CN107869999B - 利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法 - Google Patents

利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法 Download PDF

Info

Publication number
CN107869999B
CN107869999B CN201711050657.9A CN201711050657A CN107869999B CN 107869999 B CN107869999 B CN 107869999B CN 201711050657 A CN201711050657 A CN 201711050657A CN 107869999 B CN107869999 B CN 107869999B
Authority
CN
China
Prior art keywords
satellite
equation
angle
beat
angular
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201711050657.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107869999A (zh
Inventor
李英波
刘斌
程卫强
程静
刘晓娜
张子龙
聂章海
陆丹萍
吴伟清
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Aerospace Control Technology Institute
Original Assignee
Shanghai Aerospace Control Technology Institute
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Aerospace Control Technology Institute filed Critical Shanghai Aerospace Control Technology Institute
Priority to CN201711050657.9A priority Critical patent/CN107869999B/zh
Publication of CN107869999A publication Critical patent/CN107869999A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107869999B publication Critical patent/CN107869999B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C25/00Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass
    • G01C25/005Manufacturing, calibrating, cleaning, or repairing instruments or devices referred to in the other groups of this subclass initial alignment, calibration or starting-up of inertial devices
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/20Instruments for performing navigational calculations
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/24Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for cosmonautical navigation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Astronomy & Astrophysics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Gyroscopes (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,包括以下步骤:S1、设定卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量;S2、根据卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量建立状态方程和测量方程;S3、将所述状态方程和测量方程离散化;S4、根据离散化的状态方程和测量方程对测量的卫星的姿态角进行滤波,获得当前拍的姿态角和角速度的估计值;S5、测量卫星的惯性角速度,根据当前拍的角速度的估计值和预定阈值,来判断陀螺是否故障。

