基于STLS的卫星质量质心在轨估计

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1、76中国空间科学技术—C—hineseSpaceScienceandTechnology2010年4月第2期基于STLS的卫星质量质心在轨估计林佳伟1’2王平1(1北京控制工程研究所，北京100190)(2空间智能控制技术国家级重点实验室，北京100190)摘要提出了一种使用结构总体最小二乘(StructuredTotalLeastSquares，STLS)进行卫星质量和质心参数在轨估计的方法。其相对于现有方法有三个优点：采用完整的动力学模型，考虑敏感器测量误差，估计模型中不包含误差很大的推力值。首先推导了卫

2、星质量和质心参数的估计方程，将其化为STLS模型的形式，对该模型定义了质量质心参数的STI。S估计，并使用结构总体最小范数(StructuredTotalLeastNorm，STLN)算法进行具体求解。证明了当敏感器噪声为高斯分布时，该估计为极大似然估计。仿真结果验证了该STLS估计方法的有效性。关键词结构总体最小二乘在轨估计质心结构总体最小范数极大似然估计卫星1引言卫星质量和质心参数对于控制系统具有重要的意义。对于轨道控制系统，精确的卫星质量参数有助于设计轨道控制策略，提高轨道控制精度；对于姿态控制系统，质

3、心偏差会降低星体姿态精度，增加姿控能源和工质消耗，并导致姿态确定和控制器设计参数产生偏差，从而导致卫星姿态产生系统误差[1]。工程上一般通过对卫星进行结构分析而预先估计卫星的质量和质心参数。但是，卫星的实际运行状态可能与预先估计发生偏差，例如推进剂余量难以估计、液体在失重状态下漂浮不定、太阳翼和天线等大型附件的展开无法由结构模型所完全描述，这些都会导致预先估计的误差。通过在轨估计有助于提高质量和质心参数的估计精度，从而提高控制系统性能。另外，卫星的使用寿命一直是用户十分关心的问题，其主要的制约因素为剩余燃料质

4、量，质量参数的在轨估计有助于提高卫星寿命的估计精度。所以，质量和质心参数在轨估计在国际上引起了重视，进行了许多研究。文献[2—6]提出了一种多重并行递归最小二乘估计方法，能够同时对惯量矩阵、质心位置、推力器参数、卫星质量进行估计。文献[7-1假设推力、环境力矩及角速度已知，通过对欧拉方程引入积分构造出关于惯量矩阵和质心位置的最小二乘形式。文献[83以控制力矩陀螺产生输入力矩，采用卡尔曼滤波方法进行质心估计；通过移动星上已知质量的物体到不同位置，估计相应的质心位置从而推算质量。文献[9]去掉了欧拉方程中的陀螺力

5、矩项，假定推力已知，使用一种修正的扩展卡尔曼滤波器估计卫星的质量、质心及惯量矩阵。文献[103是对文献[9]所述方法的扩展，通过使估计方差最小的准则来选择输入信号。当前的研究成果或多或少存在着下述缺点：对动力学方程进行简化处理；没有考虑敏感器测量误差；假设推力值是精确的。可见这些方法并不适合工程应用。为此本文提出一种质量质心参数的收稿

6、i明：2009—05—12。收修改稿日期：2009—06—242010年4月中国空间科学技术在轨估计方法，能够克服上述三点不足。2估计方程及STLS问题推力器工作时，如果推力没

7、有经过卫星质心，则会同时改变卫星的动量与角动量。记F(f)为推力器推力，它是关于时间t的函数，Ap、△L、△'，分别指推力器工作导致的卫星的动量、角动量、质心速度的变化值。t。和t。为推力器t作的起始和终止时刻。记M(￡)为F(￡)产生的力矩，m为卫星质量，r为卫星质心指向推力作用点的矢量，即推力力臂。由于推力器工作时间很短，认为工作过程中，不变。根据动量定理和角动量定理，可得：卸2￡ji'(f)d户m5p△L=r12M(f)dt=r12rXF(￡)dt—rX△p=坩XAv(1)。‘I。‘1确定卫星的某个结构

8、特征点，，l是由该结构特征点指向第i个推力器的推力作用点的矢量，它是已知量。n是质心指向结构特征点的矢量，于是有，．=rf+，。。定义机械结构坐标系，其三轴与本体坐标系三轴平行，原点为结构特征点。推力器工作结束后，姿态控制系统驱动动量轮组吸收外力矩产生的角动量△L，在t。时刻将卫星的姿态和角速度调回t。时刻的值。通过测量星上动量轮组的转速变化可得△L。虽然无法将加速度计安装在质心位置，但由于t。时刻卫星的姿态和角速度与t。时刻相同，由t。到t。的整个过程中加速度计所在位置的速度增量等于质心的速度增量，所以通过

9、加速度计可测得Av。实际工程中并不能把卫星相对于惯性坐标系的角速度精确控制回t，时刻的状态，即推力力矩产生的角动量变化有一部分存储在卫星主体中。假设可以获得准确的卫星惯量矩阵参数．，[11‘，加入补偿项J△∞，即：△L+J△∞一m(rf+rc)XAn(2)把式(2)向机械结构坐标系中投影，下标z、Y、z分别表示矢量在坐标系三轴的分量，得：厂△L：]F△cOxl厂0一(％+％)岛+～]厂△让]l△L，