CN108279695B - 一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法、系统和介质 - Google Patents

一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法、系统和介质 Download PDF

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CN108279695B CN201810072869.5A CN201810072869A CN108279695B CN 108279695 B CN108279695 B CN 108279695B CN 201810072869 A CN201810072869 A CN 201810072869A CN 108279695 B CN108279695 B CN 108279695B
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Abstract

一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法、系统和介质，本发明针对含挠性振动和液体晃动的航天器在变轨时主发动机点火期间的姿态控制问题，提出了一种变轨干扰力矩的快速闭环辨识方法。包括以下步骤：(1)由陀螺测量的角速度积分得到姿态角，并由控制器计算得到所需控制量；(2)根据姿态角输入和计算的控制量，输入干扰估计方程，得到干扰力矩的初步估计值；(3)将干扰力矩的初步估计值进一步输入到滤波器，过滤掉低频的挠性和液体晃动信息，得到最终的干扰估计值。利用该方法，可以在存在挠性振动和液体晃动时，对干扰力矩进行快速准确辨识。该干扰辨识结果可以直接前馈给积分项，从而可以减少主发动机开机时引起的姿态超调。

Description

一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法、系统和介质
技术领域
本发明一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法、系统和介质，属于控制工程领域。
背景技术
现代大型航天器一般配置较大的太阳能帆板和较多的液体燃料，在实际运行过程中一般会受到挠性振动和液体晃动的影响。航天器在进行变轨时，主发动机开机一般会对姿态系统产生干扰力矩。为了在变轨时抑制帆板挠性振动和贮箱液体晃动对姿态的影响，工程上一般采用PID+结构滤波器形式的控制器进行姿态控制。一方面，为了抑制干扰力矩产生的姿态超调，传统解决方式是提高控制带宽。另外一方面，为了抑制挠性和液体晃动，控制器带宽必须足够低。因此，抑制干扰与抑制挠性振动和液体晃动成为一对突出的矛盾。对于受到大干扰力矩的大挠性航天器来说，抑制干扰和保证闭环稳定对控制带宽要求的矛盾尤其突出。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：对含有挠性和液体晃动的航天器姿态控制，提出一种适用于工程应用的变轨干扰力矩快速闭环辨识方法、系统和介质，干扰辨识的结果可以直接前馈给PID控制器的积分部分。通过干扰的快速辨识和前馈，可以尽快减少干扰力矩导致的姿态超调，提高姿态控制的精度；结合低带宽的PD系数，可以获得充分的稳定裕度调节余地，从而更好的保证闭环系统的稳定。
本发明的技术解决方案是：一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法，步骤如下：
(1)计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺测量的角速度积分得到的姿态角的差值，并由姿态控制器计算出控制量；
(2)将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值；
(3)将步骤(2)得到的初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值。
干扰估计方程Go，如下：
Figure BDA0001558654690000021
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰辨识的收敛系数，
Figure BDA0001558654690000022
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，θ(·)为姿态角误差，u(·)为计算的控制量，
Figure BDA0001558654690000023
为干扰的初步估计值。
对干扰估计值进行滤波的方程如下：
Figure BDA0001558654690000024
其中H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA0001558654690000025
为滤波后输出的最终的干扰估计值。
一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识系统，包括：控制量计算模块、初步干扰估计模块、最终干扰估计模块；
控制量计算模块，计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，送至初步干扰估计模块，并由姿态控制器计算出控制量；
初步干扰估计模块，将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值，送至最终干扰估计模块；
最终干扰估计模块，将初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值。
干扰估计方程Go如下：
Figure BDA0001558654690000031
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure BDA0001558654690000032
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态角误差，u(·)为计算的控制量，
Figure BDA0001558654690000033
为干扰的初步估计值。
对干扰估计值进行滤波的方程如下：
Figure BDA0001558654690000034
其中H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA0001558654690000035
为滤波后输出的最终的干扰估计值。
基于航天器变轨干扰力矩的快速在轨闭环辨识的存储介质，存储了航天器变轨干扰力矩的快速在轨闭环辨识程序，该程序按照权利要求1-7中任一项所述方法运行。
一种存储了指令的非暂态计算机可读介质，当所述指令被至少一个处理器执行时，使得所述处理器执行：
(1)计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，并由姿态控制器计算出控制量；
(2)将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值；
(3)将步骤(2)得到的初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值。
步骤(2)中干扰估计方程Go如下：
Figure BDA0001558654690000041
