基于再励模糊神经网络的三轴稳定卫星姿态智能控制

将再励学习引入模糊神经网络的T-S模型,建立了模糊神经网络控制器和控制评估网络的再励学习算法,并应用于三轴稳定卫星的姿态控制。这种再励模糊神经网络不需要精确的卫星数学模型和学习样本,通过再励学习实现控制网络/评估网络参数的在线调节,具有比较强的适应性和学习能力。仿真结果表明,这种智能控制方法可以有效解决卫星的模型不确定性问题,提高了卫星姿态控制的精度和鲁棒性。     

模糊神经网络控制器在卫星姿态控制系统中的应用

现代卫星的姿轨控制面临着挠性附件对本体姿态的耦合作用。本文将卫星太阳帆板挠性结构对本体姿态的影响增广进系统方程 ,在PID控制器控制刚体卫星的基础上 ,设计了模糊神经网络控制器 ,采用反向传播和最小方差估计的学习方法进行模糊规则的学习 ,仿真表明 ,模糊神经网络特有的学习和处理定性与定量知识的优点 ,将使卫星姿态在参数变化与外部干扰情况下具有较好的姿态稳定度与精度。     

伽利略卫星定位系统三载波姿态确定技术研究

利用伽利略卫星定位系统来确定载体的姿态是伽利略系统的重要应用领域。目前利用GPS确定姿态的算法比较复杂，初始化时间较长，本文详细地介绍了伽利略定位系统三载波模糊度解算技术（TCAR）的要点，分析了TCAR技术求解模糊度的概率分布特点，提出了基于小模糊度搜索空间的单差模糊度搜索策略，克服了传统TCAR技术模糊度确定错误率较高的缺点。以低轨卫星姿态确定为应用对象，利用STK软件工具与Matlab进行了联合仿真，仿真结果表明，该方案完全可行，效果理想，适合单历元姿态确定。     

一种小卫星模拟装置的动态模型辨识

针对一种小卫星模拟装置的动态模型辨识问题,提出了一种多变量两阶段辨识方法。在对该单轴小卫星模拟装置控制系统进行激励信号选取和实验设计的基础上,利用这种方法对反映模拟装置动态特性的低阶广义姿态模型进行了辨识,并用实验数据进行了模型检验。此模型为该小卫星模拟装置的控制器设计和状态估计提供了重要的依据。通过单轴小卫星模拟装置的辨识实验验证了这种辨识方法的有效性。
     

基于RBF网络的飞行器姿态滑模控制器

针对中制导段飞行时间长,空间拦截器需要进行一定的姿态机动,提出一种基于RBF网络的姿态控制器.建立了拦截器3个通道的姿态运动模型,对每个通道进行变结构控制,并在此基础上对变结构控制器增益通过RBF(Radial Basis Function)网络进行自适应控制,同时给出了稳定性证明.仿真结果表明,该方法能有效实现拦截器中制导段的姿态控制.     

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。     

基于重力梯度杆和磁铁的小卫星三轴姿态控制

运用卫星低轨道两个主要环境力矩（重力梯度矩和地磁力矩）对圆轨道卫星三轴姿态进行被动控制。利用重力梯度矩实现卫星对地指向：卫星上的永久磁铁获取所需的地磁力矩,稳定偏航姿态。给出卫星的姿态分析,并给出仿真结果。从分析和仿真结果可以看出,此卫星具有结构简单、时刻对地定向、低轨道倾角时卫星姿态稳定精度较高的优点。     

某多挠性体卫星姿态的模糊神经网络控制设计

为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计.根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法.仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求.     

遥感卫星高精度高稳定度控制技术

对遥感卫星高精度高稳定度控制技术进行了综述。给出了国内外高稳定度多挠性遥感卫星控制、快速机动控制、高精度姿态确定、自主智能控制等典型应用,以及未来发展趋势。分析了挠性多体卫星结构-控制一体化设计、卫星在轨试验和高精度姿态确定等关键技术。讨论了挠性多体卫星动力学建模仿真及地面试验验证,H∞控制、自适应滤波前馈等卫星姿态控制方法研究与应用,卫星结构模态与无干扰力矩在轨辨识,以及基于陀螺、星敏感器及其误差、卫星动力学模型、在轨热变形标定等高精度姿态确定技术。     

