航天器编队飞行(1):综述

编队飞行控制与相对轨道建模
本文探讨了编队飞行中交会对接与轨道保持的控制策略,特别是在地球引力影响下的相对轨道建模。分析了不同卫星弹道系数对控制律的影响,以及在相同衰减系数条件下寻找闭合轨道解析形式的可能性。

  编队飞行包括交会对接和轨道保持,其中后者对于相对轨道建模的误差更加敏感。对于交会对接来说,其全过程时间一般只持续一到两个轨道周期,因此建模误差对于控制效果的影响较小。并且随着距离的接近,建模误差本身也在减小。而对于编队飞行过程,构型保持控制律需要持续的补偿建模误差并消耗燃料。
  编队飞行一般有两种情况。第一种情况各卫星的弹道系数不同,因此导致衰减系数不同。对于这种情况,轨道保持控制律要做的就是让各个卫星以相同的平均速度衰减。而对于第二种情况,各个卫星衰减系数相同,则可以找到闭合轨道的解析形式。
  下文均假定各个卫星相同,即第二种情况。在这种情况下,相对轨道的影响因素主要是地球引力。(包括轨道摄动)

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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