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《航天器工程》2021,30(3)
敏捷型遥感卫星在轨运行期间,星上控制力矩陀螺等扰动源会引起微振动,微振动传递到高分辨率相机等敏感载荷会影响载荷性能,进而影响卫星成像质量,因此需对传递到敏感载荷的微振动进行抑制,以保证卫星高分辨率指标的实现。以高分多模卫星(GFDM-1)的微振动抑制需求为背景,确定了整星微振动抑制技术路线与微振动抑制总体方案,开展了扰动源特性研究,完成了扰动源、星体结构和敏感载荷的减隔振设计与验证,并通过星载微振动测量设备对相机等关键位置的在轨微振动响应进行了测量,对卫星微振动抑制方案进行了飞行验证。在轨微振动测量数据表明:高分多模卫星微振动抑制方案可有效满足敏感载荷相机的微振动抑制需求,可为我国后续敏捷遥感卫星的微振动抑制设计与验证提供参考。 相似文献
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某遥感卫星平台的微振动试验研究 总被引:3,自引:2,他引:1
为了研究动量轮/控制力矩陀螺造成的微小振动在卫星结构内的传递规律,文章利用某遥感卫星平台在国内首次开展了气浮和悬吊两种状态下的卫星微振动对比研究试验。分别在两种边界下进行了背景噪声测试及模态试验,分析了两种边界条件对试验结果的影响;测量了动量轮/控制力矩陀螺工作造成的微振动响应。通过对试验结果的分析,总结了典型微振动源的主要扰动成分及其传播规律。研究表明:两种边界引入的噪声对试验结果的影响均较小,微振动响应在传播过程中会大幅衰减;动量轮及控制力矩陀螺工作时引起的扰动响应从总体上看受边界的影响不大。 相似文献
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高分辨率敏捷卫星在轨姿态机动成像过程中,姿态控制执行机构的控制力矩陀螺(Control Moment Gyro, CMG)在正常工作时会产生附加的扰动力和扰动力矩,经振动传递,造成相机内部敏感光学元件之间的相对运动,从而对图像品质造成影响。为了研究 CMG 颤振对高分辨率敏捷卫星成像的影响,文章采用集成建模分析方法,构建包括扰动、结构、控制、光学在内的颤振集成模型。以某型号空间相机为研究对象,对此相机的动力学特性和光学系统敏感度进行了分析,得到相机敏感光学元件的振动响应,以及颤振在相机焦面产生的像移,研究了CMG颤振对高分辨率敏捷卫星成像的影响分析方法,可为其他类型颤振的影响分析提供参考。 相似文献
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针对某新型气象卫星的在轨微振动测量需求,分析微振动对于卫星及其精密载荷的影响,提出一种具有可切换量程和较高故障容错能力的卫星微振动测量单元设计方案。通过地面试验数据与在轨数据的对比,证明该系统能够准确辨识整星及高精度载荷在不同工况下的微振动力学数据。该系统功能的成功实现为进一步优化星体结构、改善高精度载荷工作环境提拱了大量真实可靠的数据,也可为后续我国卫星的微振动技术研究和微振动抑制提供参考。 相似文献
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在空间探测任务中,为了避免卫星平台剩磁对空间待测信息的干扰影响,需采用轻质的伸杆机构支撑各类探测载荷远离卫星本体,而伸杆的弹性振动不可避免地会耦合作用到卫星本体,从而降低卫星本体的姿态控制精度和稳定度。针对此问题,提出了一种基于伸杆最优指令整形结合本体自适应扰动抑制滤波器的复合振动控制策略,即采用指令整形技术抑制柔性伸杆的弹性振动,同时设计自适应扰动抑制滤波器进一步抵消柔性伸杆残余振动对本体的干扰影响,最后在搭建的半物理仿真实验平台上对控制方法进行了实验验证。结果表明:此方法在有效抑制柔性伸杆残余振动的基础上,通过干扰抵消和抑制的控制策略可显著提高此类航天器的姿态控制精度和稳定度。 相似文献
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某型卫星有效载荷支架振动抑制 总被引:6,自引:1,他引:6
某型号卫星的有效载荷支架结构在验收级振动试验时振动超标。在对结构不做大的修改的前提下,采用约束阻尼层用对原结构进行处理。对不同的约束阻尼层方案采用有限元方法进行计算,综合考虑各种影响因素,如阻尼比和附加质量等,得到合理的约束阻尼减振方案,并在结构星上进行试验,确定最终实施方案。实施方案后,正样星在0.1g振动条件下,最大振动幅值下降了22.3%,保证了卫星的顺利发射。该卫星已经成功发射,并且在轨运行正常。该问题的成功解决和解决问题的方法与过程为今后解决类似问题提供了经验。 相似文献
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卫星主动段动力学环境数据分析 总被引:4,自引:4,他引:0
某型号小卫星发射时,用搭载的测量系统对星上6个测点位置进行了3个方向的振动响应测量,获得了主动段2000 Hz范围内的完整数据。数据分析表明,小卫星主动段的振动模态特性和振动响应特性不同于地面模拟试验中的结果,主要体现在:主动段40 Hz处的Pogo效应明显;共振频率与地面试验完全不同;横向响应量级明显小于纵向响应量级;在小于2000 Hz频率范围内,星箭分离冲击对星上测点位置影响很小。与地面试验数据的对比分析结果表明,目前的地面振动试验方法仍有不足,存在过试验或欠试验。 相似文献
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针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。 相似文献