本文關(guān)鍵詞：基于空間機(jī)械臂的航天器系統(tǒng)慣性參數(shù)辨識

  更多相關(guān)文章： 航天器 空間機(jī)械臂 動量守恒 最優(yōu)激勵 慣性參數(shù)

【摘要】：隨著航天事業(yè)的發(fā)展,航天探索任務(wù)變得更加復(fù)雜化與多樣化。在航天領(lǐng)域中,帶有空間機(jī)械臂的航天器系統(tǒng)在執(zhí)行空間任務(wù)時,往往要求航天器的軌道、姿態(tài)可控。然而,由于各種原因的存在,比如燃料的大量消耗、內(nèi)置載荷的釋放以及目標(biāo)星的捕獲等,都有可能導(dǎo)致航天器的慣性參數(shù)發(fā)生改變,從而致使航天器系統(tǒng)已有控制律失去效用。因此,研究航天器的慣性參數(shù)在軌辨識方法,對航天器的姿態(tài)控制,具有非常重要的意義。論文首先介紹了國內(nèi)外關(guān)于航天器慣性參數(shù)辨識所面臨的問題以及已取得的成果。針對已有的辨識方法,系統(tǒng)的分析了各方法的優(yōu)劣,得出基于空間機(jī)械臂的方法辨識航天器慣性參數(shù)的可行性與優(yōu)勢。論文以帶有空間機(jī)械臂的航天器系統(tǒng)作為研究模型,對其進(jìn)行了運(yùn)動學(xué)分析,并基于拉格朗日方法進(jìn)行了動力學(xué)建模。基于動量、動量距守恒原理推導(dǎo)得出了初始動量已知、未知情況下的航天器慣性參數(shù)辨識方法。該方法充分利用空間機(jī)械臂的大幅度變構(gòu)運(yùn)動促使航天器慣性進(jìn)行重新分布,從而導(dǎo)致航天器速度發(fā)生變化。通過測量這些變化,基于動量守恒原理,構(gòu)建出了線性回歸模型,接著,利用遞推最小二乘法對航天器各慣性參數(shù)進(jìn)行了分步辨識。通過對辨識方法的仿真驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證算法有效,然而同時得出該方法對擾動和機(jī)械臂軌跡比較敏感的結(jié)論。針對參數(shù)辨識性問題,作者根據(jù)矩陣分析理論,提出了利用最優(yōu)激勵下的空間機(jī)械臂軌跡運(yùn)動對航天器慣性參數(shù)進(jìn)行辨識的方法。通過利用基本參數(shù)集的方法對動力學(xué)模型進(jìn)行轉(zhuǎn)化,得到統(tǒng)一的線性回歸模型,并將回歸矩陣的條件數(shù)最小化作為空間機(jī)械臂軌跡的優(yōu)化指標(biāo)。在關(guān)節(jié)激勵設(shè)定上,采用傅立葉級數(shù)對激勵進(jìn)行了參數(shù)化,然后結(jié)合軌跡約束問題,設(shè)定了初始軌跡作為目標(biāo)函數(shù)初始值,隨后利用模式搜索算法對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,獲得空間機(jī)械臂的最優(yōu)激勵運(yùn)動軌跡。最后同樣對辨識方法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn),對比前后兩種軌跡下的辨識結(jié)果,得出后者更優(yōu)。論文最后對全文中所涉及到的理論、方法、研究進(jìn)行了系統(tǒng)性的總結(jié),并且確定了未來的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：航天器 空間機(jī)械臂 動量守恒 最優(yōu)激勵 慣性參數(shù)
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP241;V441
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外航天器慣性參數(shù)辨識方法的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容12-14
• 第2章 帶有空間機(jī)械臂的航天器系統(tǒng)建模方法14-26
• 2.1 帶有空間機(jī)械臂的航天器系統(tǒng)一般模型15-18
• 2.1.1 符號定義15-16
• 2.1.2 重要公式16-17
• 2.1.3 機(jī)械臂的坐標(biāo)描述17-18
• 2.2 空間機(jī)械臂的運(yùn)動學(xué)建模方程18-21
• 2.3 空間機(jī)械臂的動力學(xué)建模方程21-23
• 2.4 具體實(shí)例23-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 帶有空間機(jī)械臂的航天器系統(tǒng)慣性參數(shù)辨識26-43
• 3.1 航天器系統(tǒng)模型定義與結(jié)構(gòu)分析26-27
• 3.2 慣性參數(shù)辨識方法27-32
• 3.2.1 航天器質(zhì)量Sm與質(zhì)心位置Sr的辨識方法28-30
• 3.2.2 航天器慣性張量SI的辨識方法30-32
• 3.3 空間機(jī)械臂的慣性參數(shù)與動量32-34
• 3.4 遞推最小二乘參數(shù)辨識34-35
• 3.5 仿真研究35-42
• 3.5.1 航天器系統(tǒng)仿真模型及其參數(shù)設(shè)定35-36
• 3.5.2 空間機(jī)械臂軌跡規(guī)劃36-39
• 3.5.3 仿真辨識結(jié)果39-42
• 3.5.4 誤差分析42
• 3.6 本章小結(jié)42-43
• 第4章 最優(yōu)激勵下的航天器慣性參數(shù)在軌辨識43-63
• 4.1 確立目標(biāo)函數(shù)43-45
• 4.1.1 基于Lagrange方程的動力學(xué)模型的轉(zhuǎn)化43-44
• 4.1.2 確定觀測矩陣條件數(shù)作為目標(biāo)函數(shù)44-45
• 4.2 激勵信號參數(shù)化與邊界約束45-50
• 4.2.1 激勵信號參數(shù)化45-46
• 4.2.2 激勵軌跡參數(shù)化邊界約束46-50
• 4.3 激勵軌跡的參數(shù)優(yōu)化設(shè)計(jì)50-53
• 4.3.1 模式搜索算法50-51
• 4.3.2 激勵參數(shù)優(yōu)化設(shè)置51-53
• 4.4 空間機(jī)械臂最優(yōu)激勵軌跡規(guī)劃53-54
• 4.4.1 軌跡優(yōu)化53
• 4.4.2 采樣數(shù)據(jù)處理53-54
• 4.5 仿真研究54-62
• 4.5.1 仿真模型及其參數(shù)設(shè)定54
• 4.5.2 軌跡二的軌跡規(guī)劃54-59
• 4.5.3 辨識結(jié)果59-61
• 4.5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對比61-62
• 4.6 本章小結(jié)62-63
• 第5章 總結(jié)與展望63-65
• 5.1 總結(jié)63-64
• 5.2 展望64-65
• 參考文獻(xiàn)65-69
• 致謝69-70
• 碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文及所取得研究成果70

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 耿立輝;張濤;馬景然;蕭德云;宋靖雁;;一種小衛(wèi)星模擬裝置的動態(tài)模型辨識[J];宇航學(xué)報(bào);2008年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王洪柳;空間機(jī)器人抓取過程中的目標(biāo)參數(shù)辨識[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2011年

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本文編號：856992