發(fā)布時(shí)間：2017-09-14 13:50

  本文關(guān)鍵詞：復(fù)雜航天器高精度容錯(cuò)姿態(tài)控制研究

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【摘要】：帶大型撓性附件復(fù)雜航天器的姿態(tài)高精度控制問題是航天領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。由于復(fù)雜航天器系統(tǒng)存在剛?cè)狁詈细蓴_、模型不確定性、執(zhí)行機(jī)構(gòu)輸入飽和及故障等問題,對其姿態(tài)進(jìn)行高精度高穩(wěn)定度控制面臨巨大挑戰(zhàn)。針對零次近似模型不能很好反映撓性體變形動(dòng)力學(xué)特性,本文采用一次近似建立撓性航天器完整的動(dòng)力學(xué)模型,且詳細(xì)分析了動(dòng)力學(xué)中的剛?cè)狁詈咸匦砸约坝捎诖蠼嵌瓤焖贆C(jī)動(dòng)引起的撓性附件“動(dòng)力剛化”現(xiàn)象。對于模型不確定性問題,主要包括轉(zhuǎn)動(dòng)慣量及撓性體模態(tài)參數(shù)不確定等問題。1)針對在軌航天器其轉(zhuǎn)動(dòng)慣量參數(shù)不確定性問題,建立了基于轉(zhuǎn)動(dòng)慣量為參數(shù)的誤差變量(Error-in-Variables,EIV)模型,并考慮實(shí)際中模型的輸入/輸出信號(hào)被有色及互相關(guān)噪聲污染的情況,提出基于累積量最小二乘辨識(shí)方法�；陔S機(jī)過程理論及鞅理論,對累積量自適應(yīng)最小二乘方法進(jìn)行了收斂性分析,證明了在某些持續(xù)激勵(lì)條件下,該方法估計(jì)的參數(shù)是無偏的及一致的。2)針對柔性體模態(tài)參數(shù)的在軌辨識(shí)問題,基于OKID方法,提出利用衛(wèi)星本體的角加速度作為系統(tǒng)的輸入而不添加額外的激勵(lì)信號(hào),避免了由于額外信號(hào)帶來的干擾。撓性航天器的高精度高穩(wěn)定度控制面臨的主要瓶頸包括模型不確定性、各種額外干擾、撓性附件振動(dòng)影響、執(zhí)行器輸入飽和及執(zhí)行器故障等。為了提高控制精度及穩(wěn)定度,本文主要從以下幾個(gè)方面著手:1)針對模型不確定性及額外干擾,基于逆最優(yōu)方法和姿態(tài)四元數(shù)表示,通過重構(gòu)控制Lyapunov函數(shù),提出了基于撓性航天器逆最優(yōu)姿態(tài)控制方法。針對四元數(shù)雙值性帶來的姿態(tài)控制“退繞”問題,提出抗退繞逆最優(yōu)姿態(tài)控制方法。提出的該方法能同時(shí)鎮(zhèn)定兩個(gè)平衡點(diǎn),避免了“退繞”問題。提出的姿態(tài)控制方法達(dá)到了H?最優(yōu)控制,而無需解HJIPD方程。2)針對執(zhí)行器輸入飽和,考慮兩種輸入飽和情況:一種是執(zhí)行器幅度飽和;另一種是執(zhí)行器幅度與速率飽和。針對執(zhí)行器這兩種飽和情況,分別設(shè)計(jì)幅度受限魯棒控制器和幅度及速率受限魯棒控制器。通過設(shè)計(jì)新穎的飽和補(bǔ)償器嵌入到反饋控制器里以消除執(zhí)行器飽和對控制系統(tǒng)的影響,使設(shè)計(jì)的控制器在輸入飽和存在情況下,控制系統(tǒng)仍能達(dá)到輸入到狀態(tài)穩(wěn)定(Input-to-State Stable,ISS)。為了避免“退繞”問題,進(jìn)一步提出了抗退繞幅度受限魯棒控制器和抗退繞幅度及速率受限魯棒控制器。3)針對航天器控制過程中執(zhí)行器發(fā)生故障及輸入飽和,提出幅度受限容錯(cuò)控制器和幅度及速率受限容錯(cuò)控制器�？紤]三種故障情況:執(zhí)行器部分失效、執(zhí)行器卡住故障及執(zhí)行器完全失效,建立執(zhí)行器故障模型。為了設(shè)計(jì)容錯(cuò)控制器,提出了一個(gè)新的引理并給予嚴(yán)格證明。通過設(shè)計(jì)飽和補(bǔ)償器消除輸入飽和的影響及引入兩個(gè)自適應(yīng)因子估計(jì)因故障引起的未知參數(shù),使設(shè)計(jì)的控制器在執(zhí)行器故障及輸入飽和都存在情況下仍能達(dá)到ISS。所設(shè)計(jì)的控制器不需要執(zhí)行器故障任何先驗(yàn)信息。為了避免“退繞”問題,提出了抗退繞幅度受限容錯(cuò)控制器和抗退繞幅度及速率受限容錯(cuò)控制器。最后通過數(shù)值仿真分析,證實(shí)了本文所提方法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：動(dòng)力學(xué)建模 誤差變量模型 轉(zhuǎn)動(dòng)慣量辨識(shí) 累積量 抗退繞 輸入飽和 逆最優(yōu) 容錯(cuò)控制
