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121.
122.
给出利用星敏感器进行惯性姿态和对地姿态确定的流程,重点分析了惯性姿态向对地姿态转换过程中的误差传播关系,给出了相应的误差传播矩阵和误差传播影响因子。仿真表明,由于坐标转换时引入轨道参数误差,误差传播影响因子一般在1~2之间,因而使得对地定姿精度较惯性定姿精度稍低。 相似文献
123.
124.
基于MSPCA的液体火箭发动机试车台氢供应系统传感器故障诊断方法 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了多尺度主元分析方法在传感器故障诊断中的应用问题。利用小波变换得到传感器信号在各个尺度上的系数,然后根据尺度系数矩阵建立主元分析模型进行传感器故障诊断。设计了固定窗长的移动窗口,对窗内数据进行小波变换后,用最后一个尺度系数计算平方预报误差进行故障检测,采用传感器有效指标这种具有定量辨识标准的参数对故障传感器进行辨识。最后,以液体火箭发动机试车台氢供应系统几个关键传感器的故障诊断为例验证了这种方法实用性和有效性。 相似文献
125.
126.
挠性板振动抑制的敏感器与驱动器优化配置 总被引:4,自引:0,他引:4
本文针对挠性板结构的主动振动控制问题,推导了悬臂板系统压电控制方程,利用方程的输入输出矩阵和板系统的固有特性(包括固有频率和结构阻尼比),给出一种压电敏感器/驱动器同位配置的优化方法。该方法根据每个敏感器/驱动器对相应模态的能观度/能控度的贡献大小,对板系统的每个驱动器输入到敏感器输出相应模态的范薮 进行适当加权后,得到模态范数矩阵,并由此利用2-范数和无穷-范数引出敏感器/驱动器可选位置的优化配置指标。 相似文献
127.
基于神经网络在线建模的非线性动态系统中传感器故障检测方法 总被引:3,自引:1,他引:3
本文提出一种基于神经网络在线建模的动态非线性系统中传感器故障检测方法,它首先利用神经网络在线建立动态非线性系统的超前一步预测模型,然后利用神经网络对传感器的预测输出和传感器实际输出之差与一预定阈值比较以检测传感器故障。本文的优点是可以检测多个传感器故障,同时由于采用在线学习方式,非常适于航天器自主系统传感器故障检测的需要。此外,故障检测阈值的选取也比较简单。为了验证本文方法,仿真了一控制系统中同时发生漂移故障的两个传感器故障检测过程。结果表明,方法十分有效。 相似文献
128.
129.
本文全面介绍了GPS在航天器导航和姿态确定领域应用的现状。首先概述GPS的系统组成及其运行现状,接着阐明GPS伪距导航的原理,介绍了差分GPS导航的发展及目前水平,总结了GPS导航的误差源。文中重点介绍了国外在GPS定姿这一重要航天应用领域中取得的进展,分析了影响GPS定委性能的主要因素──多路径效应、整数模糊解和载噪比,综述了降低或消除上述误差源的各种技术途径,在此基础上给出了GPS定姿的性能包络曲线。 相似文献
130.
This paper investigates how sensor and actuator errors are impacting formation control accuracy and propellant consumption of a two-satellite formation in a low Earth orbit. Realistic relative navigation errors are implemented, based on the results from the PRISMA mission, as well as realistic actuator uncertainty and actuator constraints. Two impulsive control methods are investigated. The first method is based on a controller that is implemented onboard PRISMA and the second method uses linear programming to arrive at a model predictive controller. The control methods are tested in a simulation environment and are subjected to orbital perturbations and realistic sensor errors and actuator errors. Both control methods are able to maintain the desired relative geometry of a projected circular orbit in the presence of the errors. The PRISMA control method demonstrates lower propellant consumption, while the model predictive controller shows better control accuracy. The results show that, based on the used scenario, sensor errors dominate both the formation control accuracy and propellant consumption. The versatility of the model predictive controller is demonstrated in a challenging formation control scenario including formation maintenance and formation reconfiguration tasks. 相似文献