陆地生态系统碳监测卫星控制系统方案设计及在轨验证

陆地生态系统碳监测卫星(句芒号)主要用于陆地生态系统碳监测、陆地生态和资源调查监测、国家重大生态工程监测评价等,句芒号卫星控制分系统设计了高精度的姿态确定、高稳定的姿态控制算法和混合轨迹规划姿态机动算法.针对载荷对月定标的需求设计任意时刻经过任意惯性空间位置的惯性扫描模式,针对卫星自主任务规划的需求,设计一种基于地表模型图的星下点地表属性预报方法和高精度的火点视线指向地理经纬度计算方法,并为火点检测敏感器提供了太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角等云判辅助信息火点位置的实时动态预报,在轨实现了高可靠的敏感器火点指向计算和伪火点剔除.根据卫星在轨运行数据,给出相应指标实现情况,对姿态控制系统的方案和指标满足情况进行在轨验证.     

基于LightGBM的卫星飞轮温度预测

为保障卫星的正常在轨运行,地面系统需要对卫星运行状态进行监控预警,其中对卫星各系统的温度监控尤为重要.温度不仅直接反映卫星系统的健康状态,更会对系统器件的性能和寿命造成影响.飞轮作为卫星姿态控制系统的重要组件,其温度变化是识别姿态控制系统状态的重要信息.卫星飞轮温度的预测与预警对卫星在轨稳定运行具有重要意义.本文基于某在轨卫星遥测数据,结合空间环境数据,应用LightGBM机器学习框架研究建立梯度提升决策树模型,对卫星飞轮温度进行预测.经与实际遥测温度值进行对比验证,预测精度可以满足对卫星飞轮温度的监视需求.研究结果可应用于地面系统,对卫星姿态控制系统可能发生的温度异常进行预警,使地面运控人员能够提前规避风险,保障卫星的安全在轨运行.      

基于FDDPB方法的卫星姿态控制系统故障诊断

针对卫星姿态控制系统故障诊断问题,将执行机构及输出传感器的阶跃型和缓变型输出偏差统归于一种"参数偏差"型故障,介绍了改进的参数偏差型故障的实时检测与诊断 (FDDPB,Fault Detection and Diagnostics of Parameter Bias)算法,说明了此算法在卫星姿态控制系统执行机构和传感器故障诊断中的应用.引入卫星姿态动力学模型和飞轮模型,建立了算法仿真模型,选取执行机构阶跃型和缓变型故障作为故障注入条件,将该算法用于实验验证.仿真结果表明:该算法能够检测出系统发生的故障,且能够准确估计出故障幅值.      

带有挠性附件卫星的自适应内模控制

导出了带有“拍打”运动的挠性卫星数学模型 ,并指出模型的不确定性 ;给出了卫星姿态控制器的基本形式 ,并分析了控制器参数的选取准则以保证姿态控制系统的稳定性 ;进而利用在轨辨识在线修正控制器参数形成了卫星姿态的自适应内模控制器。分析和仿真结果表明 ,所提出的自适应内模控制器能够有效提高大型卫星的姿态指向精度和稳定度     

基于射频敏感器的卫星三轴姿态确定方法研究

带有大型网状展开天线的同步轨道移动通信卫星,一般通过卫星本体的姿态控制间接保障星上通信天线的指向精度,难以避免天线因自身安装、变形、挠性振动等引起的指向误差.提出直接利用射频敏感器测量的信标信号误差确定卫星三轴姿态,并计算天线保持目标指向所需三轴姿态角偏差,通过卫星姿态控制系统实时或离线姿态修正以保证天线指向精度.利用数学仿真方式验证算法正确性和有效性.     

