误差较大时，比例控制的作用也较大，反之亦然。
比例控制可以帮助飞行器在短时间内快速接近期望状态。
2. 积分控制（Integral Control）：积分控制通过累积误差的面积，来补偿系统的静态误差。
积分控制可以提高飞行器的稳定性和鲁棒性，但过度积分会导致系统超调甚至震荡。
3. 微分控制（Derivative Control）：微分控制根据误差的变化率来预测未来状态，并对控制量进行适当调整。
微分控制可以提高系统的响应速度和抑制震荡，但对噪声较敏感。
通过综合利用比例、积分和微分三个环节，PID调节技术可以实现对飞行器状态的精确控制，提高飞行安全性和性能稳定性。
二、PID调节技术应用PID调节技术在航空航天工程中有广泛的应用，涵盖了飞行器姿态控制、导航控制、高度控制、速度控制等多个方面。
1. 姿态控制：飞行器姿态控制是航空航天工程中的基础问题之一。
通过PID调节技术可以实现对飞行器的横滚、俯仰和偏航姿态的精确控制，确保飞行器保持稳定的飞行状态。
2. 导航控制：PID调节技术可以用于实现对飞行器的导航控制，包括航线跟踪、航向角控制等。
通过不断调整控制量，飞行器可以保持在设定的导航路径上，并实现精确的目标定位。
航天器有限推力轨道转移的轨迹优化方法王常虹;曲耀斌;陆智俊;安昊;夏红伟;马广程【摘要】为使小推力发动机航天器在航行中实现轨道快速机动并有效节省燃料,提出了基于拟谱法的航天器轨道转移轨迹优化方法.采用改进的赤道轨道根数,基于高斯动力学方程建立了航天器轨道转移过程的数学模型,克服了经典轨道根数当偏心率为0,或者轨道倾角为0°或90°时的奇异问题,给出了航天器轨道转移燃料最优性能指标函数以及终端约束和路径约束条件；采用拟谱法,将原始的连续最优控制问题转化为非线性规划问题；利用SNOPT(sparse nonlinear optimizer)算法求解最优轨迹,并提出了具体设计步骤和方法.仿真结果表明:与fmincon优化方法相比,发动机最大推力为20N时,本文的优化方法寻优时间减少61％,节省燃料18％.%In order to achieve the rapid maneuver and effective fuel saving of the spacecraft with finite thrust in flight,trajectory planning based on psedospectral method was studied.Orbit transfer was modeled mathematically with Gauss dynamics equations by using improved equatorial orbital elements.The model could overcome the singularity problems when the orbital eccentricity was 0° or the orbit inclination was 0° or 90°.Then,the fuel optimal performance index function,terminal constraint,and path constraint conditions were given; and the original continuous optimization problem was converted to the equivalent finite nonlinear planning problem by psedospectral method.Finally,the sparse nonlinear optimizer (SNOPT) algorithm was utilized to solve the trajectory planning problem,and the specific design steps and methods were pared with the optimization method using fmincon function,theproposed method can reduce the optimization time by 61％ and save the fuel consumption by 18％ when the maximum thrust is 20 N.