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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119840865B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411849667.9，技术领域涉及：B64G1/24；该发明授权航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制方法是由龙嘉腾;郭昊;朱圣英;徐瑞;梁子璇设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开的航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制方法，属于空间技术领域。本发明实现方法为：基于李群SE3框架建立六自由度动力学模型，充分考虑实际工程中推力器安装误差导致的姿轨耦合问题，提高构型保持精度，并避免传统六自由度对偶四元数表示方法中导致的退绕问题。在此基础上，设计协同迭代学习控制方法，实现在精确扰动模型未知的情况下，通过迭代学习抵消扰动对构型保持的影响，兼顾调节时间和稳态误差，实现在调节时间较短的同时还能够有较小的稳态误差，即通过姿轨耦合协同迭代学习控制实现航天器高精度六自由度构型保持。本发明能够不依赖于精确扰动模型，缩短调节时间，减少稳态误差，提高航天器构型保持的速度和精度。

本发明授权航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制方法在权利要求书中公布了：1.航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤1、基于李群SE3框架建立航天器六自由度实际动力学模型和期望动力学模型，并在此基础上建立航天器六自由度误差动力学模型； 步骤1实现方法为， 步骤1.1：建立航天器六自由度实际动力学模型； 对于第i个航天器，航天器的位置和姿态可由李群SE3的变量gi表示为 其中Ri∈SO3表示第i个航天器沿惯性主轴的本体系到惯性系的姿态旋转矩阵，SO3是表示第i个航天器姿态的特殊正交矩阵的李群，表示惯性系下坐标系原点到第i个航天器质心的位置矢量，表示三维实数向量集，01×3表示1×3的零矩阵，SE3是航天器所有平移和旋转运动的李群；第i个航天器的增广速度向量ξi表示为 其中和分别表示第i个航天器本体系下惯性角速度和平移速度，表示六维实数向量集；在SE3框架下，第i个航天器动力学方程表示为 其中 ξi的共轭伴随映射的矩阵表示为 符号·×表示向量的叉乘矩阵，对于一个三维向量x＝[x1,x2,x3]T，x的叉乘矩阵x×定义为 其中，x1，x2，x3为向量x的三个分量；se3是李群SE3的李代数，Ji为第i个航天器的转动惯量，mi为第i个航天器的质量，I3表示三维单位矩阵，表示6×6实数矩阵集，▽Uri为第i个航天器的引力场，为第i个航天器的控制力矩，为第i个航天器的控制力，为第i个航天器的扰动力矩，为第i个航天器的扰动力，03×3表示3×3的零矩阵； 步骤1.2：建立航天器六自由度期望动力学模型； 对于第i个航天器，在SE3框架下，六自由度期望动力学模型表示为 其中 表示第i个航天器沿惯性主轴的本体系到惯性系的期望姿态旋转矩阵，表示惯性系下坐标系原点到第i个航天器质心的期望位置矢量，和分别表示第i个航天器本体系下期望惯性角速度和期望平移速度，为第i个航天器在期望位置的引力场； 步骤1.3：根据步骤1.1得到的式3和步骤1.2得到的式4，建立航天器六自由度误差动力学模型； 第i个航天器实际的位置姿态与期望的位置姿态之间的误差hi表示为 用于表示第i个航天器位置和姿态误差的指数坐标向量为 其中，和分别表示姿态跟踪误差和位置跟踪误差的指数坐标向量； 第i个航天器本体系下速度误差表示为 其中和分别表示第i个航天器本体系下的旋转角速度误差和平移速度误差；对于 hi-1伴随映射的矩阵表示为 其中，表示hi-1的3×3分块矩阵，表示hi-1的3×1分块矩阵； 航天器六自由度误差运动学方程表示为 表示为 其中 且航天器六自由度误差动力学方程表示为 的伴随映射的矩阵表示为 将式3代入式10，并联立式8，得到航天器六自由度误差动力学模型 步骤2、在步骤1中得到的航天器六自由度误差动力学模型基础上，设计航天器构型保持姿轨耦合协同迭代学习控制律，进一步通过误差分析确定协同迭代学习控制律参数条件，使得控制系统的跟踪误差单调收敛，实现在不依赖于精确扰动模型情况下的航天器快速高精度构型保持； 步骤2实现方法为， 步骤2.1：设计六自由度构型保持反馈控制律，使系统在引入协同迭代学习控制律之前保持稳定； 航天器的控制输入包含两部分，反馈控制律和协同迭代学习控制律；在第j个周期内的第i个航天器的控制输入反馈控制律设计为 其中，反馈控制器增益和为6×6正定对角矩阵； 步骤2.2：设计六自由度构型保持协同迭代学习控制律； 将式12代入式11，在反馈控制律作用下的航天器六自由度误差动力学模型为 06×6表示6×6的零矩阵，表示第i个航天器在第j个周期的协同迭代学习控制律；将式13写成 其中， 表示十二维实数向量集； 根据跟踪误差的范数确定在第j个周期跟踪误差最小的航天器，记为即 其中表示自然数，I表示所有航天器的集合； 协同迭代学习控制律采用上一个周期跟踪误差最小的航天器的控制输入和误差，来计算下一个周期的控制输入；用表示第j个周期航天器的控制输入，即 用和分别表示第j个周期航天器的位置姿态跟踪误差和速度角速度跟踪误差，即 并定义新的系统状态 对于第i个航天器，在第j+1个周期的协同迭代学习控制律为 其中，迭代学习控制器增益和为6×6正定对角矩阵，Δ是一个小的正数， 步骤2.3：确定协同迭代学习控制律参数条件，使得系统的跟踪误差单调收敛，实现航天器高精度六自由度构型保持； 由式14-式19得到CILC误差演化过程式20 其中 表示航天器在周期j受到的扰动，和表示航天器的反馈控制器增益，表示航天器的转动惯量，表示航天器的质量； 在第j+1个周期对式14从时间0到t积分得到航天器i的跟踪误差 对式20从时间0到t积分得到第j个周期航天器的跟踪误差 对式20从时间t到t+Δ积分并代入式19，得到第j+1周期航天器i的协同迭代学习控制律 将式22和式23代入式21，由于和都是对角矩阵，因此得到 其中 由于函数f[ei,jt]是Lipschitz连续的，因此在一个周期时间T内有 式24两边同时取范数并代入式25得 其中bB，bd，bL分别表示Bi，Li的范数，OΔ2表示关于Δ2的高阶小量；应用Bellman–Gronwall不等式，并在式26两边同时乘以e-λt，且λ满足 得到 其中‖ei,j+1t‖λ＝‖ei,j+1t‖e-λt，‖ei,jt‖λ＝‖ei,jt‖e-λt， 由式15和式28可得 其中表示的上确界，即 定义变量 式29重新写成 也即 当满足 且λ满足式27时，有且 也即 满足系统误差单调收敛的定义；因此当式35满足时，控制系统的跟踪误差单调收敛，从而实现航天器高精度六自由度构型保持。

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