【摘 要】
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大规模卫星集群是指多个近距离相伴飞行的航天器构成的用以完成某种共同任务的分布式卫星系统。大规模星群任务主要经历三个阶段,分别为初始化控制、长期松散轨道维持、成员更新和集群重构控制。传统卫星的控制方法大多数是针对小规模的卫星编队系统并且基于集中控制,该方法导致主星通信压力大,星群响应速度慢等问题,不能应用于大规模集群的控制问题中。对此,研究大规模卫星集群的分布式自主协同控制算法能够有效地解决上述问题
【基金项目】
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国家自然科学基金基础科学中心项目“高阶全驱系统理论与航天器控制技术”；
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大规模卫星集群是指多个近距离相伴飞行的航天器构成的用以完成某种共同任务的分布式卫星系统。大规模星群任务主要经历三个阶段,分别为初始化控制、长期松散轨道维持、成员更新和集群重构控制。传统卫星的控制方法大多数是针对小规模的卫星编队系统并且基于集中控制,该方法导致主星通信压力大,星群响应速度慢等问题,不能应用于大规模集群的控制问题中。对此,研究大规模卫星集群的分布式自主协同控制算法能够有效地解决上述问题。本文针对连续推力下大规模星群多约束轨道协同控制问题进行研究,具体内容如下:针对大规模星群的构型建立问题,提出了一种考虑J2摄动和大气阻力干扰的基于连续推力的自组织快速终端滑模同步控制方法。首先,提出了一种有限时间收敛扩张状态观测器对外部干扰进行了精确估计,然后基于此设计了一种非线性快速终端滑模同步控制律来使得星群构型能够快速同步建成。最后,仿真验证了算法的有限时间收敛性能。针对考虑避碰的大规模星群轨道维持和成员更新问题,提出了一种包含粘滞阻力的改进人工势场法控制策略。在主星周围设置吸引力和排斥力势场保证卫星能够长时间无碰撞有界飞行,同时设置粘滞阻力势场确保集群外卫星能够顺利进入实现成员更新功能。对包含20颗卫星的集群进行轨道保持仿真,验证了所提出的改进人工势场控制策略能够保证集群长期保持在有界范围内且成员更新。针对大规模星群重构机动燃料最优控制问题,先是提出了集中式和分布式序列凸优化方法,在此基础上进一步提出了基于分布式模型预测控制和序列凸优化的分布式协同轨道重构控制算法。首先,构建星群变构机动的非凸子问题,然后将其凸化利用序列凸优化进行迭代求解,通过仿真对比集中式、分布式序列凸优化方法和伪谱法三种方法,分析其燃料消耗、计算时间等性能。另外,将提出的基于分布式模型预测控制和序列凸优化的协同控制策略与上述分布式序列凸优化方法在考虑估计误差和其他不确定性环境下进行仿真对比,证明了前者具有更好的鲁棒性和计算效率。
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