基于人工神经网络的卫星姿态信号处理

地球遥感卫星的技术难点之一是保持有足够的姿态控制精度．通常卫星的姿态由单一传感器获得,为得到高的姿态精度,需要对多个传感器信息进行综合处理．针对由惯性基准、红外地平仪和太阳敏感器组成的卫星姿态测量系统,提出并设计了带反馈的ＢＰ人工神经网络进行信号处理．研究表明,该方法可以抑制红外地平仪轨道周期误差和卫星进入阴影区时对测量系统的影响,从而使系统的测量精度得以很大提高．     

基于联合卡尔曼滤波器的燃料电池传感器故障检测与容错研究

介绍了基于多传感器信息融合技术的联合卡尔曼滤波器的结构和算法,并将此方法运用于燃料电池发动机多传感器的复杂系统中．理论分析与仿真结果表明,该联合卡尔曼滤波器设计合理,其融合算法具有全局最优性,能够有效地对燃料电池发动机传感器的故障进行检测,改善了系统的容错能力和复原能力,提高了系统运行的稳定性．     

微小卫星姿态确定系统多信息融合滤波技术

采用微小卫星姿态动力学,并针对太阳敏感器/磁强计/卫星导航系统(GPS)接收机多姿态信息融合的特点,提出一种基于融合反馈模式的改进联邦滤波姿态确定方法,各子滤波器只完成量测更新,由主滤波器完成时间更新与预测信息的分配.给出了由四元数描述卫星姿态的误差状态方程和各子系统的量测方程,基于磁强计测量信息,对微小卫星的主要干扰源剩磁进行建模.仿真结果分析表明:基于剩磁建模的姿态动力学模型可有效提高姿态确定的精度;改进联邦滤波算法减少了系统的计算量,保证了可靠性.     

一种弹体滚转姿态估计的新方法

针对制导弹药滚转姿态测量的需求,提出了一种无陀螺姿态测量的方法. 采用两个MEMS加速度计进行弹上姿态传感器的配置,建立了基于截断正态概率密度模型的系统状态方程,利用速度估计自适应方法实现了对过程噪声方差阵的自适应调整,采用强跟踪滤波器(STF)直接进行滚转状态估计. 由于STF滤波器具有对模型参数失配的鲁棒性以及对突变状态的强跟踪能力,改善了算法的估计精度. 仿真实验研究表明:该方法结构简单、测量精度高、收敛速度快,具有很高的工程应用价值.      

基于四元数EKF算法的小型无人机姿态估计

针对小型无人机设计的姿态测量系统,提出一种用于小型无人机姿态估计的四元数扩展Kalman滤波算法.该算法通过建立四元数姿态运动模型和航姿传感器测量模型,构建了以四元数和陀螺仪随机漂移为状态向量、以加速度计测量值和磁阻仪解算的航向角为观测向量的扩展Kalman滤波器,并设计了自适应测量噪声协方差矩阵修正法.实验结果表明,该算法不但解决了微机电系统惯性器件用于载体姿态测量时精度低、易发散、易被干扰的问题,而且显著减小了陀螺仪随机漂移对姿态估计的影响,有效提高了姿态估计的精度.     

磁阻传感器及其在飞行体姿态测试中的应用

介绍一种新型高灵敏度磁阻传感器的工作原理和使用方法,并用该传感器对飞行体的姿态进行了测量.根据线圈切割地磁场磁力线产生感应电动势的原理,通过理论推导得出飞行体姿态测试的计算方法,设计了一种基于磁阻传感器的姿态测量系统,并对其实验数据进行了分析和处理.     

