载人航天器高空应急救生控制变量与落点的快速预报算法

针对载人航天器高空应急救生的实时性要求,讨论了控制变量和与落点的快速预报算法。首先描述了逃逸飞行器的返回轨道特征,在此基础上推导了制动速度的解析解;然后利用大量的仿真数据建立了其它控制变量和返回特征参数的BP神经网络预测模型,计算结果显示起旋时刻、消旋时刻和航程的最大预报误差分别为10秒、2秒和30千米;最后对航程的预报算法进行了改进,预报精度提高了43.3%。分析表明,快速预报算法是一种高效可行的工程解决方案。     

基于改进陀螺漂移模型的卫星姿态确定算法

三轴稳定卫星的有陀螺姿态确定系统需要对陀螺漂移误差进行建模.针对目前采用的白噪声驱动陀螺漂移模型会引起陀螺漂移估计误差曲线不光滑,进而导致姿态角估计误差和姿态角速度估计误差曲线不光滑的问题,提出两种改进的陀螺漂移误差模型,并从理论上分析了该方法的正确性和实用性.仿真实验表明,改进后的陀螺漂移模型可以有效降低漂移估计误差的稳态误差,提高姿态角和姿态角速度的估计精度.     

零动量轮卫星姿态控制系统研究

针对零动量轮卫星控制系统解耦和进动抑制问题,提出了一种新的进动抑制方案。分析了仅靠飞轮控制的零动量轮卫星系统的稳定性。将偏置动量轮卫星的进动和章动抑制原理引入零动量控制系统,并针对零动量轮卫星自身特性,对磁控制规律进行改进,解决了不解耦情况下零动量轮卫星的进动抑制问题。仿真结果验证了所提方案的可行性和有效性。     

刚体航天器的最小能量姿态机动最优控制研究

针对航天器姿态机动最优控制问题.研究了初始条件和目标状态给定,以三个正交安装的动量轮为控制执行机构且机动控制时间不定的最小能量姿态机动控制方案.首先,采用与传统打靶法不同的非线性规划NLP方法来描述带约束的姿态控制问题,将控制次数设为固定值,将采样周期看作变量,通过迭代方法进行求解;然后,提出NLP初始可行解的构造方法,以不同初始可行解为初值,多次寻优,最终找到刚体航天器最小能量姿态机动的相对最优控制方案;最后,通过仿真试验验证了该方法的可行性和优越性.     

基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法

提出了一种基于Bayes网络的惯导系统多源试验信息融合方法,旨在为惯导系统的精度鉴定工作提供新的研究思路。首先利用环境折合因子建立不同类别试验信息间的相互联系,然后通过Bayes网络构建反映所有变量关系的图形映射模型。根据试验信息,Bayes网络中的MCMC算法可以快速获得环境折合因子等变量的验后统计特性,继而可以实现不同试验条件下惯导系统误差模型的信息折合。针对惯导试验数据的小样本特性,还讨论了两种不同的信息折合方法。地面标定试验和车载试验信息融合的仿真结果表明了上述方法的有效性。