【期刊名称】《西南交通大学学报》【年(卷),期】2013(048)002【总页数】5页(P390-394)【关键词】轨道转移;拟谱法;轨迹优化;有限推力【作者】王常虹;曲耀斌;陆智俊;安昊;夏红伟;马广程【作者单位】哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001;上海航天控制工程研究所,上海200233;上海航天控制工程研究所,上海200233;哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工业大学航天学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】V448.21随着高比冲小推力发动机的出现，连续推力轨道转移问题成为航天领域的研究热点之一，针对连续低推力情形下最优转移轨迹，国内外学者得到了很多有价值的研究成果［1-3］.轨迹数值优化方法主要有间接法和直接法［4-6］.间接法的缺点是推导其一阶必要条件的过程较复杂，且协态变量的初值难以预测，导致寻优结果不易收敛［7-9］.直接法对初值依赖不大，无需求解最优必要条件，这些优点使得直接法在数值寻优方面的应用更广泛［10-12］，但直接法存在求解精度较差、所得解无法满足一阶最优必要条件等固有缺陷［13-14］.在此背景下，针对间接法求解复杂及直接法求解结果精度较低等缺点，本文基于拟谱法［8］研究采用小推力发动机航天器的轨道转移问题，首先采用改进的赤道轨道根数建立航天器的动力学方程，克服了经典轨道根数当偏心率为0以及轨道倾角为0°或90°时的奇异问题，实践证明该方法可以更准确地描述多圈轨道转移全过程.然后，基于拟谱法并考虑多重路径约束和终端约束条件，提出了轨迹优化问题的求解方法，针对不同的推力极限值，给出最优转移轨迹的变化情况，以及最优轨道转移时间与推力极限值之间的关系，这些研究对于实际的小推力轨道设计问题具有重要的参考价值.1 问题描述针对有限推力航天器轨道转移问题，本节给出其动力学方程、性能指标函数、终端约束以及各种路径约束条件的数学表达式.在此选择作为空间飞行器的状态变量，其中，p为轨道的半正焦弦，(ex，ey)为偏心率向量，(hx，hy)T为倾角向量，L为累计赤经.利用改进的赤道轨道根数描述的飞行器动力学方程为式中:Tmax为小推力发动机的推力极限值;ui(i=1，2，3)为作用在飞行器3个方向上的单位控制变量分量值，本文考虑有限推力情形，需满足路径约束条件≤1，即实际推力不能超过所能提供的推力极限值.为使飞行过程中不与地球发生碰撞，需满足路径约束P≥Pe.为保证最终质量大于0以及最优转移轨迹的形状，需满足在飞行器飞行过程中，质量的变化规律为其中:β为速度降低的比例系数.为使燃料最省，即剩余可用载荷质量最大，需满足性能指标J=－mf.本文要研究的问题是航天器在给定有限阀值推力作用下，通过调整推力的大小和方向，使其从初始椭圆轨道转移至目标轨道，并满足各种路径约束条件和终端约束条件，同时使性能指标最优.2 拟谱法寻优的求解过程针对以上轨迹优化过程的数学描述，可以选择间接法和直接法求取其数值最优轨迹，间接法求解此问题过程较为复杂且协态变量初值难于猜测，本文采用拟谱法进行求解.拟谱法利用Legendre多项式来近似状态变量与控制变量［14］，与直接法相比，具有收敛速度快、精度高的优点.在离散节点的选择、插值多项式的选取、动力学方程的近似等方面，拟谱法与直接法有显著区别［15］.拟谱法的步骤如下.(1)离散节点的选择拟谱法近似通常是在时间区间［－1，1］内展开，因此，需要先将原始时间区间映射至给定区间.将［－1，1］内的时间变量τ转换为在任意时间间隔［t0，tf］内的真实时刻 t，以Legendre拟谱法为例，采用Legendre-Gauss(LG)点作为离散节点，则有式中:(t)为N－1阶Legendre多项式的导数.由式(3)可知，全部离散点由－1、1和在区间(－1，1)内的(N－2)个LG点组成，其中LG点即为(t)在此区间内的根.(2)控制变量和状态变量的近似表示方法将上面LG点处的控制变量和状态变量值作为寻优参数变量，可将原始的连续性状态变量和控制变量插值近似表示为其中:Φj(t)为Lagrange插值多项式，(3)将动力学方程转化为代数方程将原始连续高斯动力学方程中状态变量的导数表示为各个节点状态变量的代数表达式，即可将动力学方程近似表示为代数方程，具体方法如下.先对式(4)求导:然后求出在LG点处的状态变量导数值:式中:DN=Dij为待求的拟谱法差分矩阵分量.通过推导Lagrange插值多项式的导数与Legendre多项式的关系，可得因此，状态方程˙x=f(x，u)可通过拟谱法差分近似表示为(4)约束条件与性能指标函数轨迹终端约束条件可以表示为对于终端节点处状态变量的约束，即路径约束可以描述为关于LG点处的约束，即性能指标约束可以用节点处的值表示，综上所述，通过将动力学方程以及路径约束、终端约束、性能指标函数离散后，可将原始轨迹优化问题所对应的连续最优控制问题转换为离散的非线性规划问题求解.