The solar array drive assembly (SADA), a crucial component for three-axis stabilized satellites, has undergone decades of development since the 1960s, achieving remarkable advancements in transmission power, orbital lifespan, and reliability. Drawing on domestic and international research data, this article summarizes its application characteristics and explores potential future development trends. Copyright (c) 2025 The Authors.This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)
The observability analysis and navigation filtering algorithms during Mars aerocapture are studied.The observability of the system is analyzed using a method based on Lie derivatives,with the effects of atmospheric den-sity uncertainty on the system's observability degree being considered.The unbiasedness of the Schmidt-Kalman Fil-ter under the condition of time-varying parameters is proven,in response to the system model non-linearity and at-mospheric density uncertainty.The Extended Schmidt-Kalman Filter(ESKF)algorithm is introduced,which effec-tively improves the accuracy of state estimation during aerocapture.Through simulation verification,the ESKF algo-rithm shows better estimation performance compared to traditional methods,providing effective theoretical and meth-odological support for the execution of Mars aerocapture missions.
航天器遥测数据异常检测是识别航天器状态、保障航天器安全可靠运行的关键技术.然而,航天器遥测数据异常检测通常面临时序数据维度大、异常不平衡、标签样本缺乏等问题.基于数据预测的异常检测思想,提出一种基于迁移学习的深度异常检测模型.根据遥测数据时序相关性强的特点,采用具有注意力机制的长短期记忆网络建立遥测数据预测模型.为了克服航天器遥测数据异常标签少、数据维度高的问题,采用微调的迁移学习方法对预测模型进行优化,同时采用全连接层统一不同数据集维度,从而提高了迁移学习模型精度,提升异常检测水平.以美国宇航局公开的两个航天器数据集为实验对象,利用提出的异常检测方法对该数据集异常状态进行识别,结果表明,与经典异常检测算法相比,引入迁移学习能明显提升模型性能,实验结果优于目前常见的异常检测模型,证明了方法的有效性.
本文研究正交控制力约束下,轨道平面外三星直线排列的绳系编队系统动力学特性.在非惯性坐标系下构建系统动力学模型,其中卫星和两根起连接作用系绳分别简化为质点和无质量弹簧,推导系统状态与系统动力学的解析关系式及对运动形式间临界状态的影响.提出一个三维动力学参数域以展示系统在任意轨道面内动力学,并通过数值仿真进行验证,结果显示解析计算结果与仿真结果完全一致.
随着各国航天活动的不断频繁,在轨失效卫星数量不断增长,为合理规划失效卫星的抢救与维修任务,尽快恢复失效卫星功能,需分析失效卫星的运动演化规律.但目前卫星上往往携带有各类柔性附件,其弹性振动与卫星的姿轨运动存在耦合,在运动演化过程中会不断耗散卫星能量,使卫星运动演化特性与传统刚体卫星不同.本文针对携带柔性附件的失效卫星,建立了适用于长期运动演化分析的姿态-振动耦合动力学模型,研究了卫星能量耗散与运动演化趋势之间的关系,并分析了能量耗散速率的影响因素.结果表明卫星初始角速度、柔性附件的安装位置、结构与材料特性对能量耗散速率影响较大,而柔性附件的初始振动状态对能量耗散速率的影响较小.
空间碎片的数量不断增长导致在轨航天器碰撞事件频发,对人类探索宇宙的航天事业造成了巨大阻碍.分析当前空间碎片分布情况,以较少空间碎片分布密集区域发生的碰撞事件为 目标,从在轨碎片中初步选择一组碎片作为清除目标.根据 DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)聚类算法以碎片间所需的燃料消耗作为碎片特征信息,遵循碎片到周边满足燃料消耗要求的碎片数量标准确定碎片核心对象同时划分簇.通过卫星星座中各卫星释放空间飞行器到各碎片附近所需的燃料消耗情况选出与簇数相等的卫星,根据解决指派问题的匈牙利算法确定卫星-碎片簇清除任务,并且空间飞行器可在任务分配的具体簇中实现一对多碎片核心对象的清除任务.
空间态势日益紧张使高轨卫星受到来自空间碎片和其他航天器的威胁,建立高轨天基态势感知系统,实现对高轨目标的观测与编目,对保障高轨卫星正常工作意义重大.光学观测和红外观测相比,具有被动无源、能量消耗小、适合长期工作的优势.本文对高轨光学观测星座进行构型设计与覆盖率分析,根据光学载荷成像特性,建立可见性约束模型.以有限时间内非重复目标覆盖率为优化指标,基于分解优化策略,将构型优化设计问题转换成多个单星轨道根数优化问题,利用差分进化(differential evolution,DE)算法优化.通过仿真比较分解优化策略和整体优化策略的效果,结果表明分解优化策略具备更好的全局寻优特性,根据结果分析了观测卫星数量和非重复目标覆盖率的关系,讨论了非重复目标覆盖率的边际效应.
