加速度表动态模型辨识和误差补偿

本文讨论全液浮陀螺加速度表的动态模型辨识及应用辨识所得模型进行动态跟踪误差补偿的方法。文章首先根据陀螺加速度表的动态模型估算了全程跟踪误差,其次介绍了脉冲传递函数参数的最小二乘估计和应用AIC准则来确定MA噪声的滑动阶数的原理。接下来讨论了用内环力矩器输入试验来实现辨识的可行性和实现辨识的一些问题。然后探讨了补偿动态跟踪误差的一些方法。最后对于一阶MA噪声情况应用增广最小二乘法进行了辨识仿真实验。仿真实验结果表明,全液浮陀螺加速度表的动态模型是可以辨识的。     

应用机器视觉的柔性卫星在轨模态辨识方法

针对柔性卫星在轨模态辨识问题,提出一种应用机器视觉对卫星大型柔性附件在轨受到激励时进行模态辨识的方法。通过对视觉系统进行在轨标定以获取辨识数据源,并考虑机器视觉引起的噪声大、高频模态辨识困难等问题,采用将信号增强与奇异熵降噪相结合的高频增强,剔除虚假模态以改进模态辨识效果。利用气浮平台进行全物理试验,以低幅随机激励模拟卫星在轨平稳运行状态,采用上述方法辨识得到卫星模态参数。试验结果表明:文章提出的方法工程易实现,高频增强后辨识度高,可用于柔性卫星在轨模态辨识。     

空间站对日定向装置试验台的控制器设计与精度考核

针对太阳电池帆板大挠性、大惯量等特性，导致对对日定向装置施加的大幅值、高频响的变负载力矩难以模拟和模拟精度不足的问题，设计了以电动负载模拟器为核心装置的地面半物理仿真试验台。首先建立了电动负载模拟器（加载单元）模型，采用递推最小二乘法对加载单元各参数进行辨识，并分析各参数对加载单元响应特性的影响。提出一种超前校正与模糊自适应PID相结合的复合控制算法，该方法有效地拓宽了加载单元带宽、改善了力矩跟随性能和抑制了力矩误差。用不同信号对试验台响应速度、加载带宽和加载精度进行分析和考核。实验结果表明：该复合控制算法使加载力矩较好地复现了太阳电池帆板模型的期望输出力矩，为对日定向装置对太阳电池帆板的驱动性能考核实验模拟出较为精确的期望模型的负载（测试）力矩。     

基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制

为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数（RBF）网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器（FNC）参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明：该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。     

基于UKF估计的卫星编队动力学建模方法

提出了一种基于估计的卫星编队动力学建模方法。以实际的经过简化建模的卫星编队动力学模型为基础,利用UKF算法对该模型与精确模型的模型差进行估计,并运用该估计结果对原有模型进行反馈补偿,以达到提高卫星编队建模精度的目的。为了验证该建模方法的有效性,对基于空间圆形编队的卫星进行了仿真实验。仿真结果表明,在忽略J2摄动力影响的情况下,基于UKF估计的建模方法大大提高了原有建模方法的性能。     

带大惯量运动部件卫星姿态高精度复合控制研究

对有大惯量运动部件的三轴稳定卫星在稳态运行期间高精度高稳定度控制方法进行了研究。提出了一种卫星姿态高精度动态补偿控制算法:先基于卫星姿态动力学模型与卫星有效载荷运动部件摆动规律,设计了姿态稳定反馈控制律和补偿摆动部件干扰力矩的前馈控制器,用前馈-反馈控制的复合控制算法,消除运动部件摆动对卫星姿态控制系统产生干扰力矩的负面影响;再用干扰观测器修正因通信延迟造成的补偿残余力矩,设计了扰动观测器对前馈补偿残余力矩进行辨识,进一步补偿修正残余力矩,以保证控制系统的性能指标。仿真结果表明:该法能有效补偿干扰力矩并提高控制精度,实现的卫星姿态控制精度优于0.005°。     

一种超低轨卫星干扰力矩与故障的估计及补偿方法

针对超低轨道卫星在轨运行时存在强烈大气阻力力矩以及姿态控制执行机构故障的情况,基于并行学习策略理论,提出了一种估计与补偿干扰和故障的方法。首先,作为参数辨识的一种思路,并行学习自适应辨识策略被引入到干扰及故障估计问题中,相较传统的观测器,该策略可将干扰和故障同时分别估计,并放松了对实时姿态信息及指令力矩信息的需求。然后,利用上述估计值设计姿态控制器以保证干扰及故障情况下实现卫星的高精度姿态控制。最后,通过对具体的任务过程进行数值模拟,验证了所提方法的有效性。     

超低轨卫星气动参数及转动惯量在轨实时辨识

给出了超低轨卫星气动参数和转动惯量的在轨实时辨识方法。针对超低轨卫星所处的稀薄流环境,建立了镜面-漫反射模型稀薄流散射系数的傅里叶级数模型。根据卫星姿态动力学与运动学方程推导了傅里叶级数模型中各气动参数以及卫星转动惯量的线性观测模型。以采用气动主动控制方式的近地圆轨道纳星为仿真对象,用递推最小二乘法进行在轨实时辨识,辨识结果与设定值一致。方法对卫星在轨实时控制时需获取高精度的气动力矩和卫星真实转动惯量有重要的意义。     

一种自旋稳定卫星姿态传感器数据异常的诊断方法

针对自旋稳定卫星遥测数据异常时,故障类型和故障源难于辨识的问题,提出一种数据驱动的故障诊断新思路.该方法提出将卫星姿态与传感器之间固有冗余关系是否保持作为判断故障类型的依据,并利用主成分分析把这种关系通过测量空间的特征值进行量化,监测特征值之间相应比例的变化实施判定;借助正交子空间的结构分析,选择SPE统计量进行故障检测和故障源的定位.在遥测数据的基础上模拟风云某型气象卫星的不同故障模式,并应用本文方法进行分析,结果表明,该方法克服了传统贡献图方法无法判别故障类型的缺点,可以实现对故障的正确诊断.     

挠性卫星模态参数辨识技术研究

针对挠性卫星在轨高精度控制需求,提出一种以飞轮为执行机构、星敏为测量元件的挠性卫星模态参数辨识技术。对卫星整体进行动力学建模并作线性化化简,导出了特征系统实现(ERA)和OKID算法。根据星上实现,给出了相应的辨识策略:构造状态观测器,推导与初始条件无关的Markov参数,再用该参数对系统进行辨识。由数学仿真验证该方法的可行性,结果表明:该辨识算法能有效辨识出整星的模态参数,且在一定的噪声影响下仍能保证辨识的精度,OKID+ERA算法的频率辨识精度优于2%,系统阻尼辨识精度优于10%,有一定的工程应用价值。