GPS/速率陀螺组合Kalman滤波姿态确定算法研究

建立了GPS／速率陀螺组合姿态估计系统的模型，研究比较了三种典型的Kalman滤波姿态确定算法：状态扩充法、量测量求差法和时变噪声估计跟踪自适应滤波算法。给出了某航天器采用GPS／速率陀螺组合姿态确定的仿真计算结果，并对结果进行了分析。结果表明，与传统Kalman滤波算法比较，时变噪声跟踪自适应滤波算法和量测量求差滤波算法能较好地消除GPS测量中相关时变噪声的影响，提高姿态确定的精度；而且时变噪声跟踪自适应滤波算法能很好地消除由于噪声统计性能的不确定性对Kalman滤波的影响，提高姿态确定系统的性能。     

基于自适应采样滤波器的临近空间飞行器姿态确定

为提高临近空间飞行器的姿态估计精度和稳定性,研究了捷联惯性导航系统与星敏感器组合定姿方法和滤波融合算法.首先给出了临近空间飞行器的高精度姿态确定方案及其模型,然后针对一般采样型滤波器自适应能力有限的缺点,推导了一种能在线自适应估计过程噪声和量测噪声协方差阵的自适应采样滤波算法,该算法融合了自适应估计和非线性滤波各自的优点,不仅能对姿态确定系统的非线性滤波问题进行高精度估计,而且估计结果具有较强的鲁棒性,最后进行了仿真实验.实验结果表明本文方法达到10角秒的定姿精度,其滤波精度和稳定性均满足临近空间飞行器的定姿要求.     

一种应用于星光观测导弹姿态确定的强跟踪滤波算法

为提高基于星光观测的导弹姿态确定系统的非线性滤波器性能,对更具自适应能力的强跟踪扩展卡尔曼滤波器进行了研究。针对一般强跟踪扩展卡尔曼滤波算法的自适应能力有限的缺点,推导了一种能根据每一个状态噪声的变化来调解误差方差阵中相应的渐消因子的强跟踪滤波算法,根据其在导弹姿态确定中的应用特点对其进行了优化;并将其应用到基于星光观测的导弹姿态确定仿真中以验证算法的效果;仿真实验说明算法的速度、精度和可靠性能够满足基于星光观测的导弹姿态确定的需要。     

基于归一化神经网络的航天器自适应姿态跟踪控制

针对以变速控制力矩陀螺（VSCMGs）为姿态控制执行机构的航天器在同时考虑惯性参数和执行机构不确定性情况下的姿态跟踪控制问题,提出了一种基于归一化神经网络的自适应姿态跟踪控制方法。设计一个非线性反馈控制器作为航天器姿态控制的基本控制器,利用归一化神经网络设计补偿控制器,用以在线估计和消除包含系统不确定参数的未知不确定函数的影响,避免了标准自适应控制方法需要进行大量不确定参数估计的缺陷。采用神经网络输入归一化技术,简化了闭环系统复杂的稳定性分析过程。理论分析证明了闭环系统的稳定性和姿态跟踪误差的收敛性。仿真结果表明,所提出的控制方法能满足航天器在惯性参数和执行机构不确定性及外干扰存在情况下的高精度姿态跟踪控制要求。
     

航天器姿态跟踪系统的非线性鲁棒自适应控制

研究有未知惯量矩阵和干扰力矩的刚体航天器姿态跟踪。对此类多输入多输出、不确定非线性系统,提出了一种非线性鲁棒自适应控制策略,用Lyapunov直接法分析了闭环系统稳定性。理论分析表明,该控制器不仅保证闭环系统一致最终有界稳定,航天器姿态跟踪误差收敛至系统平衡点的一个较小领域,而且使闭环系统对航天器惯量参数有自适应能力,对有界干扰力矩具鲁棒性。仿真结果表明：所设计的非线性鲁棒自适应控制器有效。     

测量不确定的充液航天器自适应鲁棒容错控制

针对三轴稳定充液航天器控制系统中同时存在外部未知干扰,参数不确定,测量不确定和执行器部分失效故障的鲁棒容错姿态机动控制问题进行研究。首先将部分充液贮箱内的晃动液体燃料等效为粘性球摆模型,采用动量矩守恒定律推导出航天器的刚-液耦合动力学方程。然后将变结构控制策略结合范数自适应估计算法设计了自适应鲁棒容错控制器,其中设计的范数自适应控制算法用于有效估计由测量不确定产生的集总扰动的未知上界;自适应估计算法则用于有效估计贮箱内的液体晃动位移变量。提出的控制策略不依赖精确的故障信息,并且在故障信息值不确定的情况下可以实现期望的姿态机动任务。基于Lyapunov稳定性分析方法证明了容错闭环系统状态变量的一致最终有界性。采用数值方法验证了所提控制方法的有效性和鲁棒性。     

