摘要 本文针对运载火箭发生执行机构故障和外部干扰的姿态控制问题,设计了一种基于复合学习和固定时间同步收敛的姿态容错控制方法.首先,建立了运载火箭的姿态控制模型和故障模型,用来描述系统在故障和扰动情况下的姿态运动特性.然后引入了时间同步收敛策略,设计了固定时间同步故障估计器和控制器,并进行了稳定性证明.通过扰动估计器对外部扰动进行补偿,构造了使用跟踪误差和预测误差的复合学习算法来处理外部干扰对控制系统产生的影响.相较于传统有限时间控制方法,本文所提出时间同步控制策略能够保证系统姿态误差在固定时间内同时收敛,这能够有效增强控制系统的整体响应.最后,通过仿真验证了所提控制策略的姿态跟踪效果和容错能力.

关键词 运载火箭; 执行器故障; 姿态容错控制; 时间同步控制策略; 固定时间收敛; 复合学习; launch vehicle; actuator failure; attitude fault-tolerant control; time synchronization control strategy; fixed time convergence; composite learning

摘要 面向浪涌摇摆、飓风天气等复杂海况,本文设计了一种基于动态面控制器和非线性扩张状态观测器的舰载机着舰控制系统.为了补偿舰尾流和甲板运动等复杂干扰对控制精度的影响,设计了一种具有全新累积损失函数结构的扩张状态观测器,并引入观测量变化率作为跟踪误差,可以有效改善干扰观测的滞后性和原点附近收敛速度慢等问题.为了降低舰载机控制系统设计复杂度,提升控制精度,设计了基于动态面控制的舰载机着舰控制系统,实现了横侧向控制输入之间的解耦.提出了归巢鸽群优化算法实现对控制器参数的整定,并证明了算法收敛性.最后,仿真结果表明,本文提出的舰载机着舰归巢鸽群优化——动态面控制系统优于对比着舰控制方案,尤其是在着陆精度和抗干扰方面.

关键词 舰载机着舰; 动态面控制; 非线性扩张状态观测器; 复杂海况; 鸽群优化算法; carrier-based aircraft landing; dynamic surface controller; nonlinear extended state observer; complex sea conditions; pigeon-inspired optimization algorithm

摘要 为了使航天器“感知–决策–执行”一体化控制系统在轨运行过程中既能保障既定任务执行,还能自主完成轨道威胁目标的自主感知与规避,以自适应空间不确定动态环境演变,本文研究了时空约束下的航天器“感知–决策–执行”一体化控制系统行为演化特征.基于“分散–集成”的建模思想,提出了结合Agent和Petri网的一体化控制系统行为建模方法.将一体化系统按照功能模块进行划分并抽象成各个功能模块Agent,从宏观上整体刻画系统.从微观层面,基于Petri网建模方法建立各个功能模块Agent的行为模型.进一步,基于一体化控制系统闭环框架,建立Agent之间的相互交互和作用关系的行为模型,分析一体化控制系统行为动态特性与系统参数、逻辑架构和协调运行机制间的关系.基于CPNTools搭建仿真模型,模拟系统在碎片威胁场景下的响应过程.仿真结果显示,模型可呈现多路径行为演化,具备良好的活跃性、公平性与结构连通性,能够根据不同感知结果自主选择应对路径,实现威胁识别后的动态避障与任务调整,展现出系统的适应性与稳定性.

