一种新型滑模控制算法在挠性多体卫星姿态控制中的应用

针对一类挠性多体卫星的复合控制问题,提出一种新型滑模变结构控制算法。新型算法利用闭环系统Lyapunov函数的一阶导数估计值设计控制器,且控制器采用了递归学习控制结构,能够有效解决传统滑模控制技术的颤振问题。随后根据Lyapunov稳定性理论证明闭环系统轨迹可以快速收敛到滑模面,并且系统状态误差可在滑模面上渐近收敛到零。此外,设计的控制器能够有效抑制外部干扰,而且控制器只需要控制输入矩阵信息而不需受控系统和未知参数的其他先验信息,使得算法具有较强鲁棒性。最后通过数值仿真与现有文献中控制算法进行对比,结果充分验证了本文设计控制算法的有效性和实用性。     

一种用于挠性卫星姿态控制的改进模糊控制器

将模糊控制理论用于有大型挠性附件三轴稳定卫星的姿态控制，设计了一种常规模糊控制器。为减小常规模糊控制的稳态误差，采用模糊控制插值法和多次修正法改进模糊化处理，并运用因子动态加权，对所设计的模糊控制器进行了改进。仿真结果表明，采用改进模糊控制方案的系统响应快，稳态精度高，并保持了较强的鲁棒性，控制效果较为理想。     

模糊神经网络控制器在飞行器姿态控制中的应用

基于ＡＫａｗａｍｕｒａ等人提出的Ｎｅｕｒａｌ－Ｆｕｚｙ协作系统概念［１］,根据模糊系统的结构,确定等价结构的神经网络。网络保留了模糊控制系统的优点,空间结构清晰,同时具有学习功能,并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制系统的知识规则、模糊推理和学习算法,给出了控制某导弹纵向姿态的仿真结果,结果表明该控制系统具有较强的鲁棒性。     

模糊神经网络控制器在卫星姿态控制系统中的应用

现代卫星的姿轨控制面临着挠性附件对本体姿态的耦合作用。本文将卫星太阳帆板挠性结构对本体姿态的影响增广进系统方程 ,在PID控制器控制刚体卫星的基础上 ,设计了模糊神经网络控制器 ,采用反向传播和最小方差估计的学习方法进行模糊规则的学习 ,仿真表明 ,模糊神经网络特有的学习和处理定性与定量知识的优点 ,将使卫星姿态在参数变化与外部干扰情况下具有较好的姿态稳定度与精度。     

某多挠性体卫星姿态的模糊神经网络控制设计

为改善多挠性体卫星的姿态控制系统,研究了一种基于模糊神经网络的控制器设计.根据某卫星的姿态和挠性动力学模型,给出了模糊神经网络控制器(FNNC)结构及其简化的带动量学习算法.仿真结果表明:FNNC能较好地适应卫星本体参数变化,对外界干扰的抑制能力良好,可满足高精度、高稳定度卫星的姿控要求.     

卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。     

基于机械飞轮干扰补偿的小卫星自适应滑模变结构姿态控制

针对机械飞轮内干扰可能导致小卫星姿态控制系统性能下降问题,提出了一种加入机械飞轮干扰补偿的自适应滑模变结构姿态控制方法.本文针对基于机械飞轮的三轴稳定卫星姿态控制系统,首先建立系统详细的数学模型,包括基于机械飞轮的三轴稳定卫星姿态动力学方程和机械飞轮控制系统模型,然后针对此系统设计了一种基于机械飞轮干扰补偿的自适应滑模变结构控制器,其中通过设计一种状态观测器得到机械飞轮摩擦干扰的估计值,用于对机械飞轮摩擦干扰的补偿,并通过Lyapunov定理证明了此控制律能保证系统的渐近稳定性.最后仿真结果显示,此方法缩短了飞轮转速过零时间,降低了最大的姿态扰动量且提高了卫星姿态控制的精度和稳定度.     

多指标LMI鲁棒故障检测滤波器在卫星姿态控制系统中的应用

卫星在轨运行中,需要对其故障进行及时的检测,模型的不确定性使得如何在轨卫星的故障检测产生了很大的干扰。以往的方法是将故障、输入和干扰统一作为广义输入,通过H∞范数增益最小使得系统残差最大程度地接近于故障,然而这不能反映故障、输入和干扰三者的重要关系。为此需要研究三者到残差增益的多指标下,滤波器的参数设计方法。以推导从三者到残差的传递函数表达式为主要方法,以线性矩阵不等式为工具,把指标化为可求解模型,得到多指标下的故障检测滤波器设计方法。设计的滤波器应用于采用喷气执行机构的在轨卫星模型里,给出了滤波器的设计结果。从仿真的结果看,虽然三个增益无法满足同时远远小于1的条件,但通过自适应的阈值,可实现对在轨喷气执行器卫星的鲁棒故障检测。     

基于强化学习的航天器姿态控制器设计

航天器在轨执行某些任务时,其质量参数会发生未知变化,传统控制方法在这种情况下控制效果不佳。本文提出基于强化学习的航天器姿态控制器设计方法,该方法在姿态控制器训练过程中不需要对航天器进行动力学建模,不依赖航天器的质量参数。当质量参数发生较大未知变化时,训练好的控制器仍然可以保持较好的控制效果。仿真测试表明:使用基于强化学习方法训练的控制器确实具有良好的鲁棒性。此外,回报函数的设计会明显影响姿态控制器的训练,因此对不同的回报函数设计进行了研究。     

