主从式卫星编队队形保持的预测控制研究

• 作 者: 许诺
• 出 处: 南京邮电大学
• 发表日期: 2021年03期
• 关键词: 主从式卫星编队 编队保持控制 控制精度 长寿运行 智能优化预测控制 经济模型预测控制

卫星编队作为一种新型的航天器构成形式,凭借其高可靠性、高灵活性以及低成本等特征逐步取代传统单颗大卫星,广泛应用于地球观测、通信以及导航等领域。对于卫星编队而言,保持编队构型完整是编队整体功能实现的关键。近年来,研究者们先后提出滑模控制、自适应控制以及最优控制等控制方法来实现对卫星编队的队形保持控制。然而,卫星编队在队形保持控制方面仍面临着巨大挑战,还有许多问题需要研究:1)如何提高编队保持控制的精度;2)如何延长卫星编队运行寿命。对于上述包含约束的控制问题,模型预测控制作为一种先进的控制策略,因其能够显式处理控制约束,而受到人们广泛关注。对此,本文以椭圆参考轨道的主从式卫星编队为研究对象,研究了基于预测控制的编队队形保持控制问题。主要研究内容如下:（1）本文介绍了相对轨道坐标系（LVLH）下,考虑J₂摄动的主从式卫星编队相对动力学模型,并基于该模型分析了J₂摄动对编队队形的影响;（2）为了提高主从式卫星编队队形保持控制精度,本文首先提出智能预测控制策略,其间,为了保证推力器的安全运行,基于线性化主从式卫星编队相对动力学模型,设计了能够显式处理推力器控制约束的模型预测控制策略;随后,为了提高所设计预测控制策略的控制性能,设计了基于遗传算法的预测控制参数优化模块。该模块利用遗传算法实现了对每一采样时刻预测控制参数的最佳整定。最后,通过仿真对比可知,本文所设计的智能预测控制策略在主从式卫星编队队形保持过程中具有更高的控制精度。（3）为了实现主从式卫星编队的长寿运行,本文进一步提出能够显式处理燃料消耗的经济模型预测控制策略。首先,本文设计了能够同时考虑燃料消耗以及轨迹跟踪的经济预测控制策略并利用罚函数法将该约束优化问题转换成无约束优化问题;接着,设计了基于种群多样性的改进自适应遗传算法,该算法利用种群熵和方差指导交叉和变异概率变化,旨在提高种群解质量。最后,利用改进自适应遗传算法求解经济预测控制优化问题并通过Matlab仿真验证了所设计的改进自适应遗传算法以及经济模型预测控制策略的有效性。