基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识.pdf

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1、·信息技术·完备，等·基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识基子粒子群优化算法的靛天器惯性参数辨识完备，张震亚，乔兵，胡鹏(南京航空航天大学航天学院，江苏南京210016)摘要：在地面上精确测量航天器的惯性参数是困难的，并且由于燃料的消耗、航天器的交会对接、载荷及姿态的变化等因素将会使航天器的惯性参数在轨发生变化。因而航天器的控制系统、状态估计系统将会受到航天器惯性参数变化的影响。在轨辨识出航天器的惯性参数，可以为更加优化、实时的控制航天器服务。文中提出了一种基于粒子群优化算法的航天器惯性参数辨识算法。建立了引入带有模型误差以及由于航天器惯性参数变化引起的误差的航天器姿态运动学与动力学模型，

2、基于模型误差最小准则建立目标函数，利用改进的粒子群优化算法对模型误差进行实时估计，从而实现对航天器惯性参数的辨识，并将其应用到航天器的姿态控制中，并通过仿真实验证明了该算法的有效性以及实用性。关键词：粒子群优化算法；惯性参数；辨识；航天器中图分类号：THlll；TP391．9；V448．25文献标志码：A文章编号：1671-5276(2011)03-0101-04IdentificationofSpacecraftInertiaParametersBasedonParticleSwarmOptimizationAlgorithmWANBei，ZHANGZhen—ya，QIAOBing，HUP

3、eng(CollegeofAstronautics，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)Abstract：Itisdificulttopreciselymeasureinertiaparametersontheground．Meanwhiletheinertiaparameterscanchangeon-orbitasfuelisexpendedandtheconfigurationsorpayloadsarechanged．Hencespacecraftcontrol，stateestimati

4、onsystemsareafectedbythevariationsofthespacecraft’sinertiaparameters．Estimatingthespacecraft’sinertiaparametersonorbitisgoodtocontrolthespacecraftoptimalyandreal-time．Amethodofestimatingthespacecraft’sinertiaparametersusingtheparticleswarmoptimizationalgorithmispresentedinthispaper．Theattitudekinem

5、aticsanddynamicsmodelsofspacecraftareestablishedwiththemodelinger‘rorandtheerrorcausedbythechangeoftheinertiaparameters．Thecostfunctionbasedontheminimum-model—errorcriterionisin-troduced．Theparticleswarmoptimizationalgorithmisusedtomakereal-timeestimationoftheerror．Itisusedtooptimizethecontrolsyste

6、mofthespacecraft．Theresultofthesimulationshowsthemethodisefectiveandpractica1．Keywords：particleswarmoptimizationalgorithm；inertiaparameters；identification；spacecraft器的惯性参数辨识算法具体融人到航天器姿态控制研究0引言中，提出了一种考虑航天器惯性参数发生变化的航天器姿态自适应控制算法。随着航天器功能的多样化、复杂化，其控制系统也日本文建立不同于以上参考文献的航天器姿态运动学益复杂。航天器的控制系统、状态估计器都将会受到航天与动力

7、学模型，独特的将航天器惯性参数变化看作是模型器的惯性参数变化的影响。如果航天器的控制系统、状态误差之一。该算法没有采用参考文献中常用的最小二乘、估计器不能够知道正确的、变化后的惯性参数，航天器在卡尔曼滤波等算法，而是通过建立以模型误差最小为目标轨任务就不能优化进行，甚至可能导致任务的失败。因此的罚函数，利用粒子群优化算法对系统模型误差进行动态航天器的惯性参数辨识问题成为航天领域的一个研究课优化估计，最终通过求