利用 SNOPT(sparse nonlinear optimizer)算法对最终的非线性规划问题进行求解，得出最优的离散状态变量xtj和控制变量utj，最后通过Lagrange插值可得到对应的飞行器最优状态轨迹和连续控制变量.3 数值仿真对于地球同步轨道卫星的发射，在对转移时间要求较宽松的情况下，一种比较经济的方案是首先利用运载火箭将卫星运送至近地轨道，然后，再采用高比冲的轨道转移飞行器将卫星运送至地球同步轨道.为了验证上述研究成果的有效性，本节针对航天器从近地椭圆轨道向地球同步轨道转移的过程进行仿真设计，仿真中初始时刻和终止时刻的改进赤道轨道根数分别设置为常值系数为利用拟谱法对上述优化问题进行仿真时，离散节点数目越多，寻优结果的精度越高，但寻优时间也会增长.对Tmax=20 N轨道转移情况下不同离散节点数的问题分别进行求解，得出不同相邻节点数情况下状态变量累积赤经的最大误差，见表1.由表1可见，当离散节点数N=40个时，最大误差为0.0002 rad，满足精度要求.因此，选择节点数为40，并采用SNOPT算法求解转换后的非线性规划问题.运用Matlab中的fmincon函数，根据表2数据进行轨迹优化，结果如图1～图3所示.表1 节点数取不同值时的误差对比Tab.1 Error comparison when choosingdifferent nodes节点数10～11 20～21 40～41累积赤经最大误差指标/rad 0.5220 0.0540 0.0002寻优时间/s 13.53 15.36 30.56表2 结果对比Tab.2 Comparison of numerical resultsTmax/N tf/h m(tf)/kg L(tf)/rad 圈数20 95.4994 1391.51 20.69670 310 195.2915 1389.07 36.78554 55 367.2172 1395.71 45.95589 7图1 飞行器的三维转移轨迹(Tmax=20 N)Fig.1 3-D transfer trajectory of spacecraft(Tmax=20 N)图2 飞行器的三维转移轨迹(Tmax=10 N)Fig.2 3-D transfer trajectory of spacecraft(Tmax=10 N)图3 飞行器的三维转移轨迹(Tmax=5 N)Fig.3 3-D transfer trajectory of spacecraft(Tmax=5 N)对Tmax=20 N的轨道转移情况最优解与拟谱法的结果进行了比较，见表3.表3 两种寻优方法比较(Tmax=20 N)Tab.3 Comparison of two optimization methods(Tmax=20 N)30.56 37 1391.513 fmincon函数法/kg拟谱法方法寻优时间/s 迭代次数 m(tf)79.23 78 1367.348由图1～图3及表2和表3可以看出，采用拟谱法对连续小推力轨道转移问题进行轨迹优化，可求解出最优的转移轨迹，且使得初始状态与终端状态满足要求. Tmax=20 N时，轨道转移时间tf=95.4994 h，剩余质量为1391.513 kg，飞行器大约绕飞地球3圈;Tmax=10 N时，轨道转移时间tf=195.2915 h，剩余质量为1389.07 kg，飞行器大约绕飞地球5圈;Tmax=5 N时，轨道转移时间tf=367.2172 h，剩余质量为1395.71 kg，飞行器大约绕飞地球7圈.从表2可见，在不同Tmax情形下，飞行器剩余质量变化不大，而轨道转移时间和绕飞圈数随着Tmax的减少而增加，轨道转移时间大致与Tmax成反比关系.通过仿真可知，应用连续小推力实现从近地椭圆轨道向地球同步轨道转移时，应根据推力发动机性能以及任务对时间的要求，兼顾燃料消耗与转移时间两方面，设计轨道转移飞行器运行的不同轨迹.由表3可知，对于 Tmax=20 N的情形，与fmincon函数法相比，拟谱法寻优时间减少61%，迭代次数更少，且节省燃料18%.4 结束语以航天器有限推力轨道转移为例，研究了拟谱法的寻优过程，并运用SNOPT算法对拟谱法转化后的非线性规划问题进行了求解.在地球近地椭圆轨道向地球同步轨道转移问题的仿真结果中，得出了轨道转移时间、燃料消耗、转移圈数与推力阈值之间的关系.通过与fmincon函数法比较，验证了拟谱法的优点，这些优点对深空探测小推力轨道转移具有重要意义，在实际的轨道设计中具有重要的参考价值.