卫星姿态控制系统容错控制综述

主要针对卫星姿态系统容错控制研究领域已有的成果进行了回顾。总结了国内外卫星容错控制的现有成果,主要从卫星姿态控制系统的可重构性、单体卫星容错控制和卫星编队容错控制3个部分对相关的研究成果进行了归纳分析。其中,卫星姿态系统的可重构性从重构目标和系统功能要求两方面进行分析;对单体卫星容错控制现状的介绍主要从自适应技术、滑模理论、预设性能、干扰观测器、故障估计观测器几个方面展开;卫星编队容错控制方法从独立容错、协同容错、拓扑重构和组成重构的角度进行阐述。最后进行总结,并展望了卫星姿态控制系统容错控制领域未来可能出现的新问题和研究思路。     

可重复使用飞行器的保性能姿态跟踪控制方法

针对可重复使用飞行器再入姿态跟踪控制问题,在考虑执行器饱和、气动参数摄动和外部扰动的情况下,提出了一种保性能姿态跟踪控制方案。通过构造预设性能函数,使姿态跟踪误差在预先设置的包络内演化,保证了系统的瞬态和稳态性能;其次,借助于高增益扩张状态观测器解决了气动参数摄动和外部扰动的问题;之后,基于反步控制框架,设计了一种低复杂度的输出反馈扰动补偿控制方法,保证跟踪误差的收敛性。与已有方法相比,所设计的方法不包含一些复杂的非线性动力学近似技术,如神经网络等,降低了参数调节的复杂性,且无需对虚拟控制律重复微分,避免了"微分爆炸"问题。同时,Lyapunov稳定性分析表明,该方法能够保证误差变量的预期收敛以及其他闭环系统信号的有界性。最后,通过对比仿真验证了所提方法的有效性及可行性。     

An intelligent target detection method of UAV swarms based on improved KM algorithm

Complete and efficient detection of unknown targets is the most popular application of UAV swarms. Under most situations, targets have directional characteristics so that they can only be successfully detected within specific angles. In such cases, how to coordinate UAVs and allocate optimal paths for them to efficiently detect all the targets is the primary issue to be solved. In this paper, an intelligent target detection method is proposed for UAV swarms to achieve real-time detection requirements. First, a target-feature-information-based disintegration method is built up to divide the search space into a set of cubes. Theoretically, when the cubes are traversed, all the targets can be detected. Then, a Kuhn-Munkres (KM)-algorithm-based path planning method is proposed for UAVs to traverse the cubes. Finally, to further improve search efficiency, a 3D real-time probability map is established over the search space which estimates the possibility of detecting new targets at each point. This map is adopted to modify the weights in KM algorithm, thereby optimizing the UAVs’ paths during the search process. Simulation results show that with the proposed method, all targets, with detection angle limitations, can be found by UAVs. Moreover, by implementing the 3D probability map, the search efficiency is improved by 23.4%–78.1%.     

一种有效提高CE-1卫星卸载前后精密星历衔接精度的定轨策略

主要讨论了动量轮卸载对嫦娥一号卫星绕月轨道的影响以及这种影响对其精密星历衔接段精度的影响,分析了不同轨道改进策略下的精密星历衔接弧段的精度,认为使用2~3d的弧段进行轨道改进及卸载计算能得到较高精度的搭接星历,并通过使用实测数据进行定轨改进计算进行了验证,结果表明,该策略可以使星历衔接精度在沿迹方向(T)提高至优于100m量级。     

NPF算法在X射线脉冲星导航中的应用研究

针对X射线脉冲星导航中航天器模型的强非线性、高阶模型不确定性等问题,提出应用非线性预测滤波(NPF)算法实时估计航天器的轨道信息。首先,建立具有模型不确定性的X射线脉冲星导航定轨指标函数,优化得到满足指标函数最小的系统模型误差值,通过降低模型不确定性的影响来提高航天器自主定轨精度。对STK生成的“火星探路者”和“金星快车”及“北斗一号”三种航天器轨道数据进行分析,仿真结果表明,该算法比EKF算法具有更高的定轨精度,能够满足深空以及近地轨道航天器的自主定轨精度指标要求。     

基于干扰估计的航天器大角度姿态机动鲁棒次优控制

针对存在系统参数不确定与外界干扰的航天器大角度姿态机动问题,提出一种基于干扰估计的鲁棒次优控制方法。该方法通过引入总干扰的概念,将不确定参数与外界干扰对系统的影响统一为各控制通道总干扰,而后采用非线性干扰观测器实现对系统总干扰的估计;借鉴状态相关的黎卡提方程（SDRE）方法,将系统模型改写为状态相关的线性形式,并采用近似方法实现基于干扰估计的次优控制参数的在线求解。通过对航天器大角度姿态机动问题的仿真分析,校验所提方法不仅较传统SDRE方法计算效率更高,而且较大程度上提高系统对参数偏差与外界干扰的鲁棒性能。     

对空间碎片的相对位姿估计

针对几何、质量特性参数均未知的空间碎片,提出一种基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对位姿估计算法。该算法以单目相机获得的目标图像特征视线信息作为测量输入,以目标姿态、姿态角速度、惯量比、相对位置、相对速度和特征位置作为滤波状态。对算法进行可观性分析,给出两个可以保证算法可观性的条件。分别针对不同条件进行数值仿真,仿真结果表明新算法能够对几何和质量参数未知的空间碎片进行有效的相对位姿 估计。     

挠性航天器退步自适应姿态机动及主动振动控制

针对带有分布式压电陶瓷执行机构的挠性航天器姿态机动与主动振动控制问题,提出了一种退步直接自适应一体化控制方法.首先,建立了挠性航天器姿态机动与主动振动控制的模型,并分析了动力学子系统的近似严格正实性;然后,采用退步直接自适应控制方法,设计了挠性航天器的姿态机动主动振动控制器,并证明了控制闭环系统的稳定性;最后,进行了不同仿真条件下的数学仿真验证.理论分析与数学仿真结果表明,该控制方法不依赖航天器参数,对系统参数不确定性具有强鲁棒性,能有效抑制挠性附件的振动,对挠性航天器的控制是有效的.     

多刚体卫星转动惯量在轨辨识

惯量辨识需要精确的动力学特性,针对动力学特性不可忽略太阳电池阵转动这一状况,提出一种惯量辨识方法,用于卫星本体惯量和太阳电池阵惯量的联合辨识.在建立多刚体姿态动力学基础上,针对辨识变量的耦合特性,推导带约束的优化辨识模型,再利用约束最小二乘算法求解.最后通过仿真计算验证了辨识方法的可行性.