CN113382931A - 姿态控制***和方法 - Google Patents
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Abstract
提供了用于控制航天器在空间中的姿态机动的***和方法。该方法实时地自动生成最优轨道以制导航天器,提供比预定义轨道稳健和高效得多的方法来对误差或扰动建模。这些方法不依赖于预定义轨道及其相关前馈项。该***包括传感器、姿态控制机构和控制模块,以实时地为航天器定方向,使得航天器遵循状态空间中的最优路径到达期望目标姿态,并且该最优路径是局部和渐近稳定的。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求2019年1月31日提交的标题为“ATTITUDE CONTROL SYSTEM ANDMETHOD”的美国临时申请第62/799,549号的优先权,其内容通过引用以其整体并入本文。
背景
在许多应用中,交通工具的定向或姿态的充分控制是至关重要的。在感测到交通工具的定向之后,致动器被命令施加扭矩以将交通工具重新定向到期望姿态。在航天空间中,大多数航天器利用使用不同类型的姿态控制方法的主动控制技术,这取决于对特定机动(maneuver)的实现方式和要求。为空间中的航天器定方向的最常见的方法是定义航天器可以遵循的、实现期望定向的轨道,应用这些预定义轨道,并对于每个适当的操作点使***线性化。然而,给定控制航天器姿态的明显非线性的***,通常出现许多不确定性或与预定义轨道的偶然偏差,使这些方法非常有缺陷。因此,需要对确定轨道的更稳健(robust)的***和方法,以为空间中的航天器定方向。
概述
本文描述的用于移动交通工具的姿态控制的***和方法提供了包括用于机载实时姿态控制的反馈控制技术的最优控制方法。最优控制的理论涉及以最小成本操作动态***。在一些情况下,可以通过一组线性微分方程来对动态***进行建模或描述,且可以通过二次函数来描述成本,因此该***的最优控制技术涉及被称为线性二次调节器(LQR)的反馈控制器。对于线性***,LQR通过对状态-线性控制律的黎卡提方程求解来最小化二次成本函数,该二次成本函数合并加权状态向量误差和加权控制努力(control effort)。然而,许多***不能被建模为线性动态***。事实上,存在许多高度非线性的***,诸如控制航天器姿态的欧拉动力学和姿态运动学。因此,通常用于航天器姿态控制的传统策略呈现几个缺点。例如,李雅普诺夫导出的控制律(control law)通常很难调整,且可能使致动器受沉重的负担。同样,LQR的非线性可能带来问题,或被扩展到非线性***的线性控制技术(诸如比例-积分-微分(PID)控制器)可能需要轨道制导回路的添加。此外,稳定性可能很难证明。每当制导回路被添加时,与轨道的偶然偏差可能致使***次最优地运转。在这种情形中,LQR不能在没有前馈项的情况下和在没有对于每个适当的操作点使***线性化的情况下被成功地实现。由于这个原因,如果***是非线性的,用于姿态控制的技术常常应用于线性化***,其中LQR通常用于状态向量以经由控制律中的前馈项来跟踪状态空间中的期望轨道。常常通过运行具有理想动力学和调节器性能的离线LQR来得到轨道。操作点(其中***被线性化)是近似地已知的,且因此所选择的线性化的准确度以及它何时需要被更新也是近似地已知的。
为了解决这些问题,实施例包括用于姿态控制的***和方法,其包括从状态相关黎卡提方程(SDRE)技术导出的非线性***的最优调节器的使用和设计,SDRE技术是最优LQR的非线性扩展。本文描述的用于姿态控制的***和方法的主要优点之一是,最优调节器被配置为自主实时地得到状态空间中的最优轨道,而不需要状态空间中的预定义轨道及其相关前馈项。另一个优点是,最优调节器被配置成确定控制律并在多个步骤(例如每个步骤)处评估它,在未建模扰动、***建模或数值误差、由于致动器瞬时饱和或故障引起的潜在轨道事故和/或机载计算机或网络延迟的情况下提供适当地工作的稳健控制***。这些特征连同局部和渐近稳定性一起意味着用于姿态控制的高度可靠的***和方法。
在非限制性示例中,卫星可能需要以高效且精确地控制的方式改变它的姿态或定向,如在下面的情形中所示的。卫星可以接收或生成指令来改变或保持它的定向以执行各种任务,例如准确地指向地球的特定区域以收集信息、捕获成像数据、指向天线用于接收/发射、使用阳光和阴影的加热和冷却效应来为卫星定方向以用于智能热控制、对准太阳能电池板以便优化太阳能收集、在阻力控制机动期间保持或调整它面向前的定向、和/或执行受控的推进机动。定向的这些变化可能在卫星的寿命期间出现很多次,并且假定卫星是具有有限计算和功率资源的***,有被配置为提供控制行动以执行所有范围的姿态机动(包括大的和任意的航天器姿态机动)的有效的、稳健的和可靠的控制***是合乎需要的,使得被描述为到达目标定向的定向序列包括最优定向轨道,即最小化所花费的扭矩(因而能量)的范数之和。本文描述的用于姿态控制的方法和***提供强稳定性结果、相对低的计算负担,因此这些方法可以在具有有限资源、最优性结果和对未建模效应和扰动的鲁棒性的平台中实现,提供收敛的姿态控制机动。
