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龍圖騰網獲悉北京工業大學申請的專利一種針對雙自旋穩定系統的加速集成值迭代控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116654295B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310712294.X，技術領域涉及：B64G1/28；該發明授權一種針對雙自旋穩定系統的加速集成值迭代控制方法是由王鼎;任進設計研發完成，并于2023-06-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種針對雙自旋穩定系統的加速集成值迭代控制方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種針對雙自旋穩定系統的加速集成值迭代控制方法。雙自旋穩定系統是航天器的姿態控制中的重要實現方法之一。具有旋轉激勵的平移振蕩器RTAC作為雙自旋航天器的簡化模型被廣泛研究。然而RTAC系統內部存在非線性，不確定性及干擾，為了實現該系統的智能優化控制，本發明基于自適應評判框架，提出了一種集成的新型值迭代方案，引入松弛因子加速代價函數的迭代過程，且該算法生成的控制策略能夠保證閉環系統的穩定性。同時，設計了自適應松弛函數來調節代價函數序列的收斂速度。通過實驗結果驗證了所提出的集成值迭代控制算法的快速收斂性，從而能夠快速有效地獲得最優控制策略，在保證系統穩定的同時提升控制效率。

本發明授權一種針對雙自旋穩定系統的加速集成值迭代控制方法在權利要求書中公布了：1.一種針對雙自旋穩定系統的加速集成值迭代控制方法，其特征在于： RTAC非線性基準問題考慮一個非線性四階動態系統，其中包含一個平動振蕩器和一個離心轉動擺球的非線性相互作用；振蕩器由一個質量為M的小車組成，由一個剛度為k的線性彈簧連接到固定的墻上；其運動僅限于一維方向，即僅在水平面內，因此引力不起作用，小車的平移位置為q，則可知小車的運動速度為小車的運動加速度為安裝在小車中心的擺球可在水平面內旋轉，其質量為m，轉動的角度為θ，則擺球的轉動角速度為擺球轉動的角加速度為擺球質心的轉動慣量為I，擺球質心與其旋轉點的距離為e，N表示施加到擺球上的控制轉矩；對于該系統，控制目標是通過給離心轉動擺球提供的控制轉矩實現振蕩器的穩定，設計的控制器需保證內部穩定性； 通過機理建模得到RTAC系統的模型為： 根據上述RTAC系統的模型，設小車的平移位置q、小車的運動速度小球轉動的角度θ、以及小球的轉動角速度分別為系統狀態的四個分量x1、x2、x3、x4，則系統的狀態為設施加到小球上的控制轉矩N為系統的控制輸入u；此外，設為平動和轉動運動之間的耦合為已知系統狀態所滿足的常微分方程則為控制系統的狀態方程，將系統狀態x的微分形式寫為于是得到RTAC系統的狀態方程為： 接下來將RTAC系統的控制進行研究，即抑制系統的水平振動，將小車的平動位置和擺球轉動角度穩定到系統平衡點，使得[x1,x2,x3,x4]T＝[0,0,0,0]T；基于集成值迭代方法實現對RTAC系統的穩定控制，關于集成值迭代智能控制設計的詳細步驟描述如下： 步驟1、問題轉化； 將RTAC系統實現振蕩器穩定的問題轉化為非線性系統的最優控制問題；通過歐拉方法對RTAC系統的狀態方程進行離散化，選取離散時間間隔為0.1s，設當前時刻為k，則離散化后的系統各狀態分量表示為x1k、x2k、x3k、x4k，相應地下一時刻的系統狀態為xk+1，系統的控制策略表示為uk，因此得到相應的系統狀態空間表達式如下： 該系統看作為一個四階非線性非仿射系統，即 其中，F·,·為連續的系統函數，xk為系統狀態向量，代表非負整數集合，即若x0為系統的初始狀態，則x0為系統在u＝0時的唯一平衡點，即F0,0＝0，從而意味著存在控制序列能夠使得當k→0時系統狀態xk→0；設系統的最優反饋控制策略為uxk，效用函數為Uxk,uxk，選取其為二次型形式，即其中Q和R為維數與系統狀態和控制相匹配的正定矩陣；設系統的代價函數為Vxk,uxk，對于該系統的最優控制問題，其目標是找到合適的反饋控制策略uxk使得系統穩定，并最小化如下的無限時間代價函數： 其中，U0,0＝0且在此將系統代價函數Vxk,uxk和反饋控制策略uxk簡寫為Vxk和uk；將當前時刻k下系統的最優代價函數表示為相應的最優控制策略表示為則下一時刻k+1下系統的最優代價函數為V*Fxk,uk，根據Bellman最優性原理，得到該系統的HJB方程 與之對應的最優控制策略的表達式則為 但對于非線性系統而言，HJB方程的精確解難以獲得，因此采用了ADP的方法來獲得其近似最優解，即獲得近似最優控制策略； 步驟2、構建集成值迭代控制框架； 將其代價函數和控制策略表示為VTxk和uTk，設迭代指標和迭代終止誤差為i＝1,2,...和δ；迭代過程中的代價函數和控制策略分別為和則下一迭代步的代價函數為且下一時刻k+1的代價函數為利用任意半正定函數對初始代價函數進行初始化，通過代價函數更新 和策略提升 交替迭代，直至相鄰代價函數差值的絕對值時，迭代過程停止并得到近似最優控制策略； 對于新型值迭代，將該方法下的系統代價函數和控制策略表示為和迭代過程中相應的代價函數和控制策略則表示為和則下一迭代步的代價函數為且下一時刻k+1的代價函數為 相應的代價函數更新和策略提升過程如下： 和 同樣地，通過10和11不斷交替迭代至新型值迭代方法下相鄰代價函數差值的絕對值時，迭代過程停止并得到近似最優控制策略；其中，當ω＝1時，則新型值迭代方法與傳統值迭代方法等價； 步驟3、引入自適應松弛函數建立加速值迭代方案； 將迭代過程分為加速階段和收斂階段： 在加速階段，松弛因子大于1，加速代價函數的收斂過程；在加速階段后，松弛因子設為1，以保證迭代代價函數收斂于最優代價函數；定義一個關于迭代指標i的松弛函數ωi，其中α＞0和β＞1均為松弛函數的可調節參數且ωi∈1,β，為了保證函數在該范圍內，將松弛函數ωi設為以自然常數e為底的指數函數形式，并令α為指數位置上的變量參數，β-1則為系數位置上的參數，即設為如下的松弛函數： ωi＝β-1e-αi+112 基于此得到，對于任意迭代指標函數ωi為單調遞減的且滿足當β＝1時，松弛函數ωi＝1，則意味著新型值迭代轉化為傳統值迭代；根據11中的松弛函數，得到相應的代價函數更新為 通過該松弛函數使得松弛因子逐漸減小到1，即逐漸使得β＝1，從而實現由新型快速值迭代方案向傳統值迭代方案的過渡； 步驟4、實現RTAC系統的智能控制； 對系統效用函數中的參數、代價函數、迭代指標、松弛因子大小、松弛函數參數、以及迭代終止誤差進行初始化，然后根據式10和11或13進行交替迭代，直至達到迭代終止誤差停止，從而獲得RTAC系統的近似最優代價函數和控制策略，實現對該系統的智能優化控制。

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