参考文献:【相关文献】［1］GERGAUD J，HABERKORN T.Orbital transfer:some links between the low-thrust and impulse cases［J］.Acta Astronautica，2007，60(8):649-657.［2］BETTS J T.Survey of numerical methods for trajectory optimization［J］.AIAA Journal of Guidance，Control and Dynamics，1998，21(2):193-207.［3］YUE X，YANG Y，GENG Z.Indirect optimization for finite-thrust time-optimal orbital maneuver［J］.Journal of Guidance，Control and Dynamics，2010，33(2):628-634. ［4］GAO Y，KLUEVER C.An algorithm for computing near-optimal many revolutionearth-orbit transfers［J］.Advances in the Astronautical Sciences， 2006，123(3):861-880. ［5］HUNTINGTON G，RAO V.Optimal reconfiguration of spacecraft formations usingthe gauss pseudospectral method［J］. 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Journal of Southwest Jiaotong University，2012，47(1):97-103.［10］SEAWORTH G，ROBERT D.An approach to solar electric orbital transfer vehicle system design and optimization［C］∥ Fourth AIAA Symposium on Multidisplinary Analysis and Optimization.Cleveland:［s.n.］，1992:1-8.［11］CHRISTOPHER L，WILLIAM W，RAO V.Direct trajectory optimization using a variable low-order adaptive pseudospectral method［J］. Journal of Guidance，Control and Dynamics，2011，48(3):433-445.［12］WILEY J，WERTZ R.Space mission analysis and design［M］.The 3rd Edition.［S.l.］:Microcosm Press，1999:685-765.［13］GILL P，MURRAY W，SAUNDERS M.SNOPT:an SQP algorithm for large-scale constrained optimization［J］. Journal on Optimization， 2002，12(4):979-1006.［14］CHRISTOPHER L，WILLIAM H，RAO V.An hpadaptive pseudospectral method for solving optimal control problems［J］. Optimal Control Applications and Methods，2011，32(4):476-502.［15］SHANG H，CUI P，LUAN E.Design and optimization of interplanetary low-thrust trajectory with planetary aero-gravity assist maneuver［J］.Aircraft Engineering and Aerospace Technology，2008，80(1):18-26.。
航天器协同飞行动力学与控制 pdf 航天器协同飞行动力学与控制是一个关键课题，它涉及到多个航天器之间的协同工作、飞行动力学以及控制算法等多方面的内容。
本文将针对该课题进行全面、生动且有指导意义的探讨。
首先，为了加深对航天器协同飞行动力学的理解，我们需要探讨航天器之间协同工作的重要性。
航天器协同飞行可以实现多个航天器之间的任务分工与协调，提高整体工作效率。