附图简述
参考附图阐述详细描述。在图中,附图标记的最左边的数位标识该附图标记首次出现于其中的图。在不同的图中的相同的附图标记的使用指示相似或相同的部件。
图1是示出根据本公开的实施例的用于设计用于姿态控制的调节器的示例概述过程的流程图。
图2是示出根据本公开的实施例的用于控制卫星***的姿态机动的示例概述过程的流程图,其中最优轨道实时地生成。
图3示出了根据本公开的实施例的来自卫星的21个姿态机动的角度误差(角度与时间的关系曲线)。
图4A、图4B和图4C示出了根据本公开的实施例的卫星的21个姿态机动的旋转向量(旋转向量分量与时间的关系曲线)。
图5A、图5B、图5C和图5D示出了根据本公开的实施例的卫星的21个姿态机动的扭矩(毫牛顿-米与时间的关系曲线)。
图6是根据本公开的实施例的包括用于控制交通工具的姿态机动的姿态控制模块的***的图示。
详细描述
综述
根据本公开的实施例包括用于姿态控制的***和方法,以自主地生成行动控制,使得到达或保持目标定向的定向序列实时地定义航天器的姿态机动(其范围从小机动到大机动以及受约束或不受约束的姿态机动)的最优轨道,提供稳健和有效得多的姿态控制。如在本文所使用的,术语“航天器”指在空间中行进的任何有人驾驶或无人驾驶的交通工具。将认识到,本文描述的***和方法也可以用于需要姿态或定向校正的在运动中的其他有人驾驶或无人驾驶的交通工具例如可以在空中行进的交通工具例如航空器、气球或无人机或者地面或海上交通工具的姿态控制。
实施例包括用于控制交通工具的姿态机动的方法,该方法包括确定例如由控制器或控制***将要应用的控制律。控制律的评估可以使姿态控制机构生成一个或更多个姿态机动,诸如力或扭矩的动量。在一些实例中,一个或更多个姿态机动的序列定义和/或生成交通工具遵循的定向轨道,以从初始定向过渡到最终(目标)定向。在其他实例中,姿态机动(扭矩)保持交通工具的定向而不涉及从初始定向到最终定向的过渡,因为两者可以是相同的或者过渡可能涉及连续运动,例如当地球观测卫星需要通过不断地指向最低点或通过连续地执行扫描运动或跟随地面中的物体来获取图像时。控制律实时地被评估(求解)的事实使该方法对最低点指向、更长(在时间上)的机动或由更高级算法制导的机动变得适合和高效,提供优于传统方法的优点。
如在本文所使用的,定向轨道指在包括交通工具的定向和角速度的状态空间中定义的轨道,并且路径指角度序列而不是空间中的位置序列。如本文使用的术语“控制律”指编程指令,其一旦被执行(评估)就确定在任何时刻要采取的控制行动。控制律可以在设计步骤中被确定,并且随后在操作期间被评估。在一些实现方式中,可以在多个步骤(例如每个步骤)处执行控制律,这些步骤在状态空间中自主地生成定向轨道,提供实时最优制导,并且消除使用离线计算的状态空间中的预定义轨道及其相关前馈项的需要。因此,如果扰动以前未被建模,本文描述的定向轨道将考虑未建模的扰动,因为定向轨道在多个步骤(例如每个步骤)处从受扰动的定向轨道被实时地定义,提供最优定向轨道。相反,使用预定义轨道的其他交通工具将不能够考虑未建模的扰动,并且将遵循计算出的轨道而不能够改变它,即使它由于未建模的扰动的出现而不是最优轨道。
在一些实施例中,通过姿态机动(例如所施加的扭矩)使交通工具遵循定向轨道的控制律由控制器(诸如最优非线性调节器)执行。最优非线性调节器被配置为用于姿态控制以自主地执行控制律,以提供在状态空间中的定向轨道来制导交通工具。定向轨道可以是最优定向轨道,其被定义为在满足一组约束的同时最小化一些性能度量的定向轨道。在一些实现方式中,对于具有所确定的角速度(速度)和角加速度的交通工具,控制律在被执行时使交通工具遵循最优的定向轨道,即定向轨道描述了其中对于目标角加速度和目标角速度来说旋转力(扭矩)的总和最小的状态空间中的路径。根据交通工具将要执行的任务来确定目标角加速度和速度。例如,对于低地球轨道卫星,考虑到致动器的物理特性以及卫星是否需要为了成像目的而扫描区域、为了通信目的而指向地面站或跟踪目标,可以定义不同的目标角加速度和速度。可以使用来自***的反馈来实时地执行控制律,而不是计算对最优控制问题的开环解决方案,其涉及在一段时间内在多个步骤(例如每个步骤)处对动力***执行控制律,使得成本函数在多个步骤(例如每个步骤)处被优化。
