大型刚柔耦合卫星的有限时间姿态控制方法研究

发布时间：2017-07-16 21:01

  本文关键词：大型刚柔耦合卫星的有限时间姿态控制方法研究

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【摘要】：由中心刚体,柔性梁和末端质量块组成的柔性卫星由于太阳能帆板,机械臂等大型柔性附件的存在,其卫星本体运动与柔性附件变形存在很强的耦合效应,特别是在卫星大角度快速机动过程中,这种耦合效应会更加明显。刚柔耦合特性的存在,造成柔性卫星动力学建模和姿态控制相对于刚性卫星,会更为困难。此外,柔性卫星姿态的失稳以及机动时间过长都容易激发大型柔性附件的低阶振动,进而影响卫星的姿态控制精度,所以对柔性卫星进行有限时间快速姿态控制非常重要。本论文在此背景下,针对大型刚柔耦合卫星有限时间姿态控制,进行了深入的理论研究,并使用数值仿真验证了研究成果的有效性。论文首先基于一次近似耦合建模原理,利用Hamilton最小作用原理以及有限元法建立了柔性卫星一次近似刚柔耦合动力学模型,为了充分体现柔性附件变形与中心刚体的大范围运动的耦合特性,在变形位移场中引入了横向变形引起轴向变形减小的效应。另外,为了降低控制器的设计复杂程度,在不影响控制效果的前提下,对一次近似刚柔耦合动力学模型进行了改进。针对一次近似刚柔耦合动力学模型,考虑模型不确定性以及外部干扰,设计了非奇异快速终端滑模姿态控制器(NFTSMC),在到达有限时间收敛的同时,加快了收敛速度并且避免了奇异现象。考虑到柔性信息不可测的情况,在NFTSMC基础上,设计了有限时间动态输出反馈控制器,该控制器只依赖于角度与角速度进行有限时间反馈控制。针对角速度敏感器发生故障时,常常导致角速度信息不可得的情况,本文提出在控制系统中引入有限时间收敛的终端滑模观测器对角速度信息进行重建,来达到在角速度信息缺失情况下的柔性卫星有限时间姿态控制。由于存在不连续符号函数,且切换增益较大,终端滑模控制器抖振现象较为明显,对于柔性卫星来说还会激发柔性附件的低阶振动。针对这一问题,首先使用扩展状态观测器对包含柔性耦合项的系统总干扰进行观测,以此达到减小控制增益的目的,然后在此基础上利用快速幂次趋近律的二阶滑模特性,建立了具有高阶滑模特性的连续终端滑模控制器,在有限时间稳定的同时,削弱了抖振,进而减小柔性附件的振动。针对柔性卫星执行器出现故障的情况,建立了故障动力学方程,使用勒让德神经网络对包含故障控制力矩估计误差在内的系统总干扰进行逼近,然后结合非奇异快速终端滑模原理设计了基于勒让德神经网络的有限时间姿态容错控制器。为了防止勒让德神经网络在逼近初期发生估计越界,设计了切换函数,在勒让德神经网络和鲁棒控制项之间进行切换,通过理论推导以及数值仿真证明了该控制器可以在执行器故障的情况下实现有限时间姿态容错控制,而且由于勒让德神经网络只需要目标姿态信息就可以逼近系统总干扰,所以控制器设计更加简单,高效。
【关键词】：柔性卫星 有限时间稳定 终端滑模 容错控制
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V448.22
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-23
• 1.1 课题来源10
• 1.2 课题背景及研究的目的和意义10-12
• 1.3 国内外研究现状12-21
• 1.3.1 柔性航天器建模研究现状分析12-14
• 1.3.2 柔性航天器姿态控制研究现状分析14-19
• 1.3.3 有限时间姿态控制19-21
• 1.4 论文主要研究内容21-23
• 第2章 柔性卫星动力学建模及有限时间控制理论23-34
• 2.1 引言23
• 2.2 柔性卫星动力学建模23-30
• 2.2.1 柔性变形描述23-26
• 2.2.2 运动学描述26-27
• 2.2.3 动力学描述27-30
• 2.3 有限时间稳定控制30-32
• 2.4 终端滑模控制32-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第3章 基于输出反馈的有限时间姿态控制34-58
• 3.1 引言34-35
• 3.2 非奇异快速终端滑模状态反馈控制器设计35-38
• 3.3 非奇异快速终端滑模动态输出反馈控制器设计38-43
• 3.4 角速度测量缺失的姿态控制器设计43-47
• 3.5 数值仿真与分析47-56
• 3.5.1 状态反馈控制仿真结果48-51
• 3.5.2 动态输出反馈控制仿真结果51-54
• 3.5.3 角速度测量缺失的控制仿真结果54-56
• 3.6 本章小结56-58
• 第4章 基于快速幂次趋近律的有限时间连续滑模控制58-70
• 4.1 引言58
• 4.2 扩展状态观测器设计58-60
• 4.3 快速幂次趋近律的二阶滑模特性60-62
• 4.4 基于ESO的连续终端滑模控制器设计62-66
• 4.5 数值仿真与分析66-69
• 4.6 本章小结69-70
• 第5章 基于勒让德神经网络的有限时间容错控制70-83
• 5.1 引言70-71
• 5.2 控制问题描述71
• 5.3 勒让德神经网络71-73
• 5.4 基于LeNN的容错控制器设计73-79
• 5.4.1 控制器设计73-75
• 5.4.2 稳定性分析75-79
• 5.5 数值仿真与分析79-82
• 5.6 本章小结82-83
• 结论83-84
• 参考文献84-91
• 攻读学位期间发表的学术成果91-93
• 致谢93

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本文编号：550502