基于RBF网络辨识的挠性卫星姿态自适应控制

为满足挠性卫星姿态控制的更高要求,提出了一种基于径向基函数（RBF）网络辨识的模糊自适应控制方法。根据卫星姿态动力学方程,将RBF辨识网络引入模糊神经网络的T-S模型,以辨识卫星,在线修改模糊神经控制器（FNC）参数,使卫星的姿态角度达到设定值。仿真结果表明：该法能有效克服卫星的不确定性,提高卫星姿态的控制精度。     

卫星姿态系统执行器故障的自适应控制设计

针对带冗余执行器的卫星姿态控制系统,考虑部分执行器发生未知故障(故障模式、大小、时间均未知)的情况,结合Backstepping方法设计了自适应容错控制器,使得当一个甚至多个飞轮出现未知故障时,系统能调整正常执行器的输入,补偿故障执行器的影响,保证系统闭环稳定及输出信号对参考输出量的渐近跟踪.对该算法进行仿真验证,得到了较理想的控制效果.     

卫星扰动对星载SAR成像质量的影响

星载合成孔径雷达快视成像质量与卫星的运动姿态密不可分，卫星扰动主要体现在对多普勒参数的影响上，而快视成像一般利用卫星星历来估计多普勒参数。通过详细分析，找出了卫星扰动对多普勒参数的内在联系，给出了详细的数学公式并结合实际数据进行了计算机模拟，给出了平台的控制精度范围，为星载ＳＡＲ系统设计提供理论依据。     

浅谈空间光学遥感器稳像技术

文章首先分析了影响像稳定的因素,然后对几种常见的稳像技术的工作原理及其优缺点进行了介绍,在论述当前稳像技术发展现状及未来发展趋势的基础上,讨论开展综合稳像技术研究的必要性。     

基于无速度测量的无拖曳卫星自适应控制方法

为了实现无拖曳（Drag Free）卫星中卫星本体对内部质量块的高精度跟踪,首先推导了近地环境下卫星与质量块的相对运动动力学方程,并分析了影响二者相对运动的主要干扰源。针对位移模式单质量块Drag Free卫星只能获取质量块与卫星相对位置测量,设计了自适应控制器,适用于卫星质量和空间干扰为定常或慢变未知量的情况,且在卫星质量和外部干扰为未知常值的假设下,控制器能够保证卫星对质量块跟踪误差的全局渐近收敛。最后给出了仿真场景以说明本文方法的有效性。     

弹道式飞行器再入高度惯性控制方案

弹道式飞行器再入时,常常要求在规定高度上发出开伞信号,目前用的过载延时控制方法误差太大。本文以飞行器轴向视速度及其积分为控制信号,用共扼方程法设计了一种惯性高度控制方案。计算结果表明,该方案的控制误差小于１００ｍ。     

角加速度反馈在再入段控制中的应用

针对再入飞行器滚动通道产生较大的滚动角及滚动角速率,给出了一种能够有效地减小滚动角和滚动角速率的方法。该方法引入滚动角加速度信号反馈,并采用逆系统方法设计控制器。数学仿真结果表明,引入角加速度信号后,通过对干扰力矩的补偿,可以很大程度上减小再入飞行器的滚动角和滚动角速率,滚动角可以稳定在±5°范围以内。该方法将有利于减弱通道之间的耦合,提高再入飞行器再入段控制的精度。     

卫星轨道保持的非线性鲁棒自适应变结构控制

应用反馈线性化方法,对卫星轨道保持的非线性动力学进行线性化,考虑线性化模型的范数有界不确定性,设计变结构各棒控制器,得到卫星轨道保持的非线性鲁棒控制律。在此基础上,利用自适应控制方法,得到一种具有不确定性范数上界估计能力的鲁棒自适应变结构控制器。进行数值仿真研究,验证了所提出控制器设计方法的有效性和适应性。     

基于鲁棒控制方法的卫星姿态控制

针对卫星姿态控制系统 ,建立了简化的线性数学模型 ,利用鲁棒控制方法设计了卫星姿态控制律 ,由于在设计中考虑了建模过程中的简化而带来的不确定性 ,因而基于线性模型所设计的控制律能够应用于非线性卫星姿态系统的控制     

星座与星座轨道控制技术

以目前仍在轨运行中的低轨道铱星星座 (IridiumConstellation)、全球第一个双向移动卫星通信星座 (ORBCOMM)和高轨道全球定位系统 (GPS)导航星座为背景 ,深入分析国外应用卫星星座的轨道控制技术 ,系统总结星座的飞控方案、星座轨道控制和测控策略。最后作者试图对目前正在研讨中的三星时差定位星座和中巴资源卫星 (CBERS)星座的测控技术谈一点设想。     

高精度遥感卫星力矩补偿技术

基于建立的卫星姿态动力学模型,对高精度遥感卫星有效载荷工作时载荷运动产生的干扰力矩及其对卫星姿态的影响进行了研究。提出了反馈控制＋力矩补偿的方法,给出了力矩补偿的设计。仿真结果表明：在补偿时延小、补偿精度高条件下利用补偿轮进行力矩补偿,可提高卫星的姿态稳定度,使其满足卫星成像时的姿态控制指标要求。