在一些实施例中,控制律在路径的多个步骤(例如每个步骤)处被评估以施加扭矩来按最优定向轨道运动,并且包括对于多个步骤中的每一个确定成本函数的加权因子并且最小化成本函数。在一些实现方式中,通过对代数黎卡提方程(Algebraic RiccatiEquation)(ARE)求解以执行控制律(编程指令),最小化成本函数。成本函数常常被定义为角位置和角速度与它们的期望值的偏差的范数之和加上扭矩的范数之和。因此控制律得到那些旋转力(扭矩),其当由姿态控制机构施加时最小化成本函数,因而减少了花费控制努力的范数的最小和的状态误差。控制器可以是最优非线性调节器,其最小化对状态误差和控制努力加权的成本函数,并且是局部和渐近稳定的。考虑到在每个步骤处估计的姿态状态,最优非线性调节器在多个步骤(例如每个步骤)处最小化角度误差和角速度误差,使得应用于为交通工具定方向的一个或更多个扭矩的范数之和最小,并且所生成的定向轨道是最优定向轨道,即最小化所花费的扭矩的范数之和。
所生成的定向轨道相对于交通工具的要求是建设性地最优的。自主地生成的最优定向轨道由对状态误差和控制努力加权的成本函数成形。在一些实现方式中,相对权重根据状态空间的一个或更多个区域而被调整,使调整变得非常简单,并且定义交通工具在最优轨道上的行为-加速度、巡航角速度、到目标的收敛时间、不同致动器的扭矩,或者惩罚状态空间的不太理想的区域。由于直接对状态空间中的成本起作用,因此这种类型的调整比设置几个LQ导出的控制律或李雅普诺夫导出的控制律简单和高效得多。因此,在路径的多个步骤(例如每个步骤)处计算最优定向轨道以到达最终目标姿态。
该方法还可以包括至少部分地基于所感测的交通工具定向来确定所估计的姿态状态的步骤。调节器(最优非线性调节器)的输入是在由交通工具的传感器提供的所估计的姿态状态和目标姿态状态之间的差异所定义的姿态误差。调节器的输出是控制律。可以至少部分地基于所估计的姿态状态来确定控制律。在一些实现方式中,输出是全状态非线性反馈控制律。非线性反馈控制律可以至少部分地基于状态相关黎卡提方程(SDRE)技术。通过根据状态空间的区域来设置状态误差和控制努力的相对权重,可以实现和调整控制律。
该方法还可以包括指导姿态控制机构来为应用/执行控制律的交通工具定方向的步骤。在一些实例中,控制律由最优非线性调节器在多个步骤处(例如在每个步骤处)执行,使得定向序列描述最优定向轨道,即最小化用于为交通工具定方向的扭矩的范数之和。姿态控制机构被配置成施加由控制律确定的旋转力(扭矩),使得交通工具遵循(例如,持续地遵循)最优定向轨道,其中定向轨道是最优的,即定向轨道描述状态空间中的这样的路径:其中对于目标角加速度和目标角速度,旋转力(扭矩)的总和最小。在每个操作点处的控制律的评估允许实时姿态机动控制,因为最优控制行动在每个操作点处被定义,提供了自主控制***。
实施例还包括一种设计用于姿态控制的调节器以设置控制律的方法,该方法包括下面的步骤:获得表示***的运动学和动力学的数学表达式;获得数学表达式的伪线性化表达式;以及设置包括状态误差成本和控制努力成本的成本函数。成本函数可以基于数学表达式的伪线性化表达式来设置,和/或可以是二次成本函数。成本函数可以根据状态空间的一个或更多个区域而被调整。可以通过定义状态相关系数(SDC)来获得数学表达式的伪线性化表达式。通过最小化成本函数来评估控制律。通过响应于状态向量对代数黎卡提方程(ARE)求解来最小化成本函数。可以响应于状态向量在多个步骤处对ARE求解。当时间发展且状态向量改变时,控制律可以在多个步骤处被执行,使得这个反馈更新控制行动。应用这样的反馈,直到收敛对于整个机动最小化成本函数为止。
实施例包括用于控制交通工具的姿态机动的机载姿态控制***,该***包括被配置为自主地评估控制律的控制器。该***可以应用(评估)控制律以在多个步骤(例如每个步骤)处控制姿态机动,实时地生成状态空间中的最优定向轨道,而不是指导姿态控制机构遵循离线计算的预定义轨道。在一些实施例中,控制器可以包括最优非线性调节器。该控制器被配置成评估包括指令的控制律,指令当由控制***执行时使交通工具生成一个或更多个姿态机动(诸如扭矩),描述最优定向轨道,即最小化用于在状态空间形式中为交通工具定方向的扭矩的范数之和,以例如由姿态控制机构应用来为遵循最优定向轨道的交通工具定方向。
在一些实施例中,最优非线性调节器被配置成提供控制律,该控制律使交通工具使用线性***的技术的非线性扩展来实时地描述定向轨道,线性***使用状态相关黎卡提方程(SDRE)技术——最优LQR的非线性扩展。最优非线性调节器使用非线性反馈控制律来定义施加到交通工具的扭矩,其中施加这样的扭矩的因而得到的定向轨道是由对状态误差和控制努力加权的成本函数定义的最优定向轨道。成本函数可以是合并加权状态向量误差和加权控制努力的二次成本函数。控制器被配置成最小化总成本函数,以提供最优定向轨道,即最小化用于为交通工具定方向的扭矩的范数之和。通过在多个操作点(例如每个操作点)处对代数黎卡提方程(ARE)求解来最小化成本函数以评估控制律。当时间发展且状态向量改变时,ARE被再次求解且反馈控制律被更新。应用这样的反馈,直到收敛对于整个机动最小化成本函数为止。
