挠性航天器传感器优化配置及参数辨识研究

发布时间：2017-10-17 09:45

  本文关键词：挠性航天器传感器优化配置及参数辨识研究

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【摘要】：在轨航天器低刚度、大柔性的结构特点给其自身带来巨大的挠性,对航天器动力学和控制带来显著影响。模态参数信息对于建模、动态特性分析及控制器设计是十分必要的。其中模态参数辨识中所需输出是根据对结构配置加速度或位移传感器采集获取的,然而实际的测点数远远小于结构自由度数,因此,合理的传感器优化配置方案和模态参数识别方法对于能否准确识别结构的模态参数具有重要的意义。针对上述问题,本文主要研究工作如下：首先详细介绍了三种主要的传感器优化配置方法,并研究了各自优缺点,在平面桁架及挠性卫星模型上完成了配置布点,结果表明,模态动能法布置简捷,具有很强的抗噪能力,有效独立法保证了各振型的线性独立,模态置信法则增强了各振型的可分辨性。然后,针对传统优化配置方法难以获得最优值的问题,将遗传算法结合有效独立法,对Yao的算法选择过程做了改进,采用精英选择结合比例选择,在挠性航天器上进行了传感器配置,结果发现,改进的遗传算法维持了种群多样性,收敛到最优值所需种群规模比Yao方法减少近50%,降低了收敛到最优值所需种群规模,提高了收敛效率,并且提供了最优值附近的多个较优值,为实际工程提供了更多选择。最后,对某型号挠性卫星模型运用不同方法进行了传感器优化配置,并结合特征系统实现算法对不同方案辨识了系统参数,研究发现,辨识所需的输出数据在姿态信息中加入振动信息后,大幅增加了辨识的模态阶数,三种主要配置方案在有无测量噪声时辨识能力相近,其中EI法在存在噪声情况下略优于另外两种方法,辨识相对误差较小,能够准确地辨识出系统的频率。将需要辨识的模态作为传感器优化配置中的目标模态时,所得配置结果则可以有效识别出目标模态信息。
【关键词】：挠性航天器 传感器 在轨辨识 优化配置 遗传算法 特征系统实现算法
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V441
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 传感器优化配置方法研究进展10-11
• 1.2.2 模态参数识别方法11-12
• 1.3 主要研究内容12-14
• 2 传感器优化配置研究14-22
• 2.1 传感器优化配置算法14-17
• 2.1.1 模态动能法14-15
• 2.1.2 有效独立法15-16
• 2.1.3 模态置信法16-17
• 2.2 传感器配置评价准则17
• 2.3 平面桁架结构数值算例17-21
• 2.3.1 传感器优化配置19-20
• 2.3.2 传感器配置结果的评价20-21
• 2.4 小结21-22
• 3 基于遗传算法的传感器优化配置22-29
• 3.1 初始化和适应度值22-23
• 3.2 选择算子23-24
• 3.3 交叉、变异算子24
• 3.4 改进算法步骤24-25
• 3.5 数值算例25-28
• 3.6 小结28-29
• 4 挠性航天器的传感器优化配置29-42
• 4.1 模型描述29-30
• 4.2 有限元建模30-34
• 4.3 不同方法配置34-40
• 4.3.1 基于模态动能法的优化配置34-35
• 4.3.2 基于有效独立法的优化配置35-36
• 4.3.3 基于模态保证准则法的优化配置36-37
• 4.3.4 基于改进遗传算法的优化配置37-40
• 4.4 配置方案的选择40-41
• 4.5 小结41-42
• 5 模态参数辨识的特征系统实现算法42-46
• 5.1 状态方程和观测方程42-43
• 5.2 构造脉冲响应函数43
• 5.3 特征系统实现算法过程43-44
• 5.4 模态参数的确定44-45
• 5.5 小结45-46
• 6 某型号挠性卫星的传感器优化配置及模态参数辨识46-57
• 6.1 挠性动力学模型描述46-47
• 6.2 挠性卫星模型与仿真参数47-49
• 6.2.1 具体模型参数47-48
• 6.2.2 激励信号48-49
• 6.2.3 数据采集49
• 6.3 传感器优化配置结果49-51
• 6.4 参数辨识结果51-54
• 6.5 传感器优化配置对特定模态参数辨识的影响54-56
• 6.6 小结56-57
• 7 结论57-59
• 7.1 总结57
• 7.2 展望57-59
• 参考文献59-62
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况62-63
• 致谢63-64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前2条

1 黄文虎,王心清,张景绘,郑钢铁;航天柔性结构振动控制的若干新进展[J];力学进展;1997年01期

2 林贤坤;张令弥;郭勤涛;赵晓平;;协同进化遗传算法在传感器优化配置中的应用[J];振动与冲击;2009年03期

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本文编号：1048140