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基于星体角速度估计的陀螺故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为在星载惯性基准单元(IMU)正常工作的陀螺的冗余度不满足奇偶方程法条件时诊断陀螺故障,通过卫星稳态运行期间高精度星敏感器输出的姿态四元数信息,根据卫星姿态运动学和动力学方程,采用非线性广义卡尔曼滤波(EKF)得到星体角速度的估计值。在此基础上,通过设计的故障诊断器对陀螺故障进行定位。仿真结果表明,该法可检测陀螺的突变和缓变故障。 相似文献
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基于星敏感器角速度估计的陀螺故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
当星载惯性基准单元 (IMU)正常工作的陀螺的冗余度不满足奇偶方程法条件时 ,无法进行陀螺的故障诊断。本文通过卫星稳态运行期间高精度星敏感器输出的姿态四元数信息 ,根据卫星姿态运动学方程和姿态动力学方程 ,采用非线性广义卡尔曼滤波 (EKF)得到星体角速度的估计值。在此基础上 ,通过设计的故障诊断方案对陀螺故障进行定位。数学仿真验证了这种方法的有效性 相似文献
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钊对航天器的惯性-星光姿态确定系统,选取基于矢量观测的最小参数姿态矩阵估计方法为定姿算法。但是由于系统模型是非线性的,针对系统模型的非线性,将UKF(Unscented Kalman Filter)与最小参数姿态矩阵估计方法结合,设计了一种针对MEMS陀螺和CMOS APS星敏感器的UKF姿念估计器。仿真结果表明:在敏感器精度较差的情况下,该UKF、姿态估计器能够满足大多数航天器对姿态确定精度的要求。此外,UKF和EKF(Extended Kalman Filter)的仿真对比结果表明:UKF滤波器的收敛速度高于EKF滤波器,状态估计的精度也优于EKF滤波器,且数值稳定性好。 相似文献
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为在无陀螺或陀螺故障时可用星敏感器估计姿态角速度,在扩展卡尔曼滤波(EKF)和非线性预测滤波的基础上提出了基于四元数的卫星角速度估计算法,并给出了相应的模型。该算法对角速度建模精度的要求较低,无需卫星动力学方程,方法简单且易于实现。仿真结果表明,算法的精度较高。虽然仍受噪声和步长的影响,但相对基于EKF和最小模型误差的角速度估计算法,其性能改善较大。 相似文献
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为了获得更好的估计精度和滤波稳定性,提出了一种基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman Filter, CKF)的容积四元数估计器(Cubature Quaternion Estimator,CQE)估计卫星姿态。新方法利用四元数进行姿态更新,同时采用广义罗德里格参数表示误差角,有效地避免了滤波过程中的奇异。为克服多传感器融合时运算效率低的问题,通过容积四元数估计器与信息滤波相结合,提出了一种容积信息四元数估计器(Cubature Information Quaternion Estimator,CIQE)。仿真表明角度和陀螺漂移初始估计误差较大时,新方法仍能取得良好的估计性能。 相似文献
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基于陀螺和四元数的EKF卫星姿态确定算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为保证卫星姿态确定的高精度,利用星敏感器提供的姿态四元数,结合扩展卡尔曼滤波(EKF)对陀螺漂移和安装误差进行实时补偿。建立了滤波器数学模型,并通过数学仿真获得了算法的理论精度,同时分析了星敏感器安装误差对姿态确定的影响。 相似文献
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基于地磁场测量估计卫星姿态的UKF算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了利用UKF(Unscented Kalman Filter)处理地磁场测量数据进行低轨道(LEO)卫星自主定姿的算法。通过使用估计姿态、轨道参数和国际地磁场参考(IGRF)计算得到的地磁矢量与三轴磁强计(TAM)的测量矢量之差作为更新信息,可以实现实时的姿态角和角速度估计。针对卫星稳态定姿、大角度快速机动的定姿以及姿态失控状态下的定姿等三种任务,分别用UKF和传统的EKF(Extended Kalman Filter)进行了数值仿真。仿真结果显示出本文提出的定姿算法的优越性。 相似文献
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基于四元数估计角速率的陀螺故障定位 总被引:7,自引:1,他引:7
当卫星速率积分陀螺的配置冗余度不满足一致性检验条件时,不能单纯利用硬件冗余实现陀螺的故障定位。鉴于角度和角速度敏感器的输出通过卫星运动学相关,本文利用姿态测量敏感器的输出来诊断陀螺故障。首先根据姿态测量敏感器的输出得到卫星姿态四元数,进而根据四元数动力学方程得到粗略的姿态角速度信息,并将此角速度作为输出信息用于对卫星动力学方程的滤波,从而得到较精确的角速度信息,为单冗余度陀螺组件的故障定位提供解析冗余信息。利用四元数方法可以避免出现奇点。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。
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非线性估计理论的最新进展 总被引:19,自引:4,他引:19
扩展Kalman滤波(EKF)是应用最广的非线性估计方法,然而它存在实现性差、计算量大、估计精度低等缺陷,这些问题起源于。EKF采用了Taylor展开近似。在阐明非线性估计的本质,剖析EKF等传统方法的特点及缺陷的基础上,从非线性估计革新的两条发展思路——非Taylor展开的线性变换及非线性变换出发,分别对插值滤波、Unscented滤波、粒子滤波和神经网络滤波这四种近年来最具特色的新方法进行介绍和评述。通过分析这些方法的工作原理、性能特点、必要性和可行性,将非线性估计最新进展的思想传承、本质内涵、地位与作用予以展现,指出各方法的现存问题、发展潜力和最具可实现性的发展方向。同时强调了各种算法的选取须根据具体应用场合和条件,在主要性能指标之间综合权衡。 相似文献
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姿态确定是GPS在航天器上应用的一个重要方面。采用广义卡尔曼滤波(EKF)方法利用GPS进行航天器姿态确定,建立了GPS载波相位观测和航天器姿态运动的线性误差方程,并进行了仿真计算。 相似文献
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针对火箭控制系统姿态网络设计,提出了一种采用遗传算法和模拟退火算法混合的算法进行姿态网络自动设计的方法。该算法实现了已知校正网络幅频特性曲线的幅频向量,通过系统辨识和寻优搜索,可以计算出该网络的传递函数。本文对该算法进行了试验验证,证明该方法可行并优于单纯的模拟退火算法和遗传算法。 相似文献