本文關鍵詞： 衛(wèi)星相對姿態(tài)控制 衛(wèi)星編隊 神經(jīng)網(wǎng)絡滑模變結構控制 反步法 分布式仿真　出處：《北京理工大學》2016年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：衛(wèi)星相對姿態(tài)協(xié)同控制是編隊飛行中的重要組成部分,本文對衛(wèi)星編隊飛行相對姿態(tài)控制方法和分布式仿真技術進行研究。在對單顆衛(wèi)星姿態(tài)模型研究和結合現(xiàn)有科研成果的基礎上,研究了衛(wèi)星編隊飛行的相對姿態(tài)建模方法和控制律設計方法。針對伴隨航天器相對于參考航天器繞飛的條件建立了相對姿態(tài)動力學模型,研究了滑模變結構控制、反步法和基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應控制方法,為航天器編隊飛行系統(tǒng)的分析以及相對姿態(tài)控制器設計提供了一定的理論依據(jù)。另外,針對數(shù)學仿真的局限性,設計并開發(fā)了由仿真計算機、嵌入式星載控制器、飛輪模擬器等組成的衛(wèi)星相對姿態(tài)控制分布式仿真系統(tǒng),為編隊衛(wèi)星姿態(tài)跟蹤算法的仿真驗證提供了有效的技術手段。主要研究成果和創(chuàng)新點如下:1)推導了衛(wèi)星編隊飛行的相對姿態(tài)動力學誤差模型和相對姿態(tài)運動學誤差模型,該模型描述了衛(wèi)星編隊飛行過程中伴隨星本體坐標系相對主星本體坐標系的相對姿態(tài)運動情況。研究了編隊衛(wèi)星姿態(tài)跟蹤情況下的協(xié)同控制和穩(wěn)定性問題,在攝動力干擾存在的情況下,分別采用滑模變結構控制方法和反步法設計了全狀態(tài)反饋的相對姿態(tài)控制律。2)在系統(tǒng)模型不準確的情況下,利用神經(jīng)網(wǎng)絡可以逼近任意復雜的非線性控制系統(tǒng)的特性,研究衛(wèi)星相對姿態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡智能自適應控制算法。通過神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練學習,能夠根據(jù)系統(tǒng)的可測狀態(tài)準確的估計出系統(tǒng)的未知參數(shù)。采用滑模變結構與神經(jīng)網(wǎng)絡相結合的方法設計衛(wèi)星編隊飛行相對姿態(tài)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡滑�？刂坡�,利用神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習能力,根據(jù)控制量和滑動面實時調節(jié)控制參數(shù),在整個控制過程中取得到達速度、減弱系統(tǒng)抖振的平衡。3)設計了衛(wèi)星編隊相對姿態(tài)控制動態(tài)閉環(huán)仿真系統(tǒng),該仿真系統(tǒng)由軟硬件部件模擬器按真實衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)組成,展示衛(wèi)星姿態(tài)控制系統(tǒng)各部分的工作情況和相互協(xié)作關系。作為算法控制效果驗證、器件信號的分析與調試、部件故障檢測等多種工作的工具,為下一步半實物仿真實驗打下堅實的基礎。
[Abstract]:Satellite relative attitude cooperative control is an important part of formation flight. In this paper, the relative attitude control method and distributed simulation technology of satellite formation flight are studied. The relative attitude modeling method and control law design method of satellite formation flight are studied. The relative attitude dynamics model of accompanying spacecraft relative to reference spacecraft is established, and sliding mode variable structure control is studied. The backstepping method and the adaptive control method based on RBF neural network provide a theoretical basis for the analysis of spacecraft formation flight system and the design of relative attitude controller. A distributed simulation system for satellite relative attitude control is designed and developed, which is composed of simulation computer, embedded spaceborne controller and flywheel simulator. The main achievements and innovations are as follows: 1) the relative attitude dynamic error model and the relative attitude kinematics error model of satellite formation flying are derived. The model describes the relative attitude motion of the satellite body coordinate system relative to the main satellite body coordinate system during satellite formation flying, and studies the cooperative control and stability of satellite formation attitude tracking. In the presence of perturbation, sliding mode variable structure control method and backstepping method are used to design the full state feedback relative attitude control law. 2) when the system model is not accurate, The intelligent adaptive control algorithm of satellite relative attitude neural network is studied by using neural network to approximate the characteristics of any complex nonlinear control system. The unknown parameters of the system can be estimated accurately according to the measurable state of the system, and the sliding mode control law of relative attitude of satellite formation flying RBF neural network is designed by combining sliding mode variable structure with neural network. By using the self-learning ability of neural network and adjusting the control parameters according to the control quantity and sliding surface in real time, the speed of arrival is obtained in the whole control process. The dynamic closed-loop simulation system for satellite formation relative attitude control is designed. The simulation system is composed of software and hardware components simulator according to the real satellite attitude control system. Display the working situation and cooperative relationship of each part of the satellite attitude control system. As a tool to verify the control effect of the algorithm, analyze and debug the device signal, detect the fault of components, etc., Lay a solid foundation for the next hardware-in-the-loop simulation experiment.
【學位授予單位】：北京理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V448.2

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本文編號：1494569