实施例包括卫星***,该卫星***包括至少一个传感器、姿态控制模块和可操作来为卫星定方向的姿态控制机构。姿态控制模块被配置为应用控制律以控制卫星的姿态机动,提供机动遵循的最优定向轨道以要么使卫星的定向从初始角位置过渡到最终角位置,要么在预定时间段内保持期望定向。至少部分地基于目标定向或目标定向轨道来控制姿态机动。目标定向可以是例如固定定向或连续运动(目标定向轨道),并且可以由更高级算法或用户(或者人或者机器)来确定,其可以在卫星上、在不同的卫星上或在地面上。在一些实例中,至少部分地基于卫星的任务,诸如捕获地球的特定区域的图像、推进操作或特定指向运动来确定目标定向。
在卫星可能具有的不同类型的传感器当中,至少一个传感器可以是姿态传感器,例如被配置为提供信息以估计卫星的姿态或定向的间接姿态传感器。通常,利用这种类型的传感器,估计角速度是可能的。在一些实现方式中,还可能使用例如用陀螺仪直接获得角速度的一个传感器以及估计姿态的一个或更多个传感器,例如相对或绝对姿态传感器,包括但不限于磁力计、星***、地平仪、太阳传感器或这些的任何组合。至少一个传感器可以是陀螺仪、磁力计、星***、地平仪或太阳传感器中的至少一个。术语“至少一个”应该被理解为意指如果卫星只有一个传感器,它可以是列出的传感器中的任一个,但是如果多于一个传感器被使用,它可以是任何数量的传感器和以任何组合。
姿态控制模块被配置为提供和/或执行编程指令以生成一个或更多个姿态机动(诸如扭矩),使得卫星按状态空间中的最优定向轨道运动,即最小化用于为卫星定方向的扭矩的范数之和。编程指令可以在多个步骤(例如每个步骤)处被执行以指导姿态控制机构在每个步骤处实时地为遵循最优定向轨道的航天器定方向。可以通过将状态误差和控制努力的相对权重设置为状态空间的预定区域的函数并且通过在每个步骤处对控制律的黎卡提方程求解而最小化对状态误差和控制努力加权的成本函数来执行编程指令。姿态控制模块可以包括最优非线性调节器以控制或校正航天器姿态机动,包括大的和任意的姿态机动。姿态控制模块被配置为通过根据角位置(姿态)和角速度(速度)定义姿态运动学函数和姿态状态来将姿态控制问题转换成状态空间形式。以这种方式,控制模块被配置成将航天器的来自传感器的姿态估计转换成姿态状态。
在一些实施例中,姿态控制模块进一步被配置为使姿态运动学函数伪线性化。在一些实例中,通过定义状态相关系数(SDC)来使姿态运动学函数伪线性化。姿态控制模块进一步被配置成定义包括状态误差成本和控制努力成本的总成本函数。姿态控制模块进一步被配置为将状态误差和控制努力的相对权重设置为状态空间的区域的函数,使***易于实现和调整。这样做比设置几个LQ导出的控制律或李亚普诺夫导出的控制律简单和有效得多。应当理解,即使详细描述说明了对调节问题的解决方案,本文描述的***和方法也可以用于在有或没有扩展状态的情况下跟踪问题。
姿态控制模块进一步被配置为最小化总成本函数,并且通过对黎卡提方程求解来被执行。在一些实现方式中,通过在多个操作点(例如每个操作点)处针对控制律对黎卡提方程求解来最小化总成本函数。姿态控制模块可以被配置为通过根据状态空间的预定区域来设置状态误差和控制努力的相对权重来在多个步骤(例如每个步骤)处执行编程指令。状态空间的区域可以根据应用被建设性地定义。姿态控制模块可以进一步被配置为指导姿态控制机构在一个或更多个步骤中为航天器定方向或保持航天器的定向,使得航天器在一个或更多个步骤中的每一个中遵循描述最优姿态定向的编程指令。编程指令可以一次在一个或更多个步骤中被执行,并且可以在驻留在具有有限能力例如卫星的环境中的处理器中被执行,以优化例如功率资源和计算性能,因为由控制模块提供的编程指令是相对简单的并且可以使用牛顿-拉夫森方法(Newton-Raphson method)来实现/执行,该方法设置有限的迭代次数(例如,最大迭代次数)以达到有效且令人满意的解。
姿态控制机构被配置成或可操作来通过经由一个或更多个致动器施加旋转力以将交通工具重新定向到所确定的姿态定向来为航天器定方向。在一些实施例中,姿态控制机构可以被配置成通过致动器来施加扭矩以改变或调整航天器的定向。所执行的编程指令确定姿态机动或力(例如扭矩),姿态控制机构被配置为通过致动器施加姿态机动或力以描述在状态空间中表示的最优轨道,即最小化用于为交通工具定方向的扭矩的范数之和。致动器可以是磁力计、反作用轮、动量轮、控制动量陀螺仪或推进器中的至少一个。术语“至少一个”应该被理解为意指如果卫星只有一个致动器,它可以是列出的致动器中的任一个,但是如果多于一个致动器在卫星中被使用,它可以是任何数量的致动器和以任何组合,例如两个推进器和四个反作用轮。
本文描述了各种示例来帮助说明,然而这些示例并不意味着在限制性意义上被理解。
示例姿态控制方法
