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针对日地系统平动点附近Halo轨道航天器保持任务,考虑航天器的能量消耗与轨道保持精度需求,采用多目标优化方法设计了改进时变控制器用于航天器Halo轨道保持任务。首先,基于圆形限制性三体模型推导了航天器的相对动力学方程并基于此设计了线性时变控制器。然后,采用多目标优化方法对时变控制器参数进行优化,得到满足航天器能量消耗与轨道保持精度之间平衡的Pareto最优解。最后,通过对考虑模型与环境干扰情况的数值模拟,结果表明多目标优化方法对平动点Halo轨道航天器保持任务达到低能能耗与高精度目标,具有一定的应用价值。 相似文献
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针对航天器自主交会对接实际存在的接近方位角约束,在视线坐标系内讨论了椭圆轨道最优交会控制设计问题.根据椭圆轨道视线动力学模型具有时变非线性的特点,分别采用状态相关Riccati方程(state-dependentriccati equation,SDRE)方法和θ-D方法进行了最优交会控制器设计.考虑到实际施加的控制力沿原轨道坐标系各轴向更易于实现,结合SDRE方法中系统输入矩阵可与系统状态量相关,进而设计了控制力沿轨道坐标系轴向的最优交会控制器.数值仿真表明:两种方法均实现了带有方位角约束的交会;θ-D控制算法计算效率更高,而SDRE控制算法精度较高,且可以实现控制力沿轨道坐标系各轴定向施加. 相似文献
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针对离心-振动复合环境试验系统所存在的耦合性、非线性和不确定性提出了一种模糊-神经网络控制算法,利用被控对象输入输出信息离线、在线相结合学习系统的动态特性,对时变、非线性系统进行跟踪控制,并研究了该算法在系统中的实现方法。实现表明了控制系统具有良好的跟踪能力。该算法也适用于快速变化这类系统的实时控制。 相似文献
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《力学季刊》2015,(2)
基于最优参数控制方法,实现了齿轮传动系统中的混沌控制.以经典的间隙单齿轮副非线性动力学模型为研究对象,以啮合静载荷为控制参数,通过混沌吸引子中轨线的观测近似得到目标周期不动点、系统在目标不动点处的雅克比矩阵以及在控制原始参量处的梯度矩阵.最后运用最优参数控制策略计算得到啮合静载荷的小扰动量,实现了把齿轮系统的混沌运动镇定周期一轨道上的目的.研究结果表明,基于最优参数控制方法的控制过程,只是在控制的前几个周期内需要控制参数产生相对较大的扰动量,随着控制的继续进行,扰动量几乎稳定到了某一固定值,不再需要较大的变动.而且控制参数计算所需要的中间参量可以直接由混沌吸引子中轨线的观测近似得到,因而控制容易实现. 相似文献
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针对结构试验系统的非线性和不确定性特性,研究了一种基于神经网络的非线性内模自适应加载控制方法。引入的神经网络内模可跟踪学习对象的时变动力学,控制器的设计较少依赖于对象的先验知识,控制参数的调整是基于被控过程的测量信息,利用导出的神经网络算法来实现的。实验结果证明该系统具有良好的控制效果。 相似文献
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双月旁转向轨道的修正方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
双月旁转向轨道是深空探测中有应用潜力的一类非线性轨道. 在CR3BP模型下得到了双月旁
转向轨道, 通过分析轨道的误差传播特性, 制定了双月旁转向轨道的修正原则, 提出了``关
键节点'加``显式制导'的修正思路; 给出了考虑太阳引力作用的R4BP模型, 针对初始误差、
导航误差、修正执行误差和太阳引力摄动偏差进行了轨道修正仿真, 得到了基于Monte-Carlo
方法的轨道修正统计结果. 在此基础上, 采用了``初值速度补偿'与``显式制导'相结合的
思路修正初始误差、导航误差、修正执行误差和太阳引力作用, 仿真表明: 这一方法能够较
大程度地降低轨道修正所需的冲量. 结果和结论能够为双月旁转向轨道的工程应用提供参考. 相似文献
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针对带非线性摩擦力矩和负载扰动的高精度猎雷声纳基阵姿态稳定系统,提出了一种基于神经网络的自适应反步法控制方法。其中神经网络用于估计未知非线性摩擦力矩,进而设计反步法控制器和参数自适应律来对神经网络估计误差和负载扰动进行补偿。最后应用Lyapunov方法证明了所提出的自适应控制器能保证闭环系统的稳定性,并且可以通过选择适当的控制器参数来调整收敛率。仿真结果表明,基于神经网络的自适应反步法控制方法与PID控制相比,系统的动、静态性能指标及鲁棒性得到了全面的改善,与双闭环PID控制相比,跟踪精度提高了3倍多。 相似文献