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为满足微纳航天器对姿态确定系统的体积、重量、功耗、精度等严格要求,提出用无陀螺微惯性测量单元(GFMIMU,Gyroscope-Free Micro Inertial Measurement Unit)和星敏感器组成惯性恒星罗盘(ISC,Inertial Stellar Compass)的姿态确定方案.根据无陀螺的测量原理建立了ISC的状态方程,将星敏感器的姿态测量信息作为观测量,修正GFMIMU长时间工作误差的积累.利用卡尔曼滤波器对ISC的定姿误差进行估计,并采用可观测性分析理论证明滤波器的滤波稳定性.最后,对ISC进行了系统仿真,仿真结果证明ISC可以满足微纳航天器的使用要求. 相似文献
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从鲁棒稳定性和抑制扰动的动态性能角度,分析了干扰观测器应用到轴向磁轴承时其有效带宽较低的问题,指出磁轴承易受到低频干扰并提出了一种抑制扰动鲁棒控制方法.基于动态分析建立了轴向磁轴承的名义模型,并设计了内环控制的干扰观测器,采用标准H∞问题的方法设计抑制扰动鲁棒控制器作为外环控制.仿真分析与实验说明了该方法能够提高干扰观测器的带宽,同时,实验验证了对于系统参数不确定性具有较强的鲁棒性能,对比单一的控制方法具有良好的抑制扰动能力. 相似文献
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磁悬浮反作用飞轮磁轴承动反力分析及实验 总被引:4,自引:0,他引:4
针对磁悬浮反作用飞轮转子系统,提出了一种描述混合磁轴承动反力的新模型.基于拉格朗日原理,将飞轮转子两去重面内不平衡质量矩等效至两端径向磁轴承位置,并与转子惯性轴偏离几何轴引起的离心力共同作用,得到磁轴承动反力.仿真结果表明:转子两不平衡质量矩大小相等时,其振幅从相位差φa-φb=0时的30μm减小至φa-φb=π时的10μm(减小了2/3),从转速为1000 r/min时的5μm增加至5000 r/min时的10μm(增加了1倍).测试实验结果与仿真结果一致,为飞轮系统高精度高稳定度控制奠定了基础. 相似文献
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基于UPF的航天器自主天文导航方法 总被引:6,自引:0,他引:6
利用红外地球敏感器和星敏感器直接敏感地平的天文导航方法是一种成熟、可靠的自主导航方法。这种导航方法的状态方程和量测方程都是严重非线性的,且在建立航天器轨道动力学模型时,通常将二阶带谐摄动项建模,而将其他摄动项等效为高斯白噪声,由于这些摄动项都有其精确的模型,通常不服从高斯分布。本文提出将UPF(Unscented Particle Filter)滤波方法应用于航天器自主天文导航,该方法用UKF(Unscented Kalman Filter)得到粒子滤波的重要性采样密度函数,从而克服了标准的粒子滤波没有考虑最新量测信息和UKF只能应用于噪声为高斯分布的不足。仿真结果表明,该方法可以取得比标准的粒子滤波和UKF更快的滤波收敛性和更高的滤波精度。 相似文献
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针对位置姿态系统(POS)应用中全球定位系统(GPS)野值会降低滤波精度和稳定性的问题,提出将基于新息正交性的Kalman滤波(KF)抗野值法应用于POS数据处理中。该方法首先通过判断KF新息过程的正交性是否丧失来判别GPS的位置和速度数据中是否出现野值,然后采用活化函数对含有野值的量测值进行加权限制,使修正后的新息过程能够保持正交性质,从而达到辨识并修正GPS野值的目的。车载试验结果表明,该方法能够有效辨识并抑制GPS野值对滤波精度和稳定性的不利影响,其在GPS野值点处的位置、速度精度比标准KF提高了1~2个数量级。 相似文献
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针对动力调谐陀螺(DTG)动基座锁定问题,提出一种基于鲁棒H∞控制的DTG动基座锁定回路设计方法。首先,建立了DTG的状态空间模型,将基座角运动视为外部干扰输入,将陀螺启动(或停止)过程中由于转子转速变化引起的参数变化视为模型摄动;然后,采用能够处理参数摄动下干扰抑制问题的鲁棒H∞控制器设计了DTG动基座锁定回路,并将其转化?曜吉獺∞控制问题,采用线性矩阵不等式(LMI)求解。仿真结果表明:在不需要转速信息的情况下,该回路可以实现从启动到停止整个过程中将陀螺转子锁定零位附近。 相似文献
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基于扩张状态观测器的DGMSCMG框架伺服系统振动抑制方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对带有谐波减速器的双框架磁悬浮控制力矩陀螺(DGMSCMG)框架系统存在较低频率谐振点的问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)振动抑制的控制方法。在谐波减速器的输入端和输出端分别设计三阶扩张状态观测器,通过电机及负载端的角位置信号不但能够估计电机和负载的角速率,而且可以比较准确地估计到扭转刚度的非线性变化及外部扰动力矩引起的综合扰动,通过反馈及前馈补偿对综合扰动进行抑制。设计的基于扩张状态观测器的控制器抑制了框架伺服系统的振动、提高了框架的速率输出精度。仿真及实验结果表明了该控制算法是有效的并具有较强的鲁棒性。 相似文献
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大失准角下MIMU空中快速对准技术 总被引:3,自引:1,他引:2
为了提高微小型无人机空中的反应速度和作业精度,提出将基于模型误差预测的扩展卡尔曼滤波(MEP-EKF)方法应用在大失准角下微惯性测量单元(MIMU)的空中对准中,通过不同机动飞行策略的仿真结果,证实MEP-EKF算法不仅能够实时估计出系统的模型误差,而且将其与扩展卡尔曼滤波(EKF)和Unscented卡尔曼滤波(UKF)方法进行了仿真比较,结果表明MEP-EKF算法在方位误差角的估计上,取得了比EKF和UKF精度高的仿真结果,使得方位失准角由30°快速下降到1°左右,而且MEP-EKF所需时间仅是UKF的17%。 相似文献