考虑太阳帆板振动的空间绳系拖曳动力学与控制

针对使用空间绳网捕获带有太阳帆板等柔性附件的大型失效航天器的碎片清除任务,充分考虑了拖曳过程中柔性附件产生的振动对系统的稳定造成的影响。首先采用凯恩方法建立了失效航天器绳系拖曳系统动力学模型,在建模过程中充分考虑系绳的质量和振动、帆板的振动、系统的轨道运动对姿态的影响等,使动力学模型更加详细和完整,且该动力学模型不受失效航天器所处位置的限制,适用于任意轨道上的失效航天器的拖曳离轨任务;之后根据平衡状态的特点,求取了系统的平衡解,并在平衡解附近对动力学方程线性化,然后采用李雅普诺夫方法分析了系统的稳定性及各参数的变化规律;并针对失效航天器可能产生的姿态章动设计了常值张力切换控制律;最后采用数值仿真的方法分析了失效航天器的帆板振动对绳系拖曳过程的影响,校验了控制律的有效性。     

基于改进Faster R-CNN的失效卫星部件检测方法

基于光学图像对失效卫星部件的精确检测可以为失效卫星的定位与捕获等任务提供支撑。然而,失效卫星部件多为密集小目标,且其光照条件变化较大,这导致一般主干网络出现特征表征分辨率低,小目标漏检等问题。针对上述问题,提出了一种基于改进Faster R-CNN的失效卫星部件检测方法。该方法在Faster R-CNN的基础上,融合高分辨网络构建新的特征提取主干网络,以获得可靠、高分辨率的特征表达式。其次,在模拟真实空间环境的条件下,利用1：1的嫦娥卫星模型构建了一个信息丰富的失效卫星数据集。用该数据集进行验证,结果表明：本文方法的平均精度为93.6%,其与Faster R-CNN和Cascade R-CNN相比,对小部件检测的准确率与召回率分别平均提高了9.8%与5.4%。该方法可有效检测失效卫星部件。     

烧蚀型脉冲等离子体推力器能量分配机理

脉冲等离子体推力器（以下简称PPT）效率低下的缺点一直为使用者所诟病,但过去对其能量分配机理的研究十分匮乏,难以为高效率PPT的设计提供参考。针对这一现状,本研究以平板式烧蚀型PPT为对象,对推力器在4种不同放电能量（能量比1：2：3：4）下工作的电压、电流和脉冲烧蚀质量进行测量,并根据测量结果估算PPT的元冲量、比冲、效率等推进性能。此外,本研究还建立了能估算PPT推进剂利用率的数值模型,并用该模型分析实验研究结果。研究结果表明,能量利用率和推进剂利用率低下同时导致PPT推力器效率低下,随着放电能量的增加,PPT的能量利用率和推力器效率上升,分别从5.07%和2.88%逐渐提高至16.46%和5.23%,但推进剂利用率反而降低,由56.8%逐渐降低至31.8%。     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

带有触觉的空间机械臂操控未知载荷特性识别

为在线准确辨识载荷特性参数,提出一种利用关节力矩和触觉传感信息进行未知载荷特性参数辨识的方法。该方法基于牛顿-欧拉方程,采用归一化最小均方误差法进行自适应滤波,从而辨识出未知载荷的特性参数。为校验算法,利用MATLAB/Simulink和ADAMS软件搭建未知载荷特性辨识仿真平台。该平台执行机构包括多自由度机械臂和二指爪末端操作器,机械臂关节具有力矩传感,末端操作器指爪内侧具有触力传感器。仿真表明,在具有激励信号幅值1 %的白噪声情况下,辨识误差小于2 %。     

两平行构型双框架磁悬浮变速控制力矩陀螺操纵律设计

设计了一种平行构型双框架磁悬浮变速控制力矩陀螺(VSDGCMG)操纵律。建立了VSDGCMG动力学模型,提出奇异测度函数,由框架控制目标函数获得框架角速率指令,内转子控制目标函数获得内转子角加速度指令,设计了避开VSDGCMG奇异构型的操纵律。仿真结果验证了两VSDGCMS采用该操纵律能有效跟踪姿态控制指令力矩。     