Description

利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法
技术领域
本发明涉及一种卫星姿态控制单套速率陀螺的故障诊断方法。
背景技术
当卫星只有一套速率陀螺开机运行时,仅能测得一组卫星的三轴角速率,设为ωm=[ωmx(k)ωmy(k)ωmz(k)]T。由于没有冗余的角速率测量信息,很难对陀螺的故障进行有效诊断。然而,卫星一般配有多种角度测量敏感器,如星敏感器、太阳敏感器、地平仪等,通过多种角度敏感器的信息融合,可以较为可靠的获得卫星在参考坐标系的角度信息,设为
Figure BDA0001453105130000011
θm、ψm。利用角度信息对卫星角速率进行较为准确的估计,得到卫星在参考坐标系的角速率,设为
因此需要将单套陀螺测得的角速率信号和利用角度敏感器求得的角速率估计值进行比较,当诊断出陀螺故障后,可进行控制模式切换(如无陀螺信息的控制模式),以免卫星姿态失稳。
发明内容
本发明的技术解决问题是:
解决现有技术的缺陷,提出一种利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,可将单套陀螺测得的角速率信号和利用角度敏感器求得的角速率估计值进行比较,以实现速率陀螺的故障诊断。
本发明的技术解决方案是:
利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,包括以下步骤:
S1、设定卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量;
S2、根据卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量建立状态方程和测量方程;
S3、将所述状态方程和测量方程离散化;
S4、根据离散化的状态方程和测量方程对测量的卫星的姿态角进行滤波,获得当前拍的姿态角和角速度的估计值;
S5、测量卫星的惯性角速度,根据当前拍的角速度的估计值和预定阈值,来判断陀螺是否故障。
根据本发明的一个实施例,在步骤S1中,卫星的姿态动力学模型为:
Figure BDA0001453105130000021
卫星的运动学模型为:
Figure BDA0001453105130000022
卫星的状态变量为:
Figure BDA0001453105130000023
其中,I为卫星的惯量矩阵,
Figure BDA0001453105130000024
为卫星的角速度,
Figure BDA0001453105130000025
为卫星的角速度的一阶导数,ωbix为卫星的滚动角速度,ωbiy为卫星的俯仰角速度,ωbiz为卫星的偏航角速度,h为卫星的角动量,
Figure BDA0001453105130000026
为卫星的角动量的一阶导数,ω0为卫星轨道角速度,为卫星的滚动角,θ为卫星的俯仰角,ψ为卫星的偏航角,
Figure BDA0001453105130000028
为卫星的滚动角的一阶导数,
Figure BDA0001453105130000029
为卫星的俯仰角的一阶导数,
Figure BDA00014531051300000210
为卫星的偏航角的一阶导数,Td为卫星的干扰力矩。
根据本发明的一个实施例,在步骤S2中,状态方程为:
Figure BDA00014531051300000211
测量方程为Z=HX+DV,其中,
Figure BDA00014531051300000212
Figure BDA00014531051300000213
为卫星的滚动角速度的一阶导数,
Figure BDA00014531051300000214
为卫星的俯仰角速度的一阶导数,
Figure BDA00014531051300000215
为卫星的偏航角速度的一阶导数,U为控制量输入,
Figure BDA0001453105130000032
E为单位矩阵,W是输入噪声,H=D=[03×3E3×3],V为量测噪声,
Figure BDA0001453105130000033
根据本发明的一个实施例,在步骤S3中,离散化的状态方程为:
X(k)=Φk,k-1X(k-1)+Gk,k-1u(k-1)+Γk,k-1Wk-1,离散化的测量方程为:
Z(k)=H(k)X(k)+D(k)V(k),其中,
Figure BDA0001453105130000034
X(k)为当前拍的状态变量,X(k-1)为上一拍的状态变量,Z(k)为当 前拍的卫星的姿态角,Wk-1为上一拍的输入噪声,ΔT为采样周期,Ux为滚动轴控制量输入,Uy 为俯仰轴控制量输入,Uz为偏航轴控制量输入,为上一拍滚动角速度估计值,为上一拍俯仰角速度估计值,为上一拍偏航角速度估计值,为上 一拍偏航角估计值,为上一拍滚动角估计值,为上一拍偏航角估计值,H(k) =D(k)=[03×3 I3×3],V(k)为当前拍的量测噪声。
根据本发明的一个实施例,计算Ux、Uy和Uz包括以下步骤:
(1)根据等式
Figure BDA0001453105130000041
计算当前拍的卫星的角动量的一阶导数其中,h(k)为当前拍的卫星的角动量,hx(k)为当前拍滚动轴的角动量,hx(k-1)为上一拍拍滚动轴的角动量,hy(k)为当前拍俯仰轴的角动量,hy(k-1)为上一拍拍俯仰轴的角动量,hz(k)为当前拍偏航轴的角动量,hz(k-1)为上一拍偏航轴的角动量;
