组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

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1、中国空间科学技术ChineseSpaceScienceandTechnology2013年4月第2期组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定刘伟霞1熊智1郁丰2姚小松1(1南京航空航天大学自动化学院，南京210016)(2南京航空航天大学高新技术研究院，南京210016)摘要在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提，文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化，得到特殊的转动惯量比矩阵，建立与其相关的姿态动力学模型，提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法，基于星上陀螺角速

2、率测量信息在100S左右辨识出所有转动惯量比参数，克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点；第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数，采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值，计算量小，消耗能量少。最后给出仿真算例，辨识精度基本在1％之内，验证了方法的有效性。关键词组合航天器转动惯量在轨辨识扩展卡尔曼滤波最小二乘DOI：10．3780／j．issn．1000—758X．2013．02．0061引言在航天领域中，组合航天器控制问题一直受到各国重视。对于追踪器而言，可在发射前通过各种手段计算测量器惯量特性[1]，但当它与其他航天器对接，尤其是在轨捕获非合作空间目标，都会使航天器的惯

3、量特性发生较大的不可预知的改变[2]。因此，为确保组合航天器能继续执行航天任务，就必须精确地得到其惯量特性。目前国内外一些学者针对航天器惯量特性在轨辨识问题已展开研究。文献E3]提出了一种用于捕捉太空翻滚对象的控制方法，基于图像视觉技术，改变追踪器转动惯量比的同时，采用卡尔曼滤波算法对目标运动进行实时估计，较为精确地估计出了目标体最大和最小转动惯量比，但不是完整的转动惯量信息。文献E4-1提出了一种无陀螺的航天器的惯量特性估计算法，利用CMOS-APS星跟踪器代替陀螺仪，采用卡尔曼滤波方法，设计含姿态和无姿态估计算法，在6min左右较为精确地估计出航天器的转动惯量，但该方法估计时间较长。

4、另外，文献[5—6]提出了一种利用递推最小二乘辨识转动惯量的方法，该方法以推力器作为执行机构，但其缺点是当航天器运动速度较大时，误差会增大，且对航天器的姿态改变比较大。文献[7—8]采用高斯二阶滤波器辨识卫星质量特性，该方法以角速度陀螺仪输出为观测量，为了避免使用角加速度信息，在常规卡尔曼滤波算法的基础上加入泰勒展开多项式的二阶项，以提高滤波精度。但其辨识模型忽略了叫×k项，对于实际应用有一定的局限性。IEKF、UKF等算法可以作为星体转动惯量辨识的手段。由于辨识模型较为简单，并不能将完整的转动惯量信息辨识出来[9。1⋯。最小二乘算法可以较好地辨识完整的转动惯量信息，但该方法所需辨识数据

5、多，因此辨识时间长，又多采用连续推力装置，消耗能量多，且需要航天器运行速度较为缓慢时辨识精度才能得到保证，并且时常会引起航天器姿态机动过大[11-12]。国家自然科学基金(61203197)，南京航空航天大学基本科研业务费专项科研项目(NS2010224)，江苏省高校青蓝工程，江苏高校优势学科建设工程资助项目收稿日期：2012—05—07。收修改稿日期：2012—07—27!!!i笙!旦主垦窒!望型堂垫查§§针对上述问题，本文提出了一种两步在轨辨识组合航天器惯量特性的方法。该方法设计关于特殊转动惯量比矩阵的姿态动力学模型，将卡尔曼滤波算法与最小二乘算法结合，最后得出仿真结果，并与仅利用卡

6、尔曼滤波算法进行辨识的结果做出比较。2组合航天器转动惯量比估计2．1特殊惯量比矩阵求取『I，一，。一J。]『1一Bs—Ba]I—l—J。j，一J，卜B—l—B3B1一B5l；J—J。B(1)式中盂为斜对称矩阵，面一E，?2÷，]；H一切为卫星相对于其质心的角动量；∞=E

7、严]lM：J2．3状态方程和观测方程建立选取状态量：s—Isls2s3s4S5s6s7s8s9]T一囡，COy叫。J：B1B2B3B4B5]T，根据式(2)～(3)，系统连续状态方程可记为；=f(s，￡)一[，：(oJ，￡)，九(J。，￡)T，fT．(B，￡)T]T(4)式中L(∞，￡)一f(eo，J：，B，M)；t为仿

8、真时刻。由于组合体转动惯量及相互的比值为常值，所以fJ(J。，f)，^(B，￡)均为零。当追踪器捕获非合作目标后，会抱死成组合体。由于大部分失控和废弃的航天器处于翻滚状态，且旋转轴指向任意，对接时两个航天器相对角速度为小量，所以一般均认为两者抱死的瞬间便获得相同的角速度。并且，根据追踪航天器自身安装的陀螺仪可实时测量组合体瞬时角速度03。因此考虑将组合体角速度作为观测值，由此得到量测方程：34中国空间科学技术2013年4月z=h(s