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        組合體航天器智能協(xié)同姿態(tài)控制研究

        2020-12-01 02:33:02吳佳奇康國(guó)華華寅淼張晗張琪
        關(guān)鍵詞:分配智能模型

        吳佳奇,康國(guó)華,華寅淼,張晗,張琪

        南京航空航天大學(xué) 航天學(xué)院,南京 210016

        近年來(lái),天基光學(xué)望遠(yuǎn)鏡逐漸成為眾多研究者關(guān)注的方向。美國(guó)最新研制的James-Webb太空望遠(yuǎn)鏡[1]代表了該領(lǐng)域取得的最新突破,其搭載了一個(gè)6.6m的主光圈,最重要的是采用了面陣組合式的反射鏡陣列,有效地提升了望遠(yuǎn)鏡的性能。此外,英國(guó)薩里大學(xué)和美國(guó)加州理工大學(xué)聯(lián)合開(kāi)展了針對(duì)太空衛(wèi)星在軌組裝、重構(gòu)技術(shù)的研究[2]。在組合體航天器中,組合結(jié)構(gòu)的鏈接裝置是其中關(guān)鍵部件。以空間望遠(yuǎn)鏡為例,反射鏡陣列的指向需隨任務(wù)需求改變,在姿態(tài)機(jī)動(dòng)過(guò)程中反射鏡陣列之間會(huì)產(chǎn)生相互作用力;鏈接鉸鏈必須承受由此帶來(lái)的擠壓、拉伸、旋轉(zhuǎn)等多種應(yīng)力要求。鑒于鏈接裝置受力有限,因此須對(duì)組合體航天器進(jìn)行多體動(dòng)力學(xué)分析。

        在算法上,可以通過(guò)牛頓-歐拉法[3-4]對(duì)多體系統(tǒng)中的個(gè)體建立動(dòng)力學(xué)方程,從而分析出相鄰個(gè)體間的內(nèi)力。此方法在個(gè)體數(shù)量較多時(shí)存在建模復(fù)雜、計(jì)算繁瑣的問(wèn)題。史紀(jì)鑫等[5]還提出了模態(tài)綜合法對(duì)復(fù)雜航天器的模態(tài)特性進(jìn)行建模,該方法適用于復(fù)雜空間的結(jié)構(gòu)動(dòng)力學(xué)分析,但是仍存在計(jì)算量大、實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題。本文采用R-W法[6]通過(guò)圖論描述拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),分析具有樹(shù)狀結(jié)構(gòu)的多剛體系統(tǒng),簡(jiǎn)化了動(dòng)力學(xué)模型。

        根據(jù)上述分析可知,組合體航天器姿態(tài)控制除了需要考慮常規(guī)整體指向精度、穩(wěn)定性、響應(yīng)速度等指標(biāo)外,還需要考慮姿態(tài)機(jī)動(dòng)過(guò)程中,處于構(gòu)型不同位置鏈接機(jī)構(gòu)的承受能力,確保鏈接機(jī)構(gòu)受力不超過(guò)安全閾值,從而保證構(gòu)型的穩(wěn)定可靠。該領(lǐng)域涉及航天器集群協(xié)同姿態(tài)控制研究[7-8],最常用的方法是利用狀態(tài)觀測(cè)器或輸出反饋器進(jìn)行在線估計(jì)[9-12],此方法只適用于能觀測(cè)的系統(tǒng)。在多輸入控制分配方面,一般運(yùn)用冗余容錯(cuò)控制技術(shù),如針對(duì)多動(dòng)量輪的冗余控制系統(tǒng)[13-15],建立故障診斷模型,利用智能算法實(shí)時(shí)分配控制合力矩,實(shí)現(xiàn)力矩輸出與期望的吻合。

        本文以單體衛(wèi)星為正六邊形的組合體航天器航天器為研究對(duì)象,以鉸鏈相互作用力最小為控制目標(biāo),對(duì)組合體控制分配進(jìn)行了深入研究。本文在動(dòng)力學(xué)建?;A(chǔ)上,構(gòu)建了姿態(tài)機(jī)動(dòng)下的姿控評(píng)價(jià)函數(shù);并通過(guò)智能粒子群算法尋求評(píng)價(jià)函數(shù)的最優(yōu)解,從而實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定構(gòu)型約束下組合體航天器航天器的姿態(tài)快速機(jī)動(dòng)。