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure BDA0001558654690000042
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态
初步干扰估计值输入的干扰滤波方程如下：
Figure BDA0001558654690000043
其中，H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA0001558654690000044
为滤波后输出的最终的干扰估计值。
本发明相对于现有技术的优点在于：
(1)本发明通过建立新的干扰估计器，可方便的调节干扰的收敛速度，从而实现干扰估计的快速收敛；
(2)本发明通过利用姿态角而非姿态角速度作为输入，可以避免干扰辨识结果的大幅波动并提高收敛速度；
(3)本发明通过对干扰估计结果的滤波，可以有效过滤掉低频段液体晃动和挠性模态对干扰估计结果的影响；
(4)本发明通过干扰的快速估计和前馈给积分，可以快速减少干扰力矩引起的姿态超调，从而可以提高变轨过程的姿态控制精度。
(5)本发明方法简单，容易实施，十分便于工程应用；
附图说明
图1为整个闭环控制系统的结构图；
图2为本发明方法的实现流程图；
图3为标称情况下的干扰估计结果图；
图4为一阶挠性频率增加20％后的干扰估计结果图；
图5为一阶挠性频率减少20％后的干扰估计结果图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施步骤对本发明进行详细说明。
如附图1所示，干扰辨识的闭环系统，包括：含挠性和液体晃动的复杂航天器姿态动力学P、PID+结构滤波器形式的控制器K、干扰估计方程Go、干扰滤波方程Gf、陀螺测量模块Ggyro。航天器的实际角速度ω通过陀螺测量得到
Figure BDA0001558654690000051
陀螺测量环节的传递函数为Ggyro，视不同陀螺类型其具体形式不同；测量角速度
Figure BDA0001558654690000052
积分得到估计姿态角
Figure BDA0001558654690000053
由目标姿态角r与估计姿态角
Figure BDA0001558654690000054
相减得到姿态角误差e；姿态角误差e、计算控制量u同时输入到干扰估计方程Go，可得初步的干扰估计值
Figure BDA0001558654690000055
Figure BDA0001558654690000056
进一步输入到干扰滤波方程Gf进行滤波得到最终的干扰估计值
Figure BDA0001558654690000057
干扰估计值
Figure BDA0001558654690000058
可直接前馈给控制器K中的积分；控制器K的输入包括姿态角误差e和测量角速度
Figure BDA0001558654690000059
控制器K计算出来的控制量u通过归一化和脉宽调制后，驱动推力器开关作用于航天器。
附图1中的包含挠性和液体晃动的复杂航天器动力学方程形式如下：
Figure BDA00015586546900000510
其中第1个方程为角动量方程，第2个方程为线动量方程，第3个方程为挠性振动方程，第4个为液体晃动方程；
Figure BDA0001558654690000063
为质心平动加速度，ωbs为航天器本体的转动角速度；J为整个航天器相对于质心的惯量阵，m为整个航天器的质量；qi,i＝1,2,…,n1为挠性振动模态坐标，Brot,i和Btran,i分别为第i阶模态对应的转动和平动耦合系数，
Figure BDA0001558654690000064
和Λi分别为挠性振动的阻尼和频率；rk,k＝1,2,…,n2为液体晃动模态坐标，mk为晃动液体质量对角阵，αk、lk为第k个贮箱液体晃动耦合系数矩阵，dk和Ωk分别为液体晃动的阻尼和频率。
如图2所示，本发明提出一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法，如附图2所示，步骤如下：
第一步，设计PID+结构滤波器控制器的控制参数；
PID+结构滤波器形式为：
Figure BDA0001558654690000061
其中kp、ki、kD分别为PID参数，Ti、Di，i＝1,…,6分别为结构滤波器的时间常数和阻尼常数。
在设计时，应首先选择PID参数，保证控制系统带宽为低阶挠性频率1/3以下。结构滤波器参数的选择应该使得低阶挠性频率和液体晃动频率处于相位稳定方式，而高阶挠性频率处于增益稳定方式。
在工程当中，结构滤波器需要进行离散化，具体根据需要可采用零阶保持器方法或双线性方法进行离散。
第二步，设计干扰估计器Go；
(1)暂时忽略挠性与液体晃动的影响，将航天器姿态动力学方程看成刚体，
并写成如下的单轴解耦形式：
Figure BDA0001558654690000062
其中J航天器的惯量，u为控制力矩，d为外界常值干扰力矩。
(2)基于上述简化形式的刚体方程，建立干扰估计器的连续形式：
Figure BDA0001558654690000071
其中z1和z2为干扰估计器的状态变量，
Figure BDA0001558654690000072
为姿态角测量值(一般由航天器上的陀螺测量角速度进行积分得到)，
Figure BDA0001558654690000073
为对惯量的估计值(一般可由地面试验得到)，u为计算得到的控制量，k1和k2分别为干扰估计器的收敛系数。
(3)设
Figure BDA0001558654690000074
为干扰估计误差，并设惯量估计误差可以忽略，将上述连续形式的干扰估计器代入(1)中的简化形式刚体方程，可得干扰估计误差方程为：
Figure BDA0001558654690000075
根据干扰辨识误差方程，可设
Figure BDA0001558654690000076
其中ξ0为干扰辨识收敛的阻尼，w0为干扰辨识收敛的带宽频率。
将k1,k2的具体形式代入干扰估计误差方程，可得：
Figure BDA0001558654690000077
由上述干扰辨识误差方程可见，干扰估计误差
Figure BDA0001558654690000078
是指数形式收敛的。为避免干扰估计结果的波动，ξ0可取为1左右；为了提高辨识速度，w0可取得比液体晃动频率或低阶的挠性频率稍微高一些。
(4)根据(2)中连续形式的干扰估计器，设计其离散形式为：
Figure BDA0001558654690000079
其中e(·)为参考姿态角r与陀螺积分得到姿态角
Figure BDA00015586546900000710
的差值。
采用姿态角作为干扰估计器的输入，可以利用角度对角速度的积分效果自动过滤掉高频模态的影响。这样可以在增大估计收敛速度的同时，减少干扰估计结果的波动。
第三步，设计干扰滤波器；
(1)设计连续形式的干扰滤波器为如下形式：
Figure BDA0001558654690000081
其中s为拉普拉斯函数，Ta和Da分别为分子的时间和阻尼常数，Tb和Db分别为分母的时间和阻尼常数。
在滤波器系数选择时，应使得Ta＝Ta，Da＝Da，且1/Ta应该等于挠性或液体晃动的极点频率。干扰估计误差
Figure BDA0001558654690000082
是指数形式收敛的。
(2)对连续形式的干扰滤波器Gf(s)采用如下的双线性变换方式进行离散：
Figure BDA0001558654690000083
Figure BDA0001558654690000084
Figure BDA0001558654690000085
Figure BDA0001558654690000086
