随着人类航天活动的逐年增加,空间失效目标及太空垃圾所造成的轨道资源占用以及对正常服役航天器的威胁愈发严重。考虑到轨道资源特别是近地轨道资源的有限性,应采取措施对失效目标和太空垃圾等进行有效清理。近年来,国内外针对合作目标,采用星载空间机械臂等手段实现在轨捕获、接管、维修失效航天器等已基本成熟,而针对非合作目标的捕获问题正逐渐成为研究热点。因此,本文基于装载有空间机械臂的服务航天器,对带有自旋特性的空间非合作目标抓捕过程中的质量特性参数辨识、服务航天器姿态避障的在线最优控制以及捕获策略等问题开展研究。首先,针对漂浮基座的空间柔性机械臂系统,建立运动学和动力学模型。建立柔性关节的线性扭簧模型,并根据Lagrange方程,推导了包含柔性关节的空间机械臂动力学模型;基于振动模态方法推导了包含柔性臂杆的空间机械臂动力学模型;在此基础上,推导了包含柔性关节和柔性臂杆的空间机械臂动力学模型。其次,针对非合作目标的质量特性参数辨识问题,提出一种基于非接触激励方法的辨识策略。利用空间机械臂向非合作目标弹射出已知质量和速度的激励质量并与非合作目标牢靠粘附,改变非合作目标的运动状态。通过观测目标运动状态变化,利用分布式鲁棒卡尔曼滤波算法得到目标的质心位置以及三个主惯性轴惯量之比;基于线动量守恒原理,得到非合作目标的质量,并分析了辨识过程的参数误差对辨识结果精度的影响。仿真结果表明,该策略能较好地实现目标的质量特性参数辨识,且可通过调整激励质量与发射速度提高辨识精度。此方法可在实现目标质量特性参数辨识的同时,确保服务航天器系统的安全。再次,针对服务航天器抓捕非合作目标过程中的避障问题,提出了基于球面几何约束(Spherical Geometry Constraints,SGC)的距离最优姿态规划路径算法和基于形函数的时间最优姿态路径规划算法。基于SGC的距离最优路径姿态路径规划算法中,分别建立服务航天器系统以及障碍区的数学模型,并提出基于SGC的规划算法,实现满足避障条件的距离最优姿态路径规划。仿真分析表明,基于SGC的规划算法在规划距离指标上明显占优,且随着障碍区建模尺寸的增加,规划距离和避障安全距离也随之增加;在时间最优姿态规划路径算法中,分别利用Bezier形函数方法和有限傅里叶级数(finite Fourier series,FFS)形函数方法,建立欧拉角描述的连续姿态规划路径的曲线近似,并采用Legendre-Gauss离散点对连续姿态规划路径离散化,对每个离散点设置姿态避障几何约束和姿态动力学约束。仿真算例中对比了高斯伪普法(GPM),结果表明形函数方法可快速实现姿态路径的规划,且基于Bezier形函数的姿态规划方法性能最好。最后,为实现非合作目标的安全有效捕获,采用深度强化学习算法对空间机械臂进行抓捕训练。提出了包含前演训练(pre-training,PT)策略的深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法,建立了包含抓捕时间、抓捕距离以及控制力矩等指标的奖赏函数模型,对空间机械臂进行深度强化学习训练,有效提高了抓捕训练效率。仿真结果表明,所提控制策略有效降低了抓捕碰撞相对速度,提高了抓捕过程中服务航天器系统的姿态稳定。