[發明專利]一種航天器姿態控制系統故障可診斷性定量分析方法有效
| 申請號: | 201810001171.4 | 申請日: | 2018-01-02 |
| 公開(公告)號: | CN108181917B | 公開(公告)日: | 2021-07-13 |
| 發明(設計)人: | 王炯琦;何敏藩;苗晴;陳彧赟;邢立寧;石建邁;王銳;尹晨;侯博文 | 申請(專利權)人: | 佛山科學技術學院;佛山市有義家科技有限公司 |
| 主分類號: | G05D1/08 | 分類號: | G05D1/08;G05B23/02;G05B17/02 |
| 代理公司: | 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 | 代理人: | 王國標 |
| 地址: | 528000 廣東省佛山市*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 航天器 姿態 控制 系統故障 診斷 定量分析 方法 | ||
1.一種航天器姿態控制系統故障可診斷性定量分析方法,其特征在于,包括以下步驟:
步驟1.設置由星敏感器和陀螺組成的航天器姿態控制系統的離散狀態空間模型,對所述離散狀態空間模型,按照時間序列進行多次采樣和變量重組,得到含有姿態測量輸出變量、系統控制輸入變量、系統狀態變量、故障變量、系統過程噪聲、系統測量噪聲的時間堆積方程;
步驟2.對所述時間堆積方程進行模型歸一化處理,得到系統標準靜態方程;
步驟3.對所述系統標準靜態方程,結合故障向量、姿態測量向量、系統控制向量的多元隨機變量分布函數的能量距離,構建航天器姿態控制系統故障的可檢測性量化評價統計模型;
步驟4.對所述系統標準靜態方程,結合不同故障模式下,故障向量、姿態測量向量、系統控制向量分布函數的能量距離,構建航天器姿態控制系統故障的可隔離性量化評價統計模型;
步驟1中所述離散狀態空間模型如下所示,其中x∈Rs是s維的系統狀態變量,y∈Rm是m維的姿態測量輸出變量,u∈Rq是q維的系統控制輸入變量,f∈Rp是p維的故障變量,包括傳感器故障fs和執行器故障fa,w∈Rl是l維的系統過程噪聲,v∈Rt是t維的系統測量噪聲;k、k+1為相應的采樣時刻;A為狀態轉移矩陣,Bu為控制系統矩陣,Bf為故障系統矩陣,Bw為過程噪聲系統矩陣,C為測量系統矩陣,Du為測量控制系統矩陣,Df為測量故障系統矩陣、Dv為測量噪聲系統矩陣;
步驟1中對所述離散狀態空間模型進行多次采樣和變量重組的過程包括:設置累計采樣窗口長度為n+1,對航天器姿態控制系統的離散狀態空間模型中的系統狀態變量、姿態測量輸出變量、系統控制輸入變量、故障變量、系統過程噪聲、系統測量噪聲,進行累計n+1次采樣,并對采樣后得到的向量進行重新組合,將姿態測量輸出y和系統控制輸入u組合為系統輸入輸出向量z,系統過程噪聲w和系統測量噪聲v組合為系統不確定性噪聲向量e;
步驟1中所述含有姿態測量輸出變量、系統控制輸入變量、系統狀態變量、故障變量、系統過程噪聲、系統測量噪聲的時間堆積方程如下所示,Lz=Hx+Ff+Ee,其中
0,I為零矩陣和單位矩陣,z=(y[k-n+1]T,...,y[k]T,u[k-n+1]T,...,u[k]T)T,x=(x[k-n+1]T,...,x[k]T,x[k+1]T)T,f=(f[k-n+1]T,...,f[k]T)T,e=(w[k-n+1]T,...,w[k]T,v[k-n+1]T,...,v[k]T)T;
步驟2中對所述時間堆積方程進行模型歸一化處理,得到系統標準靜態方程的過程包括:對步驟1中所述時間堆積方程Lz=Hx+Ff+Ee,求出H的左零元NH,即使得NHH=0的NH,消去系統狀態變量x,進而得到含有姿態測量向量、系統控制向量、故障向量、系統噪聲向量的系統標準靜態方程,所述系統標準靜態方程如下所示,NHLz=NHFf+NHEe;
步驟3中,兩個多元隨機變量的能量距離D(G1,G2),定義如下所示,其中,隨機變量ξ,ξ′分布函數為G1,隨機變量η,η′分布函數為G2,||·||為向量2-范數,E表示期望;對于來自總體G1分布下的一組觀測樣本x1,x2,…xp,來自G2分布下的一組觀測樣本y1,y2,…yq,其中,p表示為來自總體G1分布下的一組觀測樣本的樣本數量,q表示為來自G2分布下的一組觀測樣本的樣本數量,兩個多元隨機變量分布函數G1,G2間相應的能量距離統計量如下所示,其中其中T表示能量距離統計量,T1,T2,T3均表示中間變量;
步驟3中航天器姿態控制系統故障的可檢測性量化評價統計模型如下所示,其中,L表示為如下:NH表示矩陣H的左零元,表示故障模式fi下,以ta時刻為起始,窗口長度為m的采樣值向量。
2.根據權利要求1所述的一種航天器姿態控制系統故障可診斷性定量分析方法,其特征在于,步驟4中航天器姿態控制系統故障的可隔離性量化評價統計模型如下所示,
其中表示故障模式fi下,以ta時刻為起始,窗口長度為m的采樣量,而表示故障模式fj下,以t′b時刻為起點,窗口長度為n的采樣量。
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