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.     

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。     

基于OMNeT++的卫星姿态控制系统仿真

针对三轴稳定卫星的姿态控制系统,在离散事件仿真平台OMNeT 的基础上,建立了一个以星敏感器和陀螺为敏感器,反作用飞轮为执行机构的闭环控制仿真系统。采用双矢量定姿算法和PID控制算法,对该卫星在对地定向模式下的控制精度进行了仿真。仿真结果清晰地反映了星敏感器和反作用飞轮输出延时对控制精度的影响。整个仿真系统符合面向对象和模块化的程序设计理念,并实现了仿真程序的重用。     

依托神经网络框架的姿态控制算子设计

针对传统的运载火箭控制系统软件设计模式,本文以姿态控制软件作为研究对象,考虑使用神经网络框架的设计思想建立姿态控制系统软件设计框架,重点讨论了姿态控制算子的设计方法,介绍了姿态控制软件和神经网络框架,讨论了框架在软件开发中的优势并分析了依托神经网络框架建立姿态控制软件框架的要素,阐释了基于本体论的姿态控制算子的建模过程,算子的具体设计以及如何将姿态控制算子嵌入到神经网络框架中。仿真实验验证了本文所设计算子的正确性。     

基于滚动信息反馈的偏置动量卫星滚动/偏航回路姿态控制器设计

以偏置动量卫星为背景,针对滚动/偏航回路的姿态控制,采用频率分离法分析设计了基于滚动信息反馈的控制器,并给出控制参数的合理选取范围。卫星俯仰回路采用常用的偏置动量轮控制,其滚动/偏航轴上各安装一个反作用飞轮以完成姿态控制。同时,卫星三轴配置磁力矩器以实现动量轮/反作用飞轮的角动量卸载。最后进行了数学仿真,结果表明,卫星滚动/偏航轴的姿态指向控制的精度和稳定度分别达到0.05°和0.001(°)/s,验证了所设计的控制规律的可行性以及控制参数分析的合理性,具有一定的理论意义和工程应用价值。     

广播卫星两级姿态控制系统的设计及分析

本文研究可以满足天线指向高精度要求的两级姿态控制系统。建立卫星数学模型,设计卫星控制系统,对系统进行计算机数字仿真研究。结果表明,天线指向精度高,系统还具有其它一些优越性。     

基于STK的小卫星零动量姿态控制系统仿真研究

针对基于卫星工具包进行小卫星零动量姿态控制系统的仿真研究和应用。首先对STK的姿态属性模块和姿态仿真器的应用进行了说明;然后分析和研究小卫星零动量姿态控制系统的设计思想,同时建立小卫星的三维模型,并在STK中进行仿真应用;最后对控制规律的输出力矩数据曲线及控制精度进行分析和说明。     

基于动态逆和神经网络的机动弹头姿态控制系统设计

机动弹头是复杂的非线性系统,它给姿态控制系统设计人员以极大的挑战。为了满足飞行稳定性要求,提高系统的适应性和鲁棒性,本文构造了动态逆神经网络姿态控制系统,设计了慢变量和快变量动态逆,引入了在线神经网络进行逆误差的补偿。实例仿真的结果表明:动态逆和在线神经网络的结合,能够实现弹头的稳定飞行。     

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。     

三轴稳定微小卫星主动磁阻尼姿态控制

针对三轴稳定微小卫星,用四元数法建立了速率阻尼阶段的动力学和运动学模型.根据地磁场强度矢量投影到轨道坐标系的简便旋转关系,设计了采用主动磁控的拟比例微分控制器,同时分析了磁力矩器的磁偶极矩.速率阻尼仿真结果表明:该控制法有效可行,具有一定的应用价值.     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

航空发动机多变量神经网络自适应控制仿真研究

针对航空发动机是一个具有强非线性、时变不确定性的被控对象,提出了一种基于RBF网络的航空发动机多变量神经网络自适应控制方法,该方法采用RBF网络对发动机非线性模型进行实时辨识,并将系统的灵敏度信息反馈给神经网络控制器,保证了控制器对被控对象的准确控制.通过某涡扇发动机在飞行包线内的数字仿真,结果表明该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的多变量自适应控制,而且具有较好的动静态性能.     

离散相似法在卫星姿态控制系统设计和数字仿真中的应用

本文叙述了离散相似法的基本原理，在此基础上给出了单输入－单输出系统的各种典型子块的系数计算公式，在典型子块的基础上构成晃动动力学、帆板挠性动力学、双二阶晃动和帆板振动滤波器动力学的复合子块，以及各种非线性复合子块。最后给出了某卫星三轴姿态控制系统的数字仿真结果。     

卫星姿态变结构控制病态时的一种控制方法

为解决用反馈线性化方法实现卫星姿态滑模变结构控制(VSC)中病态时确定逆矩阵方法的参数导致的控制精度与控制能量间的矛盾,提出将广义逆矩阵用于求解控制律,并给出了广义逆矩阵的求解方法。计算和比较结果显示,该法不仅控制精度高,而且能大幅节约控制能量。     

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。     

大型卫星编队的分布式协同姿态控制

随着卫星应用的日益发展,由卫星编队来代替单颗卫星进行工作已经 成为一种趋势。大型卫星编队的构型和控制问题的研究,作为未来的空间任务 发展和设计的基础是十分重要的。本文研究由多颗卫星组成的编队,讨论了协 同控制器的分类与结构,将编队视为一个分布式系统,其中每一颗卫星的控制系 统作为一个独立的控制单元,进行姿态协同控制器的设计。并利用李亚普诺夫 稳定性理论验证了控制器的全局稳定性,仿真结果表明这种分布式协同姿态控 制器有效可行。最后介绍了利用五自由度气浮台(Microsim)进行卫量编队协同 姿态控制的实验方法。     

小卫星磁强计定姿半物理仿真试验方法探讨

针对磁强计定姿的小卫星滤波算法的特点，提出一种利用非磁性转台的半物理仿真试验方法，给出了具体实现的步骤及工程框图。这种方法具有简单、经济的优点。     

卫星姿态控制系统故障重构观测器设计

对于卫星姿态控制系统,提出一种基于PD型学习观测器(Learning observer, LO)的系统故障重构方法。在P型LO的学习算法基础上引入测量输出估计误差的微分项,设计了一种PD型LO,估计卫星姿态角速度和姿态角的同时,快速精确重构卫星执行机构故障。给出了所提观测器的稳定性条件,并基于线性矩阵不等式技术提出一种系统化PD型LO设计方法。进一步,将所提PD型LO设计扩展用于卫星姿态敏感器故障的快速重构。最后,将所提方法应用于微小卫星推力器故障重构和陀螺故障重构,仿真结果校验了所提方法的有效性。     

人工神经网络在卫星姿态测量系统故障诊断中的应用研究

针对卫星姿态测量系统的硬件故障, 应用人工神经网络进行故障检测与诊断, 得到了较为满意的结果。研究表明, 人工神经网络结构简单, 学习速度快, 适应性广, 对于卫星姿态测量系统中的姿态传感器故障, 检出率和诊断正确率可达到百分之百