一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法技术

本发明专利技术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。

【技术实现步骤摘要】
一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法
本专利技术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。
技术介绍
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。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：由于航天器在空间中进行姿态控制的过程中往往会受到重力梯度力矩、气动阻力、太阳光压等各种外部干扰力矩的影响，使得航天器动力学模型存在一定的不确定性，同时也使航天器上的光纤陀螺仪对角速度的测量存在测量误差。为了获得有效且精度较高的角速度信息，本专利技术提供一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法，它是一种基于模型设计的、考虑状态时域约束的、考虑固定时域测量数据的、合理且估计精度较高的状态估计方法，通过构建航天器姿态动力学状态方程和测量方程，运用简单的数据处理方法对冗余测量数据进行降维，最后在考虑航天器角速度约束和控制力矩约束的基础上采用滚动时域估计策略及多重打靶法对航天器角速度进行在线滚动优化估计，最终得到航天器角速度最优估计值，以提高航天器的导航和控制精度。根据本专利技术的一方面，提供一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法，包括如下步骤：S1：基于特殊正交群SO(3)描述方式下的航天器动力学模型，构建航天器角速度的状态方程及观测方程；S2：利用权值基于故障失效因子进行分配的新的加权数据融合方法，对冗余光纤陀螺仪组合的四路十二维角速率测量信息进行简化处理，得到航天器三轴角速率测量数据；S3：基于步骤S1中构建的状态方程和观测方程及步骤S2中得到的航天器三轴角速率测量数据，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。进一步地，步骤S1中的特殊正交群SO(3)描述方式下的航天器动力学模型为：Rk+1＝RkFk(2)其中，h为采样时间间隔；上标T表示矩阵转置；下标k表示第k个采样时刻；矩阵Rk,Fk∈SO(3)是旋转矩阵，表示航天器欧拉姿态角描述的旋转矩阵，表示两个采样时刻之间的航天器欧拉姿态误差角描述的旋转矩阵，Fk为隐式方程(1)的解；表示航天器角动量，为航天器的惯性矩阵，为航天器角速度；表示航天器所受到的由重力梯度力矩、气动阻力、太阳光压等引起的外部干扰力矩；表示航天器姿态机动或稳定所需的控制力矩；正定阵表示非标准的惯性矩阵，它与惯性矩阵J有关；是关于实向量的斜反对称矩阵，对于任意一个向量其对应的斜反对称阵x×形式如下：进一步地，基于上述航天器动力学模型，可构建用于滚动时域估计的状态方程和观测方程如下：取系统状态量为ω＝(ωx,ωy,ωz)T，则状态方程为取系统观测量为y＝(yx,yy,yz)T，则观测方程为Jyk＝CJωk+νk(5)其中，ω＝(ωx,ωy,ωz)T为航天器角速度；y＝(yx,yy,yz)T为冗余光纤陀螺仪组合数据处理后的角速度测量数据输出值，yx,yy,yz为航天器各惯性主轴的角速率测量值；Fk∈SO(3)是辅助变量，表示相邻两时刻之间的相对姿态；和分别为系统外部干扰和测量噪声，系统外部干扰与测量噪声和初始状态相独立，测量噪声与系统外部干扰和初始状态相独立；为测量矩阵。进一步地，由于观测方程需要三维测量数据，而冗余光纤陀螺仪组合敏感到的是四路十二维测量数据，故需设计一种新的权值基于故障失效因子进行分配的新的数据融合方法。步骤S2中的权值基于故障失效因子进行分配的新的加权数据融合方法为如下：其中，为数据处理后的航天器角速度测量数据；为冗余光纤陀螺仪中第i个光纤陀螺仪所敏感到的航天器角速度信息，为四路十二维角速率测量信息；αi,i＝1,2,3,4为光纤陀螺仪的安装偏转角，表示第i个光纤陀螺仪的轴向在xoy平面上的投影与ox轴的夹角；βi,i＝1,2,3,4为光纤陀螺仪的安装高低角，表示第i个光纤陀螺仪的轴向与xoy平面的夹角；为加权因子，受第i个光纤陀螺仪的故障失效因子ρi∈[0,1]影响，且需满足约束τ1+τ2+τ3+τ4＝1。进一步地，步骤S3中的利用滚动时域估计策略及多重打靶法进行在线估计的具体步骤为：1)假设已知系统的初始状态的先验估计初始状态误差的协方差阵为P0，系统外部干扰和测量噪声的权值矩阵分别为Q1,Q2，且P0,Q1,Q2均为正定矩阵，滚动时域长度为N；2)在T时刻，由滚动时域估计定义的优化问题如下：其中，两种情况下目标函数中的第一项均表示每个采样时刻系统外部干扰的代价本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于特殊正交群SO(3)描述方式下的航天器动力学模型，构建航天器角速度的状态方程及观测方程；S2：利用权值基于故障失效因子进行分配的新的加权数据融合方法，对冗余光纤陀螺仪组合的四路十二维角速率测量信息进行简化处理，得到航天器三轴角速率测量数据；S3：基于步骤S1中构建的状态方程和观测方程及步骤S2中得到的航天器三轴角速率测量数据，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。

