Affiliation of Author(s):自动化学院
Journal:航空学报
Key Words:混合小推力;太阳帆;日心悬浮轨道;条件积分滑模面;RBF神经网络;自适应控制;
Abstract:针对采用太阳帆、太阳电混合小推力推进的航天器,研究了其在日心悬浮轨道的保持控制问题。为解决已有控制方法中未综合考虑内部未建模动态和外部未知扰动的问题,以及进一步提高系统控制性能,设计了一种高性能滑模控制策略。首先,考虑模型不确定性,建立了混合小推力航天器在日心悬浮轨道柱面坐标系的动力学方程;其次,基于改进型条件积分滑模面和径向基(RBF)神经网络设计了控制律,结合自适应方法在线估计不确定参数;接着,将求取的虚拟控制量在推进剂最优条件下转换成实际控制量,即太阳帆姿态角和太阳电推进力;最后,数值仿真验证了上述设计方法提高了系统鲁棒性,减小了轨道位置超调,并且混合推进相比于单一太阳帆推进,在更短收敛时间内控制精度提高了4个数量级,相比于单一太阳电推进,一年可以节省约89.6%推进剂。
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Date of Publication:2019-05-22
Co-author:陈弈澄,张嘉芮,王焕杰
Correspondence Author:Ruiyun Qi