        1 組合體航天器內(nèi)力建模

        為了保證組合體航天器的靈活性和穩(wěn)定性,一般采用樹(shù)形拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如圖1所示,每個(gè)單體衛(wèi)星都受到來(lái)自相鄰鏈接衛(wèi)星的力和力矩作用,這些量不僅和作用位置有關(guān),還具有方向性,因此可以用有向圖來(lái)表示,對(duì)應(yīng)的有向圖如圖2(a)所示。更一般性的有向圖如圖2(b)所示,其中節(jié)點(diǎn)表示航天器,邊表示航天器之間的固結(jié)鉸。航天器數(shù)量為n,固結(jié)鉸數(shù)量為a。

        圖1 單體衛(wèi)星為正六邊形的組合體航天器Fig.1 Assembled spacecraft with regular hexagon single satellite

        圖2 樹(shù)形有向圖Fig. 2 Tree directed graph

        從圖1可知,當(dāng)有向圖為樹(shù)形結(jié)構(gòu)時(shí),m=n-1。記有向圖為G(s,u,S),它由節(jié)點(diǎn)集合s={s1,s2,…,sn}、邊集合u={u1,u2,…,um}和關(guān)聯(lián)矩陣S=[Sij]∈Rn×m組成。關(guān)聯(lián)矩陣中的元素定義如下:

        (1)

        式中:a=1,2,…,n-1;i=1,2,…,n

        在組合體航天器的質(zhì)心固連坐標(biāo)系下,每個(gè)航天器所受到相鄰航天器的相互作用力方向可用圖論中的關(guān)聯(lián)矩陣表示;根據(jù)動(dòng)量矩定理可列出平衡方程,從而求解航天器之間的內(nèi)力及內(nèi)力矩。

        設(shè)待求的內(nèi)力和內(nèi)力矩為:

        將式(1)中的數(shù)字1替換為單位矩陣I3,得到擴(kuò)展到3維的關(guān)聯(lián)矩陣如下:

        式中:a=1,2,…,n-1;i=1,2,…n

        對(duì)航天器i進(jìn)行分析,根據(jù)牛頓第二定理,可得針對(duì)航天器力i的力平衡方程為:

        (2)

        式中:mi為航天器i的質(zhì)量;ai為航天器i的加速度。

        根據(jù)動(dòng)量矩定理,可以得出另一組平衡方程為:

        (3)

        式中:

        聯(lián)立式(2)和式(3),得

        A·X=b

        (4)

        式中:

        通過(guò)求解式(4)即可得出待求的內(nèi)力和內(nèi)力矩X。為方便后續(xù)推導(dǎo),可將結(jié)果表示為如下形式:

        X=f(Tc1,Tc2,…,Tcn,ω)

        (5)

        2 智能協(xié)同姿控算法

        由式(5)可知,組合體航天器的內(nèi)力和內(nèi)力矩受到組合體航天器內(nèi)各星控制力矩的影響。為了確保鏈接鉸鏈正常工作,需要對(duì)控制力矩進(jìn)行合理分配。將組合體航天器作為整體考慮時(shí),姿態(tài)機(jī)動(dòng)所需的力矩為合力矩,該合力矩將由單體衛(wèi)星協(xié)同產(chǎn)生,這涉及到力矩分配,如圖3所示。本文通過(guò)PSO尋優(yōu)算法,將期望合力矩和反饋的角速度綜合考慮,輸出最優(yōu)分配力矩,使得整星所有內(nèi)力與內(nèi)力矩均保持在鉸鏈的最大承受范圍之內(nèi)。

        2.1 合力矩智能分配問(wèn)題描述

        假設(shè)控制器需要輸出的期望合力矩為T(mén)cs∈R3,對(duì)n個(gè)航天器組成的多體系統(tǒng)來(lái)說(shuō),分配方案可以用一個(gè)(n-1)維的列向量D=[d1,d2,…,dn-1]∈Rn-1來(lái)表示,那么每個(gè)航天器的控制力矩可表示為:

        圖3 整星姿態(tài)機(jī)動(dòng)力矩智能分配控制框圖Fig. 3 Intelligent distribution control block diagram of attitude maneuver torque for the whole star

