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对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分:其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10-2数量级内的较高姿态控制精度。 相似文献
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以小天体伴飞附着任务为工程背景,针对探测器在小天体复杂弱引力场条件下附着这一难题,研究了最优制导控制策略。首先,考虑在小天体极区实施附着任务,建立并简化动力学模型,给出约束条件和基于时间-燃耗最优的混合性能指标要求。然后,采用相平面法设计了最优制导律,利用极限环设计最优开关控制律;同时,采用高斯伪谱法把附着小天体的最优制导问题转化成非线性规划问题,利用Matlab/GPOPS优化工具包求取最优数值解。最后,加入已有的基于矢量测量的自主光学导航模块构建GNC仿真回路,对两种最优制导控制策略进行仿真验证。结果表明:两种制导控制策略都能满足任务要求,但基于相平面法得到的最优制导控制具有一定风险,而基于高斯伪谱法得到的最优制导控制精度更高、燃耗更少,适于工程应用。 相似文献
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随着火星着陆探测任务的不断推进,火星采样返回、载人登陆火星和火星基地等任务要求能将更大、更重的探测器着陆到火星表面,这就需要在火星大气进入阶段进行高效减速。基于以往成功的火星着陆探测任务,首先系统地回顾了火星进入段气动减速技术的发展历史;然后,结合火星进入过程的特点阐述了火星进入段减速设计的必要性及其面临的挑战;接着,系统地总结了充气式气动减速器、可展开式气动减速器和超声速反推减速器的系统构成和研究进展;最后,对这3种减速器技术的未来发展方向和亟待解决的关键问题进行了比较全面的分析和展望。 相似文献
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进入、下降与着陆(EDL)导航、制导与控制(GNC)对于成功着陆火星起着决定性作用。首先详细地介绍了火星EDL的技术需求与GNC面临的挑战;然后系统地总结了国外历次成功火星任务的EDL导航、制导与控制方案;接着有针对性地梳理了我国现有航天工程任务中可加以利用的技术基础;最后,在对比分析已有技术的基础上,对我国未来的火星探测工程EDL导航、制导与控制技术研发给出了初步的建议。 相似文献
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