基于递归神经网络的控制力矩陀螺操纵律设计

利用递归神经网络对单框架控制力矩陀螺(SGCMG)系统操纵律进行动态求解,设计了一 种基于递归神经网络的SGCMG系统操纵律。通过选择适当参数可以使该网络渐近收敛到稳定 状态,从而使操纵律具有较小的操纵误差。该操纵律不用计算Jacobi矩阵的伪逆,因此避免 了Jacobi矩阵求逆所带来的一系列问题。对某SGCMG系统的仿真结果表明,上述操纵律是可 行的。     

基于非线性观测器的控制力矩陀螺操纵律设计

为改善操纵性能,将单框架控制力矩陀螺(SGCMG)操纵律设计问题转化为非线性系统的状态观测问题,并基于状态观测理论,导出了一种新型的SGCMG操纵律.通过适当的参数选择,SGCMG操纵律可使操纵误差在理论上渐近收敛至零;不用计算Jacobi阵的伪逆,而代之以Jacobi阵的转置,从而避免了由Jacobi阵求伪逆带来的一系列问题.同时,该操纵律形式简单,计算量小,易于实现.对应用在航天器上的某SGCMG系统的仿真结果表明,上述操纵律是可行的.      

单框架控制力矩陀螺复合操纵律设计

为改善单框架控制力矩陀螺(SGCMG)动态操纵律的奇异回避和逃逸性能,文章设计了一种基于前馈和反馈的复合操纵律.当SGCMG系统远离奇异时,不引入前馈,仅采用基于反馈的动态操纵律;当SGCMG系统接近或陷入奇异时,在动态操纵律的基础上,引入前馈信息,辅助SGCMG系统回避或逃逸奇异.复合操纵律不但可以保留动态操纵律的优点,不需计算Jacobi矩阵的伪逆,计算简单,易于实现,而且可以逃逸椭圆型内部奇点.对某SGCMG系统的仿真结果表明,复合操纵律是可行的.     

单框架控制力矩陀螺构型分析与奇异可视化

在单框架控制力矩陀螺(SGCMG)系统构型的分析和评价指标中,构型效益和可控效益分别反映了构型角动量包络和奇点在空间中的分布,可在一定程度上反映构型的性能。然而,构型效益不够直观,而可控效益中包含了角动量包络大小的影响。为此,将构型效益归一化,并从可控效益中去除角动量包络的影响,定义了两个新的构型指标--角动量利用率和非奇异率,对构型进行分析和评价。在此基础上,为了直观反映不同构型对奇点分布的影响,引入奇异可视化方法对不同构型下的奇异角动量曲面分布情况进行了对比分析。分析结果表明,SGCMG个数和构型的对称性是影响构型指标和奇异角动量曲面分布的主要因素。