转动载荷对卫星姿态的影响与控制研究

研究带有转动载荷和挠性附件的卫星姿态控制问题.基于具有广义坐标形式的牛顿 欧拉方法建立了卫星姿态动力学模型和转动载荷力矩模型,研究载荷产生的动不平衡力矩和静不平衡力矩的机理和特点.分析载荷干扰对卫星姿态的影响特性,给出基于传递函数进行拉氏变换以估算姿态抖动量的方法.分析卫星姿态控制系统设计干扰补偿控制器的条件,给出了控制器的工程设计方法.验证结果表明该方法有效且能提高卫星姿态精度.     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

卫星遥感图像信息作为姿态敏感器的应用研究

陆标敏感器可以从卫星遥感图像信息中提取卫星的姿态信息,它根据卫星实时图像与基准图像之间的偏移量,计算出卫星的姿态。对陆标敏感器的总体方案进行了设计,在图像匹配技术中采用基于区域特征的先粗匹配、后精匹配的匹配算法,在姿态确定算法中对可能达到的姿态测量精度进行了理论分析,研究表明陆标敏感器可以获得较高精度的卫星姿态信息,作为新型光学姿态敏感器具有重要的研究意义。     

姿态异常下的星体自旋角速度确定方法

摘要： 针对在轨姿态异常后星体高速自旋情况,开展星体自旋角速度确定方法研究.提出一种基于太阳敏感器测量数据确定自旋角速度的方法,并对自旋角速率确定误差进行分析,得到各误差源对确定精度的影响关系;基于角速率确定误差分析结论,给出根据角速度大小选取不同时间间隔测量数据的策略,通过大时间间隔测量数据的选取,保证小角速度情况下的确定精度.所提出方法的有效性通过数学仿真验证,并在实际应用中基于太阳敏感器遥测数据获取在轨姿态异常卫星角速度.     

天体对卫星红外地球敏感器干扰的研究

我国在轨运行的卫星多次因红外地平仪受天体的干扰而出现姿态异常的情况．本文介绍了各种红外地平仪工作原理，分析了它们受干扰的原因，给出了精确预报的方法，并在此基础上提出了相应的抗干扰措施，有些已成功运用到在轨运行的卫星上。     

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电，所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计，不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务；航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比，基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题，从在轨航天器蓄电池数据特性出发，挖掘在轨状态下所能提取的退化特征，并采用多特征综合评价方法，设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法，实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估，应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估，具有良好的工程实用性，可作为国内航天器健康评估技术的参考。     

可变构型的控制力矩陀螺控制方法

针对固定构型的控制力矩陀螺群无法灵活改变其合成角动量包络以适应卫星不同工况的姿态机动需求问题,设计了一种可变构型的控制力矩陀螺群控制方法。建立了可变构型的控制力矩陀螺群的动力学模型;在考虑控制力矩陀螺群框架角速度、高速转子转速以及构型倾角变化速率等多变量下,设计了可变构型的控制力矩陀螺群的操纵律;分析了构型倾角固定和构型倾角可变情形下的控制力矩陀螺群合成角动量包络和奇异状态分布情况。采用可变构型的控制力矩陀螺群进行了卫星多工况姿态敏捷机动控制。数学仿真校验表明,可变构型的控制力矩陀螺控制方法能够实现金字塔构型下不同数目的控制力矩陀螺故障时的卫星三轴敏捷机动控制。     

小型控制力矩陀螺扰动建模及性能指标分析

为实现遥感卫星的高精度指向能力,对遥感卫星星上常用执行机构控制力矩陀螺扰动及性能指标评定进行了研究。首先,充分考虑小型控制力矩陀螺的静动不平衡量以及框架轴的安装误差,根据动量定理和动量矩定理建立了完整的星载小型控制力矩陀螺的动力学模型,并对所建立模型的正确性进行了理论分析和仿真验证;其次,将含有扰动特性的小型控制力矩陀螺应用到星上,建立了整星动力学模型,并选用合适的框架伺服控制系统和转子伺服控制系统,完成整星的姿态稳定控制任务;最后,采用数值仿真的方式分析了陀螺转子静动不平衡因素以及框架角测量误差对星体姿态精度和稳定度带来的影响。结合任务要求,对小型控制力矩陀螺设计提出静动不平衡量等指标要求,以期使其满足星上光学有效载荷的成像要求。     