研究对空间目标近距离顺光抵近与顺光构型维持的脉冲控制问题.顺光抵近指航天器保持位置近似位于目标—太阳连线上,对目标实施抵近操作.建立航天器与 目标间的近距离相对运动动力学,从几何上定义顺光走廊的概念.通过一种将路径约束转化为点约束的技巧,构建描述顺光抵近过程最优脉冲控制策略的非线性规划(NLP)模型,对模型进行求解获得时间约束下脉冲消耗最小的抵近控制策略.进一步分析目标轨道坐标系下的目标—太阳连线长期变化规律,并提出一种基于控制时刻与控制位置点采样,以及动力学拟合的顺光构型维持脉冲控制方法.数值仿真验证结果表明所提出的顺光抵近与维持控制策略,能够实现航天器在满足顺光走廊约束的前提下完成对目标的顺光抵近与顺光构型维持任务.
针对空间机械臂携带的传统视觉系统面临图像数据量大、测量延迟高等问题,研究了基于事件相机驱动的空间机械臂视觉伺服控制方法.事件相机是一种低延迟的新型神经形态视觉传感器,具有超高时间分辨率和高动态范围,但其产生的异步事件流数据与传统相机完全不同,需要设计新的算法以适配事件流数据.基于迭代重加权拟合设计了适用于事件流数据的快速圆形特征检测与跟踪算法;发展了适配圆形特征的空间机械臂视觉伺服方法.实验表明提出的检测与跟踪算法在实现高跟踪成功率的同时还具有远超传统视觉算法的检测速度,此外从事件相机获得的高速特征反馈能够驱动机械臂完成更加精确的伺服运动.
在轨组装阶段的大型航天结构具备"离散渐增"的特点,组装阶段其构型与参数不断改变.与固定构型航天结构不同,如何合理配置作动器以抑制组装过程中的结构振动目前还未见深入研究.针对这一问题,提出一种适用于大型航天结构在轨组装阶段的作动器分布式优化配置方法.根据结构模块化设计的特点,给出大型航天结构组装阶段作动器分布式优化配置的设计思路.建立面向组装阶段作动器布局优化的桁架结构动力学模型,并给出用于优化配置的目标函数.提出结合天牛须搜索的改进粒子群算法,以解决优化配置问题.最后给出在轨组装阶段作动器布局优化的数值仿真.结果表明通过改进的混合粒子群算法实现了大型航天结构在轨组装阶段的作动器分布式最优配置.
为克服等离子羽流无序性强、动力学模型复杂的问题,使用神经网络建立消旋力矩快速计算模型,实现高效、高精度的消旋动力学解算.针对传统制导律难以处理复杂翻滚目标的弊端,提出章动抑制原则,并建立自旋章动耦合目标的最优羽流指向制导律.仿真结果表明基于神经网络的高效计算模型可在同等精度下大幅度减少力矩计算时间,最优制导律可实现复杂章动目标的快速稳定.本研究从在轨计算与任务执行策略两方面显著提升了消旋效率,为利用等离子羽流的在轨操控任务奠定了理论基础.
自由漂浮空间机械臂轨迹跟踪控制受模型不确定性和外部扰动影响.针对该问题,提出了基于神经网络估计的自适应滑模控制策略.对模型不确定问题,采用双向长短期记忆神经网络(Bi-LSTM)对空间机械臂模型不确定性进行估计,其中神经网络的估计方式为离线学习方式.采用 自适应滑模控制解决网络估计中的误差和外部扰动影响.通过Lyapunov方法证明系统的稳定性,数值仿真验证控制策略的有效性.结果表明所提出的新型控制器能够实现低增益下控制性能的有效提升.
针对空间航天器失重服役环境下样本数据少、实验测试难等问题,构建了一个面向空间航天器的机器人学习算法研究的高保真仿真平台.该平台依照机器人学习领域标准的数据交互模式,支持直接调用各类主流机器人学习算法库,以及按照Gym交互模式开发的控制/学习算法;利用微重力模拟系统的实验数据,采用数据驱动的方式构建航天器动力学模型,用于仿真平台中的状态更新;以航天器位置姿态稳定任务为例,在所构建的仿真平台中完成了主流强化学习算法Soft Actor-Critic的训练和测试,验证了所构建的仿真平台用于机器人学习算法研究的可行性.