图1和图2描绘了示出根据各种实施例的示例过程的流程图。这些过程的操作在单独的块中示出,并参考这些块被概述。这些过程被示为逻辑流程图,其每个操作可以表示可以用硬件、软件或其组合实现的一组操作。在软件的环境中,该操作表示存储在一个或更多个计算机存储介质上的计算机可执行指令,其当由一个或更多个处理器执行时使一个或更多个处理器执行所列举的操作。通常,计算机可执行指令包括执行特定的功能或实现特定的抽象数据类型的例程、程序、对象、模块、部件、数据结构等。在硬件的环境中,操作可以在集成电路(诸如在专用集成电路(ASIC))、可编程逻辑器件(诸如现场可编程门阵列(FPGA))、图形处理单元(GPU)、张量处理单元(TPU)或微处理器中被执行。硬件的其他示例可以与本文描述的实施例一起使用,并且在本文被设想为提供所描述的特征和益处。被描述的操作顺序并不意欲被解释为限制,并且任何数量的所描述的操作可以以任何顺序被组合、分成子操作和/或并行地被执行以实现过程。根据本公开的各种实施例的过程可以仅包括在逻辑流程图中描绘的一些或全部操作。此外,这些操作可以由例如在地面交通工具、船只、航天器、航空器或地面站上的单个***执行,或者可以在采用软件定义的通信设备定位的以及在一个或更多个基于交通工具或地面的***上的多个***之间被共享。
图1是示出用于设计用于姿态控制的调节器的示例综述过程100的流程图,以便优化航天器将遵循的路径,以将它的姿态从由所估计的姿态状态定义的当前定向改变到目标定向,其中目标定向基于航天器将要执行的任务来被定义(例如,目标定向将由地球观测卫星将要成像的地球的特定区域定义)。在102,根据角位置和角速度定义姿态运动学函数和***动力学函数。在一些实现方式中,数学表达式可以使用修正罗德里格斯参数(MRP)的姿态运动学和具有四个反作用轮的航天器的欧拉动力学方程来描述航天器的运动学方程和动力学方程。
其中,σ∈R3是惯性到物体坐标系MRP向量(其在不失一般性的情况下在期望惯性姿态处归零),ω∈R3是写在物体坐标系中的惯性到物体坐标系角速度向量,I3x3是单位矩阵∈R3x3,并且u∈R3是模型化外部扭矩(其将在不失一般性的情况下被假设为0)加上控制扭矩的总和。Π=J-JzΥΥt是分组惯性。J∈R3×3是写在物体坐标系中的卫星(包括车轮)的惯性矩阵。Jz是反作用轮沿着其自旋向量的惯性,并且Υ∈R3×4是矩阵,其列是在物体规范化四元数(Body versor)中的每个自旋向量的方向。hw=Jz(Υpwheels+Ω),其中pwheels是反作用轮的速度向量,并且Ω是在每个自旋方向上投射的ω(通常被忽视,因为Ω比轮速小得多)。σdot和ωdot分别是向量σ和ω的变化率,并且[σ×]是从向量σ导出的叉积矩阵。
姿态运动学函数由下面的公式定义:
在104,获得或定义姿态运动学的伪线性化表达式。数学表达式的伪线性化表达式可以是以的形式,该公式捕获姿态表示向量σ的变化率相对于姿态本身的相关性而没有进行任何近似,这适合于高度非线性***,诸如航天器。状态向量x是σ和ω的叠加列向量。选择反映控制航天器姿态动力学的***的非线性的伪线性化很重要。除了标量情况以外,伪线性化不是唯一的,且它们的任何凸组合可以被使用。在这个示例中,姿态运动学伪线性化的选择和自主实时地生成最优轨道的方法提供了局部和渐近稳定的定向轨道。对于该示例,基于模拟性能来选择下面的伪线性化,其中O3x3是零矩阵∈R3×3:
在106,设置二次成本函数,其由状态误差成本Q(x)>0∈R6×6和控制努力成本R(x)>0∈R3×3形成:总成本函数为:
0=P(x)A(x)+A(x)tP(x)-P(x)B(x)R(x)-1B(x)tP(x)+Q(x) (6)
u(x)=-R-1(x)B(x)tP(x)x=-K(x)x (7)
其中闭环***矩阵于是为:
当航天器将它的姿态从当前状态姿态改变为目标状态姿态时,状态向量改变,ARE被再次求解,且反馈控制律被更新。应用这样的反馈,直到收敛使完全机动从所估计的状态姿态到目标状态姿态的成本函数最小化为止。
因为该策略使状态误差和控制努力的范数近似地最小化,所以如果航天器是等惯性的(isoinertial),则穿过状态空间的路径将由主旋转向量设置,并且任何其他路径将浪费控制努力。然而,如果航天器在它的惯性矩方面有差异,其他旋转可能更好。本文提供的实施例的方法自动产生最优路径而没有预先计算机动,而不考虑航天器的惯性,这是大优点。甚至对于像等惯性航天器一样的简单情况,这些方法具有对未建模效应或扰动是稳健的优点。这是因为如果预定义路径由于任何原因而丢失,对ARE求解将从当前状态恢复最优路径,而在传统姿态控制技术中的预定义制导将遵循预定义路径而不考虑当前状态,并将继续朝着遵循不再是最优的预定义路径的目标。另一个优点是它非常容易调整,因为Q(x)和R(x)将只通过经由状态空间的区域调整它们的值来决定最优路径的加速度、减速度和巡航速度。通过这种方法,用于获取期望姿态的预先计算的前馈项被避免。这些优点与现有技术(诸如LQ和SDRE调节器)形成强烈对比,LQ和SDRE调节器使用常见方法来使状态向量遵循定向轨道,其将设置u(x)=-K(x)e(x)+uref,e(x)=x-xref以及{xref,uref},可行的状态/输入定向轨道。
