电动力绳系离轨系统状态估计及动力学分析

发布时间：2017-08-18 10:36

  本文关键词：电动力绳系离轨系统状态估计及动力学分析

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【摘要】：近几十年的研究显示,电动力绳在空间科学和空间应用中具有巨大的发展潜力。本文针对电动力绳系离轨问题,基于理论和数值仿真,研究了电动力绳系离轨系统的状态估计及其离轨控制方法。首先,针对电动力绳系系统在轨运行面临的实时状态观测问题,建立了系统的非线性动力学方程与观测方程。通过建立的精确地磁模型,获得了绳系离轨过程中主要受到的摄动力,并采用修正轨道六根数进行了轨道动力学建模。其次,以贝叶斯估计理论为基础,用扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、和求容积卡尔曼滤波等实现了绳系系统的实时状态观测,对比了各种滤波算法对于实现状态观测的性能。结果表明,对于太空非高斯噪声环境,传统的滤波算法难以获得理想的状态观测性能,而多模高斯近似和求容积卡尔曼滤波相结合,在保证滤波性能的同时能够解决闪烁噪声干扰的问题。进一步,为避免混合高斯滤波的复杂度,研究了粒子滤波算法。无迹粒子滤波仿真结果表明,粒子滤波算法简单且易于实现,能够基本实现电动力绳系系统的状态跟踪。最后,对于电动力作用产生的绳系失稳问题,以电流为控制量,研究了开关控制和基于能量判定的非线性模型预测控制,结合状态估计算法进行了离轨过程的动力学仿真。本文研究的电动力绳系系统状态估计算法与离轨控制,通过状态观测的方式获得系统状态的实时反馈,并实现了电动力绳系离轨的稳定控制,为电动力绳的空间应用提供了技术基础。
【关键词】：电动力绳 状态估计 卡尔曼滤波 粒子滤波 离轨控制
【学位授予单位】：南京航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V442
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-14
• 第一章 绪论14-22
• 1.1 引言14-15
• 1.2 电动力绳系理论研究15-18
• 1.2.1 绳系动力学模型15-17
• 1.2.2 绳系动力学研究17-18
• 1.3 空间电荷收集发射技术18-19
• 1.3.1 被动收集发射技术18-19
• 1.3.2 主动收集发射技术19
• 1.4 电动力绳系在轨试验研究19-21
• 1.5 本文研究内容与结构安排21-22
• 第二章 电动力绳建模22-33
• 2.1 地磁场模型22-25
• 2.2 电动力绳系动力学25-29
• 2.3 轨道动力学29-32
• 2.3.1 摄动力分析30-31
• 2.3.2 轨道摄动方程31-32
• 2.4 小结32-33
• 第三章 非线性状态估计33-49
• 3.1 卡尔曼滤波算法33-39
• 3.1.1 扩展卡尔曼滤波算法33-34
• 3.1.2 无迹卡尔曼滤波算法34-35
• 3.1.3 求容积卡尔曼滤波算法35-36
• 3.1.4 仿真算例36-39
• 3.2 混合高斯近似滤波算法39-43
• 3.2.1 算法构建39-40
• 3.2.2 仿真算例40-43
• 3.3 粒子滤波算法43-47
• 3.3.1 UPF算法44-46
• 3.3.2 仿真算例46-47
• 3.4 小结47-49
• 第四章 离轨控制49-58
• 4.1 电流模型49
• 4.2 电流开关控制49-52
• 4.3 非线性模型预测控制52-57
• 4.3.1 NMPC算法52-53
• 4.3.2 基于能量判定的NMPC控制算法设计53-55
• 4.3.3 仿真算例55-57
• 4.4 小结57-58
• 第五章 总结58-59
• 5.1 本文主要的工作与贡献58
• 5.2 未来工作的展望58-59
• 参考文献59-67
• 致谢67-68
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文68

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：694125