关键词 感知-决策-执行闭环控制; multi-agents模型; Petri网; 行为模型; 行为演化特征; perception-decision-execution closed-loop control; multi-agent model; Petri net; behavior model; behavioral evolutionary characteristics

摘要 面向大规模航天器集群(数十至上百量级)的无碰撞构形重构控制需求,需实时求解复杂约束下的高维优化问题以生成安全控制指令,传统方法存在计算复杂度指数爆炸的问题.为此,本文提出了一种基于控制障碍函数的控制方法,在确保碰撞规避的同时显著降低在线计算复杂度.首先,基于控制障碍函数理论,将航天器集群构形重构安全控制表述为一个二次规划问题.然后,设计了该二次规划的两个关键部分:控制障碍函数和扩展K类函数.其中,通过为扩展K类函数设计自适应参数,提高了控制性能.进一步,针对多安全约束与控制输入约束相互冲突引发的优化不可行问题,设计了可行性约束以保证优化可行性.最后,建立12个航天器所组成的集群构形重构仿真场景.数值仿真结果表明,本文所提出的安全控制算法在计算效率方面表现优异,能够在亚秒级时间尺度内完成控制指令求解,同时有效减少为实现碰撞规避所需的额外燃料消耗,适合应用于大规模航天器集群的安全控制问题.

关键词 航天器集群; 控制障碍函数; 构形重构; 安全关键控制; 可行性保证; spacecraft swarm; control barrier function;|formation reconfiguration; safety-critical control; feasibility-guaranteed

摘要 随着空间技术的发展和应用,航天任务对导航系统的精确性、自主性和实时性提出了越来越高的要求.作为一种新兴的航天器自主导航技术,基于相对论效应的自主星光导航以遍布天球且稳定度极高的恒星作为观测对象,通过导航滤波器处理恒星角距及视线方向观测量,确定航天器的位置、速度和姿态等运动状态.相较于传统自主天文导航方式,相对论导航具有可用目标多、辐射信号强和恒星位置准等优势,为提升航天器导航系统性能开辟了新的途径.针对航天器高精度自主导航的工程需求,阐明了相对论导航研究的背景意义,从相对论导航的框架和仪器技术研究等方面,说明了相对论导航研究的主要进展,并提出了需要重点关注的研究方向,为相对论导航技术未来发展提供参考和借鉴.

关键词 航天器; 自主导航; 相对论导航; 测量敏感器; 导航滤波器; spacecraft; autonomous navigation; relativistic navigation; sensor; navigation filter

摘要 面向动态环境下无人机航迹规划的高时效性和动态环境适应性需求,开展基于启发式增量搜索的航迹规划方法研究.将稀疏A*（Sparse A*,SA*）与增量式搜索结合:通过改进节点扩展规则、定制节点简并策略,实现对SA*历史规划的节点图和代价信息的复用,避免计算资源的浪费;通过定制启发式增量搜索框架,在历史规划信息的基础上进行局部增量式更新,提出了增量式动态稀疏A*算法（incremental dynamic sparse A*,ID-SA*）,提升航迹规划的动态环境适应性.数值仿真与飞行试验结果表明,ID-SA*能够利用历史规划信息加速动态环境下的航迹重规划,效率远高于SA*、即时修复式稀疏A*（anytime repairing sparse A*,AR-SA*）,耗时降至10-1s量级,满足有限机载运算资源下的高效动态航迹规划需求.

关键词 无人机; 航迹规划; 动态环境; 启发式增量搜索; 稀疏A*算法; unmanned aerial vehicles; UAV; path planning; dynamic environment; heuristic incremental search; sparse A*

摘要 高速变体飞行器(high-speed morphing vehicle, HMV)作为一种具有变形能力的飞行器,可以通过调整气动外形适应飞行任务,在航空航天领域具有广泛的应用前景.然而,气动外形变化会导致气动模型不确定,对控制器稳定性和鲁棒性提出了更高的要求.针对HMV再入变体过程中的姿态跟踪需求,为提高姿态跟踪系统收敛速度和鲁棒性能,本文基于预定时间技术设计了一种多变量鲁棒预定时间滑模控制器,并基于李雅普诺夫(Lyapunov)方法给出了闭环稳定性证明.通过数值仿真和实验验证,证明了所提出的控制方法能够有效地实现HMV再入变体过程中的稳定控制,实现姿态跟踪误差在预定时间内收敛至零.

