[发明专利]基于迭代学习P型学习律的FAST整网控制方法

说明书

技术领域

本发明属于智能化天线控制领域，具体是一种将迭代学习理论应用于FAST整网控制的方法。

背景技术

射电望远镜经过接收微弱的宇宙无线电信号，来协助人类认识遥远神秘的宇宙。然而因为太空天体之间的间隔远近不同，同时不同天体所发出的无线电信号都非常微弱，若要对宇宙的信息进行分析解读，则需要接收大量的无线电信号，来进行分析，所以大口径的望远镜应运而生。目前，天文望远镜不停地朝着规模化和大型化的方向发展。射电望远镜的历史尽管还不足80年，但却经历了从小口径到大口径、从米波段到毫米波段、从单天线到多天线、从地面到太空的发展过程，就步入了鼎盛时期。1993年，在日本京都大会上，来自澳、加、中、法、德、印、荷、俄、英、美共10个国家的射电天文学家，提出建筑出接收面积超过一千平方米的巨型射电望远镜的倡议。为了完成这一计划，世界各国组织纷纷寻找可建设巨型望远镜的环境，在贵州省黔南州平塘县克度镇金科村找到了契合建造大型射电望远镜的喀斯特地貌。由此环境的基础，中国科学家于1997年7月，呼吁独立研制世界上最大的单一口径球面望远镜——500米口径球面射电望远镜。以中科院国家天文台前身——北京天文台为主，并且联同了包括国内的20多所著名学府和杰出研究，成立了“大射电望远镜”的中国推进委员会，并最终共同提出利用已经发现的中国贵州喀斯特地貌的洼地，来建造大口径的球反射面的射电望远镜——即阿雷西博型天线阵的喀斯特工程概念。FAST具备3项前无仅有的重大创新点：独一无二的台址，主动反射面技术和轻型索拖动机构，实现望远镜接收机的高精度定位。全新射电望远镜的设计，并且具有得天独厚的优势台址，FAST实现了全可动望远镜的百米工程极限的突破，同时还开创了我国建造巨型望远镜的新模式。建成后的FAST射电望远镜与目前世界最大口径射电望远镜Arecibo相比，其综合性能提高约10倍，Science杂志多次报道FAST项目，足见其科学意义。

FAST的最大特点是主动变形。要实现FAST主动反射面整网变形过程的实时、动态、精准控制，就需要精确地测量出节点在不同时刻的实际位置，并根据其应该到达的理论位置，综合考虑各种影响因素(温度、索力及相邻节点位置等)，计算出下拉索的调整量，由控制系统调整。可见，反射面整网变形控制策略与自适应建模研究是完成FAST主动反射面整网变形的基本工作和核心技术。

由于FAST整个系统暴露的整个大自然中，且系统过于庞大，所以要对其进行整网控制不能给出其精确的数学模型，而且整个系统具有不确定、非线性、强耦合、输入量多，影响因素复杂等特点，迭代学习控制特别适合应用于那些具有某种重复运动性质的被控对象，在控制过程中通过重复迭代修正输入来达到特定的控制目标的改善。迭代学习控制方法其优点在于：不依赖于控制系统的精确数学模型，只需系统的简单动力学模型或者运行学模型，以非常简单的算法，来实现那些具有不确定性高、非线性、强耦合特性的动态系统的控制，并高精度跟踪给定期望轨迹。

发明内容

发明目的

针对FAST反射面整网变形控制方法存在的不足，本发明提出一种基于P型学习律的迭代学习理论应用方法，通过整网控制策略以达到提高整个FAST系统的使用寿命和观测灵敏度的目的。

技术方案

一种基于迭代学习P型学习律的FAST整网控制方法，其特征在于：该方法步骤如下：

步骤1、FAST进行观测时通过下拉索控制节点；

步骤2、当要求观测时能够追踪射电源轨迹，即需要所形成的抛物面焦点的坐标轨迹能与射电源轨迹一致，通过追踪下拉索控制的节点的轨迹来实现最终所拟合抛物面焦点的追踪；

步骤3、在二维系统中对单根下拉索定义输入输出参数有：

控制节点P(k)所处位置，包括控制节点在直角坐标系中对应的横纵坐标x_p(k)、y_p(k)和下拉索的方位角θ_p(k)；节点运动过程中的线速度和角速度，其中线速度v_p(k)为可调的，ω_p(k)为不可调，无法预知的，但是其影响较小；

步骤4、由步骤3的定义，对于节点P(k)，其中某一控制节点的离散运动学方程如下：