太阳帆航天器姿态控制与轨迹优化研究

摘要

随着航天领域日新月异的发展，人类的足迹也从地球家园迈向了茫茫太空。太阳帆技术作为一类新颖的航天技术，为人类深入探索太阳系以至实现星际航行提供了有利的技术支撑。太阳帆是一种利用太阳光压产生持续推力的推进器，可以给航天器提供连续小推力，且自身无需携带大量燃料，适合于运行在一些非传统任务轨道上，可用于极地高纬度地区的成像和实时通讯、类地行星的探测、采样返回等科学任务。因此在深空探测和星际航行等航天领域具有广阔的应用前景，近年来得到了国际航天界广泛关注。
　　 太阳帆航天器的显著特点是其大尺度薄膜帆面、支撑杆等柔性结构与姿态动力学之间强耦合、非线性的关系，即姿态调整会诱发柔性结构振动，影响航天器的推力大小和方向，进而对姿态调整造成扰动。此外，相对于传统航天器，太阳帆航天器转移至目标轨道的周期相对较长，需要根据任务优化太阳帆航天器在初始轨道和目标轨道之间的转移轨迹。因此，开展太阳帆航天器的动力学建模与姿态控制研究，以及太阳帆航天器转移轨迹的优化研究具有重要的现实意义和理论价值。
　　 本文主要研究了太阳帆航天器的姿态动力学建模与控制，及其轨道转移的优化问题。基于目前典型的太阳帆构型及其刚体动力学模型，结合刚柔耦合动力学的研究进展，分别研究了太阳帆航天器线性姿态动力学模型和非线性姿态动力学模型，以及相应的姿态控制方法。针对太阳帆航天器轨迹优化问题的特点，结合进化算法和多目标方法最新的研究成果，对太阳帆航天器实现不同任务的最优转移轨迹问题进行了研究。
　　 现有文献研究表明，太阳帆航天器俯仰轴刚体动力学模型无法准确反映其柔性结构特征。本文第2章在分析了分别采用万向节控制和反作用喷气推力器控制的太阳帆航天器刚体动力学响应的基础上，结合混合坐标法的思想，建立了具有刚柔耦合特征的太阳帆航天器姿态动力学模型。为了抑制太阳帆航天器在姿态调整过程中诱发的柔性结构振动，保证其姿态调整的精确性和稳定性，针对建立的太阳帆航天器刚柔耦合动力学模型，设计了H∞控制器，实现了太阳帆航天器渐近跟踪目标姿态角，同时能够抑制柔性结构的诱发振动。
　　 完全小角度近似无法准确描述太阳帆航天器的动力学特性。本文第3章首先建立了采用万向节力矩控制和反作用推力控制同时作用的太阳帆航天器俯仰轴非线性刚体动力学模型，并通过混合坐标法，推导得到太阳帆航天器刚柔耦合非线性姿态动力学模型。在此基础上，对姿态角变化率、万向节角度及其变化率采用局部小角度近似，并通过将该模型转化为相应形式的矩阵二阶系统，进而通过满足一系列假设条件，将太阳帆航天器刚柔耦合非线性姿态动力学模型转化为一类Polytopic LPV系统。然后针对该系统设计线性状态反馈控制律，并把该控制律参数的求解转化为LMI约束下的凸优化问题。最后由太阳帆航天器跟踪目标姿态角的仿真算例验证了该方法的有效性。
　　 太阳帆航天器自身携带的能量有限，其姿态调整过程具有周期长，幅度小的特点。针对该特点，本文第4章基于直接打靶法，采用分段线性插值方法逼近连续时间的姿态角变化，进而结合太阳帆运动学的特点，将太阳帆轨道转移的最优控制问题转化为参数优化问题。然后分别采用差分进化算法和改进的帝国竞争算法对太阳帆航天器完成多种任务的转移轨迹进行优化，并比较分析了优化结果。
　　 太阳帆航天器轨迹优化的特点是目标与约束之间具有制约关系，采用多目标优化的相关理论可以处理此类问题。本文第5章提出了一种基于非支配分类的宇宙扩缩(Nondominated Sorting Big Bang-Big Crunch，NSBBBC)方法，通过采用阈值比较选择策略和精英保持策略以及一种无惩罚参数的约束处理方法，对太阳帆航天器的轨迹优化问题分类进行研究，并通过数值算例验证了所提出的方法的可行性。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：图表目录