(2)根据等式
Figure BDA0001453105130000043
计算当前拍卫星星体总角动量Htotal(k),其中,ω(k-1)为上一拍的卫星角速度,Ixx为滚动轴的惯量,Ixy为滚动轴和俯仰轴的惯量积,Ixz为滚动轴和偏航轴的惯量积,Iyy为俯仰轴的惯量,Iyz为俯仰轴和偏航轴的惯量积,Izz为偏航轴的惯量,Hx_total(k)为当前拍滚动轴总角动量,Hy_total(k)为当前拍俯仰轴总角动量,Hz_total(k)为当前拍偏航轴总角动量;
(3)根据等式
Figure BDA0001453105130000047
计算总力矩M_total,其中,Td(k)为当前拍的卫星的干扰力矩,M根据等式
Figure BDA0001453105130000044
获得;
(4)根据等式获得Ux、Uy和Uz
根据本发明的一个实施例,在步骤S4中,当前拍的滚动角测量值为当前拍的俯仰角测量值为θm,当前拍的偏航角测量值为ψm,根据滤波方程
Figure BDA0001453105130000051
获得当前拍的滚动角速度估计值
Figure BDA0001453105130000052
当前拍的俯仰角速度估计值
Figure BDA0001453105130000053
和当前拍的偏航角速度估计值
Figure BDA0001453105130000054
K1、K2和K3为滤波增益。
根据本发明的一个实施例,在步骤S4中,当前拍的滚动角估计值
Figure BDA0001453105130000055
当前拍的俯仰角估计值
Figure BDA0001453105130000056
当前拍的偏航角估计值
Figure BDA0001453105130000057
根据等式
Figure BDA0001453105130000058
获得。
根据本发明的一个实施例,在步骤S5中,滚动角速度测量值为ωmx(k),俯仰角速度测量值为ωmy(k),偏航角速度测量值为ωmz(k),当
Figure BDA0001453105130000059
时,陀螺有故障,否则,陀螺无故障,其中,δ为预定误差阈值。
根据本发明的一个实施例,预定误差阈值δ为陀螺三轴噪声与对应三轴角速度估计误差的平方和的1.5倍。
一种存储了指令的计算机可读存储介质,当所述指令被至少一个计算机执行时,使得所述计算机执行以下步骤:
S1、设定卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量;
S2、根据卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量建立状态方程和测量方程;
S3、将所述状态方程和测量方程离散化;
S4、根据离散化的状态方程和测量方程对测量的卫星的姿态角进行滤波,获得当前拍的姿态角和角速度的估计值;
S5、测量卫星的惯性角速度,根据当前拍的角速度的估计值和预定阈值,来判断陀螺是否故障。
本发明与现有技术相比的优点在于:
(1)提供了冗余的角速率测量信息,对陀螺的故障进行有效诊断
(2)利用卫星上现有的多种角度测量敏感器,如星敏感器、太阳敏感器、地平仪,通过多种角度敏感器可以较为可靠的获得卫星在参考坐标系的角度信息,从而提高测量精度。
(3)利用角度信息对卫星角速率进行较为准确的估计,可提供对陀螺进行故障诊断的参考信号,以实现速率陀螺的故障诊断。
附图说明
图1是根据本发明的实施例的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法流程图。
具体实施方式
下面根据附图详细描述本发明的实施例。
如图1所示,利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法包括以下步骤:
S1、设定卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量。
在步骤S1中,卫星的姿态动力学模型为如以下等式(1)所示:
Figure BDA0001453105130000061
卫星的运动学模型为如以下等式(2)所示:
Figure BDA0001453105130000062
卫星的状态变量为:
Figure BDA0001453105130000063
其中,I为卫星的惯量矩阵,为卫星的角速度,
Figure BDA0001453105130000065
为卫星的角速度的一阶导数,ωbix为卫星的滚动角速度,ωbiy为卫星的俯仰角速度,ωbiz为卫星的偏航角速度,h为卫星的角动量,
Figure BDA0001453105130000066
为卫星的角动量的一阶导数,ω0为卫星轨道角速度,
Figure BDA0001453105130000071
为卫星的滚动角,θ为卫星的俯仰角,ψ为卫星的偏航角,为卫星的滚动角的一阶导数,
Figure BDA0001453105130000073
为卫星的俯仰角的一阶导数,为卫星的偏航角的一阶导数,Td为卫星的干扰力矩。
S2、根据卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量建立状态方程和测量方程。
在步骤S2中,状态方程为如以下等式(3)所示:
Figure BDA0001453105130000075
测量方程如以下等式(4)所示:
Z=HX+DV (4)
其中,
