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1、第31卷2010年第8期8月航空学报ACTAAERONAUTICAETASTRONAUT‘ICASINICAV01.31No.8Aug.2010文章编号:1000—6893(2010)08—1614—08基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法李知周1’4,张锐1’2”,朱振才2一,梁旭文1’2’3(1.中国科学院上海微系统与信息技术研究所,上海200050)(2.中国科学院微小卫星联合重点实验室,上海200050)(3.上海微小卫星工程中心,上海200050)(4.中国科学院研究生院,北京100049)ExtendedKalmanFilter-basedFaultDetec
2、tionforMomentumWheelLiZhizhoul一,ZhangRuil’2~,ZhuZhencai2一,LiangXuwenl·2,3(1.ShanghaiInstituteofMicrosystemandInformationTechnology,ChineseAcademyofSciences,Shanghai200050,China)(2.MicrosatellitesStateKeyJointLaboratory,ChineseAcademyofSciences,Shanghai200050,China)(3.ShanghaiEngineeringCen
3、terforMicrosatellites。Shanghai200050,China)(4.GraduateUniversity,ChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)摘要:动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量。使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤
4、波,完成时变参数的跟踪。然后。将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。关键词:系统辨识;故障检测;扩展卡尔曼滤波;动量轮;时变系统跟踪;离散系统连续化中图分类号:V448.22文献标识码:AAbstract:Momentumwheelisakeyactuatoroftheattitudecontrollingsystemofasatellit
5、e.Thus,itisverymeaningfultOaccomplishitsfaultdetectiontomaintaintheworkingorderofthesatellite.First,thisarticlean-alysesthefaultofthemomentumwheel.Basedonbuildingthelineardiscrete-state-spacemodel,parametertrackingisusedasfaultdetectionofthemomentumwheel.Thestatespaceisextendedtoincludethe
6、parame—tersofthemomentumwheel,whichmakesthephysicalparametersofthemomentumwheelestablisharela—tionshipwiththevariablesinstatespace.ByusinganextendedKalmanfilterintheextendedstatespace,time-varyingparametertrackingisaccomplished.Thenthevariablesinthediscretestatespaceareconvertedtothecontin
7、uousstatespace.Therelationshipbetweenphysicalparametersandstatevariablesisusedtorealizethetrackingofthephysicalparametersofthemomentumwheel.Thismethodhasclearphysicalmeaningsandpro-videsaquantitativeestimateforthephysicalparameters,whichservesasagoodbasisforfu
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