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1.
在动态切换拓扑中研究了带有参数不确定性和单向信息交互的网络化Euler-Lagrange系统的协同控制问题.针对通信拓扑随时间变化的问题,利用有效的局部信息交互设计了一个分布式控制律,并利用自适应技术解决了系统动力学中的参数不确定性问题.通过构造一个连续的Lyapunov函数,证明了系统在切换拓扑的并图存在一棵有向生成树的频率足够高时即可实现网络同步.此外,进一步拓展使用简单的干扰观测器或滑模控制方法进一步研究了该协同策略下的干扰抑制问题.最后,以五颗异构航天器的姿态同步为背景,通过数值仿真及其对照说明了所提合作控制策略的有效性.  相似文献   
2.
为了精确指向目标,即确定从星的姿态指向,提出了一种计算期望姿态和期望角速度方法,该算法利用单星在惯性坐标系的位置和速度,不需要星上增加相对姿态测量设备.在此基础上设计了变结构控制器.数值仿真结果表明该方法可以实现准确的期望姿态计算和相对姿态控制.  相似文献   
3.
高精度转动惯量测量仪分析与设计   总被引:21,自引:2,他引:21  
文中讨论的扭振法转动惯量测量仪,不需要测量幅值,根据振荡周期就能给出高精度的转动惯量计算结果。介绍了它的工作原理,并且详细分析了测量系统的误差,并给出了相邻周期误差的估计公式。在此基础上提出了两种数据处理方法,方法Ⅰ针对小阻尼比采用对偶时间序列误差相消,直接计算;方法Ⅱ通过计算阻尼比,把阻尼振荡周期转化为无阻尼自振周期进行转动惯量计算,放松了对阻尼比的要求,提高了计算精度。数学仿真结果表明,两种方法对测量误差都不敏感,且均可满足测量误差<±0.5%的要求。  相似文献   
4.
卫星姿态控制系统鲁棒故障诊断方法   总被引:4,自引:2,他引:2  
针对卫星姿控系统的鲁棒故障诊断问题,在未知输入观测器(UIO)基础上,提出利用非线性未知输入观测器(NUIO)对执行机构和敏感器故障诊断.考虑姿控系统存在外部干扰以及系统不确定性,建立姿控系统非线性模型,设计NUIO对部分干扰和系统不确定性解耦,令未解耦部分到系统残差H∝范数作为性能指标使之最优,运用线性矩阵不等式(L...  相似文献   
5.
激光炸弹转动惯量的测量采用金属扭杆扭振法,按时问序列进行测量,采用光电计时,由89c52和8254组成数据处理电路,外部测量信号以外部中断方式触发89c52读取8254计数,基本算法是通过测量转台空转周期及样柱与转台的共摆周期,标定测量仪的转台转动惯量和测量仪的标度系数,可同时导出炸弹与转台的共摆周期和阻尼比,针对大噪声和干扰环境,采用阻尼比淘汰和Y0淘汰两种改进算法,仿真表明结果满意。  相似文献   
6.
用KMP算法进行星敏感器星图识别的方法   总被引:9,自引:1,他引:9  
CCD星敏感器的关键问题是星图识别。从字符串的模式匹配来考虑这个问题,先把星图通过高通滤波器,然后用0-1的方法建立导航星库,再采用KMP算法来进行星图识别。仿真结果表明该算法每区域的识别时间才0.2486ms,并且克服了在许多星等相近的亮星或星对角距很小的视域内识别率严重降低的缺点。该算法有很好的鲁棒性。  相似文献   
7.
针对航天器姿态控制系统常见的传感器故障问题,基于增广P型学习观测器技术研究了故障重构问题,并对故障系统进行了容错控制器的设计.首先,考虑同时存在传感器故障和未知干扰输入的航天器姿控系统状态空间模型,将故障等效考虑成与前一时刻故障估计值和当前时刻输出误差有关的两项,借助Lyapunov定理设计观测器,并采用LMI方法给出了观测器参数矩阵系统化设计方法.然后,设计积分滑模面,将得到的等效控制律代入系统状态空间模型后,设计包含自适应故障补偿控制项和线性输出反馈控制项的容错控制律.最后通过仿真实例验证了所设计观测器和容错控制器的有效性.  相似文献   
8.
用KMP算法进行星敏感器星图识别的改进方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
用KMP算法进行星图识别时,制定的导航星库容量大。为此,对导航库数据进行了压缩。 先对星图进行小波变换,截取其低频子带部分;再用0-1的方法建立导航星库。仿真结果表明本算法不但继承了原算法的优点,而且导航星库的容量和识别时间都是原算法的1/4。  相似文献   
9.
为克服航天器自主天文导航中不确定测量噪声对导航精度的影响,提出了一种基于模糊推理的自适应无迹卡尔曼滤波(FUKF)方法.该方法根据滤波过程中实际测量残差方差与理论残差方差的比值,将系统滤波过程分为普通模式和自适应模式.分别对两种模式建立模糊隶属度函数,应用模糊推理规则,得到自适应修正因子,对系统的测量噪声方差阵进行实时修正,使其跟踪实际测量噪声的变化.当系统受到不确定环境噪声影响时,该滤波算法仍然有效收敛.将该方法应用于直接敏感地平的航天器自主天文导航中,不同测量噪声水平下的仿真结果表明,该算法对不确定的测量噪声具有较强的自适应能力,保证了导航信息的输出精度.  相似文献   
10.
针对自主导航过程中不确定的测量噪声和干扰的影响,提出了一种具有自适应能力的状态估计方法———ASUKF方法.该方法对非线性的状态方程进行超球面分布UT变换,对非线性的测量方程求取雅可比矩阵,同时在滤波迭代过程中引入自适应因子,从而在保持估计精度的条件下,降低了UKF算法的计算量,并使滤波器具有了自适应能力.将ASUKF方法应用于自主导航系统导航信息的估计过程中,仿真结果表明:其在保持导航信息估计精度的同时,提高了估计效率,克服了自主导航过程中不确定的噪声和随机干扰的影响.  相似文献   
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