MEO导航卫星热控系统设计及验证

为解决MEO导航卫星整星热控设计以及有特殊温控指标要求设备的温度控制问题,结合卫星构型、轨道姿态、工作模式等特点,采用被动散热、扩热及局部隔热的热控措施,辅以开关或高精度比例控温算法分级主动热控设计原则.针对载荷大功率设备和相控阵天线,采用热管网络结合扩展散热区的热控措施;针对有温度敏感指标要求的蓄电池组、原子钟等采用...     

基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。     

载人航天器空气质量模糊综合评价灰关联分析

中长期载人航天器舱室为密闭环境,空气污染严重,极大影响了航天员的健康,有必要对该问题进行全面研究,提出新的空气质量评价方法评价舱室内的空气质量.在首次确定舱室单微量污染成分的分级模糊隶属度函数的基础上,提出采用模糊综合评价的灰关联分析方法评价中长期载人航天器舱室空气质量.该评价方法结合了模糊评价和灰色评价的优点,同时给出模糊分级结论和关联度分析结果,能反映舱室内空气质量状况及其变化规律.分析表明:评价结果信息含量大,能较好地反映载人航天器舱室内实际的空气质量状况,也能用于评价净化装置的工作性能.     

星载原子钟在轨剩余寿命预测方法研究

原子钟是导航卫星最关键载荷之一, 开展原子钟健康状态评估与寿命预测相关工作, 对于及时掌握原子钟性能和运行状况, 确保卫星导航系统提供高可用性连续性完好性的服务, 具有重要意义。结合星载原子钟在轨失效特性分析, 提出了一种综合考虑原子钟随机失效与耗损失效的剩余寿命预测方法。该方法融合利用原子钟寿命周期内产生的多源多维数据, 通过概率统计和机器学习的途径实现原子钟的剩余寿命预测。经案例验证, 所提方法合理有效, 具有一定的工程应用价值。      

轴对称羽流流场数值模拟和实验验证

针对在轨航天器羽流效应对航天器整体寿命的影响,在"DFH"系列卫星姿控发动机喷管羽流实验研究的基础上,建立喷管的轴对称模型,选取矩形计算区域,设定一定的边界条件和计算条件,采用轴对称单组分直接模拟蒙特卡罗(DSMC,Direct Simulation Monte Carlo)方法对相应实验状态的羽流流场进行数值模拟研究.通过对比数值模拟结果和实验测量结果,表明DSMC数值模拟羽流流场的计算结果符合实际流动规律,实验验证了所编制的轴对称DSMC数值模拟程序的正确性和有效性.      

基于改进MOPSO算法的区域侦察弹性星座重构方法

针对区域侦察弹性星座重构问题,提出了基于改进多目标粒子群优化算法(multi objective particle swarm optimization,MOPSO)的区域侦察弹性星座重构方法。该方法采用一箭多星发射和在轨卫星相位机动相结合的方式对受损星座重构。首先选取了星座覆盖、重构成本、重构时间和星座弹性四方面的指标;其次对一箭多星发射过程和卫星相位机动过程进行了分析,对失效轨道面内剩余正常卫星采取均匀相位的策略。以恢复原有星座性能为目的,考虑最大重访时间、重构成本、重构时间及弹性,建立了重构时间和重构成本最优的重构优化模型。最后对MOPSO算法进行了改进,提出了基于学习机制的种群更新策略,通过变量转化将离散变量转化为连续变量,解决了重构优化模型中混合变量优化问题。针对某一受损星座进行仿真,重构时间最优的重构方案为发射6颗新卫星结合在轨卫星均匀相位;重构成本最优的重构方案为发射4颗新卫星结合在轨卫星均匀相位。案例表明提出的重构方法有效,可为侦察星座的建设提供参考。