欧洲航天局局长访华,阐释"航天4.0"

2016年3月31日,欧洲航天局局长约翰·迪特里希·沃尔纳(Johann Dietrich Woerner)携代表团访华,并于中国科学院国家空间科学中心进行题为"航天4.0"的主题学术报告会. 沃尔纳在会上详细阐述了"航天4.0"这一新纪元的概念含义:"这是全新的航天事业发展阶段,它是自由的、迷人的、融合的;它与社会互动,是国际化的、商业化的.与此同时,航天机构的数目与日俱增,航天技术转化应用引进来、走出去,并将支持官方、私人、太空旅行等各类用途,工业界的参与以及与机构的合作也将扮演重要的新角色."     

航天器相对导航与控制技术的典型任务

在空间交会对接、在轨服务、近距离目标监视以及航天器编队飞行任务中,通常需要通过相对导航与控制技术对相互邻近的航天器进行控制.回顾了该领域典型的空间任务,特别关注任务、相对导航与控制方法、相对测量设备、推进系统等主要特征,并总结了该项技术的发展趋势.     

GEO编队空间机器人系统交会方法

针对地球静止轨道（GEO）上被服务航天器的远距离和非合作特点,提出一种高自主、高协同、多任务的编队空间机器人在轨服务系统方案,实现对非合作目标的自主交会接近。首先,分析GEO卫星轨道约束力小的轨道特征和非合作的信息交互特征,给出由操作空间机器人和监视空间机器人组成的编队在轨服务系统,设计交会接近相对测量分系统以及在轨服务飞行任务;接着,给出典型远距离交会接近的多视线相对导航方法与多冲量相对制导律;最后,进行远距离交会任务仿真校验,结果表明编队空间机器人交会接近方法是有效的。     

失效航天器的姿态机动接管控制

为实现失效航天器寿命延长的目的,采用接管控制技术接管失效航天器姿态控制系统。针对姿态机动接管控制中,失效卫星参数不确定和推力器构型矩阵突变的问题,提出一种基于控制系统重构的失效航天器姿态机动接管控制方法。首先采用指令滤波backstepping控制来重构姿态机动接管控制律,并利用Lyapunov方法分析系统稳定性;然后对推力器构型矩阵进行重构;最后考虑燃料消耗和控制输入受限问题,通过基于约束最优二次规划的动态控制分配算法对推力器推力进行控制重分配。采用本文方法实现了对燃料耗尽航天器和部分执行机构失效航天器的姿态机动接管控制。数值仿真证明了该方法的有效性。     

空间机器人抓捕目标后动力学参数辨识研究

针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。     

基于干扰观测器的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法

由于强非线性、强耦合和强时变等特征,柔性空间机器人的稳定精细控制问题一直是一个重大挑战。轻质小型化机器人受空间及重量限制,其关节柔性通常不可忽略,这部分柔性主要是由谐波减速器和力矩传感器的柔性造成的。传统的运动学控制在空载时能保持稳定,但是对大负载、快速运动时的适应性差,严重时机械臂抖动剧烈甚至发散。针对以上特征,提出了一种基于非线性干扰观测器和动力学极点配置的柔性空间机器人在轨精细操作控制方法。仿真实验证明,该方法可以有效地抑制柔性激振,保证响应的快速性和准确性,同时有较好的鲁棒性,能够适应不同类型扰动的影响和末端环境柔顺控制的要求,对工程应用具有一定的参考意义。     

复杂大时延的多主多从共享遥操作方法

共享遥操作结合了遥操作和多机器人协调技术,是重要的空间机器人复杂任务拓展和遥操作可靠性提升方式。首先,在综述现有共享遥操作技术的基础上,利用遥操作系统的超前预报特性,提出机器人复杂大时延的共享遥操作方法,给出了多操作员多机器人（MM/MS）复杂操作系统描述模型,设计了分时树状分组策略并给出其使用的前提条件。提出了MM/MS组间共享遥操作方法、时延信息维护规则、操作请求判断和状态信息维护方法。然后,给出了相应组内共享遥操作算法。最后,以多操作员单机器人（MM/SS）共享遥操作为例,给出了简化规则,使用以某大型空间机械臂为对象的MM/SS遥操作系统进行了数字仿真实验。实验结果表明：本文方法在20 s级不确定时延、操作端的交互时延与遥操作回路时延比为0~1等复杂条件下,均可实施连续稳定的遥操作。     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。