美国国防高级研究计划局F6项目发展研究

2009年11月25日,美国国防高级研究计划局（DARPA）将分离模块航天器（F6）研究项目的第二阶段研究合同授予轨道科学公司,合同为期一年,总价7460万美元。这一事件说明美国的分离模块航天器项目取得了阶段性成果。文章介绍了分离模块航天器的概念和项目进展,对以价值为中心的航天器设计理念进行了分析和探讨,并得出了几点启示和建议。     

航天器系统方案设计模式研究

航天器系统方案设计是航天器系统工程研制的关键阶段工作,直接决定了航天器的综合性能及研制成本。分析了当前系统方案设计模式存在的问题;根据航天器系统工程的特点及要求,提出了系统方案设计模式改进的原则与思路;重点从组建专职系统方案设计项目组、改进系统方案设计工作管理、完善系统方案设计过程方面,研究探讨了系统设计模式改进方案。     

面向多级中断系统的任务最差响应时间分析

针对航天嵌入式系统中存在多级中断情况下的时间分析问题,提出了中断与任务混合的响应时间计算模型。该模型中断与任务使用统一的优先级定义,将多级中断嵌套的响应时间分析与任务嵌套的响应时间分析相结合,推导出了混合模型下响应时间计算公式。并进一步比较了中断与任务的异同,阐述了公式中关键参数的含义与计算方法。最后利用开源的LEON3平台和Modelsim软件对所述方法进行了仿真验证,结果表明,任务最差响应时间过估小于5%,可以得到准确的分析结果,有较高的工程应用价值。     

空间非合作目标的多视角点云配准算法研究

为了提高相邻视角间稀疏扫描点云数据配准的速度和精度,实现多视角点云精确配准,提出一种基于KD Tree点云均匀采样简化算法,并且对传统四点算法（4 PointsCongruentSetsAlgorithm,4PCS）中的阈值参数进行了统一,确定了各误差阈值参数和点云密度之间的关系,通过基于姿态校正的方法有效解决了对称视角点云引起的误配准问题。仿真结果表明,该方法能够快速、有效地实现卫星稀疏点云的配准。     

航天器的有限时间时变滑模姿态控制方法设计

本文研究具有参数不确定性和外部扰动的航天器姿态控制问题.针对修正罗德里格参数表征的航天器姿态模型提出一种有限时间时变滑模函数,在此基础上设计一种有限时间收敛的滑模姿态控制方法,并证明其稳定性,给出控制参数的设计方法.该方法在保证系统渐近稳定的前提下,不仅能够实现姿态跟踪误差在有限时间内收敛,而且能够实现姿态跟踪误差在设定的时间收敛,且全局具有滑模动态确定的系统响应.通过仿真结果验证本文提出方法的有效性.     

非凸二次约束下航天器姿态机动路径迭代规划方法

针对复杂约束下航天器姿态机动路径规划问题,首先描述和分析了航天器姿态机动过程中面临的动力学和运动学约束、有界约束、姿态指向约束,把姿态指向约束利用非凸二次型进行表述;其次从能量最优角度出发,将该约束机动问题归纳为非凸二次约束二次规划问题;然后引入线性松弛技术,将该问题转化成双线性规划问题,求出其中一个变量的凸包络和凹包络,降低求解复杂度,从而求出原问题的一个线性松弛。同时为了提高求解精度,提出一种基于评价函数的迭代规划算法,利用线性松弛求出的解作为初值,通过评价函数进行迭代规划,最终求出原问题的最优解。仿真结果表明该方法不仅可以满足复杂的姿态约束,得到全局姿态优化路径,而且能够降低能量消耗。     

失效航天器的姿态机动接管控制

为实现失效航天器寿命延长的目的,采用接管控制技术接管失效航天器姿态控制系统。针对姿态机动接管控制中,失效卫星参数不确定和推力器构型矩阵突变的问题,提出一种基于控制系统重构的失效航天器姿态机动接管控制方法。首先采用指令滤波backstepping控制来重构姿态机动接管控制律,并利用Lyapunov方法分析系统稳定性;然后对推力器构型矩阵进行重构;最后考虑燃料消耗和控制输入受限问题,通过基于约束最优二次规划的动态控制分配算法对推力器推力进行控制重分配。采用本文方法实现了对燃料耗尽航天器和部分执行机构失效航天器的姿态机动接管控制。数值仿真证明了该方法的有效性。     

沸石分子筛对航天器分子污染物的吸附性能研究

针对空间环境中有机污染物沉积在航天器敏感部件上造成相关功能失效问题,提出一种利用沸石分子筛多孔结构在轨清除有机污染物的新方法。研究了真空环境中,Naβ、NaY、13X三种分子筛对某型号电缆真空放气产物的吸附能力,结果表明13X的吸附能力优于其它两种分子筛,饱和吸收率为14.03%。将其作为分子吸附器的吸附材料应用到航天器易污染的部位,将会有效控制航天器在轨运行的污染水平,提高可靠性。     

基于3D Zernike矩的巡检器与空间站的相对导航算法

针对航天器相对导航问题,以空间站表面为"特殊地形",提出一种基于大型航天器表面巡检的相对导航算法。首先,运用巡检飞行器上的TOF （Time of Flight）相机测量空间站表面局部点云数据,以该点云数据为实时图,以空间站表面先验点云数据为基准图。然后,利用3D Zernike矩与三维地形间的一一对应关系,将三维地形匹配转化为基于3D Zernike矩的特征向量匹配。在此基础上求解实时图与匹配上的基准图间的相对位置、相对姿态,从而确定两航天器间的相对导航参数,并通过实验分析了匹配精度及速度的主要影响因素。最后,将该相对导航参数与惯性系统推算的相对导航参数在扩展卡尔曼滤波器的框架下实现信息融合,估计了巡检飞行器与空间站间的相对位置、相对姿态,实验结果表明,相对位置精度优于0.002 m,相对姿态精度优于0.1°。     

基于QSS的自适应多步校正算法及其在柔性航天器动力学中的应用

量化状态系统（QSS）算法是一种基于状态变量离散化的数值积分方法,该方法与基于时间离散的传统方法显著不同,QSS通过计算状态变量每次跃迁所需的时间来推进下一步的积分。在求解非刚性常微分方程时,QSS算法比传统算法更具优势,但它不适合求解刚性问题。为此提出一种基于QSS的自适应多步校正算法（AMCQSS）,该算法以QSS为基础、结合隐式多步法思想,在计算过程中可以自适应选择二步法或三步法,以有效提高求解刚性问题的精度和效率。通过对柔性航天器动力学的仿真求解,验证了算法的可行性。将该算法与ODE23tb、ODE15s、ODE45以及QSS等算法进行对比,结果表明AMCQSS算法既能保证求解的效率及精度,又具有较好的收敛性和稳定性。