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研究了双体卫星(DFP)对日定向姿态机动控制问题。首先分析双体卫星工作机理,建立载荷舱与平台舱姿态模型,推导磁浮机构线圈和磁钢相对距离的数学表达式。提出基于PD控制的载荷舱对日姿态机动、平台舱姿态跟踪以及两舱避碰等控制策略。在此基础上,为提高平台舱姿态跟踪速度,设计反步控制器对平台舱飞轮的动态特性进行补偿。进一步,为提高两舱协同控制性能,对传统PD控制进行改进,提出基于变增益PD控制的载荷舱姿态机动控制律,将两舱相对姿态信息包含在载荷舱对日姿态机动控制律中,有效降低了两舱碰撞风险,提高了两舱姿态机动速度。仿真结果表明,本文控制算法能有效实现双体卫星对日定向,且能避免两舱碰撞。 相似文献
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航天器遥测数据异常检测是识别航天器状态、保障航天器安全可靠运行的关键技术.然而,航天器遥测数据异常检测通常面临时序数据维度大、异常不平衡、标签样本缺乏等问题.基于数据预测的异常检测思想,提出一种基于迁移学习的深度异常检测模型.根据遥测数据时序相关性强的特点,采用具有注意力机制的长短期记忆网络建立遥测数据预测模型.为了克服航天器遥测数据异常标签少、数据维度高的问题,采用微调的迁移学习方法对预测模型进行优化,同时采用全连接层统一不同数据集维度,从而提高了迁移学习模型精度,提升异常检测水平.以美国宇航局公开的两个航天器数据集为实验对象,利用提出的异常检测方法对该数据集异常状态进行识别,结果表明,与经典异常检测算法相比,引入迁移学习能明显提升模型性能,实验结果优于目前常见的异常检测模型,证明了方法的有效性. 相似文献
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根据连续质量改进的三个层次以及源头治理的思想 ,指出了最优质量水平的不合理性 ,并在此基础上得出修正的最优质量水平 相似文献
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