交会对接航天器推力分配算法研究

如何将期望控制指令动态地分配到冗余配置的推力器系统成为航天器控制算法设计的关键问题之一.针对推力器冗余配置的航天器控制分配问题进行初步探索性研究,提出了一种基于控制分配技术的推力动态分配新方法.首先建立推力分配问题的数学模型,并运用伪逆与线性规划相结合的二次分步优化方法对问题进行求解,且将其应用于以推力器为执行机构的交会航天器轨道与姿态一体化控制问题研究.最后对算法进行开环仿真验证,并采用微小卫星物理仿真平台(MicroSim平台)的推力器配置方案进行交会对接最后接近段的六自由度闭环数学仿真验证.仿真结果表明:所提算法在燃料消耗上优于传统的轨道与姿态单独控制模式.     

基于混合H2H∞的集成故障诊断与容错控制研究

研究了一类线性不确定系统的集成故障诊断与容错控制。针对执行机构和敏感器故障，考虑故障诊断结果的不确定性与系统参数的不确定性，分别采用H2和H∞范数作为系统故障诊断和容错控制的性能指标，设计输出反馈混合H2/H∞控制律，运用线性矩阵不等式（LMI）方法求解集成故障诊断与容错控制问题。最后，建立卫星闭环姿态控制系统对算法进行了仿真验证，仿真结果验证了方法的有效性。     

基于对偶数的航天器多特征融合相对导航算法

针对基于视觉的航天器相对导航问题,利用对偶数推导并给出了航天器相对耦合动力学方程,该方程一体化描述了追踪航天器相对于目标航天器的姿态运动和轨道运动,且考虑了由非质心点引起的相对姿态与相对轨道之间的耦合影响。在对偶代数的框架内,统一描述了目标航天器上的特征点和特征线,并基于特征点、线在像平面的投影建立了多特征融合的单目视觉测量模型。最后通过对系统状态方程以及测量方程的线性化,应用迭代扩展卡尔曼滤波(IEKF)算法对非质心点的相对运动状态进行了估计。仿真结果表明,本文的算法能够对航天器非质心点的相对运动状态进行较高精度的估计。     

基于解析梯度的经典Lambert问题迭代求解方法

针对现有求解模型复杂、收敛速度慢等问题,在将经典Lambert转移问题转化为超越方程的基础上,提出一种基于解析梯度的Lambert问题迭代求解算法。选择转移轨道的真近点角为迭代变量,导出转移时间关于真近点角的解析梯度,构造一种基于解析梯度的牛顿迭代算法,降低了算法计算复杂度。理论分析表明该算法具有二阶以上的收敛速度。依据偏心率向量与转移轨道形状的关系,通过几何方法分析得到转移轨道在初始位置处的速度约束条件,推导转移轨道真近点角的最大值和最小值的解析表达式,并采用线性插值方法确定迭代初值,进一步提高了迭代算法的收敛速度。数学仿真结果表明在各种转移条件下算法均能快速收敛,采用所给出的初值选取方法初值确定精度高,进而能够加快收敛速度,而与较割线法相比较收敛速度快、计算量小,验证了所提出算法的有效性。     

面向在轨服务的相对位姿单目视觉确定的凸松弛优化方法

针对非合作目标之间基于特征点的相对位姿单目视觉确定问题,考虑利用自然特征导致误差增大等因素,提出一种基于凸松弛理论和LMI算法的相对位姿求解迭代方法。该方法在基于逆投影线构建的优化模型基础上,首先利用松弛理论将姿态矩阵的单位正交非凸等式约束松弛为不等式凸约束,并证明了松弛后的优化问题与原问题等价,即松弛后的凸问题取得最值时,姿态矩阵满足原等式约束。进一步将松弛后的姿态矩阵不等式凸约束表示成线性矩阵不等式形式,进而利用内点法进行求解,并利用全局收敛性定理证明了该算法的全局收敛性。以在轨服务为背景,仿真试验表明,利用该算法相对位姿可在7次迭代达到收敛,与传统SVD算法相比,在噪声较大的情况下,该算法计算精度提高近一倍,能够快速收敛并具有较强的鲁棒性。     

图像信息反馈的目标航天器跟踪控制方法

定义目标航天器图像形心与像平面中心为跟踪误差,并将该像平面误差直接引入跟踪控制闭环,提出一种增益切换的目标航天器跟踪PD控制律,在由推力器开关控制特性定义开关函数的基础上,给出PD控制器增益切换策略。由于直接使用目标航天器在像平面中的视觉特征误差量,避免了视觉相机内参数标定和目标航天器位姿信息求解等过程,简化了服务航天器的系统配置,同时控制器增益切换实现对测量误差、推力器偏差、转动惯量偏差以及干扰力矩等多种不确定性因素进行补偿,提高了跟踪控制系统稳定性及抗干扰性能。最后,基于Lyapunov稳定性理论给出控制器参数估算方法,并理论分析了增益切换PD控制律的收敛性,数学仿真表明该控制律能够对复杂机动目标以及考虑多种不确定性因素等情况进行快速跟踪,校验了视觉跟踪控制策略的有效性及对多类型不确定性的鲁棒性。     

空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方（NLMS）准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器-机械臂-空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。     

Pro/ENGINEER在键盘的模具设计与分析中的应用

论文阐述了利用Pro/ENGINEER强大的曲面造型功能实现了键盘的造型设计,以及其在模具型腔的产生与模流分析中的独特优势。     

偶数重连续覆盖的Walker星座设计方法

针对期望覆盖重数为偶数重时连续覆盖Walker星座的构型设计问题,提出一种基于覆盖带理论的构型设计方法。首先分析同轨道卫星组成覆盖带时的构型设计特例,随后将结论推广,改进了传统Walker星座的构型表征形式并提出覆盖带构型参数。基于轨道参数的相平面映射,给出了异轨卫星组成覆盖带时特征宽度的计算方法。通过分析相平面上覆盖带的拼接情况,给出了轨道倾角的优化策略和偶数重覆盖任意纬度的Walker星座设计步骤。所提出方法能显著提高构型枚举效率,且能满足不同纬度范围的覆盖需求。仿真表明,该方法能减少约10%覆盖所需的卫星数量,并能通过调整构型参数进一步优化轨道面数量。