例如，在太空中，多个航天器可以协同完成探测任务，通过传感器数据的共享与融合，实现更加全面、精确的观测和分析。
而在地球轨道上，协同飞行也可以用于实现卫星编队任务，如全球通信和地球环境监测等。
其次，我们需要了解航天器协同飞行的动力学问题。
航天器在太空中飞行时会受到多种力的作用，如引力、浮力、姿态控制力矩等。
而在协同飞行中，各个航天器之间的相互作用也需要考虑进来。
这就需要我们研究协同飞行动力学模型，包括航天器之间的相对运动、相互作用力的计算以及动力学方程的建立等。
只有深入了解这些动力学问题，才能更好地设计控制算法，实现航天器之间的协同飞行。
最后，我们需要介绍航天器协同飞行的控制算法。
航天器协同飞行的控制算法主要包括姿态控制、轨道控制和协同控制等。
姿态控制算法用于控制航天器的姿态变化，使其保持稳定飞行。
轨道控制算法则用于控制航天器的轨道参数，实现预定任务的完成。
而协同控制算法则是将多个航天器之间的控制策略相互协调，通过通信和协同操作实现共同目标。
这些算法需要基于动力学模型进行设计，并考虑到实际工程应用的可行性。
综上所述，航天器协同飞行动力学与控制是一个复杂而重要的课题，对于航天技术的发展和应用具有重要意义。
通过深入研究协同工作的重要性、动力学问题以及控制算法等方面，我们可以更好地理解航天器协同飞行的原理，为未来的航天使命提供有力的支持。
基于模型预测控制的飞行器优化在当今的航空航天领域，飞行器的优化一直是研究的重点和热点。
随着科技的不断发展，各种先进的控制技术层出不穷，其中模型预测控制（Model Predictive Control，简称 MPC）在飞行器优化方面展现出了巨大的潜力。
模型预测控制是一种基于模型的先进控制策略，它通过利用系统的数学模型来预测未来的系统行为，并在此基础上优化控制输入，以实现特定的控制目标。
对于飞行器这样复杂的动态系统，MPC 能够有效地处理系统的多变量、约束和不确定性等问题，从而实现更加精确和高效的控制。
飞行器的优化涉及多个方面，包括飞行轨迹规划、姿态控制、动力系统管理等。
在飞行轨迹规划中，MPC 可以根据飞行器的性能约束、任务需求以及环境条件，实时生成最优的飞行路径。
例如，在考虑燃料消耗、飞行时间和避障等因素的情况下，MPC 算法能够计算出飞行器在不同阶段的最佳速度、高度和航向，以达到节能、高效和安全的飞行目的。
在姿态控制方面，飞行器需要保持稳定的姿态以确保正常飞行和完成各种任务。
MPC 可以根据飞行器的姿态传感器反馈信息，预测未来的姿态变化，并及时调整控制输入，如舵面偏转和发动机推力，以维持飞行器的平衡和稳定。
与传统的控制方法相比，MPC 能够更好地处理姿态控制中的非线性和耦合特性，提高控制精度和响应速度。
动力系统管理也是飞行器优化的重要环节。
MPC 可以根据飞行器的当前状态和任务需求，优化发动机的工作模式和推力分配，以实现最佳的动力性能和燃油效率。
例如，在爬升阶段，MPC 可以控制发动机以最大推力工作，以尽快达到指定高度；而在巡航阶段，则可以调整推力以降低燃油消耗。
为了实现有效的模型预测控制，首先需要建立精确的飞行器数学模型。
这个模型需要能够准确描述飞行器的动力学特性、空气动力学特性以及各种控制输入与系统输出之间的关系。
然而，由于飞行器的复杂性和不确定性，建立一个完全准确的模型是非常困难的。
因此，在实际应用中，通常需要结合实验数据和理论分析，对模型进行不断的修正和完善。
改进APF的无人机编队避障最优一致性控制方法
李亚文;张鹏飞;何印;马振华
【期刊名称】《航天控制》
【年(卷),期】2024(42)1
【摘要】针对传统人工势场(Artificial Potential Field,APF)解决避障问题时出现的局部极小值、目标不可达等缺点,提出了一种结合APF和具有协同避障效果的最优一致性控制方法。
基于固定无向通信拓扑的双积分器无人机编队模型,引入具有避障代价函数的最优一致性控制协议,解决APF避障的局限性问题,同时对多无人机进行编队控制,使无人机编队控制系统的一致性性能指标、控制消耗性能指标和避障性能指标达到最优解。
此外,通过对每架无人机构建虚拟斥力势场,防止在避障过程中出现机间碰撞。
仿真结果表明,与改进APF的非最优一致性控制相比,本文提出的改进APF的最优一致性控制能够缩短任务用时32%,且能够极大程度上保持队形完整性,减少避障所造成的一致性消耗和控制损耗。
【总页数】7页(P17-23)
【作者】李亚文;张鹏飞;何印;马振华
【作者单位】中北大学航空宇航学院;中北大学智能武器研究院
【正文语种】中文
【中图分类】V249
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