针对空间引力波探测卫星中双检验质量释放后运动自由度多、自由度间耦合关系强、状态约束复杂，以及约束控制算法在线计算负担较大等问题，开展双检验质量安全、稳定捕获方法及硬件在环实验研究。捕获过程不仅需要抑制释放后的位置与姿态偏差，还需要在状态和执行器输入约束下实现稳定收敛，对控制方法的安全性、控制精度与实时实现能力提出了较高要求。研制了一套由两组双级悬挂扭摆构成的双检验质量硬件在环（HIL）测试系统，用于模拟双检验质量相关自由度的运动及捕获过程。在此基础上，建立双检验质量位移和姿态自由度的动力学模型，为控制器设计、速度状态估计及实验验证提供模型依据。针对捕获过程中的约束处理与扰动抑制需求，设计综合考虑状态、输入和扰动约束的Tube模型预测控制（Tube MPC）专家控制器，通过在线滚动优化生成满足约束要求的控制输入。在此基础上，进一步构建Tube引导的模仿学习控制器，利用专家控制策略指导神经网络学习，以神经网络前向推理替代在线滚动优化，降低控制策略的在线计算开销。同时，针对速度状态无法直接测量的问题，采用Kalman滤波器进行状态估计，为控制器提供所需的速度反馈信息。硬件在环实验表明，在初始位置偏差±0.6 mm、姿态偏差±30 mrad范围内，模仿学习控制方法在60组随机实验中均实现了双检验质量的安全捕获，实验过程中满足所设约束要求，位移和姿态捕获时间分别小于200 s和150 s。进入稳定捕获阶段后，双检验质量的位移波动均小于4 μm，姿态波动均小于200 μrad，表明该方法能够在完成捕获后维持较高的位移与姿态控制精度。在计算效率方面，模仿学习控制器位移和姿态通道的平均计算时间分别约为0.080 ms和0.015 ms，相较Tube MPC分别降低约93.5%和98.1%，计算速度分别提高约15倍和52倍，有效减轻了控制算法的在线计算负担。结果表明，在所测试的初始偏差范围和实验条件下，Tube引导的模仿学习控制方法能够兼顾双检验质量捕获过程的约束安全性、控制精度与实时实现能力，为空间引力波探测卫星双检验质量释放后的安全、稳定捕获提供了实验依据，也为相关控制方法的进一步工程应用提供了参考。
 

捕获; 双检验质量; 模仿学习; 半物理仿真