Figure BDA0001558654690000087
Figure BDA0001558654690000088
Figure BDA0001558654690000089
A1＝-E2
A2＝-E1
H1＝F1-E1F0
H2＝F2-E1H1-F0E2
D1＝B0
其中Δt为控制周期，K，E0，E1，E2，F0，F1，F2为中间计算变量。
(3)根据(1)的计算结果，得到离散形式的干扰滤波器为：
Figure BDA00015586546900000810
Figure BDA00015586546900000811
其中x1(·)和x2(·)为干扰估计器的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA00015586546900000812
为滤波后输出的最后干扰观测值。
第四步，控制器求解
将姿态角和角速度输入到步骤1中的控制器K，计算出相应的控制量u；
第五步，干扰估计
将测量姿态角
Figure BDA0001558654690000091
和步骤四得到的控制量u输入到干扰估计器Go，得到干扰观测值
Figure BDA0001558654690000092
第六步，干扰估计值滤波
为了进一步抑制挠性振动和液体晃动对干扰估计结果的影响，将干扰的初步估计值
Figure BDA0001558654690000093
输入到干扰滤波器Gf，得到最终的干扰估计结果
Figure BDA0001558654690000094
该结果可以直接赋值给PID+结构滤波器控制器K中的积分值。
一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识系统，包括：控制量计算模块、初步干扰估计模块、最终干扰估计模块；
控制量计算模块，计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，送至初步干扰估计模块，并由姿态控制器计算出控制量；
初步干扰估计模块，将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值，送至最终干扰估计模块；
最终干扰估计模块，将初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值。
干扰估计方程Go如下：
Figure BDA0001558654690000095
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure BDA0001558654690000096
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态角误差，u(·)为计算的控制量，
Figure BDA0001558654690000097
为干扰的初步估计值。
对干扰估计值进行滤波的方程如下：
Figure BDA0001558654690000101
其中H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA0001558654690000102
为滤波后输出的最终的干扰估计值。
基于航天器变轨干扰力矩的快速在轨闭环辨识的存储介质，存储了航天器变轨干扰力矩的快速在轨闭环辨识程序，该程序按照如下步骤运行：
(1)计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，并由姿态控制器计算出控制量；
(2)将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值；
(3)将步骤(2)得到的初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值。
步骤(2)中干扰估计方程Go如下：
Figure BDA0001558654690000103
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure BDA0001558654690000104
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态
初步干扰估计值输入的干扰滤波方程如下：
Figure BDA0001558654690000105
其中，H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA0001558654690000111
为滤波后输出的最终的干扰估计值。
一种存储了指令的非暂态计算机可读介质，当所述指令被至少一个处理器执行时，使得所述处理器执行：
(1)计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，并由姿态控制器计算出控制量；
(2)将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值；
(3)将步骤(2)得到的初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值。
步骤(2)中干扰估计方程Go如下：
Figure BDA0001558654690000112
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure BDA0001558654690000115
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态
初步干扰估计值输入的干扰滤波方程如下：
Figure BDA0001558654690000113
其中，H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure BDA0001558654690000114
为滤波后输出的最终的干扰估计值。
附图3-附图5显示了干扰辨识的仿真结果。仿真设置如下：
航天器惯量2700kgm2，常值干扰为20Nm，喷气发动机执行能力为25Nm。航天器挠性含有两阶频率，分别为2rad/s和8rad/s。两阶频率的转动耦合系数分别为
Figure BDA0001558654690000121
和
Figure BDA0001558654690000122
平动耦合系数为
Figure BDA0001558654690000123
和
Figure BDA0001558654690000124
姿态角、角速度和挠性模态变量初值均设置为0。
采样周期Δt＝0.08s,时延设置0.08s。干扰估计器中的惯量估计值
Figure BDA0001558654690000125
为3000kgm2，干扰滤波器参数为：T1＝T2＝2.4rad/s，D1＝0,D2＝1.2。干扰估计相关状态变量初始值为：z1(0)＝z2(0)＝0，x1(0)＝x2(0)＝0。
图3、图4、图5中的横坐标为时间(单位s)，纵坐标为干扰估计值(单位Nm)，蓝色曲线表示滤波前的干扰估计结果，红色表示滤波后的干扰估计结果。图3显示了标称情形下的干扰辨识结果。由图可见，低频的挠性模态对干扰估计结果影响十分显著，干扰估计值随低频模态频率而波动；经过滤波后的干扰辨识结果十分平稳，表明了干扰滤波器的有效性。图4和图5分别显示了当被控航天器的一阶模态频率增加和减少20％时的干扰辨识结果。由图可见，即使一阶模态频率的变化量达到20％，干扰估计结果仍然比较平稳。考虑到实际中低频模态频率的地面试验误差一般在20％以内，因此本发明十分适合工程应用。

