孙俊
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 供职机构：哈尔滨工业大学航天学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划航天科技创新基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 考虑飞轮动力学的过驱动卫星控制分配算法
- 2013年
- 针对具有冗余飞轮的过驱动卫星的最优控制分配问题,以反作用飞轮总能耗和力矩分配偏差最小等为目标,通过定义与能耗相关的优化目标函数,提出了能耗/力矩优化的动态控制分配方法,并考虑飞轮的非线性动力学特性,对控制分配进行修正.最后对本文提出的控制分配算法进行了数学仿真验证,结果表明了上述方法的可行性和有效性.
- 赵亚飞张世杰过佳雯孙俊曹喜滨
- 关键词：反作用飞轮动力学
- 空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法被引量：6
- 2016年
- 空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化。为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识。针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方(NLMS)准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识。首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器—机械臂—空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的ADAMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证。仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法。
- 孙俊张世杰马也楚中毅
- 关键词：航天器非合作目标惯性参数神经网络
- 利用地球紫外和恒星可见光的卫星自主导航被引量：12
- 2013年
- 提出一种利用地球紫外波段和恒星可见光波段为卫星进行自主导航的方法,该导航方法利用视场1观测恒星可见光波段,视场2观测地球紫外波段。在视场1利用星敏感器全天球识别算法识别所有恒星星像,识别结果的光轴指向作为恒星矢量;视场2被用来对地球紫外波段轮廓成像,计算得到地心矢量在卫星本体坐标系中的方向。最后,利用卫星轨道动力学方程和扩展卡尔曼滤波器来计算卫星轨道参数。对一紫外敏感器进行的实验表明,与利用红外地平仪和恒星可见光的自主导航方法相比,该方法的位置误差由1 000m减小到500m,速度误差由100m/s减小到40m/s,而且消除了由于太阳光与地平线夹角带来的周期误差,因此,该方法具有很好的鲁棒性。
- 孙俊张世杰李葆华
- 关键词：自主导航星敏感器扩展卡尔曼滤波
