基于动态输出反馈控制的柔性航天器主动容错控制方法技术

本发明专利技术公开了基于动态输出反馈控制的柔性航天器主动容错控制方法，属于航天器姿态控制领域。首先将柔性航天器姿态控制系统的动力学方程转化为一般的状态空间方程，其次建立出现加性传感器测量偏移的故障模型，再建立未知输入观测器和滤波器组成的故障检测与辨识模块，对未知的传感器故障进行实时检测和在线估计，最后利用获得的故障估计信息设计基于动态输出反馈的容错控制器。本发明专利技术可以使柔性航天器在发生加性传感器测量偏移故障时能够正常的达到所期望的姿态，同时在设计的过程中考虑了建模不确定和柔性附件产生的扰动对系统造成的影响，并且故障诊断与辨识模块与容错控制器可以单独设计，更加易于工程实现。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航空航天飞行控制领域，具体涉及一种柔性航天器的故障诊断与容错控制的方法。
技术介绍
稳定的航天器姿态控制是保证航天器正常工作的必要条件之一。柔性航天器一般携带有多种复杂的柔性附件，可在轨执行多种任务，因此，对于柔性航天器姿态控制系统存在以下几方面挑战：一方面，柔性附件复杂的动态特性对于航天器控制系统建模增加了不确定性，并且会对航天器本体姿态产生扰动；另一方面，由于制造水平、成本及运行环境的影响，柔性航天器更容易发生不可预测的故障，一旦故障发生，航天器将降低或者丧失预定的功能，对于空间计划、经济、军事乃至政治带来严重的影响。因此，面对这些挑战，为了保证柔性航天器的正常运行，应使姿态控制系统对于扰动以及故障有更强的自主处理能力。因此，以柔性航天器姿态控制系统为背景进行故障诊断与容错控制研究，具有重要的理论意义和广泛的应用价值。目前，故障诊断与容错控制技术研究在航天器姿态控制系统中取得了丰硕的成果。但就目前热门的研究成果来说，仍存在以下两方面的问题：在故障诊断研究方面，由于基于观测器的故障诊断技术可以充分利用被控系统解析模型和系统内部信息，可以实时有效地对系统进行故障诊断、隔离，因此是一个重要的研究方向。鉴于增广故障诊断观测器设计简单，并可以对原系统状态变量与故障信号同时进行估计，引起了国内外学术与工程界的广泛关注，但由于其自身设计思路问题，将使观测器维数等于原系统状态维数加上测量输出的维数，难以在航天工程中设计实现。在容错控制方面，主要研究成果集中于基于状态观测器的状态反馈容错控制，但由于状态估计与故障估计之间存在耦合关系，在设计容错控制器时难以对状态反馈矩阵进行设计，增加了容错控制器设计的难度。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：为了解决现有技术的不足，针对柔性航天器姿态控制系统发生传感器测量偏差故障的情况，提供了一种能够对未知故障进行在线实时检测与精确估计，并可以使系统具有自主消除故障影响的能力，达到期望姿态控制目标的柔性航天器故障诊断与容错控制技术。为解决上述问题，本专利技术的技术解决方案提出基于动态输出反馈控制的柔性航天器主动容错控制方法，通过以下步骤实现：步骤一、建立柔性航天器的动力学模型，具体如下： J θ ·· ( t ) + δ T η ·· ( t ) = u ( t ) ]]> η ·· ( t ) + D η · ( t ) + K η ( t ) + δ θ ( t ) = 0 ]]>其中，θ(t)∈R3×1表示姿态角向量，包括滚动角θx、俯仰角θy和偏航角θz；η(t)∈Rn×1表示柔性附件相对于主体坐标系的弹性模态，n为柔性附件的数量；u(t)∈R3×1表示控制力矩；J∈R3×3表示柔性航天器的总惯性矩阵；D和K∈Rn×n分别表示柔性附件的阻尼矩阵和刚度矩阵；δ∈Rn×3表示柔性附件与刚体平台之间的耦合矩阵。步骤二、将柔性航天器的动力学模型转化为一般的状态空间形式，具体如下：y(t)＝Cx(t)其中为状态变量；为柔性附件引起的范数有界扰动；为建模不确定和非线性项，并且满足Lipshitz条件； A = 0 I 3 × 3 0 0 ; B = 0 ( J - δ T δ ) - 1 ; C = H = I 6 × 6 . ]]>步骤三、建立发生传感器故障时的模型，具体如下：yf(t)＝Cx(t)+Rf(t)其中，f(t)∈R6×6表示传感器时变偏差故障；R∈R6×6表示故障分配矩阵。