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V448.2
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-26
• §1.1 研究背景和意義11-13
• §1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-23
• §1.2.1 撓性航天器動(dòng)力學(xué)建模研究現(xiàn)狀13-15
• §1.2.2 撓性航天器轉(zhuǎn)動(dòng)慣量及模態(tài)參數(shù)辨識(shí)研究現(xiàn)狀15-17
• §1.2.3 撓性航天器姿態(tài)控制研究現(xiàn)狀17-23
• §1.2.4 復(fù)雜航天器高精度控制方面不足之處23
• §1.3 本文主要工作及內(nèi)容安排23-26
• 第二章 復(fù)雜航天器動(dòng)力學(xué)建模與運(yùn)動(dòng)耦合特性分析26-42
• §2.1 帶撓性復(fù)雜航天器動(dòng)力學(xué)建模26-37
• §2.1.1 坐標(biāo)系定義26-27
• §2.1.2 動(dòng)力學(xué)方程27-37
• §2.2 動(dòng)力學(xué)耦合特性分析37-39
• §2.2.1 柔性體轉(zhuǎn)動(dòng)引起耦合分析37
• §2.2.2 柔性體振動(dòng)引起耦合分析37-38
• §2.2.3 快速機(jī)動(dòng)時(shí)“動(dòng)力剛化”分析38-39
• §2.3 運(yùn)動(dòng)耦合與“動(dòng)力剛化”仿真分析39-41
• §2.4 本章小結(jié)41-42
• 第三章 復(fù)雜航天器轉(zhuǎn)動(dòng)慣量及柔性附件模態(tài)參數(shù)辨識(shí)42-70
• §3.1 基于累積量方法辨識(shí)EIV模型43-56
• §3.1.1 累積量加權(quán)最小二乘方法47
• §3.1.2 累積量迭代最小二乘辨識(shí)方法47-48
• §3.1.3 累積量自適應(yīng)最小二乘算法48-56
• §3.2 基于累積量方法辨識(shí)衛(wèi)星的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量參數(shù)56-58
• §3.3 衛(wèi)星柔性附件模態(tài)參數(shù)的在軌辨識(shí)58-64
• §3.4 仿真分析64-69
• §3.5 本章小結(jié)69-70
• 第四章 復(fù)雜航天器抗退繞逆最優(yōu)姿態(tài)控制70-87
• §4.1 逆最優(yōu)控制理論70-72
• §4.2 模型描述及問題陳述72-75
• §4.2.1 衛(wèi)星動(dòng)力學(xué)方程72-74
• §4.2.2 柔性衛(wèi)星動(dòng)力學(xué)方程74-75
• §4.2.3 控制目標(biāo)75
• §4.3 逆最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)75-79
• §4.4 抗退繞逆最優(yōu)控制器設(shè)計(jì)79-83
• §4.5 仿真分析83-86
• §4.6 本章小結(jié)86-87
• 第五章 復(fù)雜航天器抗退繞受限姿態(tài)控制87-99
• §5.1 幅度受限逆最優(yōu)姿態(tài)控制87-90
• §5.2 抗退繞幅度受限姿態(tài)控制90-92
• §5.3 幅度和速率受限姿態(tài)控制92-94
• §5.4 抗退繞幅度和速率受限姿態(tài)控制94-95
• §5.5 仿真分析95-97
• §5.6 本章小結(jié)97-99
• 第六章 復(fù)雜航天器抗退繞受限容錯(cuò)姿態(tài)控制99-112
• §6.1 作動(dòng)器故障建模99-100
• §6.2 幅度受限容錯(cuò)姿態(tài)控制100-105
• §6.3 抗退繞幅度受限容錯(cuò)姿態(tài)控制105
• §6.4 幅度及速率受限容錯(cuò)姿態(tài)控制105-107
• §6.5 抗退繞幅度及速率受限容錯(cuò)姿態(tài)控制107-108
• §6.6 仿真分析108-111
• §6.7 本章小結(jié)111-112
• 第七章 研究總結(jié)112-115
• §7.1 本文內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)概覽112-113
• §7.2 本文不足之處113-115
• §參考文獻(xiàn)115-127
• 致謝127-128
• 博士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文128-129
• 博士期間參與的科研項(xiàng)目129

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