图2是示出用于控制卫星***的姿态机动的示例综述过程200的流程图,其中通过设置由该方法定义的扭矩来实时地生成最优定向轨道,而不使用状态空间中的预定义轨道并且不使用相关前馈项。通过这种方法,卫星可以自主地确定控制姿态机动,其描述从所估计的定向实时地过渡到目标定向的最优定向轨道。在202,至少部分地基于所感测的交通工具定向来确定所估计的姿态状态。在一些实现方式中,可以通过使用提供角速度的陀螺仪和提供角位置的星***来估计姿态状态。所估计的姿态状态可以包括角速度和姿态表示。例如,卫星的角速度可以用物体坐标系中的卫星惯性到物体坐标系角速度来表示,且姿态表示可以用修正罗德里格斯参数(MRP)来表示。
在204,在所确定的步骤(操作点)处,控制***至少基于所估计的姿态状态和目标来确定控制卫星的姿态机动的编程指令的参数。参数可以包括定义***的矩阵(例如A(x)和B(x))和加权因子(例如Q(x)状态误差成本和R(x)控制努力成本)。控制律随后在多个步骤处被更新,以提供实时最优制导,其中每个步骤具有所估计的姿态状态。在一些实例中,使用状态相关黎卡提方程(SDRE)技术在多个操作点(例如每个操作点)处使用非线性反馈控制律来确定编程指令的参数,所述编程指令确定要施加以使得卫星旋转的扭矩。例如,考虑到动力学相应地改变以考虑轮的角动量,定义包括四个反作用轮的卫星***的矩阵A(x)和B(x)可以被定义如下:
其中∏是J–Jzγγt,Jz是反作用轮的沿着自旋向量的惯性,γ是在物体坐标系中被布置为列的反作用轮组转子方向规范化四元数,以及 在它的列中具有在物体规范化四元数中的每个自旋向量的方向。hw=Jzγpwheels,其中pwheels是反作用轮速度向量。
在206,针对编程指令的所确定的参数对代数黎卡提方程(ARE)求解,并且编程指令提供控制行动以指导致动器施加力以控制卫星的姿态机动。不同的方法可以被遵循以针对P(x)来对ARE求解以计算控制行动。在一些实施例中,可以使用牛顿-拉夫森方法来实现SDRE策略,该方法从初始猜测Po(x)迭代地搜索结果P(x)。可以使用用于误差校正的牛顿-拉夫森方法步骤,因为它在数值上是稳定的,并且具有提供稳定的闭环中间结果(如果被需要)的优点。在每控制步骤最多N次迭代的情况下使用牛顿-拉夫森方法对ARE求解,以初始猜测P0(x)开始并得到PNR(x)=P(x)。步骤P0(x)被设置为PNR(x)(P0(x)=PNR(x)),使得最新的迭代在后续迭代中被使用。Po被选择为正定的,并产生全局稳定的闭环***。在一些实现方式中,如果解不容易被得到,该策略允许有控制馈送,其即使不是最优的,也将帮助在BIBO(有界输入-有界输出)意义上使***稳定,其中PNR(x)=PN(x)。在解被达成之后,因为从一个步骤到下一个步骤,状态向量不被预期改变很多,所以需要较少的迭代,因为先前的解可以被设置为初始猜测。当应用被冷启动时或者如果计算错误产生无效解,则设置初始猜测以对方程求解(或者甚至实际使用它,如果没有处理时间被剩下)对***的稳定性是有益的。在一些实施例中,通过求助于李雅普诺夫全局稳定控制***来解决该问题,其中外部扭矩在不失一般性的情况下被视为0:
u=-Pgainσ12B-DgainωI2B
(11)
以及使用方程(9),增益可以被解构以如下形成初始猜测:
被解构的矩阵不是唯一的,但是应该被选择为正定的并且产生全局稳定的闭环***。为了使用(11)形成初始猜测,11Po应该是对称的正矩阵,其在其他块被设置之后使良态Po成为正定矩阵,并且12Po和22Po应该如下被获得:
(∏R(x)Pgain)i=12Po
∏R(x)Dgain=22Po (13)
通过如本文所述的以初始猜测冷启动应用,如果计算能力保留并且没有数值误差被产生,则解的最优性被保证。通过将初始猜测更新为先前的解,如果操作点不改变很多,则较少的计算将是需要的。另外,在一些实施例中,如果由于任何原因而没有被得到黎卡提方程的解,则基于如本文所述的初始猜测(PNR(x)=P0(x))来应用将传达全局和渐近稳定性的非最优控制输出。
在208,设置对ARE求解的下一迭代初始猜测(P0(x)),其在当前迭代中对ARE求解之后被获得。
在210,编程指令确定行动控制(例如,扭矩被得到),并且致动器遵循由控制律提供的行动控制来为卫星定方向。在一些实现方式中,对ARE方程求解以提供最优路径的所得到的最优控制律是u(x)=-R-1BtP(x)x,其中PNR(x)=P0(x)。
对于给定的姿态、角速度和/或角加速度,控制律(编程指令)通过确定给定姿态、角速度和/或角加速度的加权因子(例如状态误差成本和控制努力成本)、设置成本函数并通过对ARE求解而使成本函数最小化来提供行动控制(扭矩),沿着整个轨道的设定扭矩的范数之和在该行动控制(扭矩)处最小。控制律提供扭矩以在给定的姿态、角速度和/或角加速度下控制姿态机动。给定状态误差和控制成本,整个轨道的扭矩的范数之和是最优的。如果航天器是等惯性的,根据主旋转向量的欧拉定理,向量将在整个机动中是固定的——既然情况不是这样,旋转向量改变以使所施加的扭矩最小化。除了被自动定义的旋转向量之外,Q(x)(状态误差成本)和R(x)(控制努力成本)权重函数定义速度曲线的形状,并且可以基于状态空间特定集合被选择。如果控制努力权重矩阵R(x)占主导地位,那么只有小扭矩将被施加,且卫星的角动量不可能改变很多——这对于通常的前馈梯形制导策略的恒定角速度部分是合适的。另一方面,如果状态误差权重矩阵Q(x)占主导地位,则更大的扭矩可以被施加,并且加权误差范数被预期快速下降,适合于调整最终收敛到目标的方法。这经由模拟来允许简单和有效的调整过程,其中在状态空间的特定集合内的行为被独立地选择。
