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航天器轨道追逃态势分析的水平集方法

国防科技大学学报 2024年第3期46卷 30-38页

作者：杨傅云翔杨乐平朱彦伟张乘铭国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073

航天器轨道追逃是当前航天动力学与控制领域的研究热点。针对轨道追逃定性问题开展研究,提出了一种综合运用降维动力学模型和后向可达集的航天器近距离轨道追逃态势分析方法,以支撑任务可行性分析;通过在视线旋转坐标系下推导博弈系统... 详细信息

航天器轨道追逃是当前航天动力学与控制领域的研究热点。针对轨道追逃定性问题开展研究,提出了一种综合运用降维动力学模型和后向可达集的航天器近距离轨道追逃态势分析方法,以支撑任务可行性分析;通过在视线旋转坐标系下推导博弈系统降维动力学模型,建立近距离追逃定性问题模型,减少了状态空间维度;使用目标集的后向可达集描述捕获区并划分追逃状态空间,基于水平集方法建立可达集在降维动力学模型中演化的动态HJI(Hamilton-Jacobi-Isaacs)偏微分方程,并设计WENO-TVD求解器数值计算HJI方程终值问题粘性解,完成了追逃目标集的准确描述并避免了可能出现的终端奇异现象。通过不同推力构型的追逃场景数值仿真验证了方法的有效性,展现了一次计算批量化处理初始态势的功能。

关键词：航天器追逃博弈可行性分析水平集方法

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航天器交会型轨道追逃策略的滚动时域优化

国防科技大学学报 2024年第3期46卷 21-29页

作者：张乘铭朱彦伟杨乐平杨傅云翔国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073

针对航天器自由时域交会型轨道追逃过程中的测量误差等不确定性对交会的影响,提出了一种基于滚动时域优化的高时效策略求解方法。根据微分对策理论推导得到博弈鞍点控制策略,并对问题进行等价转换;通过预先离线求解开环鞍点策略,将问题... 详细信息

针对航天器自由时域交会型轨道追逃过程中的测量误差等不确定性对交会的影响,提出了一种基于滚动时域优化的高时效策略求解方法。根据微分对策理论推导得到博弈鞍点控制策略,并对问题进行等价转换;通过预先离线求解开环鞍点策略,将问题初始状态和相应的解作为样本以进行神经网络训练,训练后的网络结构可以快速得到相应问题的近似解。为了更好地应对博弈环境中的测量噪声,基于神经网络结构设计了滚动时域求解框架,并通过周期性的滚动求解最终实现对逃逸航天器的交会。数值仿真表明,所提出的策略可以有效应对测量噪声不确定性,且相比于文献中已有的策略,计算耗时可从分钟级降至秒级。

关键词：追逃博弈微分对策深度神经网络滚动时域优化

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航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

国防科技大学学报 2024年第3期46卷 1-11页

作者：朱彦伟张乘铭杨傅云翔杨乐平国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追... 详细信息

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。

关键词：航天器追逃博弈微分对策深度神经网络强化学习

An AutoML based trajectory optimization method for long-distance spacecraft pursuit-evasion game

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2023年第3期34卷 754-765页

作者： yang fuyunxiang yang Leping ZHU Yanwei College of Aerospace Science and Engineering National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Current successes in artificial intelligence domain have revitalized interest in spacecraft pursuit-evasion game,which is an interception problem with a non-cooperative maneuvering *** paper presents an automated machine learning(AutoML)based method to generate optimal trajectories in long-distance *** with conventional deep neural network(DNN)methods,the proposed method dramatically reduces the reliance on manual intervention and machine learning ***,based on differential game theory and costate normalization technique,the trajectory optimization problem is formulated under the assumption of continuous ***,the AutoML technique based on sequential model-based optimization(SMBO)framework is introduced to automate DNN design in deep learning *** recommended DNN architecture exists,the tree-structured Parzen estimator(TPE)is used,otherwise the efficient neural architecture search(NAS)with network morphism is ***,a novel trajectory optimization method with high computational efficiency is ***,numerical results demonstrate the feasibility and efficiency of the proposed method.

关键词： pursuit-evasion different game trajectory optimization automated machine learning(AutoML)

A DNN based trajectory optimization method for intercepting non-cooperative maneuvering spacecraft

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Journal of Systems Engineering and Electronics 2022年第2期33卷 438-446页

作者： yang fuyunxiang yang Leping ZHU Yanwei ZENG Xin College of Aerospace Science and Engineering National University of Defense TechnologyChangsha 410073China

Current successes in artificial intelligence domain have revitalized interest in neural networks and demonstrated their potential in solving spacecraft trajectory optimization problems. This paper presents a data-free deep neural network(DNN) based trajectory optimization method for intercepting noncooperative maneuvering spacecraft, in a continuous low-thrust scenario. Firstly, the problem is formulated as a standard constrained optimization problem through differential game theory and minimax principle. Secondly, a new DNN is designed to integrate interception dynamic model into the network and involve it in the process of gradient descent, which makes the network endowed with the knowledge of physical constraints and reduces the learning burden of the network. Thus, a DNN based method is proposed, which completely eliminates the demand of training datasets and improves the generalization capacity. Finally, numerical results demonstrate the feasibility and efficiency of our proposed method.

关键词： non-cooperative maneuvering spacecraft neural network differential game trajectory optimization

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集群航天器相对状态保持多约束鲁棒控制研究

飞行力学 2020年第4期38卷 58-64页

作者：朱彦伟高策杨傅云翔国防科技大学空天科学学院湖南长沙410073 中国人民解放军94314部队河南郑州450000

针对集群航天器近距离观测过程中的相对状态保持问题,综合利用人工势场法和滑模变结构控制理论,给出了一种多约束条件下的六自由度鲁棒控制律。首先,利用拉格朗日方法和修正罗德里格斯参数,建立了六自由度相对运动动力学模型,分析近距... 详细信息

针对集群航天器近距离观测过程中的相对状态保持问题,综合利用人工势场法和滑模变结构控制理论,给出了一种多约束条件下的六自由度鲁棒控制律。首先,利用拉格朗日方法和修正罗德里格斯参数,建立了六自由度相对运动动力学模型,分析近距离观测的任务约束,提出了相应的相对状态保持需求;然后,基于Lyapunov稳定性理论,利用人工势场法设计了相对轨道保持的鲁棒控制律,利用滑模变结构控制设计了相对姿态保持控制律;最后,仿真算例验证了模型和算法的有效性。

关键词：集群航天器相对状态保持人工势场法滑模变结构控制