Figure BDA0001453105130000076
Figure BDA0001453105130000077
为卫星的滚动角速度的一阶导数,
Figure BDA0001453105130000078
为卫星的俯仰角速度的一阶导数,
Figure BDA0001453105130000079
为卫星的偏航角速度的一阶导数,
Figure BDA00014531051300000710
Figure BDA00014531051300000711
U为控制量输入,
Figure BDA00014531051300000712
Figure BDA00014531051300000713
W是输入噪声,H=D=[03×3 E3×3],V为量测噪声,
Figure BDA00014531051300000714
S3、将所述状态方程和测量方程离散化。
在步骤S3中,离散化的状态方程如以下等式(5)所示:
X(k)=Φk,k-1X(k-1)+Gk,k-1u(k-1)+Γk,k-1Wk-1 (5)
其中,
Figure BDA00014531051300000715
X(k)为当前拍的状态变量,X(k-1)为上一拍的状态变量,Wk-1为上一拍的输入噪声,
Figure BDA0001453105130000082
ΔT为采样周期,Ux为滚动轴控制量输入,Uy为俯仰轴控制量输入,Uz为偏航轴控制量输入,
Figure BDA0001453105130000083
为上一拍滚动角速度估计值,
Figure BDA0001453105130000084
为上一拍俯仰角速度估计值,为上一拍偏航角速度估计值,
Figure BDA0001453105130000086
为上一拍偏航角估计值,
Figure BDA0001453105130000087
为上一拍滚动角估计值,
Figure BDA0001453105130000088
为上一拍偏航角估计值。
在本发明的实施例中,h(k)为当前拍的卫星的角动量,
Figure BDA0001453105130000089
为当前拍的卫星的角动量的一阶导数,根据求导法则,
Figure BDA00014531051300000810
由以下等式(6)来确定:
Figure BDA00014531051300000811
其中,hx(k)为当前拍滚动轴的角动量,hx(k-1)为上一拍拍滚动轴的角动量,hy(k)为当前拍俯仰轴的角动量,hy(k-1)为上一拍拍俯仰轴的角动量,hz(k)为当前拍偏航轴的角动量,hz(k-1)为上一拍偏航轴的角动量。
当前拍卫星星体总角动量Htotal(k)如以下等式(7)所示:
其中,ω(k-1)为上一拍的卫星角速度,Ixx为滚动轴的惯量,Ixy为滚动轴和俯仰轴的惯量积,Ixz为滚动轴和偏航轴的惯量积,Iyy为俯仰轴的惯量,Iyz为俯仰轴和偏航轴的惯量积,Izz为偏航轴的惯量,Hx_total(k)为当前拍滚动轴总角动量,Hy_total(k)为当前拍俯仰轴总角动量,Hz_total(k)为当前拍偏航轴总角动量。
总力矩M_total如以下等式(8)所示:
其中,Td(k)为当前拍的卫星的干扰力矩,M如以下等式(9)所示:
Figure BDA0001453105130000092
如以下等式(10)所示:
Figure BDA0001453105130000094
因此,根据等式(10)可求得Gk,k-1u(k-1),并因此求得X(k)。
在本发明的实施例中,离散化的测量方程如以下等式(11)所示:
Z(k)=H(k)X(k)+D(k)V(k) (11)
其中,H(k)=D(k)=[03×3 I3×3],V(k)为当前拍的量测噪声。
S4、根据离散化的状态方程和测量方程对测量的卫星的姿态角进行滤波,获得当前拍的姿态角和角速度的估计值。
在步骤S4中,当前拍的滚动角测量值为
Figure BDA0001453105130000095
当前拍的俯仰角测量值为θm,当前拍的偏航角测量值为ψm
根据滤波方程(12)可获得当前拍的滚动角速度估计值
Figure BDA0001453105130000096
当前拍的俯仰角速度估计值
Figure BDA0001453105130000097
和当前拍的偏航角速度估计值
Figure BDA0001453105130000098
Figure BDA0001453105130000101
其中,K1、K2和K3为滤波增益。
在本发明的实施例中,可根据方程(13)获得当前拍的滚动角估计值
Figure BDA0001453105130000102
当前拍的俯仰角估计值
Figure BDA0001453105130000103
当前拍的偏航角估计值
Figure BDA0001453105130000104
其中,K4、K5和K6为滤波增益。
S5、测量卫星的惯性角速度,根据当前拍的角速度的估计值和预定阈值,来判断陀螺是否故障。
在步骤S5中,陀螺测得的滚动角速度测量值为ωmx(k),俯仰角速度测量值为ωmy(k),偏航角速度测量值为ωmz(k),若下式(14)成立
Figure BDA0001453105130000106
则陀螺有故障,否则,陀螺无故障,其中,预定误差阈值δ为陀螺三轴噪声与对应三轴角速度估计误差的平方和的1.5倍。
本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。

