采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统技术方案

采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统，属于航天器控制技术领域，本发明专利技术为解决现有动量轮模型精度低，导致航天姿态控制系统控制效果差的问题。本发明专利技术包括控制器、姿态敏感器和执行器；姿态敏感器采集航天器本体的真实姿态角，控制器根据真实姿态角与期望姿态角的偏差输出控制信号给执行器，由执行器输出控制力矩施加于航天器本体上，使航天器按照姿态动力学和运动学的规律进行运转；执行器采用动量轮实现，动量轮采用数字孪生卫星动量轮模型，数字孪生卫星动量轮模型包括动量轮机理模型和偏差补偿模型，在动力学仿真环境下动量轮机理模型输出动量轮转速，动量轮转速经偏差补偿模型输出偏差转速，动量轮转速和偏差转速叠加作为动量轮输出信号。作为动量轮输出信号。作为动量轮输出信号。

【技术实现步骤摘要】
采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统


[0001]本专利技术属于航天器控制


技术介绍

[0002]航天器是一种复杂的多系统耦合的在太空中执行目标任务的机电实体，因其具有高风险的特性，对其进行测试是必要的，同时由于成本等因素的限制，在航天器真实运行的太空环境中对航天器进行测试是不能完成的，因此，在地面通过仿真验证的手段是航天器测试的最主要手段。
[0003]航天器姿态控制系统是关系到航天器能否顺利完成既定任务的最关键的系统，包含控制器、执行器和敏感元件，如图1所示。其中，动量轮作为航天器姿态控制系统最常用的执行器。现有的动量轮建模方法常采用近似微分方程方法进行描述，但对于干扰因素如材料特性等缺乏考虑，难以满足航天器高精度建模所需要的精度，而仿真模型的精度成为了航天器测试最重要的指标，关系着测试结果的可靠性。此外，基于建模方法难以提取地面测试数据、卫星在轨遥测数据中的收集到的信息，无法后续对动量轮模型进行更新和全生命周期监测。
[0004]动量轮作为航天姿态控制系统的执行器，其建模精度直接影响控制系统是否能完成既定任务，因此，动量轮的模型构建是要着重考虑的部分，现有的动量轮模型是基于机理建立的，通常将一些难以处理和用数学描述的因素进行了简化，这会使得建立的动量轮模型与真实动量轮工作情况存在一定的差异。此外，诸如加工误差、材料特性差异等不确定性因素在建模的过程中难以考虑，因此，其精度低。

