橢圓軌道近距離相對(duì)導(dǎo)航與姿軌一體化控制方法研究.pdf

1、本文以兩航天器近距離操作任務(wù)為研究背景，深入研究了橢圓軌道近距離相對(duì)導(dǎo)航與姿軌一體化控制方法，所提出的方法均適用于目標(biāo)航天器(主星)軌道為橢圓或近圓軌道情形。全文主要研究成果如下：
　　研究了基于標(biāo)志點(diǎn)靜態(tài)幾何關(guān)系的航天器相對(duì)位姿確定方法。選取三分量的修正羅德里格參數(shù)(MRPs)作為姿態(tài)描述參數(shù)，推導(dǎo)了基于 MRPs的視覺導(dǎo)航(VISNAV)觀測(cè)模型1，采用非線性最小二乘法求解航天器相對(duì)位置和姿態(tài)，為后續(xù)設(shè)計(jì)的導(dǎo)航濾波器提供初值。

2、綜合考慮了標(biāo)志點(diǎn)位置誤差噪聲和VISNAV系統(tǒng)測(cè)量噪聲兩方面影響，推導(dǎo)了觀測(cè)誤差噪聲陣并將其用于非線性最小二乘算法中。仿真結(jié)果表明，標(biāo)志點(diǎn)位置誤差噪聲對(duì)相對(duì)位置和姿態(tài)測(cè)量精度影響較大；隨著主從星之間距離的接近，系統(tǒng)的可觀測(cè)性越來越好，相對(duì)位置和姿態(tài)估計(jì)精度也越來越高。
　　研究了基于狀態(tài)估計(jì)的近距離相對(duì)導(dǎo)航方法。基于 VISNAV觀測(cè)模型2，提出了一種新的基于擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)的航天器間相對(duì)位姿確定算法。與傳統(tǒng)算法相比，該算

3、法額外估計(jì)了兩航天器體系相對(duì)于主星當(dāng)?shù)剀壍雷鴺?biāo)(LVLH)系的姿態(tài)，從而不必要去做主星本體系與其 LVLH系重合這一假設(shè)，其實(shí)質(zhì)是不需要先驗(yàn)的主星的絕對(duì)姿態(tài)信息。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步提出了基于容積卡爾曼濾波(CKF)的航天器間相對(duì)位姿確定算法，并利用傳播的四元數(shù)容積點(diǎn)集的加權(quán)平均值作為參考四元數(shù)，對(duì)所提的CKF導(dǎo)航濾波器進(jìn)行了改進(jìn)，在一定程度上提高了濾波性能。針對(duì)主星失控翻滾情形，推導(dǎo)了在缺少主星慣性參數(shù)和角速度先驗(yàn)信息條件下的相對(duì)位姿確

4、定算法。蒙特卡洛仿真表明，觀測(cè)標(biāo)志點(diǎn)數(shù)目達(dá)到3個(gè)及以上時(shí)，所設(shè)計(jì)的濾波器均能夠準(zhǔn)確地估計(jì)相對(duì)位置、速度、姿態(tài)、主星角速度以及慣量比矢量。隨著觀測(cè)標(biāo)志點(diǎn)數(shù)目的增加，估計(jì)精度也隨之提高。
　　研究了基于對(duì)偶代數(shù)的航天器姿軌一體化控制方法。建立了基于對(duì)偶代數(shù)的航天器軌/姿運(yùn)動(dòng)學(xué)和動(dòng)力學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)了基于對(duì)偶代數(shù)的姿軌耦合誤差動(dòng)力學(xué)方程，證明了其與傳統(tǒng)的相對(duì)轉(zhuǎn)動(dòng)和相對(duì)平動(dòng)誤差動(dòng)力學(xué)方程一致。研究了基于對(duì)偶代數(shù)的航天器姿軌一體化控

5、制方法，基于Lyapunov穩(wěn)定性理論證明了該方法的全局收斂性，并基于線性規(guī)劃模型設(shè)計(jì)了控制分配算法，實(shí)現(xiàn)了全推力器姿軌一體化控制。仿真結(jié)果表明設(shè)計(jì)的姿軌一體化控制算法是有效的，并且對(duì)質(zhì)量和轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的不確定性以及外界擾動(dòng)具有較好的魯棒性。
　　研究了兩種空間高精度姿態(tài)機(jī)動(dòng)控制方法：一種是基于路徑規(guī)劃和線性二次調(diào)節(jié)(LQR)反饋控制相結(jié)合的姿態(tài)機(jī)動(dòng)控制方法；另一種是模型誤差預(yù)測(cè)控制(MEPC)方法。針對(duì)采用單框架控制力矩陀螺(SGC

6、MG)系統(tǒng)作為執(zhí)行機(jī)構(gòu)的航天器大角度姿態(tài)機(jī)動(dòng)任務(wù)，提出了一種基于路徑規(guī)劃和LQR反饋控制相結(jié)合的姿態(tài)機(jī)動(dòng)控制方法。針對(duì)固定時(shí)間能量最優(yōu)和準(zhǔn)時(shí)間最優(yōu)兩種情形，采用 Radau偽譜法優(yōu)化機(jī)動(dòng)路徑并回避奇異狀態(tài)，將最優(yōu)控制量作為參考輸入，并利用基于LQR的最優(yōu)反饋控制方法消除初始偏差、模型不確定性以及外界擾動(dòng)等影響。針對(duì)參數(shù)不確定性以及外界干擾等情形，進(jìn)一步研究了模型誤差預(yù)測(cè)控制方法。該方法利用預(yù)測(cè)濾波方法來確定模型誤差，從而可以有效地補(bǔ)償由