Claims (8)

1.利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、设定卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量;
S2、根据卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量建立状态方程和测量方程;
S3、将所述状态方程和测量方程离散化;
S4、通过离散的测量方程计算当前拍的卫星姿态角,并根据卫星的姿态角对离散化的状态方程和测量方程进行滤波,获得当前拍的姿态角和角速度的估计值;
S5、测量卫星的惯性角速度,根据当前拍的角速度的估计值和预定阈值,来判断陀螺是否故障;
在步骤S1中,卫星的姿态动力学模型为:
Figure FDA0002241538270000011
卫星的运动学模型为:
Figure FDA0002241538270000012
卫星的状态变量为:
Figure FDA0002241538270000013
其中,I为卫星的惯量矩阵,
Figure FDA0002241538270000014
为卫星的角速度,
Figure FDA0002241538270000015
为卫星的角速度的一阶导数,ωbix为卫星的滚动角速度,ωbiy为卫星的俯仰角速度,ωbiz为卫星的偏航角速度,h为卫星的角动量,
Figure FDA0002241538270000016
为卫星的角动量的一阶导数,ω0为卫星轨道角速度,为卫星的滚动角,θ为卫星的俯仰角,ψ为卫星的偏航角,为卫星的滚动角的一阶导数,
Figure FDA0002241538270000019
为卫星的俯仰角的一阶导数,
Figure FDA00022415382700000110
为卫星的偏航角的一阶导数,Td为卫星的干扰力矩;
在步骤S2中,状态方程为:
Figure FDA0002241538270000021
测量方程为Z=HX+DV,其中,
Figure FDA0002241538270000022
Figure FDA0002241538270000023
为卫星的滚动角速度的一阶导数,为卫星的俯仰角速度的一阶导数,
Figure FDA0002241538270000025
为卫星的偏航角速度的一阶导数,
Figure FDA0002241538270000026
U为控制量输入,
Figure FDA0002241538270000027
E为单位矩阵,W是输入噪声,H=D=[03×3 E3×3],V为量测噪声,
Figure FDA0002241538270000028
2.根据权利要求1所述的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,在步骤S3中,离散化的状态方程为:X(k)=Φk,k-1X(k-1)+Bu(k-1)+Γk,k-1Wk-1,离散化的测量方程为:Z(k)=H(k)X(k)+D(k)V(k),其中,
Figure FDA00022415382700000210
X(k)为当前拍的状态变量,X(k-1)为上一拍的状态变量,Z(k)为当前拍的卫星的姿态角,Wk-1为上一拍的输入噪声,ΔT为采样周期,Ux为滚动轴控制量输入,Uy为俯仰轴控制量输入,Uz为偏航轴控制量输入,
Figure FDA0002241538270000031
为上一拍滚动角速度估计值,
Figure FDA0002241538270000032
为上一拍俯仰角速度估计值,
Figure FDA0002241538270000033
为上一拍偏航角速度估计值,
Figure FDA0002241538270000034
为上一拍偏航角估计值,
Figure FDA0002241538270000035
为上一拍滚动角估计值,
Figure FDA0002241538270000036
为上一拍偏航角估计值,H(k)=D(k)=[03×3 I3×3],V(k)为当前拍的量测噪声。
3.根据权利要求2所述的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,计算Ux、Uy和Uz包括以下步骤:
(1)根据等式
Figure FDA0002241538270000037
计算当前拍的卫星的角动量的一阶导数
Figure FDA0002241538270000038
其中,h(k)为当前拍的卫星的角动量,hx(k)为当前拍滚动轴的角动量,hx(k-1)为上一拍拍滚动轴的角动量,hy(k)为当前拍俯仰轴的角动量,hy(k-1)为上一拍拍俯仰轴的角动量,hz(k)为当前拍偏航轴的角动量,hz(k-1)为上一拍偏航轴的角动量;
(2)根据等式
Figure FDA0002241538270000039
计算当前拍卫星星体总角动量Htotal(k),其中,ω(k-1)为上一拍的卫星角速度,Ixx为滚动轴的惯量积,Ixy为滚动轴和俯仰轴的惯量积,Ixz为滚动轴和偏航轴的惯量积,Iyy为俯仰轴的惯量积,Iyz为俯仰轴和偏航轴的惯量积,Izz为偏航轴的惯量积,Hx_total(k)为当前拍滚动轴总角动量,Hy_total(k)为当前拍俯仰轴总角动量,Hz_total(k)为当前拍偏航轴总角动量;
(3)根据等式
Figure FDA00022415382700000310
计算轨道陀螺力矩M-total,其中,Td(k)为当前拍的卫星的干扰力矩,M根据等式
获得;
(4)根据等式
Figure FDA0002241538270000042
获得Ux、Uy和Uz
4.根据权利要求3所述的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,在步骤S4中,当前拍的滚动角测量值为当前拍的俯仰角测量值为θm,当前拍的偏航角测量值为ψm,根据滤波方程
Figure FDA0002241538270000044
获得当前拍的滚动角速度估计值
Figure FDA0002241538270000045
当前拍的俯仰角速度估计值
Figure FDA0002241538270000046
和当前拍的偏航角速度估计值
Figure FDA0002241538270000047
K1、K2和K3为滤波增益。
5.根据权利要求4所述的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,在步骤S4中,当前拍的滚动角估计值
Figure FDA0002241538270000048
当前拍的俯仰角估计值
Figure FDA0002241538270000049
当前拍的偏航角估计值
Figure FDA00022415382700000410
根据等式
Figure FDA00022415382700000411
获得。
6.根据权利要求3所述的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,在步骤S5中,滚动角速度测量值为ωmx(k),俯仰角速度测量值为ωmy(k),偏航角速度测量值为ωmz(k),当
Figure FDA00022415382700000412
时,陀螺有故障,否则,陀螺无故障,其中,δ为预定误差阈值。
7.根据权利要求4所述的利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法,其特征在于,预定误差阈值δ为陀螺噪声与角速率估计误差之和的1.5倍。
8.一种存储了指令的计算机可读存储介质,其特征在于,当所述指令被至少一个计算机执行时,使得所述计算机执行以下步骤:
S1、设定卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量;
S2、根据卫星的姿态动力学模型、卫星的运动学模型和卫星的状态变量建立状态方程和测量方程;
S3、将所述状态方程和测量方程离散化;
S4、通过离散的测量方程计算当前拍的卫星的姿态角,并根据卫星的姿态角对离散化的状态方程和测量方程进行滤波,获得当前拍的姿态角和角速度的估计值;
S5、测量卫星的惯性角速度,根据当前拍的角速度的估计值和预定阈值,来判断陀螺是否故障。
CN201711050657.9A 2017-10-31 2017-10-31 利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法 Active CN107869999B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711050657.9A CN107869999B (zh) 2017-10-31 2017-10-31 利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711050657.9A CN107869999B (zh) 2017-10-31 2017-10-31 利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107869999A CN107869999A (zh) 2018-04-03
CN107869999B true CN107869999B (zh) 2020-02-14