地磁场传感器及其在飞行体姿态测量中的应用

目的 研究飞行体姿态测量方法以及地磁传感器的姿态测量原理,建立地磁场传感器姿态测量数学模型,通过理论推导给出飞行体姿态的计算方法。方法 根据法拉第电磁感应定律,即线圈切割地磁场磁力线产生感应电动势的原理,设计一种基于地磁场传感器的姿态测量系统。结论 该地磁场传感器可应用于高过载旋转飞行体的姿态测量。     

范数有界的鲁棒卫星姿态估计方法

针对现有卫星姿态鲁棒滤波器中计算量大、时变系统估计效果不理想的问题,将范数有界鲁棒滤波器应用于卫星姿态估计系统中.该方法将一部分系统模型误差视为系统的不确定度,降低了系统的建模难度.通过欧几里德范数确定状态的不确定度上界,对系统进行误差有界的鲁棒估计,保证了估计精度.仿真结果表明:在假设的不准确条件下,该鲁棒滤波器展现了良好的鲁棒性,其估计性能比传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法在三轴的估计精度(RMS)方面分别提高了11.21%,17.97%和38.13%.     

考虑测量噪声的传感器动态测量误差补偿

在传感器的输出端串接一个动态补偿环节,改善传感器的特性,补偿动态测量误差．其本质是一个带通或高通滤波器,在补偿测量误差的同时,会引入严重的高频噪声干扰,影响测量系统的精度．为了解决这个问题,研究了一个在噪声环境下,改善传感器动态特性的新方法．该方法采用试验数据,通过系统辨识的方法得到补偿环节系数,消除测量误差．同时,采用多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法减小测量系统的噪声．最后,通过对热敏电阻动态测量误差的补偿,验证了该方法的有效性．     

宽带移动卫星通信系统低成本姿态估计算法

针对低成本微机电惯性测量单元无法满足宽带移动卫星通信系统姿态估计精度的问题,提出了以单基线GPS为辅助传感器的低成本姿态估计(LCAE)算法.该算法通过互补滤波器对陀螺测量值与加速度计姿态角进行传感器融合.为了克服机动加速度干扰,借助单基线GPS的速率信息及航向信息,加入了机动加速度补偿和侧滑角补偿;为了降低算法对GPS信号的依赖,加入了开关结构.实验结果表明,LCAE算法能够有效去除加速度计测量值中的非重力信息,隔离载体运动对加速度计输出的干扰,姿态角估计精度在GPS信号完全锁定的情况下达到±0.5°以内,在GPS信号不完全锁定的情况下,姿态角估计精度优于开关卡尔曼方法,达到±1°以内,满足低成本移动卫星通信系统要求.     

基于平淡卡尔曼滤波器的微小卫星姿态确定算法

针对扩展卡尔曼滤波（EKF）在线性化过程中会引入误差的问题,采用平淡卡尔曼滤波器（UKF）进行了系统滤波器设计;提出一种构建虚拟观测量的方法,并分析了其噪声特性．虚拟观测量与高精度器件量测量搭配可实现对姿态的校正．以太阳敏感器、微电子机械系统（MEMS）陀螺、磁强计为姿态敏感器件,构建了定姿滤波器并用STK（Satellite Tool Kit）数据进行了仿真．结果表明,所提出方法能有效地提高定姿性能,采用UKF的系统定姿误差与EKF相当,但收敛时间、稳定性要优于EKF．     

基于IMM-UKF方法的机电作动器突发性故障诊断研究

飞机飞行控制系统机电作动器（electromechanical actuator,EMA）的突发性故障会影响到飞机的飞行安全性,甚至导致飞机失控.针对EMA的突发性故障,提出一种基于交互式多模型（interactive multiple model,IMM）和无迹卡尔曼滤波（unscented Kalman filter,UKF）相结合的故障诊断方法.该方法利用UKF不仅能更好地逼近状态方程的非线性特性,而且能使滤波器具有更好的稳定性和更低的计算量要求;利用IMM不仅解决了可测量参数偏少导致的故障诊断困难的问题,而且还改善了发生的故障与预先假设的故障差异较大的情况下故障诊断的快速性和准确性.通过对某型EMA进行故障诊断,仿真结果表明所提出的IMM-UKF故障诊断方法可以实现对EMA部件和传感器故障的快速准确诊断.      