关键词 高速变体飞行器; 预定时间控制; 再入段姿态控制; 跟踪控制; high-speed morphing vehicle; prescribed-time control; reentry phase attitude control; tracking control

摘要 为了提高自主水下航行器(autonomous underwater vehicles, AUVs)末端光学导引回收定位精度,本文首次将深度网络引入基于多象限测角的AUV光学导引定位位置解算任务中,提出了基于多分支回归网络的AUV光学导引定位方法.建立了水下光学导引定位系统的物理几何关系,研究了多分支结构的位置解算回归网络,设计了数据驱动的多维度定位约束训练方法,搭建了基于多象限测角的AUV光学导引定位硬件系统,实现了光学导引硬件与算法的一体化设计.利用AUV搭载的多象限光电探测器,采集回收站–导引灯偏角数据,将该数据作为系统输入,能够实时获取AUV与导引灯的相对位置坐标.仿真结果表明,本文方法的单次坐标解算平均耗时5.650 ms,误差解算均值为58.292 mm@0.8～20 m,标准差为43.347 mm@0.8～20 m,最佳误差解算均值达7.107 mm@2～3 m.经海试验证,本文方法的位置解算速度和精度能够满足AUV末端光学导引回收需求.与现有光学(视觉)导引方法相比,解算速度更快,算力功耗需求低,能量消耗少,为AUV完成能源补充、数据传输、指令下达等任务提供了可靠的技术路线.

关键词 光学导引; 位置解算; 多象限光电探测; 深度学习; 自主水下航行器; optical guidance; position calculation; multi-quadrant photoelectric detection; deep learning; autonomous underwater vehicles

摘要 智能多源自主导航系统以北斗导航为基石、以惯性导航为支撑,旨在提供高度智能化的定位导航与授时服务,通过实现即插即入、无缝衔接、无感切换、可信完备等功能,以满足复杂多变的场景需求.采用以深度学习、强化学习为代表的智能学习方法,从复杂性与多尺度视角出发,探索智能多源自主导航中的优化与协同理论,建立以精准稳定、可信安全、可泛化、可解释、内嵌动力学机理为关键要素的智能学习方法,推动构建弹性、健壮、动态、可控与可信的精准智能多源自主导航模型与方法体系,从而有力支撑国家综合定位导航与授时体系的创新发展和先进导航技术的规模化应用.

关键词 智能多源自主导航; 内嵌动力学机理; 可泛化; 可解释; 可信性; 完备性; intelligent multi-source autonomous navigation; embedded system dynamics; generalizability; interpretability; dependability; completeness

摘要 针对飞行器姿态控制问题,综合反步法和自适应控制理论设计了飞行器姿态控制律,采用高通滤波器估计控制律中所需的控制信号时间导数,解决了常规反步法存在的需要解析或数值求导的问题.基于投影算子方法设计了输出边界保护控制律,使飞行器输出响应不超过由超椭圆曲线定义的控制边界,在多变量控制下使控制边界匹配实际边界.根据Lyapunov稳定性理论证明了完整控制律的闭环稳定性,解决了高通滤波器与闭环系统稳定性的耦合问题.通过数值仿真检验了姿态控制律的控制性能,仿真结果表明飞行器闭环系统具有良好的俯仰角指令跟踪和协调转弯指令跟踪性能,并实现了迎角和侧滑角的输出边界保护.

关键词 姿态控制; 输出边界保护; 反步法控制; 自适应控制; 投影算子; attitude control; output boundary protection; backstepping control; adaptive control; projection operator

摘要 针对高超声速滑翔飞行器的编队控制问题,提出了基于预定时间稳定性理论的控制策略.首先,建立高超声速滑翔飞行器六自由度制导控制一体化模型,基于反演结构对模型进行简化处理,在此基础上,设计预定时间控制律,实现期望队形形成及编队保持;其次,利用人工势场理论,设计避碰/规避势场函数项,避免高超声速滑翔飞行器与其邻机之间的碰撞,并实现对威胁区的规避;再次,基于Lyapunov稳定理论对高声速滑翔飞行器在预定时间内的编队稳定性进行严格证明;最后,通过Matlab/Simulink进行仿真,仿真结果验证了本文所提的控制策略能够实现预定时间内高超声速滑翔飞行器的编队队形生成保持及碰撞规避.