例如,在低地球轨道卫星上运行的实验在大机动中显示良好的性能,在接近1.5度/秒下成功地处理100度的任意机动,针对低扭矩和功耗进行调整,该卫星具有在550km高度处42.7deg的倾斜的圆形轨道、重40kg并具有由一组四个反作用轮和磁力矩器组成的致动器以倾卸动量。在图3中,来自范围从30到90+度的21次机动的角度误差以几乎任意的旋转轴(即不与卫星惯性主轴对准)示出,这可以在图4A、图4B和图4C中看到。{e1;e2;e3}集合的初始分量实际上显示主旋转向量,其将产生等惯性航天器的最优制导,它平稳地改变的事实(特别是当角度仍然是有代表性的时,最终校正在任意方向上完成)是由于实际航天器惯性的最优制导。在任意大机动的瞬时旋转向量{e1,e2,e3}的时间上的平稳演变关于未建模效应的近似最优性和校正显示出该策略的稳定性和鲁棒性。没有要遵循的预定义旋转向量,因此平稳的轨道——在几乎单次旋转中完成——是由于SDRE最优控制策略自动设置路径。
该***的调整允许在非常小的扭矩和因而非常小的功耗的情况下接近1.5度/秒的巡航性能,这是在不常达到大于4mNm的扭矩中显示的,保持致动器远离饱和,见图5A、图5B、图5C和图5D。关于计算能力,牛顿-拉夫森方法的10到20次迭代足以从应用冷启动开始对黎卡提方程求解,以及当从前一步骤最优解开始时2-3次迭代是需要的。对于任意和大的机动,机动的鲁棒性应该通过旋转向量和扭矩的一致行为来被注意到。
图6是根据本公开的实施例的包括用于控制交通工具的姿态机动的姿态控制模块的***的图示。卫星***600可以包括卫星602;传感器604,诸如星***、地平仪、太阳传感器或这些的任何组合;姿态控制模块606;以及姿态控制机构608,其具有被配置为向卫星602施加扭矩以例如将成像传感器610指向地球612的特定区域的致动器,诸如磁力矩器、反作用轮、动量轮、控制动量陀螺仪或推进器。姿态控制模块606可以包括控制器614(诸如非线性最优调节器),其被配置为执行编程指令以通过姿态控制机构608施加扭矩(控制行动),使得姿态机动的序列遵循状态空间中的最优定向轨道,即,将成本函数最小化。编程指令通过自主地在线地将成本函数最小化来提供控制行动,而没有既不离线地又不在机动开始时预定义机动。以这种方式计算的控制行动提供了对抗由于误差或遗漏引起的模型缺陷的稳健控制方法。本文描述的控制方法的参数易于调整,并且该调整通过状态空间的一个或更多个区域被独立地完成。在一些实施例中,姿态控制方法提供局部和渐近稳定性,并且如果机动在角速度和反作用轮的速度的某些限制内开始,该方法总是在预定义时间段内收敛。然而,控制***还应用附加的控制策略,诸如次最优策略,以防最优策略未能在预定义时间段内收敛。另外,本文描述的策略与低处理能力平台兼容,因为它将负担分配在整个时间,同时用BIBO稳定反馈控制律来调节,并提供稳定性、鲁棒性、性能和最优性。
卫星***600还可以包括存储器616。存储器616可以存储在一个或更多个处理器618上可加载并且可执行的程序指令和程序模块以及在这些程序的执行期间生成的和/或结合这些程序可使用的数据,例如姿态状态等。姿态控制模块606可以由一个或更多个处理器可执行以诸如通过一个或更多个输入/输出接口来控制姿态控制机构608,包括通过一个或更多个电子控制器来控制致动器以移动、定位或以其他方式操纵姿态控制机构608的各种机械方面。根据所使用的计算设备的配置和类型,存储器616可以包括易失性存储器(诸如随机存取存储器(RAM))和/或非易失性存储器(诸如只读存储器(ROM)、闪存等)。存储器616还可以包括附加的可移动存储装置和/或不可移动存储装置,包括但不限于闪存、磁存储装置和/或光存储装置和/或磁带存储装置,其可以提供计算机可读指令、数据结构、程序模块和其他有用数据的非易失性存储。存储器616是非暂时性计算机可读介质的示例。非暂时性计算机可读介质包括在任何过程或技术中实现的用于信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其它数据)的存储的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括但不限于相变存储器(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存(诸如NAND闪存,诸如可以被包括在一个或更多个非易失性存储卡中,并且包括具有单级和多级单元技术的闪存)或其他存储技术、光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)或其他光存储装置、盒式磁带、磁带、磁盘存储设备或其他磁存储装置、或者可以用于存储信息以用于由计算设备访问的任何其他非传输介质。