Claims (4)

1.一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识方法，其特征在于其实现步骤如下：
(1)计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，并由姿态控制器计算出控制量；
(2)将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值；干扰估计方程Go如下：
Figure FDA0002838228270000011
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure FDA0002838228270000012
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态角误差，u(·)为计算的控制量，
Figure FDA0002838228270000013
为干扰的初步估计值；
(3)将步骤(2)得到的初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值；对干扰估计值进行滤波的干扰滤波方程如下：
Figure FDA0002838228270000014
其中H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure FDA0002838228270000015
为滤波后输出的最终的干扰估计值，
Figure FDA0002838228270000016
为干扰的初步估计值。
2.一种航天器干扰力矩的快速在轨闭环辨识系统，其特征在于包括：控制量计算模块、初步干扰估计模块、最终干扰估计模块；
控制量计算模块，计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，送至初步干扰估计模块，并由姿态控制器计算出控制量；
初步干扰估计模块，将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值，送至最终干扰估计模块；
最终干扰估计模块，将初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值；
干扰估计方程Go如下：
Figure FDA0002838228270000021
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure FDA0002838228270000022
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态角误差，u(·)为计算的控制量，
Figure FDA0002838228270000023
为干扰的初步估计值；
对干扰估计值进行滤波的方程如下：
Figure FDA0002838228270000024
其中H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure FDA0002838228270000025
为滤波后输出的最终的干扰估计值，
Figure FDA0002838228270000026
为干扰的初步估计值。
3.一种基于航天器变轨干扰力矩的快速在轨闭环辨识的存储介质，其特征在于：存储了航天器变轨干扰力矩的快速在轨闭环辨识程序，该程序按照权利要求1所述方法运行。
4.一种存储了指令的非暂态计算机可读介质，其特征在于：当所述指令被至少一个处理器执行时，使得所述处理器执行：
(1)计算航天器的参考姿态角与航天器上陀螺积分得到的姿态角的差值，并由姿态控制器计算出控制量；
(2)将姿态角差值和计算控制量输入干扰估计方程Go，得到初步的干扰估计值；
(3)将步骤(2)得到的初步干扰估计值，输入到干扰滤波方程，得到最终的干扰估计值；
步骤(2)中干扰估计方程Go如下：
Figure FDA0002838228270000031
其中z1(·)和z2(·)为干扰估计方程的状态变量，k表示第k个控制周期，k1,k2分别为干扰估计的收敛系数，
Figure FDA0002838228270000032
为对航天器惯量的估计值，Δt为控制周期，e(·)为姿态角误差，u(·)为计算的控制量，
Figure FDA0002838228270000033
为干扰的初步估计值；
初步干扰估计值输入的干扰滤波方程如下：
Figure FDA0002838228270000034
其中，H1、H2、A1、A2和D1为滤波的相关系数，x1(·)和x2(·)为干扰滤波的状态变量，k表示第k个控制周期，
Figure FDA0002838228270000035
为滤波后输出的最终的干扰估计值，
Figure FDA0002838228270000036
为干扰的初步估计值。
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