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无阻力卫星动力学建模与控制方法研究

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第1章 绪 论

1.1课题的来源、目的和意义

1.2国内外研究现状

1.3论文的主要研究内容

第2章 基于达朗贝尔原理的无阻力卫星动力学建模

2.1引言

2.2无阻力卫星动力学模型

2.3质量块六自由度静电执行机构动力学建模

2.4无阻力卫星干扰模型

2.5无阻力卫星仿真分析

2.6本章小结

第3章 基于双速率滤波的无阻力卫星姿态融合估计

3.1引言

3.2无阻力卫星状态估计策略及估计模型

3.3 UKF滤波算法

3.4双速率状态融合估计算法

3.5仿真结果及分析

3.6本章小结

第4章 位移模式下基于干扰观测的无阻力控制方法

4.1引言

4.2无阻力卫星位移模式控制策略

4.3位移模式干扰观测器设计

4.4位移模式混合H2/H∞控制器设计

4.5仿真结果及分析

4.6本章小节

第5章 加速度计模式下鲁棒自适应无阻力控制方法

5.1引言

5.2静电执行机构线性化

5.3加速度计模式动力学建模

5.4基于鲁棒自适应方法的无阻力控制器设计

5.5仿真结果及分析

5.6本章小结

第6章 无阻力重力场测量卫星多目标控制方法

6.1引言

6.2无阻力重力场测量卫星动力学模型

6.3基于参数Lyapunov函数的重力场测量卫星控制器设计

6.4基于BMI的控制器解算

6.5仿真结果及分析

6.6本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间发表的学术论文

声明

致谢

个人简历

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摘要

无阻力(Drag-Free)飞行控制系统采用位于星体内部的质量块作为理想的宁静参考源,进而通过测量质量块与平台间状态偏差完成卫星的超高精度控制,由于几乎消除了作用于质量块的所有外部非重力干扰,能够实现10-9~10-14m/s2量级的平台控制精度,逐渐成为重力场测量、引力波检测、等效原理验证等超高精度航天任务的首选方案。但正是由于无阻力卫星需要完成如此超高精度的控制任务,无论是进行动力学建模与分析,还是状态估计与控制等都提出了苛刻要求,采用传统的处理手段与方法具有一定的局限性。因此,本学位论文以近地轨道无阻力卫星为对象,深入开展动力学建模、无阻力控制等相关问题研究,取得了如下研究成果:
  无阻力卫星高精度动力学模型是其力学特性分析及控制器设计的基础,考虑平动与转动间的耦合及各类外部干扰,基于达朗贝尔原理建立了无阻力卫星本体和质量块间相对运动的统一六自由度动力学模型,该模型能够适用于位移模式、加速计模式以及不同质量块数量等情况。进一步分析表明GPB卫星、GOCE卫星等动力学模型是该模型在位移模式和加速度计模式下的特例。在动力学模型基础上,建立了六自由度静电执行机构模型以及干扰模型。最后,基于所建立的动力学模型,分析了无阻力卫星内外干扰及对应量级,并与现有模型结果对比验证了模型的正确性。
  卫星姿态及质量块相对状态的高精度测量与估计是实现无阻力卫星超高精度控制的前提,由于质量块敏感器采用电容敏感原理,具有极高的测量精度,因此将其测量引入卫星姿态确定问题将能够显著提高姿态估计精度。针对采用质量块敏感器和星敏感器的卫星姿态估计问题,提出了一种基于双速率滤波的无阻力卫星姿态估计融合方法。该方法首先对卫星姿态及质量块相对卫星本体状态进行单独估计;然后,考虑质量块敏感器和星敏感器具有显著不同的采样率,在质量块和卫星本体动力学模型基础上,设计的双速率融合滤波算法实现融合滤波,以进一步提高卫星本体姿态估计精度。仿真验证了所提算法的可行性和有效性。
  位移模式下卫星本体所受干扰是影响无阻力控制精度的主要因素,为消除此干扰带来的影响,提出基于干扰观测的无阻力控制器。该控制器首先对卫星本体受到的干扰进行估计并加以前馈补偿,其次利用混合H2/H∞方法设计控制算法以保证系统稳定。通过与线性二次型控制器及无前馈补偿的混合H2/H∞控制器进行仿真对比,证明基于干扰观测的控制器在抑制干扰方面的优越性。
  加速度计模式下存在两种影响控制精度的主要因素:一是静电执行机构存在常值不确定性,二是质量块与卫星本体之间存在耦合干扰。针对这两个因素,设计鲁棒自适应控制器来提高系统控制精度。在对静电执行机构进行线性化的基础上,建立加速度计模式下无阻力卫星动力学模型,并分析常值不确定性和耦合干扰特性,然后分别针对相对距离控制和相对姿态控制设计鲁棒自适应控制器,最后通过仿真验证控制器的鲁棒性和自适应性。
  考虑将无阻力技术应用到重力场测量卫星中,为重力场测量提供稳定的空间平台。基于无阻力技术的重力场测量卫星控制器设计存在两个需要考虑的方面:一方面,由于地面测量的局限,卫星本体转动惯量具有常值不确定性;另一方面,在实际工程中,重力场测量卫星控制器往往有稳定性、最优性、鲁棒性和闭环极点配置等多个目标要求。采用基于参数Lyapunov函数和双线性矩阵不等式(BMI)的方法设计参数依赖控制器。首先基于参数Lyapunov函数和 BMI将控制器表示为参数依赖形式,即控制器能够随着转动惯量的变化而变化;其次基于LAC法求解得到控制器表达式,使控制器在参数存在不确定性的情况下仍能取得理想的控制效果,并能同时满足多个控制目标的要求。

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