卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法、装置及介质与流程

1.本发明实施例涉及航天器姿态控制技术领域，尤其涉及一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法、装置及介质。


背景技术：

2.当前在新型卫星的研制与应用过程中，对卫星的机动能力提出了越来越高的要求，相应也对卫星机动过程中的针对干扰和姿态的估计精度提出了更高的要求。
3.目前，通常采用间接方法获得卫星机动过程中的干扰与姿态估计结果，举例来说，通过处于姿态机动前一段时间内的姿态稳定阶段计算获得干扰估计结果作为在姿态机动过程中的干扰值；并且将在姿态稳定阶段计算姿态估计结果过程中所获得的某些变量，作为姿态机动过程中的某些变量值；也就是说，目前的常规方案是通过合理利用姿态稳定阶段计算得到的干扰估计结果和某些变量，并假设其在姿态机动过程中保持为常值，再结合适当的线性干扰和姿态估计算法，得到卫星机动过程中的干扰和姿态估计结果，从而避免了在机动过程中直接对干扰和姿态进行估计而引起奇异值。
4.但是在实际卫星姿态机动时，姿态动力学与运动学数学模型是难以进行线性化简化处理的，或者说，为了实现更高精度以及更加敏捷的机动控制，那就必须建立非线性系统模型才能更加准确地描述被控对象。因此，基于非线性系统模型的复杂性，需要能够应用于航天器姿态控制的非线性干扰和姿态估计方案。


技术实现要素：

5.有鉴于此，本发明实施例期望提供一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法、装置及介质；在卫星机动过程中实现对干扰和姿态的直接估计，相比于常规方案的间接估计方案，具有更佳的实时性，更利于在轨应用。
6.本发明实施例的技术方案是这样实现的：
7.第一方面，本发明实施例提供了一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法，所述方法包括：
8.基于卫星在体坐标系的角速度和欧拉角构建所述卫星的姿态控制系统模型；
9.利用构建的包含干扰项的角速度通道模型针对所述姿态控制系统模型设计非线性干扰观测器；
10.将所述姿态控制系统模型进行离散化并根据泰勒展开余项获得局部线性化后的姿态控制系统模型；
11.基于比例微分控制器设计所述卫星的机动控制器；
12.设计状态/偏差估计器，获取无偏差的状态估计结果以及偏差估计结果，并根据偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系获取用于作为姿态估计结果的最优状态估计值；并将所述非线性干扰观测器获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果。
13.第二方面，本发明实施例提供了一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计的装
置，所述装置包括：系统模型构建部分、观测器设计部分、离散化部分、控制器设计部分和估计部分；其中，
14.所述系统模型构建部分，经配置为基于卫星在体坐标系的角速度和欧拉角构建所述卫星的姿态控制系统模型；
15.所述观测器设计部分，经配置为利用构建的包含干扰项的角速度通道模型针对所述姿态控制系统模型设计非线性干扰观测器；
16.所述离散化部分，经配置为将所述姿态控制系统模型进行离散化并根据泰勒展开余项获得局部线性化后的姿态控制系统模型；
17.所述控制器设计部分，经配置为基于比例微分控制器设计所述卫星的机动控制器；
18.所述估计部分，经配置为在状态/偏差估计器的估计下，获取无偏差的状态估计结果以及偏差估计结果，并根据偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系获取用于作为姿态估计结果的最优状态估计值；并将所述非线性干扰观测器获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果。
19.第三方面，本发明实施例提供了一种计算设备，所述计算设备包括：通信接口，存储器和处理器；各个组件通过总线系统耦合在一起，其中，
20.所述通信接口，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
21.所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
22.所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行第一方面所述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法的步骤。
23.第四方面，本发明实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计程序，所述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计程序被至少一个处理器执行时实现第一方面所述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法的步骤。
24.本发明实施例提供了一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法、装置及介质；将经由非线性干扰观测器所观测获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果，并且将姿态控制系统模型离散化后在进行局部线性化，最后通过偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系进行系统状态的最优估计。从而实现对干扰和姿态的直接估计，相比于常规方案的间接估计方案，具有更佳的实时性，更利于在轨应用。
