[发明专利]一种航天器小角度姿态机动控制参数优化方法

说明书

技术领域

本发明属于航天器控制技术研究领域。特别涉及一种航天器小角度姿态机动控制参数优化方法。

背景技术

航天器姿态控制方法是航天器姿态控制系统的研究重点，它的主要任务是在航天器各工作阶段对其进行姿态控制。姿态控制是航天器在空间获取新方向或者保持原定指向的过程。三轴稳定航天器的姿态控制系统主要由姿态控制器、姿态敏感器和姿态控制执行机构三大部分组成，并与航天器本体平台一起组成闭环系统。姿态敏感器测量姿态信息和角速度信息，并经由相应的姿态确定算法确定出航天器的真实姿态，根据设计的姿态控制方法产生控制信号，即指令力矩，驱动飞轮或控制力矩陀螺，产生实际的控制力矩，并作用于航天器上，使得姿态和角速度输出达到相应的控制目标。在目前的高精度和高稳定度航天器姿态控制系统中，基本采用飞轮作为姿态控制执行机构，通过调节飞轮转速，进行飞轮与航天器之间角动量交换，实现航天器姿态转角控制。

反馈控制方法作为航天器姿态控制中最常使用的控制方法，具有结构简单、实现容易、控制效果好、鲁棒性强等特点，但是航天器姿态机动中往往受到飞轮或控制力矩陀螺输入受限因素影响，因此传统的反馈控制方法往往不能保证很高的精度，在此基础上进行一系列的改进，非线性输入受限反馈控制器在控制器结构上进行了显著改进，但要满足控制性能稳定、鲁棒，以及快速的要求，控制器性能的好坏，则完全决定于控制器参数优化，如果没有一组适当的控制器参数，控制作用会大打折扣。

目前的随机数优化方法很多，基于现代优化理论的人工智能优化算法主要有三种：模拟退火算法、遗传算法、以及神经网络优化算法。遗传算法是模拟自然界遗传机制和生物进化论而成的一种并行随机搜索优化方法，神经网络算法则是模拟生理学上的真实人脑神经网络的结构和功能，以及若干基本特征的某种理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统。模拟退火算法是受退火这一物理过程启发而来，模拟退火算法的中心思想是将目标优化问题比拟成金属物体，随着温度的逐渐降低，不断求取目标函数的值，直至获得能量最小的理想状态，从而描述这样一个全局最佳寻优过程。

目前对于航天器姿态控制参数的优化方法存在如下问题：(1)利用遗传算法进行航天器姿态控制参数优化时，需要定义大量二进制编码，因此编码复杂，物理含义不明确；利用神经网络进行航天器姿态控制参数的优化方法往往用于大型复杂航天器自适应姿态控制中，因此结构复杂，计算量很大；(2)现有的利用模拟退火算法进行姿态控制参数优化的方法中，往往先将航天器控制对象进行高度线性化，从而设计基于李雅普诺夫的目标优化函数，因此这样的高度线性化在实际系统中精度不高；(3)传统的模拟退火算法仅能优化单轴姿态，由于三轴姿态存在耦合关系，传统的模拟退火算法使得姿态控制精度降低。

发明内容

本发明需要解决的技术问题是：克服现有航天器姿态控制器参数优化方法的不足，采用改进的模拟退火算法进行航天器小角度机动控制器参数优化，实现航天器高精度姿态控制。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案为：在航天器姿态参考坐标系下建立含有飞轮或控制力矩陀螺的航天器姿态动力学和运动学方程，并进一步建立飞轮或控制力矩陀螺的动力学模型，基于非线性输入受限反馈控制方法设计小角度姿态机动控制器，采用改进的模拟退火算法，对三轴姿态控制器参数同时优化。

具体包括以下步骤：

1、在航天器姿态参考坐标系下建立航天器姿态运动学模型；

考虑航天器姿态机动通常采用姿态四元数作为姿态描述的物理量，航天器姿态运动学中航天器四元数和角速度的关系定义为：

其中，q＝(q₀，q₁，q₂，q₃)^T为航天器姿态四元数，为姿态四元数的微分，为航天器姿态角速度，ω_θ和ω_ψ分别表示航天器三轴姿态角速度；

2、建立航天器姿态动力学模型；

由于飞轮或控制力矩陀螺对航天器产生的控制作用是通过角动量的变化，得到航天器姿态动力学方程为：