朱效洲,王 祎
(1. 軍事科學院國防科技創(chuàng)新研究院,北京 100071;2. 南京電子技術研究所,江蘇 南京 210039)
近年來,以在軌維護等為背景的航天器近距離接近成為航天器協(xié)同控制領域研究的熱點。任務航天器在對故障航天器進行在軌維護時,既要能夠在指定時間內(nèi)接近目標,又要避免與目標發(fā)生碰撞。
接近目標所需時間,即協(xié)同控制的收斂速率,是控制系統(tǒng)設計時需考慮的主要因素之一。文獻[1,2]等可在有限時間內(nèi)實現(xiàn)控制系統(tǒng)收斂,但對調(diào)節(jié)時間的估計依賴于系統(tǒng)初始狀態(tài),極大地限制了其應用范圍。固定時間控制(Fixed-time control,FTC)[3]可確保系統(tǒng)收斂時間與初始狀態(tài)無關,但無法解決狀態(tài)約束問題。
接近過程中的碰撞避免,即協(xié)同控制的安全性,是控制系統(tǒng)設計時需考慮的另外一個主要因素。同時,避撞問題也是一種典型的狀態(tài)約束問題。文獻[4,5]等將避撞問題轉(zhuǎn)化為帶約束的優(yōu)化問題,使用優(yōu)化算法設計軌跡,但過高的計算量限制了其應用。為降低計算代價,人工勢函數(shù)(Artificial Potential Function,APF)[6]方法被廣泛使用,解決了簡單外形目標的避撞問題[7,8]。然而,復雜外形目標的避撞問題仍需解決。
為解決有限時間內(nèi)復雜外形目標航天器的安全接近問題,本文提出一種高斯混合模型固定時間控制(Gaussian Mixture Model based Fixed-time control, GMM-FTC)方法。
(1)
(2)
則任意橢圓軌道上,非線性相對運動的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣[9,10]可描述為
(3)
其中
(4)
(5)
假設復雜外形目標航天器表面有N個采樣點組成的點云Ζ={Zi=[xi,yi,zi]T},使用高斯混合模型對其進行表示,則某采樣點Zi滿足
(6)
(7)
為獲取復雜外形目標航天器表面采樣點云的高斯混合模型,首先使用K均值算法[11]進行聚類,確定點云的K個初始聚類中心,隨后使用Expectation-Maximization(EM)算法[12]迭代對參數(shù)集Θ進行估計。
(8)
其中
(9)
(10)
其中
在此基礎上,使用固定時間控制FTC[3]來確保調(diào)節(jié)時間,控制參數(shù)ε、?和γ以及相應系數(shù)計算如下
p1(q)=1,p2(q)=3+q
(11)
非線性坐標變換sFTC定義為
sFTC-i=yi+φFTC-i,(i=1, 2)
(12)
其中
(13)
由式(12)和(13)可知,式(10)等價于
(14)
其中
ξ(y1,y2)=A21y1+A22y2+
(15)
yi(j)(i=1, 2)是yi(i=1, 2)的第j個元素。
切換面漸進律定義為[13]
(16)
(17)
其中|·|表示絕對值。
因此,FTC的控制律為
(18)
基于對復雜外形目標航天器的建模,本文在傳統(tǒng)人工勢函數(shù)APF[6]基礎上,提出一種新的基于高斯混合函數(shù)的勢函數(shù)
(19)
其中P和M是正定增益矩陣。并進一步將固定時間控制FTC[3]與基于高斯混合模型的勢函數(shù)相結合,提出高斯混合模型固定時間控制方法GMM-FTC。其非線性坐標變換定義為
sGMM-FTC-i=yi+φGMM-FTC-i,(i=1, 2)
(20)
其中
(21)
