捷联惯导/星敏感器组合系统的在轨自标定方法研究

研究了捷联惯导/星敏感器组合系统中对陀螺仪和星敏感器进行在轨自标定的方法。分析捷联惯导系统和星敏感器的误差源,对陀螺仪随机漂移和星敏感器安装误差进行建模并列入系统状态,建立系统状态方程;利用捷联惯导输出的载体位置、姿态与星敏感器输出的姿态矩阵来构造量测,建立量测方程。设计卡尔曼滤波算法,经过滤波计算获得陀螺仪随机常值漂移和星敏感器安装误差的估计值,从而实现组合系统的在轨自标定。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的在轨自标定方法能够标定出85%以上的陀螺仪随机常值漂移和95%以上的星敏感器安装误差。     

ZM-4300光学遥感器空间环境模拟试验设备研制

ZM-4300光学遥感器空间环境模拟试验设备针对航天光学遥感仪器空间环境模拟试验而设计制造,可进行航天光学遥感仪器的热光学、热真空、热平衡及热循环等空间环模试验。设备包括8个主要分系统;具有液氮和机械制冷两个制冷流程;真空容器24 h累积污染量不大于1.36 g/cm2。     

遥感器焦面电路热设计改进的模拟试验

焦面电路是空间光学遥感器重要发热源,需要通过合理的热设计将热量及时导走,维持电子元器件温度不致过高。某空间光学遥感器焦面电路大量采用高功耗电子元器件,采取传统方法对该焦面电路进行了热设计;建立了模拟试验系统对该热设计进行验证,在模拟试验过程中发现了该热设计的不足之处;提出了改进措施,即:建立从发热器件到电路盒壳体之间直接导热路径,并再次进行了试验。试验结果表明改进后测点温度有大幅度降低,从而验证了改进措施的有效性。     

基于PVDF敏感器的空间碎片撞击航天器感知定位技术

从理论和实验两个方面开展了基于PVDF(Polyvinylidene Fluoride)压电薄膜敏感器的空间碎片撞击航天器感知定位技术研究,分析了基于双曲线理论的定位方法,并在理论分析的基础上,利用气枪和超高速弹道靶分别开展了平面铝板、曲面铝板等单层结构和Whipple结构下的验证实验。弹丸速度范围100m/s-3km/s,实验靶材为2mm厚的单层铝板和铝板厚为1mm、前后间距为10cm的Whipple结构,靶材上安装了4个PVDF传感器。研究结果表明：基于PVDF传感器的感知定位技术可实现空间碎片撞击航天器的位置定位,是一种可应用于航天器在轨感知空间碎片撞击系统的可选技术。     

多视场低磁星敏感器及其在磁测卫星中的应用

下一代地磁导航等空间任务对地球磁场测量卫星提出了迫切的需求, 高精度地磁场测量卫星需要极高的姿态测量精度和空间剩磁环境, 对星敏感器提出了新的要求。针对这一需求, 研究了低剩磁高精度星敏感器的改进设计方法。采用三视场分体结构设计,提高了数据更新率,通过数据融合提高了姿态确定精度,同时对光学头部进行了精细化降剩磁设计。仿真和测试结果表明,改进的星敏感器设计方法能够实现较低的剩磁和较高的定姿精度, 满足地磁场测量卫星的应用需求, 具有较高的应用价值。     

压缩式压电传感器轴向灵敏度的幅值线性度问题

本文了压电传感器的结构原理,说明了压电传感器幅值灵敏度的线性问题,分析了正反向灵敏度的差异和“饱和现象”,以便在生产、鉴定与使用时加以注意。     

智能结构压电执行器位置优化的模态力准则

基于模态空间控制理论与点压电执行器的Ｅｕｌｅｒ－Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ点力模型,推导得出了柔性杆梁结构上的点压电执行器所产生的模态控制力与压电片位置处的模态应变成正比的结论。由此提出了点压电执行器置于各阶模态应变的最大值处的最大模态力位置优化准则,计算机仿真结果证明了以上准则的有效性。     

一种多帧相关滤波的星敏感器像素非均匀性误差校正方法

为了进一步提升星敏感器的星点定位精度,分析星敏感器的像素误差来源和形成机理,提出一种多帧相关滤波的像素非均匀性误差校正方法.根据星图中星点的位置确定质心定位域和局部校正域,利用当前帧星图信息和前一帧的局部校正域信息预测当前帧的校正域,满足校正条件后采用差分法校正质心定位域.实验结果表明,本文方法能够较好地预测星图的非均匀性噪声,提升星点定位精度,具有较好的鲁棒性.     

空间光学遥感器的主镜展开机构

采用分块可展开成像系统是空间光学遥感器实现大口径甚高分辨率的有效途径,主镜展开机构是分块可展开成像系统的关键部分之一。对空间光学遥感器主镜展开机构进行了大致分类,分析了几种典型主镜展开机构的组成、工作原理和特点。从结构形式、驱动方式、展开/锁定机构和理论研究等方面阐述了主镜展开机构的发展趋势,分析了中国发展主镜展开机构的主要技术难点,提出了这些技术难点的解决思路。     

基于人工智能方法的传感器故障诊断技术

在液体火箭发动机地面试验过程中,传感器的失效率远高于发动机部件、组件的故障率,因而提出了采用基于人工智能的方法对传感器的故障进行检测与诊断.本文对基于人工智能方法用于传感器故障检测与诊断的特点进行了分析,并分别应用BP神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对某次传感器的故障进行检测.结果证明基于人工智能的方法稳定可靠,具有良好的工程应用前景.