步骤四、在不考虑故障发生的情况下，建立状态观测器，具体如下： y ^ ( t ) = C x ^ ( t ) ]]> r ( t ) = y ( t ) - y ^ ( t ) ]]>其中，表示原系统状态的观测值；r(t)表示观测器输出与原系统测量输出之间产生的残差信号；L为未知的观测器增益矩阵。L可通过如下线性矩阵不等式(LMI)进行求解： 本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于动态输出反馈控制的柔性航天器主动容错控制方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一、建立柔性航天器的动力学模型，具体如下：Jθ··(t)+δTη··(t)=u(t)]]>η··(t)+Dη·(t)+Kη(t)+δθ(t)=0]]>其中，θ(t)∈R3×1表示姿态角向量，包括滚动角θx、俯仰角θy和偏航角θz；η(t)∈Rn×1表示柔性附件相对于主体坐标系的弹性模态，n为柔性附件的数量；u(t)∈R3×1表示控制力矩；J∈R3×3表示柔性航天器的总惯性矩阵；D和K∈Rn×n分别表示柔性附件的阻尼矩阵和刚度矩阵；δ∈Rn×3表示柔性附件与刚体平台之间的耦合矩阵；步骤二、将柔性航天器的动力学模型转化为一般的状态空间形式，具体如下：y(t)＝Cx(t)其中为状态变量；为柔性附件引起的范数有界扰动；为建模不确定和非线性项，并且满足Lipshitz条件；C＝H＝I6×6；步骤三、建立发生传感器故障时的模型，具体如下：yf(t)＝Cx(t)+Rf(t)其中，f(t)∈R6×6表示传感器时变偏差故障；R∈R6×6表示故障分配矩阵；步骤四、在不考虑故障发生的情况下，建立状态观测器，具体如下：y^(t)=Cx^(t)]]>r(t)=y(t)-y^(t)]]>其中，表示原系统状态的观测值；r(t)表示观测器输出与原系统测量输出之间产生的残差信号；L为未知的观测器增益矩阵，L可通过如下线性矩阵不等式进行求解：PA+ATP-CTQT-QC+I+β2IPBPHBTP-γ2I0HTP0-I<0]]>其中，P为正定对称矩阵；Q＝PL；β1和γ1为正标量，并且β1应满足求解上述线性矩阵不等式将得到矩阵P和Q，则L＝P‑1Q；步骤五、在考虑故障发生的情况下，建立滤波器，利用步骤四中建立的观测器所产生的残差信号，对故障的真实值进行实时在线估计，具体如下：x·F(t)=AFxF(t)+BFr(t)]]>f^(t)=CFxF(t)+DFr(t)]]>其中，xF(t)∈R6×1表示滤波器的状态变量；表示传感器故障的估计值；AF、BF、CF和DF为未知的滤波器参数矩阵，并且满足如下线性矩阵不等式:P‾=P1IIIIIIIP2>0]]>α11-Iα12-IP1Bα15P1Hα12T-Iα22-IBα25HBTP1BT-γ22I00Bα25T0-γ22I0HTP1HT00-I<0]]>其中，α11＝(P1A‑P1LC+BFC+DFC)+(P1A‑P1LC+BFC+DFC)T+β22I；α12＝AF+CF+AT‑CTLT+CTBFT+CTDFT；α22＝AF+CF+AFT+CFT+β22I；α15＝‑P1LR+BFR+I‑DFR；α25＝‑LR+BFR+I‑DFR；P1和P2为未知的正定对称矩阵；β2为正标量，并且满足根据上述线性矩阵不等式组，则可求解出未知的滤波器参数矩阵；步骤六、根据步骤五所获得的实时故障估计信息，设计基于动态输出反馈的容错控制器，具体如下：v·(t)=Acv(t)+Bc(yf-Rf^)]]>u(t)=Ccv(t)+Dc(yf-Rf^)+yr]]>其中，ν(t)∈R6×1为控制器的状态变量；Ac、Bc、Cc以及Dc为未知的控制器参数矩阵，可通过求解如下线性矩阵不等式条件进行求解：XIIY>0]]>π11π12BBD^cRH-IXπ12Tπ22YBB^cRYHIBTBTYT-γ32I000RTD^cTBTRTB^cT0-γ32I-RTRTHT-IHTYT0-R-IIXI0RI-I<0]]>其中，π12=A+BD^cC+A^c;]]>π22=ATY+YA+B^cC+CTB^cT;]]>X、Y∈R6×6为正定对称矩阵；对上述线性矩阵不等式进行求解，可直接得到X、Y、和未知的控制器参数矩阵具体求解公式如下：Dc=D^c;]]>Cc=(C^c-D^cCX)M-T;]]>Bc=N-1(B^c-YBD^c);]]>Ac=M-1(A^c-X(AT+CTD^cTBT)Y)N-T-M-1XCTB^cT+C^cTBTYN-T,]]>M和N可通过对I‑XY进行奇异值分解确定。...

