深空探测自主导航与控制技术综述

深空探测自主导航与控制技术是深空探测任务成功实施的关键。基于开展深空探测自主导航与控制技术研究的迫切性,综合分析和评述深空探测自主导航与控制技术的研究进展,着重分析深空探测自主导航与控制的必要性和国外深空探测自主导航与控制技术的研究发展趋势,提出深空探测自主导航与控制的关键技术,根据分析,提出了发展深空探测自主导航与控制技术的建议．     

空间智能控制技术国家级重点实验室第三届学术研讨会征文通知

空间智能控制技术国家级重点实验室第三届学术研讨会将于2009年7月召开,地点待定,主题为“深空探测航天器自主控制技术”。研讨会由空间智能控制技术国家级重点实验室和《空间控制技术与应用》编辑部共同主办。     

飞轮和控制力矩陀螺高速转子的涡动特性研究

执行机构的高速转子在旋转过程中所造成的高频抖动,将对卫星的姿态控制精度和稳定度造成一定的影响。通过建立飞轮和控制力矩陀螺高速转子的动力学模型,分析转子的涡动特性,并通过振动测试试验验证了相关的理论分析结果。     

深空自主光学导航观测小行星选取方法研究

深空探测转移轨道段的自主光学导航一般以小行星作为观测量来源.为了选出可观测的小行星,分析了小行星用于导航的限制因素,给出了视星等、太阳相角、视运动、三星概率、探测器与小行星距离和视线夹角等选取标准;然后,为了从多颗可观测小行星中选出最优组合,以提高导航精度,基于滤波误差协方差分析,给出了一种可量化的选取最优小行星组合的方法,该方法只与小行星到探测器距离和视线夹角有关;最后,参照"深空一号"飞行方案进行了仿真验证.分析和仿真结果表明该方法可有效提高导航精度.     

卫星自主导航中的偏差分离鲁棒滤波

研究卫星自主导航中的滤波算法.在以地心矢量为观测量的卫星自主导航系统中,由于观测模型不准、测量设备精度有限等因素,使得系统的观测量存在多种偏差,最终问题可抽象为观测量中含有偏差的离散线性系统的状态估计问题.把观测量中难以建模的复杂时变偏差看作不确定项,用一个模型误差界参数来描述不确定性的影响,由此设计鲁棒卡尔曼滤波器.进一步,把常值偏差与状态进行分离,分别构造无常偏的鲁棒滤波器和针对常偏的鲁棒滤波器,最终得到偏差分离鲁棒滤波算法.仿真表明该算法可以有效地抑制系统中的不确定性偏差,明显提高了卫星自主导航的精度.     

基于序列二次规划的推力矢量控制分配方法

  针对使用推力矢量控制的航天器,建立了游动发动机的数学模型,在分析了游动发动机摆角约束的基础上,提出了推力矢量控制分配问题。将该控制分配问题转化成以力矩误差最小和对变轨推力影响最小作为优化目标的多目标优化问题,引入序列二次规划进行求解,得到一种新的控制分配方法。仿真结果表明,该方法能够准确实现期望目标,验证了所提出的控制分配方法的可行性和有效性。     

一种利用CES软件鉴别月球干扰的方法

月球和太阳干扰圆锥扫描红外地球敏感器(CES)导致卫星姿态波动,使若干颗中低轨道卫星在轨出现整星进入全姿态捕获模式.针对这一问题提出了一种利用CES软件鉴别月球干扰的方法,并进行了地面试验验证,试验结果表明该方法不仅可以给出"见月球"标志,并且可以剔除月球和太阳对CES姿态测量的影响.试验结果与在轨飞行遥测数据完全吻合,证明该方法完全有效.     

基于GTLS的零动量卫星惯量矩阵在轨辨识

使用广义总体最小二乘(GTLS,generalized total least squares)方法对零动量卫星进行惯量矩阵在轨辨识.提出了GTLS算法的先验最小距离解的定义:当测量信息不足以确定唯一解时,解空间中最接近先验估计的解.给出了先验最小距离解的算法,并应用于惯量矩阵在轨辨识.仿真结果表明了该辨识方法的有效性及先验最小距离解相对于最小范数解的优越性.     

自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略

提出了一种自由漂浮机械臂抓取翻滚目标的自适应控制策略.抓取翻滚目标要求自由漂浮机械臂具有很强的轨迹跟踪能力,但是自由漂浮机械臂本身以及目标所存在的运动学和动力学参数不确定性使基于模型的控制器性能急剧下降,甚至变得不稳定.通过对参数的自适应逐步改善基于模型的控制器的性能,并且提出了一种新的自由漂浮机械臂关节空间自适应控制器.最后通过数值仿真对所提出的自适应控制策略进行了验证.     

空间机器人退步控制器设计

 针对带任意节机械臂的空间机器人,采用退步法设计了基座姿态与机械臂受控的复合控制器。所设计的控制器以机械臂末端在工作空间中的位置和姿态、机械臂在关节空间中的关节角、关节角速度、基座姿态角和姿态角速度为反馈变量,可直接实现机械臂在工作空间的控制任务,避免了从工作空间到关节空间的运动学规划及Jacobian矩阵求导,同时,通过对基座的姿态控制能扩展机器人的功能,改善机械臂的动力学奇异特性。以某个带有6节机械臂的空间机器人为背景进行了数学仿真,验证了所设计的控制器的有效性。