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题名基于深度强化学习的航天器电磁对接控制方法
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作者
林菁
刘闯
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机构
西北工业大学航天学院
西北工业大学深圳研究院
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出处
《宇航学报》
北大核心
2025年第8期1621-1629,共9页
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基金
国家自然科学基金(62103336,52361165620)
中国科协青年人才托举工程(2022QNRC001)
广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515011666)。
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文摘
随着在轨组装技术的发展,大型航天平台与组装模块的自主电磁对接面临多目标协同优化控制难题。针对大型航天器在轨组装任务,结合深度强化学习算法,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的多目标优化电磁对接控制方法。该方法通过构建椭圆轨道上的航天器电磁对接动力学模型,同时考虑高精度控制、抗干扰、最优能耗及对接时间优化等约束,利用DDPG算法进行轨道控制方法设计,能够实现多目标协同优化控制。将其应用到大型航天平台与组装模块的在轨电磁组装中,仿真结果表明该算法不仅能够快速精确地引导组装模块完成在轨电磁组装任务,而且具备较强的鲁棒性和适应性,最大限度地降低组装过程中的能耗,优化对接时间和精度,同时有效避免羽流污染。
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关键词
大型航天器
多目标优化控制
在轨电磁组装
深度确定性策略梯度算法
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Keywords
Large-scale spacecraft
Multi-objective optimization control
On-orbit electromagnetic assembly
Deep deterministic policy gradient(DDPG)algorithm
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分类号
V448.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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