多姿态敏感器测量的信息融合定姿方法研究

基于最优融合估计理论,给出并证明了多敏感器组合姿态确定系统状态最优融合估计形式。设计了基于信息分配的多信息融合联合滤波器结构和算法,分析估计性能,讨论了决定联合滤波器融合的性能信息分配因子选择方法,提出了一种基于协方差阵特征值平方分解的动态自适应信息分配因子确定方法。以某卫星多姿态敏感器组合测量为例,推导了卫星姿态确定的误差状态方程和各子系统的量测方程及观测阵。仿真结果表明：采用联合滤波器对多敏感器卫星姿态确定系统进行信息融合能改善定姿精度,有效抑制滤波发散,并提高整个系统的运算与收敛速度。     

基于有向图的航天器编队鲁棒自适应姿态协同跟踪控制

针对一组有向通讯拓扑关系的编队航天器的协同控制问题,考虑航天器的模型不确定性(指惯量不确定性)以及受到的外部干扰的影响,设计了分布式自适应协同姿态跟踪控制器,使得各航天器姿态协同的同时跟踪时变的期望姿态。首先,针对由MRP参数描述的航天器误差动力学方程,选取了包含相对误差项以及绝对误差项的滑模面,将模型不确定项和外界干扰项作为整体处理,基于Lyapunov稳定性理论给出了非回归项的自适应算法和分布式协同跟踪控制律的设计方法,以使得各航天器协同收敛到期望的姿态,最后通过仿真验证了该算法的有效性、可行性。     

基于ESO的高超声速飞行器模糊自适应姿态控制

针对高超声速飞行器再入过程的姿态跟踪要求,提出了基于扩张状态观测器(ESO)的模糊自适应姿态控制策略。在反步法框架下,对于姿态角动态,采用模糊自适应在线逼近耦合不确定性。为减轻计算负担,设计ESO在线观测角速率动态中由于参数摄动和输入扰动引起的综合不确定项。为避免反步控制的"微分爆炸"现象,使用动态面方法设计姿态控制器。基于Lyapunov理论的稳定性分析,证明了闭环控制系统是半全局一致最终有界的。仿真结果表明,该方法对于高超声速飞行器姿态角信号指令具有良好的跟踪性能。     

遥感卫星高精度高稳定度控制技术

对遥感卫星高精度高稳定度控制技术进行了综述。给出了国内外高稳定度多挠性遥感卫星控制、快速机动控制、高精度姿态确定、自主智能控制等典型应用,以及未来发展趋势。分析了挠性多体卫星结构-控制一体化设计、卫星在轨试验和高精度姿态确定等关键技术。讨论了挠性多体卫星动力学建模仿真及地面试验验证,H∞控制、自适应滤波前馈等卫星姿态控制方法研究与应用,卫星结构模态与无干扰力矩在轨辨识,以及基于陀螺、星敏感器及其误差、卫星动力学模型、在轨热变形标定等高精度姿态确定技术。     

编队飞行卫星的自适应姿态协同控制

研究了双星编队飞行系统的姿态控制问题.在卫星转动惯量参数不确定下,给出两种编队飞行卫星的自适应姿态协同控制算法.第二种自适应协同控制算法,在实现对转动惯量参数的实时辨识的同时,还能够解决控制输入饱和问题.通过李亚普诺夫方法证明了编队飞行系统全局渐近稳定性.最后对给出的算法进行了数值仿真.结果表明,所设计的控制算法实现了编队卫星之间的姿态协同控制,是可行的、有效的.     

控制输入饱和的挠性航天器姿态机动智能鲁棒控制

针对挠性航天器带有执行机构饱和的姿态控制问题,提出了一种将自适应变结构和智能控制相结合的智能鲁棒控制方法。首先,在基于非线性和低阶模态的动力学模型基础上,针对挠性模态不可测的特点,给出了仅利用输出信息的智能自适应变结构输出反馈控制器的设计方法,其中利用神经网络控制来补偿执行机构饱和非线性和采用自适应控制技术克服确定不确定性的界的困难,并基于Lyapunov方法分析了滑动模态的存在性及系统的稳定性。最后,将该方法应用于挠性航天器的姿态机动控制,在反作用飞轮存在饱和特性约束的情况下,完成姿态机动的同时,可有效地抑制挠性附件的振动。
     