附图说明
25.图1为本发明实施例提供的一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法流程示意图；
26.图2为本发明实施例提供的未知干扰观测结果仿真示意图；
27.图3为本发明实施例提供的姿态角速度最优估计结果示意图；
28.图4为本发明实施例提供的欧拉角最优估计结果示意图；
29.图5为本发明实施例提供的姿态角速度的观测值与估计值的各自的误差示意图；
30.图6为本发明实施例提供的姿态角的观测值与估计值的各自的误差示意图；
31.图7为本发明实施例提供的未知干扰的观测值与状态值之间的误差示意图；
32.图8为本发明实施例提供的一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计的装置组成示意图；
33.图9为本发明实施例提供的一种计算设备的具体硬件结构示意图。
具体实施方式
34.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
35.为了在卫星机动过程中实现对干扰和姿态的直接估计，并提高准确性，参见图1，其示出了本发明实施例提供的一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法，该方法可以包括：
36.s101：基于卫星在体坐标系的角速度和欧拉角构建所述卫星的姿态控制系统模型；
37.s102：利用构建的包含干扰项的角速度通道模型针对所述姿态控制系统模型设计非线性干扰观测器；
38.s103：将所述姿态控制系统模型进行离散化并根据泰勒展开余项获得局部线性化后的姿态控制系统模型；
39.s104：基于比例微分控制器设计所述卫星的机动控制器；
40.s105：设计状态/偏差估计器，获取无偏差的状态估计结果以及偏差估计结果，并根据偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系获取用于作为姿态估计结果的最优状态估计值；并将所述非线性干扰观测器获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果。
41.通过图1所示的技术方案，本发明实施例将经由非线性干扰观测器所观测获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果，并且将姿态控制系统模型离散化后在进行局部线性化，最后通过偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系进行系统状态的最优估计。从而实现对干扰和姿态的直接估计，相比于常规方案的间接估计方案，具有更佳的实时性，更利于在轨应用。
42.对于图1所示的技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于卫星在体坐标系的角速度和欧拉角构建所述卫星的姿态控制系统模型，包括：
43.根据所述卫星在体坐标系下的角速度以及对应的欧拉角构建所述卫星的姿态控制系统状态量为其中，表示所述卫星在体坐标系下三个坐标轴对应的角速度；欧拉角中的各参数分别表示滚动角、俯仰角和偏航角；
44.基于所述卫星的姿态控制系统状态以及下式构建所述卫星的姿态控制系统模型如式1所示：
[0045][0046]
其中，c为观测矩阵且是六阶单位矩阵，用e6表示；u为输入量；b为偏差量，td为系统
已知干扰量；b1＝j-1
，f＝b；b；表示目标坐标系的角速度矢量，j表示卫星的转动惯量矩阵；
[0047][0048]
对于上述技术方案，在一些可能的实现方式中，所述利用构建的包含干扰项的角速度通道模型针对所述姿态控制系统模型设计非线性干扰观测器，包括：
[0049]
构建包含干扰项d的角速度通道模型如式2所示：
[0050][0051]
其中，根据在体坐标系下对应的三个坐标轴，所述干扰项和偏差项之间的关系为d＝[d
1 d
2 d3]
t
＝b1b；
[0052]
设定根据体坐标系下对应的三个坐标轴，所述角速度通道模型如式3所示：
[0053][0054]
其中，i表示体坐标系下的第i个坐标轴，b
1i
是b1的第i行元素构成的行向量；
[0055]
根据式3所示的角速度通道模型设计如式4所示的观测器为：
[0056][0057]
其中，sgn()为符号函数；k
i1
、k
i2
和k
i3
为正常数；上标
●
表示变量的一阶导数，上标表示变量的观测量；
[0058]
设定定义观测器的误差如式5所示：
[0059]
[0060]
基于式5以及所述干扰项和偏差项之间的关系，获得以及
[0061]
针对式3所示的角速度通道模型，设定所述干扰项存在二阶导数或分段二阶导数可导且有界，则根据可导且有界确定所述正常数。
[0062]
对于上述实现方式，具体来说，针对式3所示的角速度通道模型，若干扰项存在二阶导数或者分段二阶可导且有界，即其中，εi与为正常数；如此，则可以设计参数组满足：
[0063][0064]
其中，从而使得观测器在有限时间内收敛。
[0065]
对于上述实现方式，在一些示例中，所述方法还包括：
[0066]
通过所述非线性干扰观测器获得所述角速度的观测值所述偏差量及其一阶导数的观测值和以及所述干扰项及其一阶导数的观测值和
[0067]
需要说明的是，上述示例中的观测值，可以作为后续执行步骤s105的输入数据或信息。
[0068]
结合上述技术方案，在一些可能的实现方式中，所述将所述姿态控制系统模型进行离散化并根据泰勒展开余项获得局部线性化后的姿态控制系统模型，包括：
[0069]
根据采样步长δt＝t
k+1-tk以及角速度观测量与偏差项观测量的离散表达形式确定所述状态量的离散表达如式6所示：
[0070][0071]
其中，角速度观测量的离散表达形式记为所述偏差项观测量的离散表达形式记为离散表达形式记为表示第k时刻的姿态角估计结果；
[0072]
按照式7确定偏差项的离散形式模型为：
[0073][0074]
