挠性多体航天器姿态动力学建模与分析

针对带有多个挠性附件以及天线转动机构的卫星等多体航天器,利用伪坐标L agrange方程建立了系统的姿态动力学模型。通过仿真计算,分析了星体与天线运动的耦合特性,以及挠性附件干扰对卫星姿态的影响,验证了数学模型的正确性。

多体航天器大角度机动鲁棒控制

研究了具有模型不确定性的多体航天器大角度机动控制问题。航天器姿态动力学方程具有不确定性和非线性。首先通过逆系统方法求得近似伪线性系统,然后应用H∞混合灵敏度方法和μ综合方法设计了两种鲁棒控制器。通过引入PD控制器,避免了H∞控制器设计时方程出现奇异。针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务,进行了数值仿真。仿真结果表明在同等条件下两种鲁棒控制器都能满足鲁棒稳定性指标,其中μ控制器的鲁棒性能更好。

N体航天器姿态运动的动态-测量系统建模

模型化处理是航天器测控工程的重要技术之一。以航天器姿态运动为研究对象,采用动力学分析的方法,建立带可扩展结构多体航天器姿态运动的动态-测量系统模型,并给出几种典型形式的线性、离散化模型简化方法,同时指出相关模型在航天器动力系统仿真和控制工程中的应用。

航天器编队飞行多目标姿态快速跟踪鲁棒控制

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪鲁棒控制问题.主航天器装有一个快速机动天线和一个星载相机.考虑相机对地面目标跟踪,同时考虑天线与从航天器通信的空间任务.通过引入角速度约束和姿态角约束,分别推导了相机和天线的参考姿态角、角速度和角加速度.提出期望逆系统的概念,将三维空间姿态跟踪问题转化为调节问题,简化了控制器的设计.考虑存在参数摄动和外部干扰力矩的情况,基于期望逆系统和滑模控制,设计了鲁棒姿态跟踪控制器,并利用Liapunov稳定性理论证明了控制系统的渐近稳定性.以两航天器编队飞行多目标跟踪为例进行数值仿真,结果表明所设计的控制器具有良好的鲁棒性和优越的跟踪性能.

柔性航天器大角度姿态机动的变论域分形控制

针对具有开环树状拓扑结构的柔性多体航天器,基于真-伪坐标形式的拉格朗日方程,建立柔性多体航天器的动力学模型,充分考虑了柔性航天器的时变与不确定性的动力学特征,设计了改进的变论域分形模糊控制器,并对该系统进行了仿真验证.仿真结果表明,该方案回避了实时计算收缩因子所导致的论域范围实时收缩的缺点,实现了对柔性多体航天器大角度姿态机动的有效控制,同时保证了航天器柔性附件振动的有效抑制.

基于Simulink的多体机械系统模型转换方法设计与实践

模块框图作为成熟的图形化建模技术应用十分广泛,采用该技术的MATLAB/SimMechanics可进行多体机械系统的建模和仿真,然而对于建模精度要求高、需要实时仿真的柔性、大型多体机械系统比如空间站来说,SimMechanics有明显不足,而DARTSM软件包可对航天器机械系统进行高精度实时仿真.本文深度解析这两款软件的底层建模技术,根据模型信息的对等关系,设计出模型转换的具体方法,通过C++编程,开发出模型转换程序,从而将航天器多体机械系统的SimMechanics模型转换为DARTSM模型.通过本文的模型转换方法和程序,可以将两款不同软件各自的优点结合到一起,使得SimMechanics间接地拥有处理柔性体和实时仿真的能力,同时也解决了DARTSM软件包缺乏图形化建模界面的问题,具有一定的工程应用价值.

基于ESN网络的航天器姿态跟踪鲁棒控制

为了研究具有外部干扰力矩和模型不确定性的多体航天器姿态快速跟踪控制问题,基于逆系统方法和回声状态网络(echo state network,ESN),设计了鲁棒控制器,并利用Lyapunov稳定性理论证明了控制系统的渐近稳定性。采用"meta-learning"策略离线训练ESN网络,并应用遗传算法优化其主要参数,解决了动态递归神经网络训练困难及网络参数不易确定的问题。控制器的设计过程相对简单,不需要精确的动力学模型。该文还针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务进行了数值仿真,结果表明所设计的鲁棒控制器对外部干扰与模型不确定具有很好的鲁棒性。

基于终端滑模和神经网络的多目标姿态跟踪鲁棒控制

研究了航天器编队飞行多目标姿态跟踪的鲁棒控制问题.主航天器由中心刚体和一个快速机动天线组成,星载相机跟踪某一特定目标,同时天线与从航天器保持通信.在考虑模型不确定性和外部干扰情况下,基于非奇异终端滑模技术和RBF神经网络,设计了多目标姿态跟踪鲁棒控制器.鲁棒控制器由RBF神经网络和一个自适应控制器组成.自适应控制器用于抵消神经网络的逼近误差和实现期望的控制性能.RBF神经网络用于逼近模型不确定部分与外部干扰力矩,并且根据非奇异终端滑模的有限时间收敛属性,提出了一种RBF网络的在线学习算法,提高了RBF网络的逼近效率.应用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统稳定性.数值仿真结果表明所设计的控制器对外部干扰与模型不确定具有良好的鲁棒性.