关键词 高超声速滑翔飞行器; 预定时间控制; 人工势场算法; 编队控制; 制导控制一体化; hypersonic glide vehicle; predefined time control; artificial potential field method; formation control; integrated guidance and control

摘要 针对高超声速飞行环境力热载荷严酷,执行机构易发生脆化、热损伤、缺损等故障,进而导致姿态控制精度下降甚至失稳等问题,本文提出了主被动复合故障容错控制方法.该方法在舵面缺失故障发生初期,采用滑模控制策略满足鲁棒增稳控制需求,同时,采用在线气动辨识方法,估计故障引起的气动参数变化,在满足瞬时增稳需求后,结合气动参数辨识结果与飞发一体化自适应控制进行控制重构,提升故障后高超声速飞行器飞发一体化控制品质.通过数学仿真对比验证表明该方法的有效性,验证了该方法相对于单一容错控制策略具有更强的鲁棒性和更好的控制性能.

关键词 高超声速飞行器; 舵面缺失故障; 容错控制; 气动参数辨识; 飞发一体化; hypersonic vehicle; missing elevator failure; fault-tolerant control; aerodynamic parameter identification; integrated flight/propulsion

摘要 无人机在协同对抗博弈上的应用越来越广泛和深入,尤其是无人机集群在协同探测、全域对抗、策略骗扰等对抗任务中,发挥着越来越重要作用,可靠高效的无人机集群博弈方法是当前的研究热点.本文将反事实基线思想引入到无人机集群对抗博弈环境,提出一种基于反事实多智能体策略梯度(counterfactual multi-agent policy gradients, COMA)的无人机集群对抗博弈方法;在具有无限连续状态、动作的无人机对抗环境中,基于无人机动力学模型,设置符合实际环境的击敌条件和奖励函数,构建基于多智能体深度强化学习的无人机集群对抗博弈模型.红蓝双方无人机集群采取不同的对抗博弈方法,利用多智能体粒子群环境(multi-agent particle environment, MPE)对红蓝双方无人机集群进行非对称性对抗实验,实验结果表明平均累积奖励能够收敛到纳什均衡,在解决4 vs. 8的对抗决策问题方面, COMA方法的平均命中率较DQN和MADDPG分别提升39%和17%,在平均胜率方面比DQN和MADDPG分别提升34%和17%.最后,通过对COMA方法的收敛性和稳定性的深入分析,保证了COMA方法在无人机集群对抗博弈任务上的实用性和鲁棒性.

关键词 无人机集群; 对抗博弈; 多智能体; 深度强化学习; 纳什均衡; UAV swarm; confrontation game; multi-agent; deep reinforcement learning; Nash equilibrium

摘要 本文给出了一种具有高机动性的透射编队控制方法,解决了经典的仿射编队控制受限于平行关系的常约束,无法直接实现战术攻防上常用的前后三角、前后梯形等队形的快速切换问题.该方法受启发于框架理论中的透射不变性原理,通过引入透射像和自应力矩阵来对编队构型进行定义,实现了在仅增加一个领航者且队形凹凸性不变的前提下,任意目标队形的保共线和交比的一致性跟踪,提高了队形的可操作性.所推导的透射可定位条件和队形连续变换条件为透射编队控制的应用提供了理论依据.此外,在攻防切换任务和联合切换任务两种情景下的仿真测试结果也进一步证明了该编队控制方法的可靠性.

关键词 透射变换; 编队控制; 战术任务; 多智能体系统; 自应力矩阵; projective transformation; formation control; tactical tasks; multiagent systems; self-stress matrix