其中，pk(bk)表示关于偏差项bk的函数的一般表达形式；表示零均值高斯白噪声；
[0075]
根据所述状态变量的离散表达形式、偏差项的离散形式模型，构建所述姿态控制系统模型的离散形式如式8所示：
[0076][0077]
其中，其中，和vk为互不相关的零均值高斯白噪声，对应的协方差矩阵分别为q
x
、qb和r；下角标k和k+1表示相邻的采样时刻标号；tk为系统已知干扰量td的离散形式；ck表示观测矩阵c的离散形式；
[0078]
在和附近对gk(xk)和pk(bk)进行泰勒展开，得到gk(xk)和pk(bk)的泰勒展开式如下：
[0079][0080][0081]
其中，与分别表示泰勒展开余项；
[0082]
设定与则局部线性化后的姿态控制系统模型如下式所示：
[0083][0084]
其中，
[0085]
结合上述技术方案，在一些可能的实现方式中，所述基于比例微分控制器设计所述卫星的机动控制器，包括：
[0086]
根据比例微分控制器设计如式9所示的机动控制器：
[0087][0088]
其中，φ
2,k
＝φ(φk)a
bt
(φk)；)；表示卫星在目标坐标系下的角速度的离散形式；控制器参数c1、c2是三阶常数对角线矩阵。
[0089]
结合上述技术方案，在一些可能的实现方式中，所述设计状态/偏差估计器，获取无偏差的状态估计结果以及偏差估计结果，并根据偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系获取用于作为姿态估计结果的最优状态估计值；并将所述非线性干扰观测器获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果，包括：
[0090]
按照式10确定最优状态估计器，也可称为最优估计器，为：
[0091][0092]
其中，表示所述状态量的最优估计值，表示状态估计误差的协方差矩阵，表示无偏差前提下的所述状态量估计值，表示无偏差前提下的状态估计误差的协方差矩阵；
[0093]
按照式11确定无偏差前提下的状态估计器，也可称为无偏估计器，为：
[0094][0095]
其中，
[0096][0097][0098][0099][0100][0101]
用表示偏差量估计值，表示偏差量估计误差的协方差矩阵；按照式12确定偏差量估计器，也可称为偏差估计器，为：
[0102][0103]
其中：其中：e3表示3阶单位阵；
[0104]
根据式13所示的偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系以及式10、式11和式12，得到包括姿态角速度和欧拉角的最优状态估计结果
[0105][0106]
将所述非线性干扰观测器获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果。
[0107]
需要说明的是，本发明实施例还通过仿真实验对前述技术方案的效果进行展示。仿真实验条件与前提如下：
[0108]
在x通道设置未知干扰量为已知干扰量为其中，a0＝1.5
×
10-5
nm，ω0＝0.001rad/s。
[0109]
姿态角度和角速度测量噪声对应的标准差分别为：σ
φ
＝0.002deg和σ
ω
＝0.0002deg/s；卫星转动惯量j＝diag([17 12 10])kgm2；采用飞轮作为执行机构的前提下，飞轮的最大角角动量为2nms，最大输出力矩为0.2nm；e3表示3阶单位矩阵。控制器参数c1＝0.54e3，c2＝0.11e3。
[0110]
观测器的初值及相关参数分别为：观测器的初值及相关参数分别为：k
i3
＝1.1μi，μ1＝5
×
10-3
，μ2＝μ3＝5
×
10-4
。
[0111]
滤波器初值及参数分别为：滤波器初值及参数分别为：β0＝06×3，qb＝(1
×
10-3
)2e3，σ
ω
＝1
×
10-5
rad/s，σ
φ
＝1
×
10-4
rad。
[0112]
基于上述仿真参数，通过前述技术方案进行处理仿真，得到的仿真图如下所示。
[0113]
图2示出了采用本发明实施例技术方案的未知干扰观测结果示意图，从图中可以看出，干扰项的观测值与设定值之间差距在0.002nm以内。图3示出了采用本发明实施例技术方案的姿态角速度最优估计结果，从图中可以看出，姿态角速度的状态值、观测值与最优估计值(也可如图中称之为滤波值)几乎重合。图4示出了采用本发明实施例技术方案的欧拉角最优估计结果示意，从图中可以看出，滤波值相较于观测值更加贴合于状态值，也就是说，最优估计结果明显优于观测器的观测值。图5示出了姿态角速度的观测值与估计值的各自的误差示意，从图中可以看出，两个误差之间十分接近，均在2
×
10-4
deg/s之内。图6示出了姿态角的观测值与估计值的各自的误差示意，从图中可以看出，估计值的滤波误差相较于观测值误差更叫平稳，结果更优。图7示出了未知干扰的观测值与状态值之间的误差，从图中可以看出，观测值会出现多个尖峰从而形成野值影响效果。
[0114]
通过图2至图7的仿真结果可以看出，本发明实施例技术方案的估计误差值较小，并且相较于观测值具有更高的估计准确度和精确度。
[0115]
基于前述技术方案相同的发明构思，参见图8，其示出了本发明实施例提供的一种卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计的装置80，所述装置80包括：系统模型构建部分801、观测器设计部分802、离散化部分803、控制器设计部分804和估计部分805；其中，
[0116]
所述系统模型构建部分801，经配置为基于卫星在体坐标系的角速度和欧拉角构建所述卫星的姿态控制系统模型；
[0117]
所述观测器设计部分802，经配置为利用构建的包含干扰项的角速度通道模型针
对所述姿态控制系统模型设计非线性干扰观测器；
[0118]
所述离散化部分803，经配置为将所述姿态控制系统模型进行离散化并根据泰勒展开余项获得局部线性化后的姿态控制系统模型；