        將所有鉸鏈中內(nèi)力矩最大的作為性能評(píng)價(jià)指標(biāo),則評(píng)價(jià)函數(shù)為:

        Jfitness=max (‖T1‖,‖T2‖,…,‖Tn-1‖)

        結(jié)合式(5),評(píng)價(jià)函數(shù)可表示為如下形式:

        Jfitness=J(D,Tcs,ω)

        (6)

        2.2 改進(jìn)PSO算法的智能力矩分配

        式(6)所示的評(píng)價(jià)函數(shù)是一個(gè)高維復(fù)雜函數(shù),采用經(jīng)典的最優(yōu)化方法,如變分法,往往無(wú)法求得最優(yōu)分配方案的解析解。因此,本文采用自適應(yīng)慣性權(quán)重的改進(jìn)PSO算法[16]實(shí)時(shí)搜索最優(yōu)分配方案。同時(shí),為了增加算法的收斂速度,在PSO初始化階段增加了預(yù)設(shè)值和繼承值。

        2.2.1 自適應(yīng)慣性權(quán)重的改進(jìn)PSO算法

        自適應(yīng)慣性權(quán)重的改進(jìn)PSO算法的主流程如圖4所示,該算法通過(guò)比較每個(gè)點(diǎn)在單次迭代前后的評(píng)價(jià)值,將評(píng)價(jià)值升高的粒子的慣性權(quán)重設(shè)置為0,減少了無(wú)效迭代次數(shù),具有更高的收斂率和更快的收斂速度。

        圖4 自適應(yīng)慣性權(quán)重的改進(jìn)PSO算法流程Fig. 4 Flow chart of improved PSO algorithm for adaptive inertia weights

        粒子群的位置速度更新規(guī)則為:

        xi+1=xi+vi

        式中:xi、xi+1分別為第i、i+1代粒子群的位置;vi、vi+1分別為第i、i+1代粒子群的速度;ω為慣性權(quán)重;c1、c2為學(xué)習(xí)因子;r1、r2為0-1之間隨機(jī)數(shù);pbesti為第i代粒子群中每個(gè)粒子的歷史最優(yōu)值;gbesti為第i代粒子群中整體的歷史最優(yōu)值。

        2.2.2 初始分配和繼承迭代的引入

        為不失一般性,初始控制開(kāi)始時(shí),將合力矩的平均分配方案當(dāng)作預(yù)設(shè)初值進(jìn)行迭代,可以有效縮短收斂時(shí)間,增加找到最優(yōu)解的概率,如圖5所示。此外,在組合體航天器的協(xié)同控制過(guò)程中,為了姿控的穩(wěn)定性,相鄰兩個(gè)控制周期的姿態(tài)角和角速度不應(yīng)出現(xiàn)很大波動(dòng),因此上一控制周期中PSO算法搜索出的最優(yōu)分配方案在當(dāng)前控制周期中的評(píng)價(jià)值仍不會(huì)太大,可以繼承使用,加快收斂速度。

        圖5 基于初值分配和繼承迭代的PSO算法的控制流程Fig. 5 Control flow of PSO algorithm based on initial value distribution and inheritance iteration

        3 仿真驗(yàn)證

        3.1 Adams軟件下的內(nèi)力分析

        Adams軟件在剛體動(dòng)力學(xué)建模方面具有建模方便直觀、計(jì)算準(zhǔn)確度高的特點(diǎn)。以Adams軟件分析結(jié)果作參考依據(jù),分析本文提出的建模精度。設(shè)置7個(gè)單體為正六邊形的組合體航天器,模型如圖6(a)所示。

        仿真條件如下:

        1)面陣本體參考系如圖6(b)所示,z軸正方向由右手法則確定;

        2)衛(wèi)星1位于陣列中心,其質(zhì)心處于坐標(biāo)原點(diǎn);

        3)衛(wèi)星外形為正六棱柱,邊長(zhǎng)為0.5 m,高為0.5 m;

        4)衛(wèi)星1與其余6星通過(guò)固定鉸鏈連接,2~6星之間沒(méi)有連接;

        5)每個(gè)衛(wèi)星的質(zhì)量屬性如表1所示;

        6)連接鉸位置如表2所示。

        圖6 Adams軟件中衛(wèi)星陣列示意Fig. 6 Schematic diagram of satellite array in Adams

        表1 衛(wèi)星質(zhì)量屬性

        表2 連接鉸位置

        初始條件如下:

