请详细阐述如何利用非线性编程解决实际工程中的最优控制问题，并以航天器轨道调整为例给出具体的实现步骤。

在实际工程问题中应用非线性编程进行最优控制的设计与实现，涉及到一系列复杂的数学建模和算法应用。以航天器轨道调整为例，我们首先需要定义一个性能指标函数，该函数通常与所需的轨道参数变化有关，例如最小化燃料消耗或轨道转移时间。然后，需要建立状态方程，描述航天器的动力学行为，包括牛顿第二定律和相关的运动学方程。在解决此类问题时，我们可以借助J.T. Betts编著的《非线性编程在最优控制实践应用》一书，这本书深入讨论了非线性规划方法，并提供了实际应用的算法和案例研究。

参考资源链接：[非线性编程在最优控制实践应用](https://wenku.csdn.net/doc/64a5012d7ad1c22e799f937f?spm=1055.2569.3001.10343)

具体实现步骤包括：
1. **定义优化问题**：明确性能指标和约束条件。对于轨道调整问题，性能指标可能是最小化推进剂消耗，同时满足轨道机动的时间约束和空间位置约束。
2. **离散化动态系统**：将连续的动态系统离散化，将问题转化为非线性规划问题。这可以通过引入时间网格和近似状态和控制变量的变化来实现。
3. **选择合适的非线性编程方法**：根据问题的特点选择适当的优化算法，例如序列二次规划（SQP）、内点法或者梯度下降法等。
4. **初始化**：设定初始猜测值，这些值可以是前一轨道的参数或者是基于经验的估计。
5. **求解优化问题**：使用选择的非线性规划算法进行迭代求解，调整控制变量序列以满足性能指标和约束条件。
6. **后处理与分析**：求解完成后，分析结果是否满足所有约束条件，并且是否达到了最优性。
7. **验证与迭代**：如果有必要，根据求解结果调整性能指标或约束条件，并重新进行优化迭代。

在进行非线性编程时，需要考虑数值稳定性和计算效率，特别是在实时或近实时的控制系统中。为了确保算法的稳健性和求解的质量，可能需要利用多起始点策略或启发式方法来避免局部最优解。

通过以上步骤，我们可以有效地利用非线性编程解决航天器轨道调整等实际工程问题中的最优控制问题。进一步了解和掌握这些技术和方法，建议阅读《非线性编程在最优控制实践应用》这本书，它将为你提供在最优控制问题中应用非线性编程的深入知识和技巧。

参考资源链接：[非线性编程在最优控制实践应用](https://wenku.csdn.net/doc/64a5012d7ad1c22e799f937f?spm=1055.2569.3001.10343)