【技术特征摘要】
1.一种基于滚动时域估计的航天器角速度的估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：基于特殊正交群SO(3)描述方式下的航天器动力学模型，构建航天器角速度的状态方程及观测方程；S2：利用权值基于故障失效因子进行分配的新的加权数据融合方法，对冗余光纤陀螺仪组合的四路十二维角速率测量信息进行简化处理，得到航天器三轴角速率测量数据；S3：基于步骤S1中构建的状态方程和观测方程及步骤S2中得到的航天器三轴角速率测量数据，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。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中的特殊正交群SO(3)描述方式下的航天器动力学模型为：Rk+1＝RkFk(2)其中，h为采样时间间隔；上标T表示矩阵转置；下标k表示第k个采样时刻；矩阵Rk,Fk∈SO(3)是旋转矩阵，表示航天器欧拉姿态角描述的旋转矩阵，表示两个采样时刻之间的航天器欧拉姿态误差角描述的旋转矩阵，Fk为隐式方程(1)的解；表示航天器角动量，为航天器的惯性矩阵，为航天器角速度；表示航天器所受到的由重力梯度力矩、气动阻力、太阳光压等引起的外部干扰力矩；表示航天器姿态机动或稳定所需的控制力矩；正定阵表示非标准的惯性矩阵，它与惯性矩阵J有关；是关于实向量的斜反对称矩阵，对于任意一个向量其对应的斜反对称阵x×形式如下：3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于航天器动力学模型构建用于滚动时域估计的状态方程和观测方程如下：取系统状态量为ω＝(ωx,ωy,ωz)T，则状态方程为取系统观测量为y＝(yx,yy,yz)T，则观测方程为Jyk＝CJωk+νk(5)其中，ω＝(ωx,ωy,ωz)T为航天器角速度；y＝(yx,yy,yz)T为冗余光纤陀螺仪组合数据处理后的角速度测量数据输出值，yx,yy,yz为航天器各惯性主轴的角速率测量值；Fk∈SO(3)是辅助变量，表示相邻两时刻之间的相对姿态；和分别为系统外部干扰和测量噪声；为测量矩阵。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤S2中的权值基于故障失效因子进行分配的新的加权数据融合方法为：其中，为数据处理后的航天器角速度测量数据；为冗余光纤陀螺仪中第i个光纤陀螺仪所敏感到的航天器角速度信息，为四路十二维角速率测量信息；αi,i＝1,2,3,4为光纤陀螺仪的安装偏转角，表示第i个光纤陀螺仪的轴向在xoy平面上的投影与ox轴的夹角；βi,i＝1,2,3,4为光纤陀螺仪的安装高低角，表示第i个光纤陀螺仪的轴向与xoy平面的夹角；为加权因子，受第i个光纤陀螺仪的故障失效因子ρi∈[0,1]影响，且需满足约束τ1+τ2+τ3+τ4＝1。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S3中的利用滚动时域估计策略及多重打靶法进行在线估计的具体步骤为：1)假设已知系统的初始状态的先验估计初始状态误差的协方差阵为P0，系统外部干扰和测量噪声的权值矩阵分别为Q1,Q2，且P0,Q1,Q2均为正定矩阵，滚动时域长度为N；2)在T时刻，由滚动时域估计定义的优化问题如下：其中，两种情况下目标函数中的第一项均表示每个采样时刻系统外部干扰的代价和，第二项均表示每个采样时刻测量噪声的代价和，第三项在T≤N时表示对先验估计的信任程度，在T>N时，为到达代价函数，表示其余测量数据对估计的影响，采用无约束线性系统的到达代价函数来近似有约束的非线性系统的代价函数，即，近似到达代价函数的形式如下：式中，起始状态估计服从正态分布PT-N为估计误差协方差，其可以由下式(8)进行更新；同时，目标函数要满足航天器动力学、航天器角速度时域约束和控制力矩约束，具体的数学表达形式如下：角速度时域约束：其中，为滚动时域...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡庆雷，张鑫鑫，董宏洋，郭雷，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京,11