        1)組合體航天器初始姿態(tài)角為[0,0,0] (°),角速度為[0,0,0] (°)/s;

        2)組合體航天器受恒定力矩作用,各星的控制力矩如表3所示。

        表3 各衛(wèi)星控制力矩設(shè)定

        將Adams輸出的內(nèi)力/矩與本文提出的基于有向圖的內(nèi)力/矩建模計(jì)算結(jié)果比較,如圖7和圖8所示。

        圖7內(nèi)力計(jì)算結(jié)果與Adams仿真吻合,誤差處于10-7N量級(jí)。

        由圖8可知,相互作用模型計(jì)算的內(nèi)力矩與Adams仿真結(jié)果的偏差約為10-8N·m量級(jí),兩者計(jì)算結(jié)果吻合。

        表4和表5匯總了各鉸中內(nèi)力和內(nèi)力矩偏差的均值和均方差,從中可以看出,內(nèi)力模型計(jì)算結(jié)果與Adams軟件仿真結(jié)果的偏差均值在10-7量級(jí),均方差在10-8量級(jí),偏差較小且穩(wěn)定性高。同時(shí),處于對(duì)稱位置的鉸的內(nèi)力和內(nèi)力矩偏差具有對(duì)稱性,側(cè)面證明了內(nèi)力模型的合理性??紤]到為了在姿態(tài)機(jī)動(dòng)短期內(nèi)實(shí)時(shí)分析力矩,采用了簡(jiǎn)化模型,并考慮鉸鏈力矩承受能力遠(yuǎn)大于此計(jì)算誤差,因此此計(jì)算誤差可以接受。

        圖7 模型結(jié)果與Adams比較的內(nèi)力偏差Fig. 7 The deviations of internal forces between model results and Adams

        圖8 模型結(jié)果與Adams比較的內(nèi)力矩偏差Fig. 8 The deviations of internal torques between model results and Adams

        表4 內(nèi)力模型誤差均值

        表5 內(nèi)力模型誤差方差

        3.2 智能力矩分配仿真

        在實(shí)時(shí)動(dòng)力學(xué)仿真基礎(chǔ)上,對(duì)智能力矩分配效果進(jìn)行驗(yàn)證。設(shè)置的組合體航天器初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)如表6所示。

        表6 陣列初始狀態(tài)和目標(biāo)狀態(tài)

        PD控制律參數(shù)設(shè)置為:K=5,D=50。PSO算法參數(shù)設(shè)置如表7所示。

        由于組合體航天器整體姿態(tài)機(jī)動(dòng)性能只和期望合力矩有關(guān),與力矩是否分配無(wú)關(guān)。

        表7 PSO算法參數(shù)

        在同一整體姿態(tài)機(jī)動(dòng)過(guò)程中,不同的分配方案將影響鏈接部分的受力情況,對(duì)比本文提出的智能分配和平均分配下鉸鏈?zhǔn)芰η闆r,同時(shí)在智能分配方案中對(duì)比分析有無(wú)繼承值的情況,結(jié)果如圖9所示。

        圖9 智能分配內(nèi)力矩/平均分配內(nèi)力矩比值Fig. 9 Ratios of intelligent distributed internal torques/average distributed internal torques

        表8為內(nèi)力矩比值均值與方差,由表8可知,無(wú)繼承方案的比值的均值為88.909 3,方差為113.061 4。有繼承方案的比值的均值為57.981 6,穩(wěn)定后的方差為80.838 4。均值和穩(wěn)定性均優(yōu)于無(wú)繼承方案的算法。

        圖10 智能分配與平均分配各鉸內(nèi)力矩大小分布Fig. 10 Torque distribution in each hinge of intelligent distribution and average distribution

        由圖10可以看出,無(wú)繼承初值的智能協(xié)同算法由于預(yù)設(shè)的作用,在控制過(guò)程中,最大內(nèi)力矩均小于平均分配控制算法,但穩(wěn)定性差,對(duì)內(nèi)力矩的減小作用有限。有繼承初值的智能協(xié)同算法在穩(wěn)定性方面提升顯著,且能有效地減小最大內(nèi)力矩。圖10表明,在姿控過(guò)程中,智能分配算法相比平均分配能夠顯著降低各鉸內(nèi)力矩,保證組合體航天器的結(jié)構(gòu)穩(wěn)定。

