【摘 要】
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随着航空航天领域的快速发展,作为航天任务载体的空间飞行器吸引了大量的学者进行研究。空间飞行器系统是一个高度耦合的强非线性系统,其高精度姿态控制对于空间飞行器快速有效的完成特定任务具有举足轻重的地位。目前,大多数的文献都假设空间飞行器的驱动器可以提供任意大的控制力矩,然而在实际的控制过程中,驱动器提供的力矩都有一个最大值,当所需要的控制力矩超过这个最大值时,控制力矩将会被限幅输出,控制系统的稳定性和
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随着航空航天领域的快速发展,作为航天任务载体的空间飞行器吸引了大量的学者进行研究。空间飞行器系统是一个高度耦合的强非线性系统,其高精度姿态控制对于空间飞行器快速有效的完成特定任务具有举足轻重的地位。目前,大多数的文献都假设空间飞行器的驱动器可以提供任意大的控制力矩,然而在实际的控制过程中,驱动器提供的力矩都有一个最大值,当所需要的控制力矩超过这个最大值时,控制力矩将会被限幅输出,控制系统的稳定性和控制品质都得不到保障。另外,姿态传感器造价低廉且测量精度高,但是对于速度信息,角速度传感器造价昂贵并且易受噪声影响,实际中的空间飞行器可能并不装配速度传感器;或者,当速度传感器出现问题时,如果没有备用的只基于姿态测量的输出反馈控制,将无法进行有效的控制。其次,大多数的空间飞行器姿态控制文献都只能获得渐近稳定控制。有限时间稳定控制可以确保系统状态在有限时间内收敛到平衡点,因此其具有更快的收敛速度和更好的扰动抑制能力,空间飞行器有限时间稳定控制日益受到人们的青睐。另一方面,当欧拉旋转角分别接近±π和±2π时,罗德里格斯参数和修正的罗德里格斯参数会趋近于无穷大,产生奇异;而对于单位四元数而言,任意一个物理姿态均有两个单位四元数与之相对应。当使用连续控制时,其中一个是不稳定的平衡点,会导致空间飞行器旋转一个更大的角度回到稳定平衡点,产生散开现象。因此不存在连续的控制,可以实现空间飞行器的全局控制目标。故,本文针对空间飞行器高精度姿态控制问题,提出了以下三种简单有效的饱和的输出反馈姿态控制方法。具体内容如下:1.针对罗德里格斯参数的奇异性问题,设计了一类辅助变量,解决了当欧拉旋转角接近±π时,控制力矩趋近于无穷大的问题,进而提出了输入受限空间飞行器输出反馈有限时间姿态稳定(SOFT)控制。应用李雅普诺夫(Lyapunov)稳定性理论和齐次有限时间控制技术证明了闭环系统的有限时间稳定性,数值仿真验证了所提出的控制的优良品质。所提出的SOFT控制充分考虑了驱动器饱和的影响,通过选择控制增益,确保所提出的SOFT控制的输出力矩保持在容许的最大力矩之内,避免了驱动器饱和的影响;利用设计的辅助变量作为输入,并通过非线性滤波器实现了只基于姿态信息的输出反馈控制,减少了工程造价、提高了控制系统的可靠性;通过一类具有小误差放大、大误差饱和的非线性函数,实现了有限时间控制。相比于渐近稳定控制,所提出的空间飞行器SOFT控制具有更快的收敛速度和更高的稳态精度。更重要的是,所提出的控制不基于模型信息,因此,其对于模型不确定性具有更好的鲁棒性,故更适用于工程实际。2.利用混合控制技术,并充分考虑驱动器饱和的影响,提出了输入受限空间飞行器混合输出反馈全局渐近姿态跟踪PD+(SHOPD+)控制。应用Lyapunov稳定性理论和混合系统La Salle不变性原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性,大量的数值仿真验证了所提出的控制的优越性。所提出的SHOPD+控制使得空间飞行器经过一个更短的路径回到期望位置,实现了空间飞行器的全局控制,提高了控制效率、节省了能源消耗;所提出的SHOPD+控制充分考虑了驱动器的输出力矩有界的影响,选择控制增益,可以确保所提出的控制器的输出力矩在驱动器允许的最大力矩之内,有效避免了驱动器饱和的影响;另外,所提出的SHOPD+控制不仅能够确保全局控制,且具有只基于姿态测量的结构简单、易于实现的优点。3.上述的全局控制方法只能获得渐近稳定控制。为了进一步提高系统状态的收敛速度,提出了基于混合控制技术的输入受限空间飞行器输出反馈全局有限时间姿态跟踪PD+(SHOFPD+)控制。应用Lyapunov稳定性理论和齐次有限时间控制技术证明了闭环系统的全局有限时间稳定性,大量的数值仿真验证了所提出的SHOFPD+控制对控制性能的提高。通过先验选择的控制增益,所提出控制器的输出力矩保持在容许的最大力矩之内,避免了由于驱动器饱和而导致的性能降低,甚至是不稳定性;通过构造非线性滤波器,解决了只有姿态信息可用时的输出反馈控制问题,降低了工程造价、提高了控制系统的可靠性;利用一类小误差放大、大误差饱和的非线性函数,应用齐次性技术实现了输入受限条件下的有限时间控制,因而其具有更快的收敛速度和更好的扰动抑制能力;同时,利用混合控制技术解决了单位四元数的散开现象,实现了全局控制,提高了控制效率、降低了能源消耗。该控制具有结构简单、易于实现的优点,因此具有更大的实际应用价值。
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