【技术特征摘要】
1.基于动态输出反馈控制的柔性航天器主动容错控制方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一、建立柔性航天器的动力学模型，具体如下： J θ ·· ( t ) + δ T η ·· ( t ) = u ( t ) ]]> η ·· ( t ) + D η · ( t ) + K η ( t ) + δ θ ( t ) = 0 ]]>其中，θ(t)∈R3×1表示姿态角向量，包括滚动角θx、俯仰角θy和偏航角θz；η(t)∈Rn×1表示柔性附件相对于主体坐标系的弹性模态，n为柔性附件的数量；u(t)∈R3×1表示控制力矩；J∈R3×3表示柔性航天器的总惯性矩阵；D和K∈Rn×n分别表示柔性附件的阻尼矩阵和刚度矩阵；δ∈Rn×3表示柔性附件与刚体平台之间的耦合矩阵；步骤二、将柔性航天器的动力学模型转化为一般的状态空间形式，具体如下：y(t)＝Cx(t)其中为状态变量；为柔性附件引起的范数有界扰动；为建模不确定和非线性项，并且满足Lipshitz条件；C＝H＝I6×6；步骤三、建立发生传感器故障时的模型，具体如下：yf(t)＝Cx(t)+Rf(t)其中，f(t)∈R6×6表示传感器时变偏差故障；R∈R6×6表示故障分配矩阵；步骤四、在不考虑故障发生的情况下，建立状态观测器，具体如下： y ^ ( t ) = C x ^ ( t ) ]]> r ( t ) = y ( t ) - y ^ ( t ) ]]>其中，表示原系统状态的观测值；r(t)表示观测器输出与原系统测量输出之间产生的残差信号；L为未知的观测器增益矩阵，L可通过如下线性矩阵不等式进行求解： P A + A T P - C T Q T - Q C + I + β 2 I P B P H B T P - γ 2 I 0 H T P 0 - I < 0 ]]>其中，P为正定对称矩阵；Q＝PL；β1和γ1为正标量，并且β1应满足求解上述线性矩阵不等式将得到矩阵P和Q，则L＝P-1Q；步骤五、在考虑故障发生的情况下，建立滤波器，利用步骤四中建立的观测器所产生的残差信号，对故障的真实值进行实时在线估计，具体如下： x · F ( t ) = A F x F ( t ) + B F r ( t ) ]]> f ^ ( t ) = C F x F ( t ) + D F r ( t ) ]]>其中，xF(t)∈R6×1表示滤波器的状态变量；表示传感器故障的估计值；AF、BF、CF和DF为未知的滤波器参数矩阵，并且满足如下线性矩阵不等式: P ‾ = P 1 I I I I I I I P 2 > 0 ]]> α 11 - I α 12 - I P 1 B α 15 P 1 H α 12 T - I α 22 - I B α 25 H B T P 1 B T - γ 2 2 I 0 0 B α 25 T 0 - γ 2 2 I 0 H T P 1 H T 0 0 - I < 0 ]]>其中，α11＝(P1A-P1LC+BFC+DFC)+(P1A-P1LC+BFC+DFC)T+β22I；α12＝AF+CF+AT-CTLT+CTBFT+CTDFT；α22＝AF+CF+AFT+CFT+β22I；α15＝-P1LR+BFR+I-DFR；α25＝-LR+BFR+I-DFR；P1和P2为未知的正定对称矩阵；β2为正标量，并且满足根据上述线性矩阵不等式组，则可求解出未知的滤波器参数矩阵；步骤六、根据步骤五所获得的实时故障估计信息，设计基于动态输出反馈的容错控制器，具体如下： v · ( t ) = A c v ( t ) + B c ( y f - R f ^ ) ]]> u ( t ) = C c v ( t ) + D c ( y f - R f ^ ) + y r ]]>其中，ν(t)∈R6×1为控制器的状态变量；Ac、Bc、Cc以及Dc为未知的控制器参数矩阵，可通过求解如下线性矩阵不等式条件进行求解： X I I Y > 0 ]]> π 11 π 12 B B D ^ c R H - I X π 12 T π 22 Y B B ^ c R Y H I B T B T Y T - γ 3 2 I 0 0 0 R T D ^ c T B T R T B ^ c T 0 - ...

【专利技术属性】
技术研发人员：高志峰，韩冰，蒋国平，钱默抒，林金星，周泽鹏，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32