[发明专利]一种基于教学策略改进的教与学算法及充液航天器优化滑模控制方法

说明书

本发明提出了一种基于教学策略改进的教与学算法及充液航天器优化滑模控制方法。本发明参考具体的教学过程，通过分组学习和教师深度互学，对教与学算法中的教学策略做出合乎实际的调整，提出了基于教学策略改进的教与学算法(SMTLBO)，并针对充液航天器这样的内部具有高度非线性和高耦合性的典型欠驱动系统，引入中间变量对系统进行解耦，构建时变滑模面，将系统状态变量作为SMTLBO算法输入，利用SMTLBO动态的计算得到当前时刻的滑模面参数，实现了滑模面参数的动态调整，所设计的滑模控制器可以保证充液航天器系统的稳定。

技术领域

本发明涉及控制系统优化技术，具体涉及一种基于教学策略改进的教与学方法及充液航天器优化滑模控制方法。

背景技术

目前常用的航天器往往具有体积小、重量轻、在轨时间长的要求，因此大部分的航天器都采用热值较高的液体燃料作为推进剂。并且随着航天事业的不断发展，航天器承载的任务也越来越多，航天器携带的液体推进剂的比重也就在逐渐增加。对于一般的航天器而言，内部的液体燃料往往会在航天器动态过程中产生振荡，对航天器造成冲击，从而影响航天器控制的稳定性。液体燃料的晃动对航天器产生的干扰和冲击，一旦超过了控制系统的调节范围或是结构承受的上限，将造成控制系统的失稳或结构的破坏。因此，液体燃料在航天器运行过程中的晃动就成为了不得不解决的一个重要问题。

考虑到一般的被动控制手段往往会使得航天器整体质量大大增加，目前，国内外学者广泛采用的是主动控制方法。Mahmut Reyhanoglu设计了一种基于Lyapunov的非线性反馈控制律；邢健等人考虑到航天器机动过程中燃料的消耗所引起的参数不确定问题，设计了一种自适应的分层滑模控制器；Hesham Shageer和陶刚等人对液体晃动航天器的等效摆模型进行研究，设计了针对航天器平动状态下的自适应极点配置姿态控制。然而主动控制手段也不能直接对液体晃动进行调控，只能间接地调整航天器姿态以抑制晃动，因此充液航天器系统往往也被视为欠驱动系统。欠驱动系统是指系统的独立控制变量个数小于系统自由度个数的一类非线性系统，这类系统结构简单，便于进行整体的动力学分析和实验。由于系统的高度非线性、参数摄动、多目标控制等要求及控制量受限等原因，而欠驱动系统本身足够复杂，便于研究和验证各种算法的有效性。在文献(X.Rong,U.Ozguner.SlidingMode Control of a class of Underactuated Systems[J].Automatica,2008,44:233-241.)中，针对一类欠驱动系统的滑模控制方法进行了设计和分析研究。

教与学算法(Teaching-Learning Based Optimization,TLBO)是Rao等人于2010年提出的一种新的群智能优化算法，该方法模拟教师的教导过程与学生的学习过程来求得最优解。教与学算法参数少、结构简单、概念简明、求解精度高、收敛速度快且具有极强的收敛能力。相比较一些经典的智能优化算法，比如粒子群算法，该算法的特点在于算法仅有群成员数和迭代代数两个参数，需要设置的参数少，可以避免参数设置不当引起的计算效率降低或易陷入局部收敛等问题。教与学算法作为新兴的一种智能优化算法，仍存在着很多的问题，如容易早熟收敛和算法多样性丢失迅速的特点。这是由于算法的“教”过程，本质上是学员快速向单个教师靠拢的过程。在这个过程中，算法的多样性丢失迅速，种群往往表现出与教师个体相似的特征，因而极易陷入局部收敛。

发明内容

发明目的：为了促进智能优化算法在控制系统中的理论与应用研究，本发明针对充液航天器的姿态控制问题，

技术方案：

一种基于教学策略改进的教与学算法，包括步骤：

1)初始化班级：在搜索空间中随机生成班级中的每个学员j＝1,2,…,NP；生成方法按如下公式进行：

其中，和分别表示为每一维的上界和下界，其中，i＝1,2,…,d