挠性卫星的自适应模糊滑模控制

将自适应模糊滑模控制应用于挠性卫星的姿态稳定控制中 ,给出了详尽的实现方法。用一个自适应模糊控制器逼近滑模控制中的等效控制 ,推导了规则参数调整的自适应率 ,确定不连续控制以保证闭环控制系统的稳定性 ,用另一个模糊控制器光滑不连续控制以抑制抖振。仿真结果表明 ,该方法实现了较高精度的卫星姿态控制。     

关于主星带伴随分布式小卫星雷达系统的姿态跟踪控制研究

波束指向同步是主星带伴随分布式小卫星雷达系统必须解决的问题之一.主星为补偿多普勒频移而进行的姿态导引会导致地面目标点相对位置漂移,针对这一现象,伴随分布式小卫星应进行姿态控制与主星协同,为保证姿态控制器在外界扰动和参数不确定情况下有效工作,分别设计了自适应姿态机动控制律和姿态跟踪控制律.仿真结果表明,姿态控制器可以有效实现姿态机动和跟踪,控制精度能够满足波束指向同步的要求.     

卫星多敏感器组合姿态确定系统中的信息融合方法研究

针对卫星陀螺，红外地平仪，太阳敏感器，GPS接收机组合姿态确定系统的特点，提出一种基于联邦卡尔曼滤波算法的信息融合方法，其中信息分配系数通过计算协方差矩阵的迹在线自适应确定。推导了由四元素描述的卫星姿态误差状态方程和各子系统的测量方程。仿真分析结果表明采用该信息融合算法可以提高定姿精度，有效抑制滤波发散，并使整个系统的运算速度和收敛速度都有所提高。     

对无控旋转目标逼近的自适应滑模控制

对追踪器逼近无控旋转目标器的轨迹和姿态六自由度控制问题进行了研究.基于适用于任意偏心率的航天器相对运动轨道和姿态动力学模型,对追踪器逼近无控旋转目标的参考轨迹和参考姿态进行了分析与设计,推导了一种用于六自由度逼近控制的自适应滑模控制器.通过仿真分析,证明了所设计的逼近参考轨迹和参考姿态的合理性,同时验证了自适应滑模控制器的有效性.     

改进的Sage—Husa滤波及在卫星姿态估计中的应用

基于极大后验估计原理,提出了一种改进的噪声估计器,以实现对噪声均值和方差的在线估计,抑制滤波器发散。对自适应扩展卡尔曼滤波算法在卫星姿态确定系统中的应用进行了仿真。结果表明新算法滤波精度优于扩展卡尔曼滤波（EKF）,与Sage—Husa自适应滤波算法相比,可阻止滤波器发散,提高系统滤波精度。     

大型挠性充液卫星自适应PID智能控制技术研究

介绍以新一代静止轨道三轴稳定卫星平台为研究对象的大型挠性充液卫星的自适应PID智能控制方案。自适应PID智能控制继承了PID控制器的优点,在PID控制器的基础上增添了模态参数智能自主在轨辨识、自适应滤波器参数自主确定,从而使自适应PID智能控制的鲁棒性、可靠性、安全性显著增强,即使帆板挠性或液体晃动等模态参数超出预定指标范围,也可以自主地智能地消除可能出现的姿态振荡。     

考虑终端姿态约束的自适应迭代制导方法

为了解决采用经典迭代制导方法时运载火箭主动段终端姿态散布较大的问题,提出一种考虑终端姿态约束的自适应迭代制导方法。该方法将末级主动段分为迭代制导段和姿态快速调整段;在迭代制导段,通过对其终端姿态和姿态快速调整段的估计,自适应调整其制导目标状态;在主动段结束前进入姿态快速调整段,将火箭姿态快速调整至期望姿态。仿真结果表明该方法能同时满足轨道参数约束和终端姿态约束,且仅增加少量的推进剂消耗。     

对失控翻滚目标逼近的神经网络自适应滑模控制

针对失控航天器在空间中自由翻滚的情况,研究追踪器对失控翻滚目标逼近的位置和姿态六自由度耦合控制问题。建立追踪器与目标器相对运动的姿轨一体化动力学模型,设计追踪器逼近过程的标称轨迹和标称姿态。综合考虑系统不确定性和外部干扰,设计无抖振的神经网络自适应滑模控制器。将滑模控制与神经网络逼近相结合,采用径向基函数(RBF)神经网络对系统未知部分进行自适应逼近。由Lyapunov方法导出神经网络自适应律,通过自适应权重的调节保证整个闭环系统的稳定性。数值模拟实例说明了所设计的标称轨迹和标称姿态的合理性,同时验证了神经网络自适应滑模控制器的有效性。