        3.3 連接鉸安全性分析仿真

        對(duì)帶狀分布的7星模型進(jìn)行內(nèi)力分析,研究各鉸承受內(nèi)力矩的規(guī)律。單星的質(zhì)量及結(jié)構(gòu)信息如3.1節(jié)中設(shè)置。仿真條件設(shè)置如下:

        1)組合體航天器結(jié)構(gòu)示意圖如圖11所示;

        2)組合體航天器角速度為[5;-5;5](°)/s;

        3)組合體航天器此時(shí)輸出的總控制力矩為[5;-10;7.5]N?m。

        圖11 帶狀七星模型Fig. 11 Banded seven-satellite model

        當(dāng)所有控制力矩由衛(wèi)星4單獨(dú)輸出時(shí),各鉸中的內(nèi)力矩如表9所示。

        表9 單星輸出內(nèi)力矩大小

        當(dāng)所有控制力矩由各衛(wèi)星平均輸出時(shí),各鉸中的內(nèi)力矩如表10所示。

        表10 平均輸出內(nèi)力矩大小

        目前航天器的對(duì)接機(jī)構(gòu)通常采用類桿錐式結(jié)構(gòu),其承力能力由材料楊氏模量、切邊模量及形狀尺寸決定。文獻(xiàn)[17-19]研究了微小衛(wèi)星的交會(huì)對(duì)接動(dòng)力學(xué)過(guò)程及對(duì)接機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì),目前的對(duì)接機(jī)構(gòu)對(duì)正應(yīng)力及切應(yīng)力的承受上限可達(dá)500 N以上。但是由于對(duì)接桿半徑通常不超過(guò)0.01 m,其對(duì)力矩的承受能力通常在5 N·m左右。

        由表9、表10可以看出,無(wú)論是單星輸出還是平均輸出,各連接鉸中的內(nèi)力矩分布都不均勻。特別是在單星輸出的情況下,最大內(nèi)力矩約為最小內(nèi)力矩的5倍,在平均分配情況表中,最大內(nèi)力矩也達(dá)到了最小內(nèi)力矩的2.5倍左右。單星輸出情況下最大內(nèi)力矩已經(jīng)超過(guò)常用連接機(jī)構(gòu)的最大承受范圍。當(dāng)衛(wèi)星數(shù)量增加到幾十顆時(shí),復(fù)雜的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)將進(jìn)一步擴(kuò)大內(nèi)力矩分配的不均勻性。綜上,本文針對(duì)減小內(nèi)力矩提出的智能力矩分配算法在控制過(guò)程及連接機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)過(guò)程中都具有一定參考價(jià)值。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        本文對(duì)組合體航天器姿態(tài)機(jī)動(dòng)過(guò)程中構(gòu)型保持的安全性問(wèn)題進(jìn)行了深入分析,認(rèn)為鏈接部位是組合體航天器的薄弱環(huán)節(jié)。通過(guò)基于牛頓歐拉法的R-W多體動(dòng)力學(xué)建模法,建立了組合體航天器的相互作用模型,實(shí)現(xiàn)了航天器之間內(nèi)力和內(nèi)力矩的實(shí)時(shí)計(jì)算;在此基礎(chǔ)上提出了基于改進(jìn)PSO算法的智能協(xié)同姿控算法,針對(duì)鉸鏈?zhǔn)芰M(jìn)行控制合力矩的優(yōu)化分配,同時(shí)引入預(yù)設(shè)方案和繼承方案,有效地加快了PSO算法的收斂速度。

        但本文在模型設(shè)置上針對(duì)的是樹(shù)形拓?fù)?,尚未考慮每個(gè)單體衛(wèi)星與周圍衛(wèi)星完全鏈接的網(wǎng)狀拓?fù)?。在網(wǎng)狀拓?fù)湎?,星間連接冗余,星間相互作用力建模屬于復(fù)雜的超靜定問(wèn)題。另外,從工程實(shí)踐角度出發(fā),星狀拓?fù)湎履K鏈接少,組合靈活,便于調(diào)整,安全性高,因此本文重點(diǎn)分析了該模型。

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