改进RBF网络学习算法在卫星姿态控制中的应用

提出了一种基于神经网络扰动补偿的姿态控制方法，首先，针对RBF网络的常用学习算法－－正交最小二乘（OLS）算法，提出了改进的规范正交最小二乘（ROLS）算法：然后，基于某型小卫星的姿态控制问题，设计了高精度定向阶段的神经网络补偿控制器。仿真结果表明，改进的ROLS算法是有效的，神经网络补偿控制方案是可行的。     

基于近似模型的卫星动力学多目标优化

对基于近似模型的卫星结构动力学多目标优化进行了研究。给出了响应面模型、Kriging模型和径向基函数（RBF）模型三种近似模型的原理。基于某卫星结构有限元模型建立了优化的三种近似模型,给出了优化流程。分析结果表明：RBF模型的精度最高,该模型结合遗传算法的优化方法不仅显著降低了计算时间成本,而且有良好的精度。     

仅有单个陀螺的Drag—free卫星初始速率阻尼模糊控制研究

研究了在仅有偏航姿态测量陀螺时,利用Drag—free卫星与其内部定向体间的相对状态观测值实现姿态确定的方法。针对Drag—free卫星的特点,建立了定向体的空间姿态观测模型和Drag—free卫星的姿态动力学方程,据此推导了用于姿态确定的Kalman滤波算法。为实现初始速率阻尼阶段Drag—free卫星的三轴姿态稳定,设计了模糊控制律。仿真结果验证了方法的有效性。     

某卫星挠性附件姿态动力学研究

根据导出的某有大型太阳帆板的挠性卫星数学模型,分析了模型中挠性振动对质心和姿态运动的影响,给出了卫星系统的动力学方程,并对帆板展开、卫星稳态运行的模型作工程化处理。分析和仿真结果表明：该方法能降低模型的复杂度,满足大型卫星的姿态指向精度和稳定度要求。     

基于全柔性卫星模型的控制闭环微振动建模与仿真

针对高分辨率遥感卫星的微振动分析,给出了一种整星结构运动与姿态控制系统闭环的建模方法。该方法基于全柔性卫星模型,通过考虑姿态控制系统的控制律和硬件特性建立集成仿真模型,进而预测卫星在轨微振动的微振动响应和结构传递特性。文章以某遥感卫星为例,分别从开环和闭环角度给出了微振动的微振动响应和结构传递特性的结果,并进行对比分析。分析结果表明：提出的方法能够实现全柔性卫星模型的控制闭环微振动分析,相对于传统的开环仿真更接近在轨实际情况。     

基于自抗扰技术的挠性航天器高精度指向控制

针对存在外部干扰和模型不确定性的挠性航天器,提出了一类新颖的基于自抗扰技术的控制方案,实现无姿态角速度反馈的航天器对目标高精度姿态指向控制。对目标相对姿态指向控制系统进行建模,引入一光滑连续秦函数,构造三阶扩张观测器,观测系统姿态角速度和总扰动,并利用其实现动态补偿线性化及扰动抑制。针对单框架控制力矩陀螺群作为执行机构常存在的奇异,引入零空间空转指令设计了一类奇异避免操纵律。将控制系统方案用于某挠性航天器模型,仿真结果验证了方案的有效性、合理性。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

挠性卫星姿态解藕控制器多变量频率域设计方法

针对具有不对称挠性附件卫星的姿态控制，采用改进的鲁棒逆Nyquist阵列方法进行姿态解藕控制器设计。首先建立了挠性卫星姿态运动的简化模型，模型采用逆传递函数矩阵的形式，并且考虑了不确定项。然后对传统的鲁棒逆Nyquist阵列方法改进，使之保守性更小。利用此方法设计了卫星姿态解藕控制器，此控制器能够实现不同通道的解耦，并且对模型误差具有较好的鲁棒性，易于工程实现。仿真给出了设计过程，并验证了该方法的有效性。     

GEO光学遥感卫星阳光入侵规避方法

地球静止轨道(GEO)光学遥感卫星的相机每天午夜时分存在阳光入侵问题,致使相机焦面存在潜在损伤,严重时将影响卫星的使用寿命。文章调研了国内外GEO光学遥感卫星针对此问题的解决方式,在综合考虑相机、电能、机动、热控、测控等各项影响因素之后,提出了一种应用约束规避算法的阳光入侵规避方法,首先将卫星设计的工程约束条件转换为空间几何约束条件,通过将明确约束参数后的算法引入卫星姿态控制器来调整卫星姿态指向,避免阳光入侵相机内部。典型工况的仿真分析结果表明:在规避过程中,相机光轴矢量与阳光入射矢量夹角满足约束条件,此方法有效,可满足卫星在轨应用。