技术实现思路

[0005]针对现有动量轮模型精度低，导致航天姿态控制系统控制效果差的问题，本专利技术提供一种采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统。
[0006]本专利技术所述采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统，包括控制器、姿态敏感器和执行器；姿态敏感器采集航天器本体的真实姿态角，控制器根据所述真实姿态角与期望姿态角的偏差输出控制信号给执行器，由执行器输出控制力矩施加于航天器本体上，使航天器按照姿态动力学和运动学的规律进行运转；
[0007]所述执行器采用动量轮实现，所述动量轮采用数字孪生卫星动量轮模型，所述数字孪生卫星动量轮模型包括动量轮机理模型和偏差补偿模型，在动力学仿真环境下动量轮机理模型输出动量轮转速，该动量轮转速经偏差补偿模型输出偏差转速，所述动量轮转速和偏差转速叠加作为动量轮的输出信号。
[0008]优选地，所述数字孪生卫星动量轮模型建立过程为：
[0009]S1、在动力学环境中建立用于仿真的动量轮机理模型；
[0010]S2、建立偏差补偿模型：
[0011]S21、在动量轮机理模型中注入真实模型参数，所述真实模型参数包括电机扭矩、
电机扰动、速度限制、库仑摩擦力和转动惯量J1，并记录任一采样时间点的输入控制电压U1、电机电流I1及输出转速Ω1作为一组真实模型数据，按时间步长t1进行采样获取N组真实模型数据；所述控制电压U1为正弦波形；
[0012]S22、在动量轮机理模型中注入估计模型参数，所述估计模型参数中：修订控制电压U2＝12.5％ U1，修订转动惯量J2，其它估计模型参数与真实模型参数一致，并记录任一采样时间点的输入控制电压U2、电机电流I2及输出转速Ω2作为一组估计模型数据，按时间步长t1进行采样获取N组估计模型数据，本步骤在控制电压波形上设置的采样起始点与步骤S21采样起始点相同；
[0013]S23、将步骤S21获取的N组真实模型数据与步骤S22获取的N组估计模型数据按采样时间点为依据对应作差，获取N组误差数据集其中R
ω
表示转速误差，R
I
表示电流误差，R
U
表示电压误差；
[0014]S24、将步骤23获取的N组误差数据集X输入至GCN卷积神经网络进行训练，该神经网络的输入为电压误差R
U
，输出为转速误差R
ω
；
[0015]S3、在动力学仿真环境下动量轮机理模型输出动量轮转速，该动量轮转速经步骤S2训练好的偏差补偿模型输出偏差转速，所述动量轮转速和偏差转速叠加作为动量轮的输出信号。
[0016]优选地，真实模型的转动惯量J1＝0.0077，估计模型的转动惯量J2＝0.0197。
[0017]优选地，N＝1000～3000组。
[0018]优选地，N＝2000组。
[0019]优选地，采样步长t1＝0.02秒。
[0020]本专利技术的有益效果：本专利技术利首先建立航天器动量轮机理模型，并行记录两组数据，分别为真实数据和估计数据，其中真实数据来自于卫星动量轮在实际生产、测试以及在轨运行中产生的数据，并根据二者的偏差构建训练集，将训练集输入至图卷积神经网络(Graph Convolution neural Networks,GCN)网络对动量轮的输入输出特性进行学习，训练好的模型可获取转速偏差，将动量轮机理模型输出的转速与训练好的GCN网络的输出的转速偏差叠加到一起，作为数字孪生飞轮模型的输出，得到航天器高精度动量轮仿真模型。由于进行了偏差补偿，本专利技术动量轮模型的精度得到了提高，其输出的转速值能更好的完成控制系统的控制任务。
[0021]相比传统基于建模的动量轮建模方法，使用机理模型与神经网络相融合的方法，能够对部件特性进行精准地刻画，提高了建模的精度。本专利技术所设计的仿真建模方法，可以引入动量轮在地面试验或者在轨运行所产生的真实数据对网络进行优化和更新，使得融合模型输出更接近实际输出值，为动量轮在轨健康管理提供基础。
附图说明
[0022]图1是航天器姿态控制系统的原理框图；
[0023]图2是动量轮机理模型的等效仿真图；
[0024]图3是数字孪生卫星动量轮模型的原理框图；
[0025]图4是真实模型与估计模型之间的偏差数据曲线图；
[0026]图5是GCN网络对偏差学习结果；
[0027]图6是采用本专利技术方法和现有方法的误差比较图。
具体实施方式
[0028]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0029]需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0030]下面结合附图和具体实施例对本专利技术作进一步说明，但不作为本专利技术的限定。
[0031]具体实施方式一：下面结合图1至图6说明本实施方式，本实施方式所述采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统，参见图1，包括控制器、姿态敏感器和执行器；姿态敏感器采集航天器本体的真实姿态角，控制器根据所述真实姿态角与期望姿态角的偏差输出控制信号给执行器，由执行器输出控制力矩施加于航天器本体上，使航天器按照姿态动力学和运动学的规律进行运转；
[0032]所述执行器采用动量轮实现，所述动量轮采用数字本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统，其特征在于，包括控制器、姿态敏感器和执行器；姿态敏感器采集航天器本体的真实姿态角，控制器根据所述真实姿态角与期望姿态角的偏差输出控制信号给执行器，由执行器输出控制力矩施加于航天器本体上，使航天器按照姿态动力学和运动学的规律进行运转；所述执行器采用动量轮实现，所述动量轮采用数字孪生卫星动量轮模型，所述数字孪生卫星动量轮模型包括动量轮机理模型和偏差补偿模型，在动力学仿真环境下动量轮机理模型输出动量轮转速，该动量轮转速经偏差补偿模型输出偏差转速，所述动量轮转速和偏差转速叠加作为动量轮的输出信号。2.根据权利要求1所述采用数字孪生卫星动量轮的航天器控制系统，其特征在于，所述数字孪生卫星动量轮模型建立过程为：S1、在动力学环境中建立用于仿真的动量轮机理模型；S2、建立偏差补偿模型：S21、在动量轮机理模型中注入真实模型参数，所述真实模型参数包括电机扭矩、电机扰动、速度限制、库仑摩擦力和转动惯量J1，并记录任一采样时间点的输入控制电压U1、电机电流I1及输出转速Ω1作为一组真实模型数据，按时间步长t1进行采样获取N组真实模型数据；所述控制电压U1为正弦波形；S22、在动量轮机理模型中注入估计模型参数，所述估计模型参数中：修订控制电压U2＝12.5％U1，修订转动惯量J2，其它估计模型参数与真实模型参数一致，并记录任一采样时间点的输入控制电压U2、电机电流I...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘明，刘硕，曹喜滨，冯振宇，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：