结论
尽管本公开使用结构特征和/或方法行动特有的语言,但是本发明不限于所描述的特定特征或行动。更确切地,特定特征和行动被公开为实现本发明的例证性形式。
Claims (25)
1.一种用于控制交通工具的姿态机动的方法,所述方法包括:
至少部分地基于所述交通工具的感测到的定向来确定所估计的姿态状态;
至少部分地基于所估计的姿态状态来确定控制律;以及
指导姿态控制机构应用所述控制律来为所述交通工具定方向。
2.根据权利要求1所述的方法,其中所述控制律是使用最优非线性调节器来确定的,所述最优非线性调节器最小化对状态误差和控制努力加权的成本函数,并且是局部和渐近稳定的。
3.根据权利要求1或2中的任一项所述的方法,其中所述控制律在路径的多个步骤处被评估,并且对于所述多个步骤中的每个步骤,包括确定成本函数的加权因子,以及通过对代数黎卡提方程(ARE)求解来最小化所述成本函数。
4.根据权利要求1至3中的任一项所述的方法,其中所述姿态控制机构被配置成施加旋转力(扭矩),使得所述交通工具遵循最优定向轨道,其中所述定向轨道在所述定向轨道描述状态空间中的路径的意义上是最优的,其中对于目标角加速度和目标角速度,所述旋转力(扭矩)的总和最小。
5.根据权利要求3所述的方法,其中所述控制律是至少部分地基于状态相关黎卡提方程(SDRE)技术的非线性反馈控制律。
6.一种设计用于姿态控制的调节器的方法,所述方法包括以下步骤:
获得表示***的运动学和动力学的数学表达式;
获得所述数学表达式的伪线性化表达式;以及
基于所述数学表达式的所述伪线性化表达式来设置包括状态误差成本和控制努力成本的成本函数。
7.根据权利要求6所述的方法,其中响应于状态向量通过在多个步骤处对所述ARE求解来最小化所述成本函数。
8.根据权利要求6或7中的任一项所述的方法,其中通过定义状态相关系数(SDC)来完成获得所述数学表达式的伪线性化表达式。
9.根据权利要求6至8中的任一项所述的方法,其中所述成本函数根据状态空间的一个或更多个区域而被调整。
13.根据权利要求6至12中的任一项所述的方法,其中对所述ARE求解包括当u(x)如下从P(x)被获得时最小化所述成本函数:
u(x)=-R-1(x)B(x)tP(x)x=-K(x)x
其中P(x)是通过使用牛顿-拉夫森算法从下面的黎卡提方程获得的:
0=P(x)A(x)+A(x)tP(x)-P(x)B(x)R(x)-1B(x)tP(x)+Q(x)。
15.一种用于控制交通工具的姿态机动的机载姿态控制***,所述***包括控制器,所述控制器被配置成在多个步骤处自主地评估控制律,生成在状态空间中的实时定向轨道。
16.根据权利要求15所述的机载姿态控制***,其中所述控制器包括最优非线性调节器。
17.根据权利要求15或16所述的机载姿态控制***,其中所述***使用非线性反馈控制律来定义施加到所述交通工具的扭矩。
18.根据权利要求15至17中的任一项所述的机载姿态控制***,其中所述控制器通过在每个操作点处对代数黎卡提方程(ARE)求解来最小化总成本函数以提供最优定向轨道,其中所述总成本函数对状态误差和控制努力加权。
19.一种卫星***,所述***包括:
至少一个传感器;
姿态控制机构,所述姿态控制机构可操作来为卫星定方向;以及
姿态控制模块,所述姿态控制模块被配置为:
应用控制律以控制所述卫星的姿态机动。
20.根据权利要求19所述的***,其中所述姿态控制模块被配置为在多个步骤处执行编程指令以生成一个或更多个姿态机动,以在每个步骤处遵循最优定向轨道实时地为航天器定方向。
21.根据权利要求20所述的***,其中通过根据所述状态空间的预定区域设置状态误差和控制努力的相对权重,并且通过在每个步骤处针对控制律对黎卡提方程求解而最小化对所述状态误差和所述控制努力加权的成本函数,执行所述编程指令。
22.根据权利要求19至21中的任一项所述的***,其中所述姿态控制机构被指导来施加定义最优定向轨道的扭矩,其中对于预期角加速度和角速度,所设置的扭矩的总和最小。
23.根据权利要求19至22中的任一项所述的***,其中所述至少一个传感器是陀螺仪、磁力计、星***、地平仪、太阳传感器或其任何组合中的至少一个。
24.根据权利要求19至23中的任一项所述的***,其中所述姿态控制机构是磁力矩器、反作用轮、动量轮、控制动量陀螺仪、推进器或其任何组合中的至少一个。
25.根据权利要求19至24中的任一项所述的***,其中至少部分地基于由更高级算法或用户确定的目标定向或目标定向轨道和/或至少部分地基于所述卫星的任务来控制所述姿态机动。
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