一种挠性帆板驱动系统测角装置失效时的闭环控制方法与流程

本发明涉及一种挠性帆板驱动系统测角装置失效时的闭环控制方法，属于星载太阳帆板控制技术领域。

背景技术：

当前帆板驱动机构采用旋转变压器(旋变)作为帆板转角测量元件，采用具有平滑力矩输出的永磁同步电机作为驱动元件，对帆板的对日定向过程引入闭环控制，从而大幅提高了帆板驱动过程的速率稳定度水平，大大降低了帆板运动对整星姿态稳定度的影响。然而，作为帆板闭环驱动的关键环节，其测角元件可能会出现在轨故障。由于帆板驱动机构各元件一般无法进行备份(单点故障)，因此如何在测角元件发生故障的情况下维持控制闭环的正常功能，是高稳帆板驱动机构必须解决的问题，也是提高遥感卫星在轨运行智能化水平的必然要求。

技术实现要素：

本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，针对闭环控制帆板驱动机构，提出一种挠性帆板驱动系统测角装置失效时的闭环控制方法，提高帆板驱动系统在测角元件故障时的驱动平稳性，提高卫星的故障容错能力。

本发明的技术解决方案是：一种挠性帆板驱动系统测角装置失效时的闭环控制方法，具体为：当测角装置失效之后，建立挠性帆板闭环驱动系统状态方程，基于挠性帆板闭环驱动系统状态方程的离散化形式，采用扩展kalman滤波方法，根据帆板驱动过程中的电流和电压变化对帆板转速和转角进行实时估计。

所述帆板闭环驱动系统采用永磁同步电机作为驱动元件，闭环控制太阳帆板的转速和转角。

所述挠性帆板闭环驱动系统状态方程为：

其中，x为状态量，ωe为电角速度，ωe＝npωm，np为三相永磁同步电机的极对数，ωm为帆板转速，即：电机转子机械角速度，θe为电角度，θe＝npθm,θm为帆板转角，即：电机转子机械角度，iα、iβ为永磁同步电机三相电流经过clark变换后得到的静止坐标系下的α相和β相电流；

u为输入控制量，u＝[uαuβ]^t，为永磁同步电机三相电压经过clark变换后得到的静止坐标系下的α相和β相电压；

y为输出量，y＝[iαiβ]^t

式中，f(x)为状态转移矩阵；b为输入矩阵；c为输出矩阵；ψf为永磁体磁链，ls为定子电感，r为定子电阻，j为帆板转动惯量，η为帆板一阶扭转模态，h为帆板振动与帆板转动的耦合系数；d为一阶扭转模态阻尼，k为一阶扭转模态刚度。

所述挠性帆板闭环驱动系统的状态方程的离散化形式：

其中，v(k)、w(k)为零均值白噪声，c(k)为第k个控制周期的输出矩阵，f(x(k))为第k个控制周期的状态转移矩阵、b(k)为第k个控制周期的输入矩阵、y(k)为第k个控制周期的输出量和u(k)为第k个控制周期的输入量、x(k+1)和x(k)分别为第k+1和第k个控制周期的状态量。

本发明与现有技术相比的有益效果是：

(1)、本发明的方法通过采用扩展卡尔曼滤波器根据电机绕组电流和控制电压实现对帆板转角和转速的在线估计，无须增加任何硬件设备即可维持系统的正常运行，因而具有极高的效能代价比；

(2)、相比同样可以不依赖于传感器的永磁同步电机开环控制方案，本方法保证了闭环控制能力，因而相比开环控制具有更低的速率波动水平，在传感器故障情况下，仍然能够获得较高的驱动稳定性，最大程度满足整星稳定度指标要求；

(3)、本发明基于ekf的高稳帆板驱动机构容错控制方法，帆板测角装置失效也能够获得帆板的转角信息，从而维持系统正常控制，提高了整星智能化控制水平和系统健壮性。

附图说明

图1为基于ekf的挠性帆板驱动系统组成框图；

图2为本发明闭环控制方法流程图；

图3(a)为采用本发明方法控制与含有转角测量时差分控制时转角对比图；图3(b)为采用本发明方法控制与含有转角测量时差分控制时转速对比图具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供了一种挠性帆板驱动系统测角装置失效时的闭环控制方法，该方法在测角装置失效之后，建立挠性帆板闭环驱动系统状态方程，基于挠性帆板闭环驱动系统状态方程的离散化形式，采用扩展kalman滤波方法，根据帆板驱动过程中的电流和电压变化对帆板转速和转角进行实时估计。

以下分别从挠性帆板闭环驱动系统建模、帆板状态预测和帆板状态校正三个方面对本发明进行详细介绍。

(1)、挠性帆板闭环驱动系统建模

图1为基于ekf的挠性帆板驱动系统组成框图，图中涉及三种坐标系，下标abc表示永磁同步电机的自然坐标系下的分量(abc三相)，下标αβ表示静止坐标系下的分量，下标dq表示旋转坐标系下的分量，三种坐标系可以相互转换。

