模糊PID遗传算法优化两航天器定向机动

本文主要探讨了"两航天器定向机动优化模糊PID控制方法"这一主题，由作者A.Kosari、H.Jahanshahi和S.A.Razavi在德黑兰大学新科学和技术学院提出。他们针对航天器对接机动过程中最关键的部分——定向运动，设计了一种创新的控制策略。这项研究采用了模糊比例积分微分（FPID）控制器，结合了遗传算法优化，旨在提高对接机动的效率和精度。 FPID控制器的设计基础是单输入模糊推理机（SIFIMs）和动态连接模糊推理机（PIFM），它利用欧拉陀螺方程来精确控制航天器的定向阶段。控制器的关键输入是欧拉角误差信号和跟踪器角速度误差信号，这些信号通过遗传算法进行优化，目标函数设定为距离误差、角度误差以及控制力的最小化，同时受到动量轮产生动量的最大限制作为优化约束。 遗传算法在此过程中起到了关键作用，通过多目标遗传算法（MOGA）求解控制器参数的三维Pareto前沿，实现了多个性能指标之间的平衡。这种优化方法有助于减少超调量，即对接机动中的一个重要性能指标，从而提升系统的稳定性和响应速度。对比其他类似研究，文中提到的新控制器在控制效果、调节时间和超调量等方面表现优越，显示了在实际航天任务中具有显著的优势。 值得注意的是，本文的研究成果受到了CC BY-NC-ND许可证的保护，这意味着其研究成果可以自由分享和修改，但只能用于非商业目的且不得进行衍生作品创作。这项工作对于航天器对接机动控制领域的理论发展和技术改进具有重要意义，为未来太空探索提供了实用的控制策略。