基于改进显式模型预测控制的大型环状天线卫星姿轨一体化控制方法

    公开(公告)号:CN119356383A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411492380.5

    申请日:2024-10-24

    Abstract: 基于改进显式模型预测控制的大型环状天线卫星姿轨一体化控制方法,涉及大型航天器姿轨一体化控制技术领域。本发明是为了解决大型环状天线卫星模型的控制方法在复杂空间环境下难以兼顾计算实时性和优化大规模内存占用的问题。本发明利用Laguerre函数参数化大型环状天线卫星的控制输入,并对所述控制输入进行降阶获得决策变量;利用决策变量将大型环状天线卫星姿轨的动力学模型改写为带约束的Laguerre模型预测控制形式:之后将所述带约束的Laguerre模型预测控制形式转化为等效的多参数二次规划形式,并对多参数二次规划形式进行显示求解,获得分段仿射函数;将大型环状天线卫星的观测状态代入分段仿射函数,进而构建大型环状天线卫星的姿轨控制输入。

    一种针对天线卫星的分单元光压摄动计算方法

    公开(公告)号:CN119322906A

    公开(公告)日:2025-01-17

    申请号:CN202411437627.3

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 一种针对天线卫星的分单元光压摄动计算方法,本发明涉及天线卫星的光压摄动计算方法。本发明的目的是为了解决大型卫星天线太阳光压计算不精确,导致卫星的轨道预测和姿态控制精度差的问题,提出一种针对天线卫星的分单元光压摄动计算方法。一种针对天线卫星的分单元光压摄动计算方法具体包括以下步骤:步骤一、在ECI坐标系中,根据太阳、地球、天线卫星三者位置关系,确定受晒因子;步骤二、计算卫星的光压投影面积;步骤三、根据步骤一的受晒因子、步骤二的光压投影面积,计算各部分所受光压摄动力;步骤四、判断是否达到设置的时间长度,若未到达,重复执行步骤一至步骤三,反之,结束。本发明用于天线卫星光压摄动获取领域。

    一种空间摄动影响下的共面绕飞编队构型维持方法及系统

    公开(公告)号:CN119370344A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411510732.5

    申请日:2024-10-28

    Abstract: 一种空间摄动影响下的共面绕飞编队构型维持方法及系统,涉及空间卫星编队与构型维持技术领域,针对传统的卫星编队构型维持方法难以维持受到J2项摄动与大气阻力摄动影响下的共面绕飞编队卫星的构型的问题,本申请将摄动力在控制通道上进行直接补偿,并且非奇异终端滑模能够处理非线性的状态空间方程,因此不需要再次对加入摄动力的动力学方程进行线性化处理,避免了由于线性化造成的固有误差。因此,本申请技术方案可以有效的对受到J2项摄动与大气阻力摄动影响下的共面绕飞编队卫星的构型进行维持。

    柔性环形空间天线动力学建模与能量优化控制方法

    公开(公告)号:CN119356088A

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411476331.2

    申请日:2024-10-22

    Abstract: 柔性环形空间天线动力学建模与能量优化控制方法,它属于空间天线技术领域。本发明解决了在复杂的柔性结构和多变的操作环境下,现有控制方法难以实现对高精度指向控制、能量优化和振动抑制的兼顾的问题。本发明针对复杂柔性结构的空间天线系统,采用模态简化技术简化了复杂柔性结构的动力学模型,再通过能量优化切换模型预测控制方法设计了一种能够动态切换控制策略的控制方法,以在任务切换期间优化能量消耗,并通过有效抑制振动,确保天线系统的精确指向和稳定运行,能够在精确指向控制与振动抑制之间实现动态平衡,并优化能量消耗。本发明方法可以应用于空间天线技术领域。

    一种基于位置环预训练的人形机器人力矩控制方法

    公开(公告)号:CN118809606A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202411099835.7

    申请日:2024-08-12

    Abstract: 一种基于位置环预训练的人形机器人力矩控制方法,本发明涉及基于位置环预训练的人形机器人力矩控制方法,属于人形机器人运动控制技术领域。本发明的目的是为了解决现有方法在机器人控制中难以在动态环境中保持鲁棒性和通用性的问题。过程为:根据人形机器人的结构,确定状态空间和动作空间;确定位置控制策略网络、力矩控制策略网络和价值网络的网络结构;设置训练相关参数;构建位置控制策略网络的奖励函数;奖励函数由风格项、任务项、正则化项三个部分组成;获得训练好的位置控制策略网络和力矩控制策略网络;将机器人当前状态输入训练好的力矩控制策略网络,训练好的力矩控制策略网络输出力矩,根据力矩对人形机器人进行实时控制。

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