上述帆板闭环驱动系统采用永磁同步电机作为驱动元件，闭环控制太阳帆板的转速和转角。

永磁同步电机在静止坐标系下的电流方程为：

式中，iα、iβ为永磁同步电机三相电流经过clark变换后得到的静止坐标系下的α相和β相电流；uα、uβ为永磁同步电机三相电压经过clark变换后得到的静止坐标系下的α相和β相电压，ψf为永磁体磁链，ls为定子电感，r为定子电阻，ωe为电角速度，ωe＝npωm，np为三相永磁同步电机的极对数，ωm为帆板转速，即：电机转子机械角速度，θe为电角度，θe＝npθm,θm为帆板转角，即：电机转子机械角度。

帆板对日稳定跟踪时的运动方程为：

其中，j为帆板转动惯量，η为帆板一阶扭转模态，为帆板一阶扭转模态的二阶导数，h为帆板振动与帆板转动的耦合系数。

式中，；d为一阶扭转模态阻尼，k为一阶扭转模态刚度；为帆板一阶扭转模态的一阶导数。

则状态方程为

其中，u＝[uαuβ]^t,y＝[iαiβ]^t

式中，δ＝j-h²。设离散周期为δt，进一步可以得到挠性帆板闭环驱动系统的状态方程的离散化形式：

其中，v(k)、w(k)为零均值白噪声，c(k)为第k个控制周期的输出矩阵，f(x(k))为第k个控制周期的状态转移矩阵、b(k)为第k个控制周期的输入矩阵、y(k)为第k个控制周期的输出量和u(k)为第k个控制周期的输入量、x(k+1)和x(k)分别为第k+1和第k个控制周期的状态量。

其中，v(k)、w(k)为零均值白噪声，令v(k)和w(k)的协方差矩阵为分别为q和p，那么：

(2)帆板状态预测

本步骤采用扩展卡尔曼滤波方法对帆板状态进行预测，其具体实现为：

(2.1)、根据输入量u(k)和第k个周期的状态量的估计值预测第k+1个周期的状态量即：

其中：δt为控制周期；当k等于0时，初始化第k个周期的状态量的估计值为0，初始化状态量的估计值误差的协方差矩阵初值为0；

(2.2)、计算第k+1个周期的状态量的预测值对应的输出量即：

(2.3)、计算状态量的估计值误差协方差矩阵即

(2.4)、计算扩展kalman滤波的增益矩阵k(k+1)，即：

(3)帆板状态校正

(3.1)、对预测状态进行校正，获得滤波后的状态估计即

(3.2)、计算估计误差协方差矩阵，即：

在每一控制周期重复上述帆板状态预测和校正过程即可得到实现当帆板测角元件出现故障时的仍然能够维持闭环控制。相比帆板开环驱动方式，采用本发明的方法可有效提高帆板驱动系统在测角元件故障时的驱动平稳性，提高卫星的故障容错能力。

本发明采用扩展kalman滤波器(ekf)对帆板转角和转速进行实时估计。ekf算法适用于高性能伺服系统，可以在很大的速度范围内工作，在很低的速度下也能完成帆板转速估计，从而确保旋变故障时的帆板驱动系统仍然能够实现闭环控制。

实施例

本发明具体方法如下：

(1)挠性帆板闭环驱动系统建模

设电机绕组电阻为r＝68ω，绕组电感ls＝0.2h，永磁磁链ψf＝0.175wb，极对数np＝32；帆板转动惯量为j＝28.7784kg·m²，一阶扭转模态耦合系数h＝4.868742kg·0.5m，模态频率为f1＝1.832541hz，则刚度k＝(2πf1)²，阻尼比为ξ1＝0.008，则模态阻尼d＝2ξ1(2πf1)，则代入式(4)可得带挠性负载闭环驱动系统的状态空间模型。取离散周期δt＝0.125秒，即可获得系统离散化模型。

(2)帆板状态预测

①取估计初值为由式(6)计算预测值

②由(7)计算对应输出量

③设q＝diag(0.01,0.01,0.01,0.01,0,0),p＝diag(0.2,0.2)，取误差的协方差矩阵初值由式(8)计算

④由式(9)计算增益矩阵k(k+1)。

(3)帆板状态校正

①由式(11)校正帆板状态得到

②由式(12)计算误差的协方差矩阵准备下周期的计算。

(4)每一控制周期重复步骤(2)和步骤(3)，以连续获得帆板运动状态

采用matlab软件环境进行仿真，并与帆板含有转角测量时的差分控制方法结果进行对比，比对结果如图3(a)和图3(b)所示。仿真表明，本发明的方法控制效果与差分控制基本相当。

本发明说明书中未作详细描述的内容属本领域技术人员的公知技术。