针对卫星研制过程中技术难度跨越大和"阶段交叠,多线并行"等问题,提出一种虚拟测试技术.该技术以虚拟测试平台为依托,将星上软件嵌入虚拟目标机中,并将其与动力学仿真软件、部件仿真软件和自动化测试软件共同运行于一台PC机上,实现了软件运行的真实底层环境、软件各项功能、对外接口的模拟.虚拟测试具备"全软件工作"和"半实物工作"等多个模式,既能采用全虚拟部件运行,也支持接入真实部件,可应用于卫星各个研制阶段.和传统纯硬件测试相比,虚拟测试大大提前了测试时机,丰富了测试手段,同时缩短了测试周期,提高了卫星研制效率,节约了研制成本,具有较强的工程推广价值.
针对空间机械臂与环境接触时环境刚度和阻尼会发生突变或渐变情况下的柔顺控制问题,提出了一种阻抗参数可根据环境自适应改变的控制方法.利用最小二乘法,对空间机械臂接触的环境阻尼与刚度进行在线估计.通过分析空间机械臂与环境接触时的系统特性,推导了环境与机械臂看作一体的二阶系统,并由二阶系统的响应特性提出了阻抗参数随环境自调整的自适应方案.最后以平面2自由度机械臂为对象进行了数值仿真,相较于传统阻抗控制方法,所提出的自适应阻抗控制在力控制精确性、减小最大接触力和适应不同接触环境上有一定的优势.
航天器规避机动过程中面临多种复杂约束条件,传统基于数值优化的动作规划方法在处理相应模型和约束条件时存在初值敏感、计算时间较长等问题,难以对近距离轨道威胁做出及时反应.针对该问题,本文提出一种基于深度强化学习的航天器多约束规避动作规划方法.建立航天器六自由度非线性动力学模型以及相应姿轨机动约束条件;建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的动作规划方法,通过TD3训练得到的神经网络在线生成满足多种约束条件的规避机动动作;构造与规划方法相适配的深度强化学习规范化训练环境,确保学习训练过程中智能体和环境的有效交互.仿真结果表明,所提方法能在预期交会时间仅数十秒的情况下快速实时生成规避动作,规划周期小于9 ms,远低于作为对比项的高斯伪谱法.
Planet rovers are becoming more and more crucial as deep space exploration missions develop. Accurate terrain segmentation can increase the rovers' capacity for independent detection. At present, the task of Mars terrain segmentation is difficult and the computational resources on rover are limited. This paper proposes an improved PSPNet algorithm for Mars terrain segmentation. MobileNetV2 is a lightweight network that replaces ResNet as the feature extraction backbone network. The channel attention mechanism SEnet is integrated into the network structure to improve the network's feature extraction capability. The experimental results show that the number of parameters and calculation amount of M-PSPNet are greatly reduced when compared to traditional PSPNet, but the recall rate of M-PSPNet on soil, bedrock, sand, and big rock can reach 92%, 91%, 86%, and 72%, respectively. Engineering-wise, the M-PSPNet is competitive.
针对微型射频离子推力器研制过程中击穿困难的问题,开展了低气压细管感应耦合等离子源(ICPs)的击穿特性实验研究.通过对放电腔室内等离子体击穿区域的研究,发现低气压细管ICPs击穿位置不在电场最强的天线区域,即天线的击穿区域与射频离子推力器稳定工作的等离子体维持区域不在同一区域,这造成了传统射频离子推力器结构下击穿点火的困难.通过改变放电腔室结构与天线位置研究击穿工况变化规律,发现延长放电腔室长度,适当增加天线匝数,调整天线与放电腔室相对位置都可以改善上述现象.
星敏感器在高动态工况下的拖尾现象降低信噪比,影响产品姿态测量精度.本文设计了一种星敏感器稳像方法,利用陀螺获取星敏感器角速度,在星敏感器曝光期间利用像面驱动器带动成像芯片补偿运动实现稳像,可以减小甚至消除拖尾,提升星敏感器在动态工况下的测量精度.实验验证表明稳像补偿后星敏感器定心精度比稳像补偿前提高了 57.2％,相比多帧叠加算法也有明显优势.稳像补偿后星点高斯半径、能量峰值以及相关系数等指标相比稳像前也均有大幅改善.该稳像方法可广泛应用于具有高动态应用场景的星敏感器和其他光电成像仪器中.
双臂空间机器人对目标的协同操作具有负载能力大、定位精度高的特点,同时存在着闭链运动和控制力约束条件.本文以双臂六自由度空间机器人为研究对象,针对同一目标的搬运操作任务,建立了闭链系统的动力学模型.基于机器人和目标的虚切断铰接结构,以操作臂为刚性运动,协作臂为柔性运动的操作模式,分别设计了关节跟踪控制律和柔顺阻尼控制律.基于实例进行了运动仿真,验证了双臂协同控制算法的有效性.