基于间隙度的变换器早期故障诊断方法

变换器早期故障特征微小,极易被电网复杂工况信号淹没,因此早期故障诊断可以避免电力系统故障发酵,保证供电安全。但传统基于电流、电压残差信号的方法难以实现早期故障诊断。引入间隙度作为一种新的度量工具,可以由系统间内部距离描述早期故障。通过卡尔曼滤波器观测的输出状态可以建立早期故障模型,将模型间的间隙度作为早期故障诊断特征,由系统内部衡量故障偏差,进行故障类别和故障强度诊断,提高系统稳定性。通过仿真实验搭建变换器模型,验证以间隙度为度量工具实现变换器早期故障诊断的有效性,通过与传统残差阈值方法比较,本文方法可以有效提高变换器早期故障诊断灵敏度同时降低误判率。     

基于滑模观测器的卫星姿态控制系统滑模容错控制

针对卫星姿态控制系统执行机构故障,设计了基于滑模观测器的滑模容错控制律.采用迭代学习算法在线调节观测器滑模项切换增益,设计滑模观测器估计卫星姿态和角速度.在此基础上,将执行机构故障作为系统的未知动态,提出一种对卫星姿态控制系统执行机构故障不敏感的滑模容错控制方法.该方法利用系统输入和状态信息,结合动力学特性实现未知动态估计,以此设计滑模控制律.通过数字仿真验证了该容错控制方法的有效性.     

Attitude Determination for MAVs Using a Kalman Filter

This paper presents a Kalman filter to effectively and economically determine the Euler angles for micro aerial vehicles （MAVs）, whose size and payload are severely limited. The filter uses data from a series of micro-electro mechanical system sensors to determine the selected 3 variables of the direction cosine matrix and the bias of the rate gyro sensors as state elements in a dynamic model, with the gravitational acceleration to build a measurement model. For high speed maneuvers, rigid motion equations are used to correct the measurements of the gravitational acceleration. The filter is designed to automatically tune its gain based on the dynamic system state. Simulations indicate that the Euler angles can be determined with standard deviations less than 3°. The algorithm was successfully implemented in a miniature attitude measurement system suitable for MAVs. Aerobatic flights show that the attitude determination algorithm works effectively. The attitude determination algorithm is effective and economical, and can also be applied to bionic robofishs and land vehicles, whose size and payload are also greatly limited.     

一种改进的自适应USQUE组合导航姿态估计方法

针对传统四元数无味卡尔曼滤波(unscented quaternion Kalman filter,USQUE)算法的量测噪声统计未知及时变引起滤波发散精度降低等问题,提出一种变分贝叶斯自适应四元数无味卡尔曼滤波算法(variational Bayesian-based adaptive USQUE,VB-AUSQUE).通过变分贝叶斯高斯迭代近似估计,获取近似的量测噪声协方差矩阵滤波先验条件.仿真和舰载测试表明:在捷联式惯性导航系统/全球定位系统(strapdown inertial navigation system/global navigation satellite system,SINS/GNSS)组合导航系统中,VB-AUSQUE算法能有效减少系统量测噪声未知及时变问题对姿态估计精度的影响,相比常规算法具有更高的精度.     

基于导星电子星图模拟器的卫星控制系统半物理试验方法

为了实现卫星的高精度高稳定度控制,中法天文卫星建立了卫星姿轨控半物理仿真试验系统.对该系统采用导星电子星图模拟器引入仿真闭环进行研究.首先,将导星敏感器作为高精度姿态测量部件引入控制系统,地面动力学为其提供输入信息.接着,高精度测量单机和高精度控制机构引入到闭环中.然后,粗测量敏感器和粗控执行机构由数学模型替代.最后,通过地面实时系统将控制系统、星务计算机、载荷计算机和整星电源系统组成了实时仿真验证系统.实验结果表明:在地面半物理条件下,可以达到导星进入开小窗条件,y、z轴稳定度达到2(″)/10 s及5(″)/100 s.导星敏感器可以提高姿态测量精度和姿态控制的稳定度.满足控制稳定度在亚角秒级别卫星的要求.