严格回归轨道的管道导航方法研究

分析了作为参考轨道的严格回归轨道与卫星在轨运行状态的相对运动关系,提出近地遥感卫星的管道导航方法。由于参考轨道的设计只考虑高精度的地球非球形摄动,与在轨卫星的动力学环境存在差别,这导致两者之间存在切航向漂移。基于高精度的轨道动力学模型和位置确定方法,设计了卫星与参考轨道采样点的沿航向对齐算法,从而获取了卫星相对参考轨道采样点的相位时间偏差和卫星在参考轨道编队坐标系切航向平面内的相对运动轨迹,进而引入椭圆的“最小二乘适配法”获取相对运动轨迹的特征量。所研究的管道导航方法可应用于基于GNSS测量数据的卫星自主轨迹保持。     

低照度小样本限制下的失效卫星相对位姿估计与优化

低照度图像信息受损严重,会导致失效卫星的位姿估计精度和鲁棒性降低。基于此,提出了无监督生成式对抗网络低照度图像增强模型。生成器以U-Net网络为基础,并设计密集残差连接结构。判别器设计为全局-局部的双辨别器结构,由传统的单一标量扩展为多标量判别。在小样本的条件下,基于进化训练与并行训练方式改进基于SinGAN的数据增广方法。最后,在基于ORB-SLAM位姿初始化的基础上,建立特征信息的局部地图,克服位姿估计对参考帧的依赖;通过关键帧ROI的稠密匹配,建立关于平面法向量和单目相机安装高度的非线性优化模型求解尺度因子;通过闭环检测后的相似性变换,构建关键帧集合的联合位姿图优化方程,实现对位姿矩阵的全局校正。实验结果表明：测量稳定后,低照度图像的姿态角误差最大值为4°,而图像增强后的姿态角误差最大为0.5°;对于以角速度20°/s运动的失效卫星旋转5周,相对静止下的跟踪测量为5周,1 m水平方向机动下的跟踪测量为4.5周。可以满足失效卫星相对姿态测量的任务需求。     

空间多机器人协同的多视线仅测角相对导航

研究了空间多机器人对非合作目标的多视线协同仅测角相对导航问题。为利用多视线信息融合提升仅测角相对导航性能,给出了一种可观测度优化的多视线仅测角相对导航方法。首先基于二阶CW方程构建了中心机器人与目标相对动力学模型和状态方程,并构建了仅包含多伴飞机器人视线角的观测方程,结合扩展卡尔曼滤波算法,形成多视线仅测角相对导航系统;然后分析推导得到可观度最优的视线间夹角条件,提出了兼顾可观测度和长期自然维持的多伴飞机器人观测构型优化方法;最后,数学仿真结果表明,提出的多视线仅测角相对导航系统、可观测度最优的视线夹角条件和观测构型优化方法,可以显著提高距离状态可观测度和估计性能,且具有较好的工程可用性。     

非合作慢旋目标即时状态位姿确定

对失效卫星等非合作慢旋目标进行在轨服务，需要精确测量追踪航天器与目标之间的姿态信息。因此，如何在复杂的光照条件下快速、准确地对非合作慢旋目标进行即时状态位姿确定具有一定的挑战性。应用ORB-SLAM技术，首先定位关键帧，并估计姿态。然后用当前帧的特征点与地图点对应的特征点进行匹配。最后，将完成匹配的特征点通过重投影确定其在地图中的位置，如果出现跟踪丢失，则根据已有的地图点估计姿态。实验结果表明：在复杂的光照条件下，分别对以10(°)/s角速度运动和以3(°)/s角速度运动的非合作目标进行测量，当测量稳定后，平均角速度误差约为0.1(°)/s和0.02(°)/s，可以满足工程上空间非合作目标相对姿态测量的精度要求。