ks是正定增益矩陣,?表示梯度,?rφ是基于混合高斯模型的勢函數(shù)φ相對于任務航天器位置矢量的梯度。
根據(jù)式(20)和(21),式(10)等價于
(22)
其中
ξGMM-FTC(y1,y2)=
(23)
切換面漸進律定義為
(24)
其中SGMM-FTC-2(j)是SGMM-FTC-2的第j個元素,函數(shù)f(SGMM-FTC-2,αi)定義為
(25)
因此,GMM-FTC的控制律為
(26)
定義李雅普諾夫函數(shù)
(27)
則有
(28)
其中λi-min=min(λij)(j=1, 2, 3)。
可知
(29)
因此,根據(jù)李雅普諾夫定理,GMM-FTC有限時間內(nèi)穩(wěn)定,且可以確保從任意初始狀態(tài)可在有限時間TGMM-FTC內(nèi)到達表面S(t)
(30)
此外,根據(jù)式(21),控制誤差y1和y2有限時間內(nèi)可在終端切換面收斂為0。
圖1所示為具有復雜外形(帶有凸出天線和太陽能板)的目標航天器以及LVLH坐標系中任務航天器的相對運動路徑。仿真中,任務航天器從起始位置(星號1)出發(fā),到達目標航天器天線附近的終點位置(星號2)。目標航天器和任務航天器的物理參數(shù)見表1,任務航天器在LVLH坐標系中的初始狀態(tài)見表2。
表1 目標航天器和任務航天器物理參數(shù)
表2 任務航天器在LVLH坐標系中的初始狀態(tài)
圖1 目標航天器以及LVLH坐標系中任務航天器的相對運動路徑
假設仿真的期望狀態(tài)為Xf=[-5 -0.913043 -0.304348 0 0 0]T;控制加速周期和積分步長均為1s,終止時間為400s;地球引力常數(shù)為3.986×1014m3/s2
將本文提出的GMM-FTC方法用于有限時間內(nèi)復雜外形目標航天器的安全接近,并與FTC[3]方法、原始APF與FTC結合的APF-FTC方法進行仿真比較分析。仿真中的控制增益和參數(shù)如下所示,FTC、APF-FTC和GMM-FTC使用相同的公共參數(shù)。
對于GMM-FTC,高斯混合模型由10個分量組成,其初始聚類中心為
由初始聚類中心開始,先使用K均值算法[11]進行聚類,再使用EM算法[12]進行迭代求解,獲得目標航天器外形的高斯混合模型表示,并通過采樣,以點云形式進行顯示,如圖2所示??梢钥闯?雖然目標航天器具有復雜的外形,高斯混合模型仍可以很好地進行表示。
圖2 目標航天器點云形式顯示
圖3所示為目標航天器的天線與任務航天器間最小距離,棕色虛線圈中的部分放大后在圖右上角進行展示,紅色線表示判斷碰撞是否發(fā)生的臨界線。由圖可知,GMM-FTC、APF-FTC可以解決復雜外形條件下目標航天器的避撞問題,而FTC發(fā)生碰撞。
圖3 天線與任務航天器間最小距離
圖4所示為控制誤差隨時間變化情況,由圖可見APF-FTC雖能避撞,但任務航天器被推離目標航天器,GMM-FTC相比APF-FTC控制精度更高。
圖4 不同初始位置條件下的位置誤差
圖4 控制誤差隨時間變化情況
使用相同控制參數(shù),任務航天器從表3所示的7個不同初始位置出發(fā),GMM-FTC的位置誤差如圖4所示。由圖可知,不同初始位置條件下用時相同,表明GMM-FTC可以確保調(diào)節(jié)時間與初始狀態(tài)無關。
表3 LVLH坐標系下任務航天器不同初始狀態(tài)
為解決有限時間內(nèi)復雜外形目標航天器的安全接近問題,本文提出一種高斯混合模型固定時間控制方法GMM-FTC。該方法使用混合高斯模型對復雜外形目標進行參數(shù)化表示,并將所提基于高斯混合模型的勢函數(shù)與有限時間控制相結合。李雅普諾夫穩(wěn)定性分析及仿真結果證明了方法的穩(wěn)定性和有效性。