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中继卫星在跟踪自主机动用户目标时,由于机动轨道未知,需要利用中继卫星下传的星载GNSS(Global Navigations Satellite System,全球导航卫星系统)数据进行实时轨道确定与预报,为中继卫星跟踪提供实时的引导信息,以方便中继卫星快速捕获目标和连续稳定跟踪。针对该类用户目标的任务需求,讨论了基于星载GNSS数据自主机动条件下的实时定轨方法,建立了连续推力机动力学模型。以某一型号卫星的实测数据进行分析验证,并对轨道机动进行辨识,计算的机动加速度和机动时间与试验单位提供的结果一致。针对卫星不同机动情况,5min的观测数据定轨预报10min的弧段,最大位置误差小于8km,可以为中继卫星快速捕获提供高精度的引导信息。 相似文献
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The real dynamic thrust measurement system usually tends to be nonlinear due to the complex characteristics of the rig, pipes connection, etc. For a real dynamic measuring system,the nonlinearity must be eliminated by some adequate methods. In this paper, a nonlinear model of dynamic thrust measurement system is established by using radial basis function neural network(RBF-NN), where a novel multi-step force generator is designed to stimulate the nonlinearity of the system, and a practical compensation method for the measurement system using left inverse model is proposed. Left inverse model can be considered as a perfect dynamic compensation of the dynamic thrust measurement system, and in practice, it can be approximated by RBF-NN based on least mean square(LMS) algorithms. Different weights are set for producing the multi-step force, which is the ideal input signal of the nonlinear dynamic thrust measurement system. The validity of the compensation method depends on the engine’s performance and the tolerance error0.5%, which is commonly demanded in engineering. Results from simulations and experiments show that the practical compensation using left inverse model based on RBF-NN in dynamic thrust measuring system can yield high tracking accuracy than the conventional methods. 相似文献
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电容式MEMS角速率传感器零位的全温稳定性是其实用化的最重要的技术指标之一。分析了陀螺工作原理,从传感器敏感表头的空气阻尼、谐振频率等方面分析了机械结构的温度特性,得出了在全温区内驱动力与传感器零位输出的相关性。根据对陀螺表头和接口电路的温度特性分析,设计了恒定跨导高线性度的运算放大器,实现了全温低相位偏移、低幅值偏移的接口ASIC,并在高压N阱COMS工艺下流片。通过驱动力信号对零位进行温度补偿,包含了机械结构刚度和空气热阻尼等因素的影响,理论上比单独的谐振频率补偿更准确,而且驱动力信号可直接由接口电路给出,避免复杂的采样。在-40℃60℃的温度范围内进行零位温度循环测试,驱动力幅值对零位输出进行三阶拟合补偿,补偿后全温零位温度漂移小于26.7(°)/h(1σ)。 相似文献
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基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。 相似文献
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