[发明专利]一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法

说明书

本发明涉及一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法，包括以下步骤：基于航天器动力学模型，构建航天器角速度的状态方程和观测方程；对冗余光纤陀螺仪组合的四路十二维角速度测量信息进行简化处理，得到航天器三轴角速度测量数据；基于构建的状态方程及观测方程和得到的航天器三轴角速度测量数据，同时考虑航天器角速度约束和控制力矩约束，利用滚动时域估计策略及多重打靶法进行在线估计，得到当前时刻的航天器最优角速度的估计值。本方法具有计算效率高、可靠性高、运行效果好、精度高等优点，同时充分考虑了航天器物理约束和控制力矩约束的影响，是一种有效的最优在线状态估计方法，适用于有约束的航天器角速度估计问题。

技术领域

本发明涉及一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法，主要应用于考虑角速度约束和控制力矩约束的航天器角速度在线估计问题，属于航天器姿态确定领域。

背景技术

航天技术的发展是以航天器的控制和导航技术为基础的，如何在已有的系统硬件设备的基础上提高航天器的控制和导航精度具有重要意义。近年来，随着航天器飞行任务越发趋于多样化和复杂化，对于在轨执行飞行任务的航天器而言，航天器姿态参数确定的精度决定着姿态控制的精度，又进而影响着整个飞行任务的功能实现。

新的复杂的航天任务的出现对航天器的控制精度提出了更高的要求，所以研究高精度的角速度估计方法显得尤为重要。现有的航天器角速度估计方法大多是围绕卡尔曼滤波算法来进行展开研究的，虽然卡尔曼滤波具有很多优点，同时有关线性卡尔曼滤波的结论也非常成熟，但卡尔曼滤波对约束的处理和系统模型的不确定性是无能为力的，这就忽略了实际系统中现实存在的非常有用的信息，也限制了卡尔曼滤波的实用性。而滚动时域估计方法是基于模型设计的，同时它只考虑当前时刻以前固定数量的测量数据，其他时刻的测量数据对估计的影响用一种近似的方法来描述，从而很好地解决“无限记忆”和“数据爆炸”问题，并能充分利用以时域约束形式出现的关于系统干扰和系统状态的已知信息，将系统的时域约束和非线性特性直接表述在优化问题中，从而准确地估计系统状态、提高估计的合理性和准确性。

针对航天器角速度估计问题，专利CN201711456224.3选择以航天器角速度与角加速度为状态量的Singer加速度概率模型作为状态模型，对多帧模糊星图进行图像处理，提取光流信息作为量测量，依据星点光流与航天器角速度间的关系建立量测模型，最后通过卡尔曼滤波完成对航天器三轴角速度的估计，但是该方法中状态模型、量测模型以及估计算法均与本专利不同；专利CN201610180095.9提供了一种无陀螺惯性测量系统约束角速度估计方法，具有估计步骤清晰明了、估计误差不随时间变化的特点，可用于无陀螺惯性测量系统冗余加速度计配置情况下角速度的估计，能够有效提高角速度的估计精度，但该方法没有考虑角速度约束；

针对滚动时域估计算法的应用实例，专利CN201210102226.3首先对动力电池模型的参数进行辨识，然后在已确定的模型基础上利用滚动时域估计方法估算动力电池荷电状态；专利CN201610201135.3利用滚动时域估计方法对动力定位船舶波频模型参数和波频运动进行估计；专利CN201510235759.2针对雷达跟踪中的线性模型，考虑状态约束条件，采用线性滚动时域方法来估计跟踪目标的位置；专利CN201711466618.7首先基于电路参数函数进行敏感性分析建立增广非线性状态空间方程，然后基于滚动时域估计策略，建立SOC与模型参数自适应联合估计模型，整定各算法参数，最后基于检测电压和电流，利用该在线估计模型进行SOC与模型参数联合估计。上述专利所用系统模型均不是航天器模型，所以上述方法均不适用于航天器。

发明内容