[0119]
所述控制器设计部分804，经配置为基于比例微分控制器设计所述卫星的机动控制器；
[0120]
所述估计部分805，经配置为在所述状态/偏差估计器的估计下，获取无偏差的状态估计结果以及偏差估计结果，并根据偏差估计值与状态估计值之间的耦合关系获取用于作为姿态估计结果的最优状态估计值；并将所述非线性干扰观测器获得的干扰项观测值作为未知干扰估计结果。
[0121]
需要说明的是，对于图8所示的卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计的装置80，每个部分均各自对应于图1所示各步骤。因此，对于装置80中的各部分未详细描述的细节内容，均可参见前述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法的技术方案的描述。本发明实施例对此不做赘述。
[0122]
可以理解地，在本实施例中，“部分”可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等，当然也可以是单元，还可以是模块也可以是非模块化的。
[0123]
另外，在本实施例中的各组成部分可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
[0124]
所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0125]
因此，本实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计程序，所述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计程序被至少一个处理器执行时实现上述技术方案中所述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法步骤。
[0126]
根据上述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计的装置80以及计算机存储介质，参见图9，其示出了本发明实施例提供的一种能够实施上述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计的装置80的计算设备90的具体硬件结构，该计算设备90可以为无线装置、移动或蜂窝电话(包含所谓的智能电话)、个人数字助理(pda)、视频游戏控制台(包含视频显示器、移动视频游戏装置、移动视频会议单元)、膝上型计算机、桌上型计算机、电视机顶盒、平板计算装置、电子书阅读器、固定或移动媒体播放器，等。计算设备90包括：通信接口901，存储器902和处理器903；各个组件通过总线系统904耦合在一起。可理解，总线系统904用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统904除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图9中将各种总线都标为总线系统904。其中，
[0127]
所述通信接口901，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
[0128]
所述存储器902，用于存储能够在所述处理器903上运行的计算机程序；
[0129]
所述处理器903，用于在运行所述计算机程序时，执行前述技术方案中所述卫星机动过程中的未知干扰与姿态估计方法步骤，这里不再进行赘述。
[0130]
可以理解，本发明实施例中的存储器902可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddrsdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，drram)。本文描述的系统和方法的存储器902旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0131]
而处理器903可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器903中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器903可以是通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现场可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器902，处理器903读取存储器902中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
[0132]
可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(application specific integrated circuits，asic)、数字信号处理器(digital signal processing，dsp)、数字信号处理设备(dsp device，dspd)、可编程逻辑设备(programmable logic device，pld)、现场可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本技术所述功能的其它电子单元或其组合中。
[0133]
对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
[0134]
需要说明的是：本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任
意组合。
[0135]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。