声明

第1章 绪论

1.1.引言

1.2.研究现状

1.2.1.太阳帆航天器动力学建模研究现状

1.2.2.太阳帆姿态控制研究现状

1.2.3.太阳帆轨道运动学研究现状

1.2.4.太阳帆轨迹优化研究现状

1.3.本文的内容安排

第2章 刚柔耦合线性姿态动力学建模与控制

2.1.刚体动力学模型

2.1.1 太阳光压受力分析

2.1.2 俯仰轴姿态动力学模型

2.2.目标姿态角跟踪控制律

2.2.1 采用万向节控制的控制律设计

2.2.2 采用反作用喷气推力器控制的控制律设计

2.3.刚柔耦合动力学模型

2.3.1 刚柔耦合线性姿态动力学模型

2.3.2 刚柔耦合系数推导

2.4.H∞姿态跟踪控制律

2.4.1 H∞控制

2.4.2 姿态跟踪控制系统

2.4.3 数值仿真

2.5.本章小结

第3章 刚柔耦合非线性姿态动力学与控制

3.1.刚体非线性动力学模型

3.2.刚柔耦合非线性动力学模型

3.3.刚柔耦合非线性动力学模型的反馈LPV化

3.4.LPV控制律设计

3.5.数值仿真

3.6.本章小结

第4章 基于进化算法的太阳帆航天器轨迹优化

4.1.太阳帆航天器轨道运动学模型

4.2.太阳帆航天器转移轨迹优化问题

4.3.基于直接打靶法的控制量参数化方法

4.4.基于差分进化算法的太阳帆航天器轨迹优化

4.4.1 约束处理

4.4.2 运用差分进化算法优化轨迹

4.4.3 数值仿真

4.5.基于改进的帝国竞争算法的太阳帆航天器轨迹优化

4.5.1 帝国竞争算法

4.5.2 改进的算法

4.5.3 约束处理

4.5.4 数值仿真

4.6.两种进化算法比较

4.6.1 地球-金星转移轨迹优化

4.6.2 地球-木星转移轨迹优化

4.7.本章小结

第5章 基于多目标进化算法的太阳帆航天器轨迹优化

5.1.引言

5.1.1多目标优化问题及相关定义

5.1.2多目标进化算法(Multiobjective Evolutionary Algorithms，MOEAs)

5.1.3 采用精英保持策略的MOEAs

5.2.基于非支配分类和拥挤比较算子的多目标优化算法

5.2.1 非支配分类机制

5.2.2 无参数的小生境方法

5.3.改进的宇宙扩缩(Big Bang-Big Crunnch)方法

5.3.1 宇宙扩缩方法及其局限性

5.3.2 改进的宇宙扩缩方法

5.4.算法性能评价

5.4.1 评价方法

5.4.2 数值算例

5.5.基于二元锦标赛选择和非支配分类的约束处理方法

5.5.1 约束处理方法描述

5.5.2 数值算例

5.6.多目标框架下的太阳帆航天器轨迹优化

5.6.1 不考虑末端切向速度约束的优化问题

5.6.2 考虑末端切向速度约束的优化问题

5.7.本章小结

第6章 结束语

6.1.论文的主要工作和贡献

6.2.论文的主要创新

6.3.前景展望

参考文献

致谢

攻读博士学位期间发表的论文

攻读博士学位期间参加的科研项目及申请的专利