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Sparse Single-Use Thruster Selection for Control Moment Tracking Using a Depth-First Branch-and-Bound Algorithm
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AI
DOI：10.3390/aerospace13050450.png)
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摘要
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在高空拦截中，低大气密度限制了气动控制的有效性，使得基于推力器的姿态控制成为必要。在采用单次使用脉冲式侧向推力器的系统中，每个执行器只能触发一次，产生固定推力大小，并且受到同时激活推力器数量的限制。因此，选择一组适当的推力器以跟踪期望的控制力矩可以表述为一个基数约束的组合优化问题。本文提出了一种基于深度优先搜索（DFS）的分支定界算法用于稀疏推力器选择。目标是最小化生成与期望控制力矩之间的跟踪误差，同时惩罚激活的推力器数量。为提高计算效率，推力器按力矩大小排序，并从剩余力矩和剩余推力器可实现的贡献上限推导出问题特定的下界。该界能够有效剪枝无望的分支。通过使用产生相反力矩的对称推力器对重构问题，进一步减少了搜索空间。数值结果表明，所提出的方法在实现精确力矩跟踪的同时，显著减少了与精确混合整数二次规划（MIQP）基准算法相比的运算时间。混合整数线性规划（MILP）也被包含作为额外的混合整数线性替代比较。
Keyword:
single-use impulse thruster
discrete control allocation
moment tracking
branch-and-bound
combinatorial optimization
sparse optimization
期刊
IF:
2.2
论文数:
870
被引数:
7.3K
机构
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