Family

ID=61753387

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711050657.9A Active CN107869999B (zh) 2017-10-31 2017-10-31 利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107869999B (zh)

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103885076B (zh) * 2014-03-06 2016-09-07 华南农业大学 基于gps的农业机械导航的多传感器信息融合方法
CN103926840B (zh) * 2014-05-05 2016-10-26 上海新跃仪表厂 一种主动抑制太阳帆板挠性振动的方法
CN104075713B (zh) * 2014-05-09 2017-01-25 北京航空航天大学 一种惯性/天文组合导航方法
CN104061926B (zh) * 2014-06-24 2017-10-24 北京控制工程研究所 基于在轨数据进行相对导航敏感器状态辅助判断的方法
CN106094848B (zh) * 2016-06-14 2018-12-04 中国科学院数学与系统科学研究院 一种无角速度测量对地定向空间站的角动量管理方法
CN106767846B (zh) * 2017-03-13 2019-10-25 上海航天控制技术研究所 三轴稳定卫星不用陀螺的姿态获取方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107869999A (zh) 2018-04-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107421534B (zh) 一种冗余式捷联惯导系统多故障隔离方法
CN107121961B (zh) 一种基于迭代学习干扰观测器的航天器姿态容错控制方法
CN108153322B (zh) 一种考虑时变的转动惯量的航天器姿态跟踪自适应容错控制方法
CN111024124B (zh) 一种多传感器信息融合的组合导航故障诊断方法
CN110567457B (zh) 一种基于冗余的惯导自检测系统
Wang et al. Attitude sensor fault diagnosis based on Kalman filter of discrete-time descriptor system
D'Amato et al. Fault tolerant low cost IMUS for UAVs
CN106767846A (zh) 三轴稳定卫星不用陀螺的姿态获取方法和系统
Islam et al. A low cost MEMS and complementary filter based attitude heading reference system (AHRS) for low speed aircraft
CN104819717B (zh) 一种基于mems惯性传感器组的多旋翼飞行器姿态检测方法
CN111141286A (zh) 一种无人机飞控多传感器姿态置信解算方法
US20170043785A1 (en) Reduced-order fail-safe imu system for active safety application
Hao et al. Rapid transfer alignment based on unscented Kalman filter
CN107869999B (zh) 利用角速率估计信息的单套陀螺故障诊断方法
Bao et al. Aerodynamic model/INS/GPS failure-tolerant navigation method for multirotor UAVs based on federated Kalman Filter
WO2017161308A1 (en) Control of a two-wheeled self-balancing vehicle
Baldi et al. Combined geometric and neural network approach to generic fault diagnosis in satellite reaction wheels
CN109753045B (zh) 一种基于bp神经网络的航天器姿控系统故障诊断方法
Hong et al. Application of EKF for missile attitude estimation based on “SINS/CNS” integrated guidance system
Li et al. Sensor bias fault detection and isolation in a large multirotor aerial vehicle using active disturbance rejection control
Notaro et al. HW VS SW sensor redundancy: Fault detection and isolation observer based approaches for inertial measurement units
Carratù et al. Self-alignment procedure for IMU in automotive context
CN111625931A (zh) 一种基于角动量守恒的航天器控制执行机构异常检测方法
Jagadish et al. Diversified redundancy in the measurement of Euler angles using accelerometers and magnetometers
CN104655094B (zh) 一种确定近圆轨道航天器在轨分离过程相对视线角的方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant