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公开(公告)号：CN116011706A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211229695.1
申请日：2022-10-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q10/063 , G05D1/10
Abstract: 卫星与无人机联合任务规划方法，属于卫星任务规划和无人机任务规划领域。本发明为了解决目前的地面观测任务存在不能兼顾持续观测和能耗的问题。本发明首先将规划时间范围划分为多个规划时间段，当多个规划时间段为两个以上的规划时间段时，针对联合规划过程中的观测时间段、目标等级、成像偏好和各种约束条件，分别建立卫星和无人机的约束满足模型；然后根据卫星和无人机的收益进行卫星系统和无人机系统进行联合规划以实现整个系统的收益最大化。本发明适用于地面观测任务中的卫星与无人机联合任务规划。
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公开(公告)号：CN114781275B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210558104.9
申请日：2022-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于人工智能的航天器轨道拦截的燃料控制方法、装置及介质；该方法可以包括：通过设定的高精度轨道动力学模型进行递推，获得任务航天器与目标航天器在预设时间段内每个采样时刻分别对应的轨道信息；针对每个采样时刻，根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息以及目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息，利用二体条件下的兰伯特问题解算，获得每个采样时刻对应的轨道机动控制脉冲；根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息、目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息以及每个采样时刻对应的机动脉冲构建训练数据集；利用训练数据集训练预设的神经网络模型，获得轨道信息‑机动脉冲之间对应关系的拟合函数；任务航天器的星上系统根据拟合函数计算获得设定的机动时间内的燃料最优的轨道机动控制脉冲。
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公开(公告)号：CN114771877B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210582482.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑导航误差的最优拦截制导方法，本发明涉及最优拦截制导方法。本发明的目的是为了解决现有实际任务中导航误差的存在，若按照标称设计轨道进行拦截，则终端拦截精度很有可能无法满足末制导的初始条件要求，从而导致拦截任务以失败告终的问题。过程为：一、在任务给定的拦截时间范围内采用一维搜索算法寻找能量最优的终端拦截时刻，并计算得到初始时刻施加的脉冲；二、在初始时刻导航误差存在的情况下，求解最优拦截时刻和初始时刻施加脉冲的误差，同时给出相应的终端拦截误差；三、确定修正脉冲幅值以及修正后的终端拦截误差与修正时刻的解析关系；四、确定修正脉冲施加时刻或对应的时间范围。本发明用于飞行器制导控制技术领域。
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公开(公告)号：CN110414125B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910678477.8
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于事件驱动的航天器交会故障诊断与滤波器设计方法，本发明涉及航天器交会故障诊断与滤波器设计方法。本发明的目的是为了解决现有航天器交会系统中，总线带宽占用率大，数据传送消耗能量大的问题。过程为：一、建立航天器交会系统的状态空间模型；二、设计加权故障函数；三、设计基于动态事件驱动的FDF的增益矩阵，建立事件驱动条件下的增广残差系统；四、根据FDF的增益矩阵得到残差信号和控制输入；五、设计动态事件驱动机制，使三中的获得的增益矩阵成立；六、根据残差信号，设计残差评价函数；七、设计残差评价函数阈值，根据残差评价函数完成航天器交会系统的故障诊断。本发明用于航天器交会故障诊断与滤波器设计领域。
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公开(公告)号：CN114771877A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210582482.0
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种考虑导航误差的最优拦截制导方法，本发明涉及最优拦截制导方法。本发明的目的是为了解决现有实际任务中导航误差的存在，若按照标称设计轨道进行拦截，则终端拦截精度很有可能无法满足末制导的初始条件要求，从而导致拦截任务以失败告终的问题。过程为：一、在任务给定的拦截时间范围内采用一维搜索算法寻找能量最优的终端拦截时刻，并计算得到初始时刻施加的脉冲；二、在初始时刻导航误差存在的情况下，求解最优拦截时刻和初始时刻施加脉冲的误差，同时给出相应的终端拦截误差；三、确定修正脉冲幅值以及修正后的终端拦截误差与修正时刻的解析关系；四、确定修正脉冲施加时刻或对应的时间范围。本发明用于飞行器制导控制技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110414125A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910678477.8
申请日：2019-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 基于事件驱动的航天器交会故障诊断与滤波器设计方法，本发明涉及航天器交会故障诊断与滤波器设计方法。本发明的目的是为了解决现有航天器交会系统中，总线带宽占用率大，数据传送消耗能量大的问题。过程为：一、建立航天器交会系统的状态空间模型；二、设计加权故障函数；三、设计基于动态事件驱动的FDF的增益矩阵，建立事件驱动条件下的增广残差系统；四、根据FDF的增益矩阵得到残差信号和控制输入；五、设计动态事件驱动机制，使三中的获得的增益矩阵成立；六、根据残差信号，设计残差评价函数；七、设计残差评价函数阈值，根据残差评价函数完成航天器交会系统的故障诊断。本发明用于航天器交会故障诊断与滤波器设计领域。
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公开(公告)号：CN117132105A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310997857.4
申请日：2023-08-09
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 上海宇航系统工程研究所
IPC: G06Q10/0635 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 一种卫星失效爆炸碎片对大规模星座的碰撞风险评估方法，它属于航天器碰撞风险评估领域。本发明解决了现有方法计算量大、计算效率低、评估结果准确性差，且缺乏对大规模星座碰撞风险的评估标准导致难以衡量大规模星座实际受威胁情况的问题。本发明采取的技术方案为：步骤一、根据初始信息对各碎片和各卫星进行轨道预报，得到轨道信息；步骤二、比较各碎片与各卫星之间的轨道信息，通过初步筛选确定出对每个卫星有碰撞风险的碎片；步骤三、根据步骤二的筛选结果计算每个卫星发生碰撞的概率。本发明方法可以应用于航天器碰撞风险评估。
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公开(公告)号：CN115675942A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211387246.X
申请日：2022-11-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种考虑输入饱和及运动约束的跟踪控制方法、装置及介质，该方法包括：针对服务航天器与目标航天器之间的期望距离构建期望平动；针对服务航天器与目标航天器之间的视线角指向约束构建所述服务航天器期望姿态；针对在轨服务过程中的任务需求，构建平动及转动的约束条件；基于所述期望平动以及平动约束条件，以最小化燃料及跟踪误差为目标构建针对相对位置的MPC控制器；基于所述服务航天器的期望姿态及转动约束条件，通过的MPC角速度规划模块获取期望的角速度；根据所述期望的角速度设计自适应抗饱和滑模控制器，并通过抗饱和辅助系统处理控制力矩饱和问题，以获得用于指向跟踪的姿态控制器。
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公开(公告)号：CN114936471A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210671501.7
申请日：2022-06-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G06T1/20 , G06F111/10
Abstract: 一种基于并行计算的航天器碰撞预警分层快速筛选方法，本发明涉及基于并行计算的航天器碰撞预警分层快速筛选方法。本发明的目的是为了解决现有筛选方法仅采用几何筛选和一些简单的二体摄动环境下的筛选不能够满足精度需求，而均使用高精度数值方法进行筛选会消耗大量时间，实用性较小的问题。过程为：一、利用预筛选模块从几何角度上筛除不可能接近的空间目标，得到保留的空间目标；二、保留存在接近风险的目标以及接近时刻；三、得到最小接近距离；四、得到碰撞概率，与概率阈值比较后，对大于阈值的目标给出碰撞警告。本发明用于航天器碰撞预警筛选领域。
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公开(公告)号：CN114781275A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210558104.9
申请日：2022-05-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于人工智能的航天器轨道拦截的燃料控制方法、装置及介质；该方法可以包括：通过设定的高精度轨道动力学模型进行递推，获得任务航天器与目标航天器在预设时间段内每个采样时刻分别对应的轨道信息；针对每个采样时刻，根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息以及目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息，利用二体条件下的兰伯特问题解算，获得每个采样时刻对应的轨道机动控制脉冲；根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息、目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息以及每个采样时刻对应的机动脉冲构建训练数据集；利用训练数据集训练预设的神经网络模型，获得轨道信息‑机动脉冲之间对应关系的拟合函数；任务航天器的星上系统根据拟合函数计算获得设定的机动时间内的燃料最优的轨道机动控制脉冲。
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