电动力绳系离轨系统电流与拉力混合展开控制

电动力绳系离轨系统是一种典型的空间碎片主动消除技术,本文针对电动力绳离轨系统在初始阶段展开的控制问题,仅通过调节有限的系绳张力与电流,不依赖其他推进器,将导电系绳释放至期望长度并抑制系绳的摆动。首先,采用倾斜偶极子地磁场模型,建立考虑系绳质量的近地轨道二体电动力绳系卫星系统动力学模型;其次,在系绳张力与电流存在约束的条件下,采用反步法结合抗饱和辅助函数解决控制输入受限问题,并引入动态尺度广义逆实现了欠驱动电动力绳系统展开稳定控制问题;然后,应用Lyapunov稳定性定理证明了其闭环系统的稳定性;最后,在MATLAB/SIMULINK平台上进行了仿真验证。结果表明：通过调节系绳张力与电流,可以将系绳释放到指定位置,同时控制输入满足约束条件。     

一种长距离高可靠月面巡视自主导航方法

针对复杂非结构化月面上高精度巡视自主导航的应用需求,提出了一种基于惯导/视觉/天文组合的长距离高可靠自主导航方法。在建立惯性/天文基于原始观测角度信息紧耦组合量测模型和惯性/视觉改进量测模型的基础上,采用异步量测特性的集中自适应滤波算法提高了月面巡视器自主导航系统的导航精度和可靠性。数学仿真结果表明,该方法具有较高的绝对定位和定姿精度,位置和姿态精度分别优于60 m和0.1°,并且具有较高的可靠性和鲁棒性,能够满足月面巡视高精度自主导航的要求。     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。     

基于SiP技术的单片集成数字式太阳敏感器

设计了一种新型的数字式太阳敏感器。采用SiP（Stystem in Package）设计,将滤光片直接安装于探测器上。此设计减小了数字式太阳敏感器的体积与质量,可提高其可靠性。所设计的数字式太阳敏感器可用于深空探测卫星系统的太阳捕获和太阳定向,同时,也可作为星上其他光电敏感器的监护仪器,防止其他光学敏感器被强光损坏。最后,完成了原理样机的研制与标定,并在外场进行了太阳光斑的拍图测试。实验表明所提出方法可行,可满足火星探测、深空探测的使用需求。     

失效卫星远距离相对位姿估计与优化方法

针对远距离非合作慢旋目标位姿估计精度问题,提出一种融合图像超分辨与视觉SLAM的相对位姿估计方法。算法主要包含3个步骤：通过梯度引导生成式对抗超分辨技术,提升目标图像的质量以获取更多更高质量的特征点;构建特征数据库实现当前帧与特征数据库的匹配,提升旋转目标的特征跟踪稳定性;利用图优化对多帧图像进行联合位姿优化,消除累计误差,得到更为精确的估计结果。为稳定网络的训练,将自然进化算法引入到对抗训练中。为增强模型的泛化性和鲁棒性,实验中的数据集采用半物理仿真获得。实验结果表明,当等效距离为25 m且失效卫星以25（°）/s的速度旋转时,目标图像经超分辨网络增强后,能够实现连续稳定的长时间测量。     

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。     

一种新型卫星携气瓶推力器喷气时长计算方法

卫星自主编队保持通常采用开环控制模式,需要星载计算机(AOCC)根据推进系统的工作状态实时计算喷气时长。由于AOCC计算能力有限,在携气瓶推力器仿真测试过程中采用的速度增量关机方式不适用于在轨喷气时长的计算。为减小AOCC运算量,提高控制精度,开展了携气瓶推力器的动力学建模仿真,进行了寿命期间的性能分析。针对该时变推力模型,设计了AOCC喷气时长计算方法。通过推力的状态传递和推力预测,构造了以喷气时长为变量的代数方程,并将该方法应用到一组多次喷气情况下的喷气时长计算。仿真结果显示:与以往基于单点测量的推力器喷气时长的计算方法相比,采用该方法计算的喷气时长更接近理论值,能够有效提高卫星自主编队保持的控制精度。     

基于Sarsa(λ)强化学习的空间机械臂路径规划研究

针对目标特性未知的在轨操作环境,研究了典型空间操作机械臂的路径规划策略。采用Sarsa(λ)强化学习方法实现目标跟踪及避障的自主路径规划与智能决策,该方法将机械臂系统的每节臂视为一个决策智能体,通过感知由目标偏差和障碍距离程度组成的二维状态,设计符合人工经验的拟合奖赏函数,进行各臂转动动作的强化训练,最终形成各智能体的状态-动作值函数表,即可作为机械臂在线路径规划的决策依据。将本方法应用于多自由度空间机械臂路径规划任务,仿真结果表明新算法能在有限训练次数内实现对移动目标的稳定跟踪与避障,同时各智能体通过学习所得的状态-动作值函数表,具备较强的后期在线自主调整能力,从而验证了算法较强的鲁棒性和智能性。     

基于深度学习的航天器位姿估计研究进展

从在轨应用角度出发,对近年来基于深度学习的航天器位姿估计相关研究成果进行了综述。首先,对基于传统特征提取方法的航天器位姿估计研究进展与局限性进行了归纳梳理。在此基础上,引出基于深度学习的航天器位姿估计的重要意义,并聚焦公开比赛、数据集、姿态估计方法、开源模型等方面阐述基于深度学习方法在当前和未来的关键问题与解决途径。最后,从数据集逼真度、模型可部署、多任务域适应3个维度给出了相应关键技术后续发展的方向与思路。     

基于阻力矩测量方法的高速磁悬浮飞轮损耗分析与优化

磁悬浮惯性执行机构是空间飞行器姿控系统的关键执行机构,为了准确获得高速磁悬浮飞轮的能耗影响因素,对飞轮结构进行优化设计.首先分析了旋转磁通条件下磁性材料的铜损耗、磁滞损耗和涡流损耗,提出采用电机阻力矩测量方法间接测量磁悬浮飞轮内部的能量损耗,通过实际测量飞轮降速曲线和理论计算得到飞轮阻力矩,测量不同结构形式和基座材质下飞轮的阻力矩,并比较了飞轮能耗.实验结果表明,在满足飞轮其他性能情况下,增加电机定转子轴向间距、添加电机隔磁环、改变电机定子及磁轴承基座材料可以降低飞轮阻力矩.优化后的飞轮阻力矩由原来的28.7mN·m降低至21.5mN·m,能耗降低25％以上.