空间非合作目标的跟踪指向控制算法研究

发布时间：2017-08-25 15:47

  本文关键词：空间非合作目标的跟踪指向控制算法研究

  更多相关文章： 跟踪指向 空间非合作目标 有限时间控制 反步法 终端滑模 输入饱和

【摘要】：随着各国航天技术的不断发展,越来越多的航天器被送入到空间执行特定的任务,然而一些失效甚至失控的非合作航天器会对其它在轨运行的航天器构成威胁,需要接近并对其进行在轨维护或者清除,因此能实现相对位置跟踪并保持姿态指向的控制技术尤为关键。一方面,追踪航天器需要考虑有限时间内快速接近非合作目标并实现精确的视线跟踪;另一方面,追踪考虑航天器不可避免地会存在各种外界干扰、控制输入饱和、死区非线性特性等问题,更重要的是针对非合作目标会存在一些运动参数难以获取的问题,因此研究存在多种干扰和约束条件下的有限时间跟踪指向控制,对于空间非合作目标的探测具有重要的意义。主要研究内容如下:针对跟踪指向空间非合作目标的问题,在视线坐标系和追踪航天器本体坐标系下分别建立了追踪航天器与空间非合作目标的相对轨道和姿态的动力学方程,并考虑由未知的目标轨道机动加速度、执行机构死区特性及其它原因引起的广义干扰,构建了轨道与姿态综合控制的六自由度模型,为后续控制算法的设计奠定了基础。考虑到追踪航天器相对位置和姿态收敛到期望状态的快速性需求,基于反步法设计了有限时间控制律;考虑到实际系统干扰上界往往是未知且难以估计,分别采用自适应神经网络和基于跟踪微分器的非线性干扰观测器来对干扰进行有效估计和补偿,并通过有限时间Lyapunov稳定性定理对闭环系统稳定性进行了分析。针对追踪航天器控制输入有界的约束,提出了一种基于自适应控制的跟踪指向控制算法,可在考虑饱和环节的情况下保证闭环系统的有限时间稳定性;考虑到这种自适应方法未对干扰进行直接估计而导致精度不高的缺点,引入双曲正切函数设计抗饱和PD跟踪指向控制算法,使用非线性干扰观测器来对干扰进行估计;又考虑到抗饱和PD控制算法只能保证闭环系统渐近稳定的不足,采用饱和非奇异终端滑模,并结合自适应神经网络与非线性干扰观测器分别设计了两种有限时间跟踪指向控制算法,弥补了前面两种算法分别存在的不足。使用MATLAB仿真验证了本文所设计的跟踪指向控制算法的有效性,并对比分析了不同控制算法的跟踪指向仿真结果。
【关键词】：跟踪指向 空间非合作目标 有限时间控制 反步法 终端滑模 输入饱和
【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】：V448.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 课题研究的背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状及分析10-16
• 1.2.1 航天器相对姿轨运动控制的国内外研究现状10-12
• 1.2.2 考虑系统不确定性的国内外研究现状12-14
• 1.2.3 有限时间控制的国内外研究现状14-15
• 1.2.4 考虑控制输入非线性的国内外研究现状15-16
• 1.3 主要研究内容与结构安排16-19
• 第2章 航天器相对运动模型与预备知识19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 航天器相对运动模型的建立19-25
• 2.2.1 视线坐标系19-21
• 2.2.2 相对轨道动力学模型21
• 2.2.3 姿态动力学与运动学模型21-22
• 2.2.4 期望轨道解算22-23
• 2.2.5 期望姿态解算23-24
• 2.2.6 相对运动模型状态空间表达式24-25
• 2.3 预备知识25-28
• 2.3.1 有限时间控制基本理论25-26
• 2.3.2 终端滑模26-27
• 2.3.3 其他引理27-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第3章 基于反步法的有限时间跟踪指向控制29-59
• 3.1 引言29
• 3.2 基于反步法的有限时间控制29-32
• 3.3 结合神经网络的有限时间跟踪指向控制32-45
• 3.3.1 神经网络基础32
• 3.3.2 控制算法设计32-35
• 3.3.3 仿真结果与分析35-45
• 3.4 结合干扰观测器的有限时间跟踪指向控制45-58
• 3.4.1 非线性干扰观测器基础45-47
• 3.4.2 控制算法设计47-49
• 3.4.3 仿真结果与分析49-58
• 3.5 本章小结58-59
• 第4章 考虑控制输入有界的跟踪指向控制59-116
• 4.1 引言59
• 4.2 自适应有限时间跟踪指向控制59-72
• 4.2.1 控制算法设计60-64
• 4.2.2 仿真结果与分析64-72
• 4.3 抗饱和PD跟踪指向控制72-87
• 4.3.1 基于齐次性方法的抗饱和PD有限时间控制72-76
• 4.3.2 结合干扰观测器的抗饱和PD跟踪指向控制76-87
• 4.4 饱和非奇异终端滑模跟踪指向控制87-114
• 4.4.1 饱和非奇异终端滑模有限时间控制87-95
• 4.4.2 结合神经网络的饱和非奇异终端滑模跟踪指向控制95-104
• 4.4.3 结合干扰观测器的饱和非奇异终端滑模跟踪指向控制104-113
• 4.4.4 仿真分析113-114
• 4.5 本章小结114-116
• 结论116-118
• 参考文献118-129
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果129-131
• 致谢131

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