【摘 要】
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为解决火星大气进入末端高度最大化问题,提出Legendre伪谱凸优化(LPCP)方法进行求解.首先以纵向航程角为自变量建立火星进入模型,从而将末端时间自由问题转化为末端纵向航程角固定问题,避免优化末端时间;同时相比基于能量的模型,不必已知末端高度和速度,因此可以求解末端高度最大化问题.然后将状态微分方程在Legendre-Gauss-Lobatto(LGL)配点处离散,将微分方程转化为代数等式约束,并通过一阶泰勒展开凸化过程约束.最后,采用基于虚拟控制技术的凸优化算法迭代求解上述凸优化问题.数值仿真结果表
【机 构】
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南京航空航天大学航天学院,南京211106;北京航天自动控制研究所,北京100854;北京控制工程研究所,北京100094
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为解决火星大气进入末端高度最大化问题,提出Legendre伪谱凸优化(LPCP)方法进行求解.首先以纵向航程角为自变量建立火星进入模型,从而将末端时间自由问题转化为末端纵向航程角固定问题,避免优化末端时间;同时相比基于能量的模型,不必已知末端高度和速度,因此可以求解末端高度最大化问题.然后将状态微分方程在Legendre-Gauss-Lobatto(LGL)配点处离散,将微分方程转化为代数等式约束,并通过一阶泰勒展开凸化过程约束.最后,采用基于虚拟控制技术的凸优化算法迭代求解上述凸优化问题.数值仿真结果表明,相比自适应伪谱法和一般序列凸优化方法,提出的LPCP算法在保证最优性的同时计算效率更高.
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