论文题目：航天器姿态确定系统的故障诊断方法研究
摘要：姿态确定系统提供航天器当前的姿态信息,是姿态控制的前提。星敏感器和陀螺作为航天器主要的姿态敏感器,在轨发生故障的概率均较高,发生故障后若不能及时诊断并隔离,则错误的姿态信息将被引入到系统闭环控制中,可能使得载荷不能正常工作,甚至导致航天器损毁。在工程应用中,受制于星载计算机的性能,算法的运算复杂性和运算时间均受到严格限制,因此研究诊断准确性高且易于星上实现的故障诊断方法具有重要意义。在此背景下,本文从工程实用的角度研究了航天器姿态确定系统的故障诊断方法,论文的主要工作与成果如下:研究了航天器姿态确定系统建模与分析。针对航天器在轨无法获取真实姿态导致星敏感器难以从测量值中分解出各误差项的问题,提出了一种基于星敏感器在轨测量值的误差分解与特性分析的方法;之后根据实测数据验证了误差分析方法的合理性;最后建立了包含在轨常见故障形式的星敏感器和陀螺模型。研究了基于奉献滤波器的姿态敏感器故障诊断方法。针对单一基于硬件冗余的故障诊断方法若想实现故障分离需要较多硬件资源的问题,研究了将硬件冗余与解析冗余相结合的故障诊断方法,提出了一种基于奉献观测器与加性扩展卡尔曼滤波结合的姿态敏感器故障诊断方法。该方法以偏差四元数的矢量部分为残差并基于3-σ阈值评价原则实现了对姿态敏感器的故障检测与分离。该方法可以快速准确地识别出陀螺间歇故障、缓变故障以及星敏感器的间歇故障、恒值故障。研究了基于简化滤波器的姿态敏感器故障诊断方法。针对航天器星载计算机性能以及星载软件运行时间约束的问题,分别从卡尔曼滤波算法、增益矩阵的求解、故障检测与分离方法三个方面对基于奉献滤波器的故障诊断方法进行了优化设计。首先,将星敏感器和陀螺组合定姿的数学模型由加性卡尔曼滤波算法优化为一种无须重置状态预测值的乘性卡尔曼滤波算法,在滤波性能满足要求的前提下有效降低了卡尔曼滤波算法的运算量;之后,通过将卡尔曼滤波算法中量测噪声方差阵视为独立的标量序贯执行增益的计算,避免了矩阵求逆的过程,在收敛时间及稳定后误差完全一致的情况下使量测更新的运算量降低了1/3;最后,基于简化滤波器思想设计了仅用一个滤波器的故障检测与分离方法,运算量仅为基于奉献滤波器故障诊断方法的1/4左右且可诊断集一致。研究了综合应用模型与数据的姿态确定系统故障诊断。针对多重故障下基于卡尔曼滤波算法的故障诊断在检测出故障后无法实现定位和分离的问题,提出了一种模型方法为主,经验模态分解方法为辅的综合故障诊断方法,实现了模型与数据诊断方法的结合。同时,为了提升经验模态分解算法在工程应用中的可行性,在性能满足要求的前提下对常规算法进行了相应简化。研究了基于半物理仿真平台的故障模拟与诊断验证。为了验证本文所提故障诊断方法是否具有工程实用价值,开展了基于真实星载计算机硬件在环的航天器控制系统半物理仿真试验,主要工作包括:按照工程技术要求生成了星敏感器和陀螺都有可能发生故障且有可能同时发生故障的航天器姿态确定系统故障模拟与注入模块;之后根据系统方案编写了基于Ada语言的星载软件代码。试验结果表明,本文所设计的航天器姿态确定系统的故障诊断方法可运行于星载计算机,故障诊断结果准确,具备工程实施的可行性。
关键词：航天器姿态确定系统;故障诊断;卡尔曼滤波;奉献观测器;经验模态分解
学科专业：控制科学与工程
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 国内外研究现状与分析
1.2.1 航天器姿态确定系统故障诊断技术研究
1.2.2 航天器系统工程中故障诊断应用
1.2.3 航天器姿态确定系统故障诊断存在的问题
1.3 论文的主要内容与组织结构
第2章 姿态确定系统建模与分析
2.1 引言
2.2 坐标系定义
2.3 姿态确定系统模型
2.3.1 姿态描述
2.3.2 姿态运动学方程
2.3.3 姿态敏感器建模
2.4 星敏感器误差分析与故障建模
2.4.1 星敏感器误差分析
2.4.2 星敏感器在轨数据分析
2.4.3 星敏感器故障建模
2.5 陀螺误差分析与故障建模
2.5.1 陀螺误差分析
2.5.2 陀螺实测数据分析
2.5.3 陀螺故障建模
2.6 本章小结
第3章 基于奉献滤波器的姿态敏感器故障诊断
3.1 引言
3.2 基于卡尔曼滤波的定姿算法
3.2.1 算法推导
3.2.2 降维设计
3.3 故障检测与分离方法设计
3.4 数学仿真与分析
3.5 本章小结
第4章 基于简化滤波器的姿态敏感器故障诊断
4.1 引言
4.2 传统乘性卡尔曼滤波存在的问题
4.3 一种基于离散时间模型的无重置乘性卡尔曼滤波
4.3.1 算法推导
4.3.2 数学仿真比对
4.4 增益的计算简化
4.4.1 固定常值
4.4.2 标量序贯计算
4.4.3 数学仿真比对
4.4.4 计算复杂度分析
4.5 故障检测与分离方法的优化设计
4.5.1 基于简化滤波器的故障诊断
4.5.2 计算复杂度分析
4.6 数学仿真与分析
4.7 本章小结
第5章 综合应用模型与数据的姿态确定系统故障诊断
5.1 引言
5.2 经验模态分解算法
5.2.1 基本原理
5.2.2 算法应用
5.3 基于简化EMD算法的故障诊断
5.3.1 基于滑动窗的信号测取
5.3.2 EMD特征提取方法
5.3.3 诊断与分离决策
5.3.4 数学仿真与分析
5.4 模型与数据综合故障诊断策略
5.5 本章小结
第6章 基于半物理平台的故障模拟与诊断验证
6.1 引言
6.2 工程技术要求
6.3 控制系统半物理仿真试验平台
6.3.1 平台功能
6.3.2 硬件组成
6.3.3 软件组成
6.4 故障诊断系统设计与仿真
6.4.1 故障模拟与注入
6.4.2 星载软件开发
6.4.3 仿真演示与分析
6.5 本章小结
结论
参考文献
致谢