基于IMM/EA的卫星姿态控制系统重构容错控制

研究了在轨卫星姿态控制系统发生可修复性故障状况下的系统重构容错控制。对于处于稳态的三轴稳定卫星,当姿态发生突变时,启动故障检测与诊断(FDD)子系统,采用交互式多模型(IMM)算法得到故障发生的位置以及故障模型,同时利用故障模型中的动力学系统进行特征结构配置(EA),生成重构控制器对原系统进行补偿控制。将FDD过程与重构控制器的设计过程结合,避免了单独设计FDD子系统然后再进行系统重构带来的计算量和时间延迟。最后通过数值仿真验证了该算法的有效性。     

基于比例积分观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构

针对卫星在轨运行出现执行机构故障问题,提出了一种基于观测器的卫星姿控系统鲁棒故障重构方法。首先,考虑卫星出现空间干扰、测量干扰以及噪声,建立欧拉离散时间卫星姿控系统模型。其次,设计一种离散比例积分观测器(proportional integral observer, PIO)实现卫星姿态角和姿态角速度估计,并利用前一时刻的故障重构值和输出估计误差迭代更新当前故障重构信息。然后,采用干扰解耦思想设计离散PIO解耦部分空间干扰,并利用H_∞技术抑制剩余干扰和测量噪声的影响。另外,利用线性矩阵不等式工具箱求解了部分观测器增益矩阵。最后,仿真结果验证了所提故障重构方法的有效性。     

改进的强跟踪平方根UKF在卫星导航中应用

针对应用于受不确定性干扰和噪声影响的卫星自主导航系统中的无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）存在估计精度低、跟踪性能差和鲁棒性弱等缺陷,提出一种改进的强跟踪平方根UKF(strong tracking square-root UKF, STSRUKF)导航方法。该方法中利用星敏感器和光学导航相机设计出导航方案,并通过转换方程将间接量测量转换为观测量。针对平方根UKF（square-root UKF, SRUKF）在高阶系统中因为sigma点的零权值系数是负的或者数值计算误差太大时而可能造成滤波器发散问题,采用一种改良的平方根分解方法,改善了滤波器的稳定性。同时,基于强跟踪滤波器理论（strong tracking filters, STF）,引入多重自适应衰减因子调节协方差矩阵,使得滤波器具有强跟踪能力和克服系统模型不确定的鲁棒性,改善了滤波器的估计精度。将该方法应用于卫星自主导航系统中,实验仿真结果表明,相对于平方根UKF和STF,该方法不仅保证了系统的可靠性,还提高系统的导航精度和改善系统的鲁棒性及跟踪能力。     

基于新型学习观测器的卫星执行机构故障重构

针对在轨微小卫星出现执行机构故障的情况,提出了一种基于非线性学习观测器(nonlinear learning observer, NLO)的卫星姿控执行机构故障重构方法。文中结合迭代学习算法和递推学习算法,设计了一种新型自适应学习算法,该算法应用前一时刻和当前时刻的姿态敏感器测量输出误差在线更新故障重构信号,使得所提NLO在估计卫星姿态角速度和姿态角的同时,能够快速精确在线重构卫星姿控执行机构故障。进一步给出了所提NLO的稳定性条件,并结合线性矩阵不等式技术给出了NLO增益矩阵的详细设计方法。最后,将所提方法应用于微小卫星姿控推力器故障重构,仿真结果验证了所提方法的有效性。