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中山大学孙慧杰获国家专利权

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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种基于自适应迭代学习的探测器绕飞小行星姿态跟踪控制方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119911438B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411931417.X,技术领域涉及:B64G1/24;该发明授权一种基于自适应迭代学习的探测器绕飞小行星姿态跟踪控制方法是由孙慧杰;吴雨瑶;张锦绣;张柏嘉设计研发完成,并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于自适应迭代学习的探测器绕飞小行星姿态跟踪控制方法在说明书摘要公布了:本发明属于探测器姿态跟踪控制技术领域,具体涉及一种基于自适应迭代学习的探测器绕飞小行星姿态跟踪控制方法,包括以下步骤:步骤1:由探测器数学模型输出两个状态变量,分别为姿态与角速度;步骤2:将姿态与角速度反馈回控制系统的输入端,分别与给定的期望姿态和期望角速度作差,得到误差姿态与误差角速度;步骤3:根据两个误差状态建立探测器姿态跟踪误差系统,系统中的不确定性与外部干扰被视为总扰动,通过自适应律来估计;步骤4:基于自适应迭代学习算法设计姿态跟踪控制器。本发明提出了基于全驱系统方法和滑模控制的自适应迭代学习控制器设计方法;设计的自适应迭代学习控制器具有控制性能优异且调节参数较少的特点。

本发明授权一种基于自适应迭代学习的探测器绕飞小行星姿态跟踪控制方法在权利要求书中公布了:1.一种基于自适应迭代学习的探测器绕飞小行星姿态跟踪控制方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1:首先由探测器数学模型输出两个状态变量,分别为姿态σ与角速度Ω; 步骤2:将姿态σ与角速度Ω反馈回控制系统的输入端,分别与给定的期望姿态σd和期望角速度Ωd作差,得到误差姿态σe与误差角速度Ωe; 步骤3:根据两个误差状态建立探测器姿态跟踪误差系统,系统中的不确定性与外部干扰被视为总扰动,通过自适应律来估计; 步骤4:基于自适应迭代学习算法设计姿态跟踪控制器u; 所述步骤1中,首先建立探测器绕飞小行星时的姿态控制系统数学模型,探测器的姿态运动学方程表示为: 式中:为修正的罗德里格斯参数,代表探测器的角速度,Wσ通过下式计算: Wσ=1-σTσI3+2σ×+2σσT2 探测器的姿态动力学方程表示为 式中:代表探测器的转动惯量,是作用于探测器3个本体轴的控制力矩矢量,表示探测器受到的太阳光压、太阳引力干扰合力矩,Ω×为斜对称矩阵,定义为: 由于探测器运行过程中自身载荷转动和燃料消耗因素导致的内部参数不确定性,转动惯量J被表示为: J=J0+ΔJ4 式中:J0是已知的对称正定矩阵,ΔJ代表转动惯量J中的不确定部分;另外,在探测器姿态动力学方程3中,表示探测器受到的引力力矩在固连坐标系中的分量,计算方式为: 式中:cmn为旋转矩阵C中的第mn项,m为小行星引力系数,Rc代表探测器质心到小行星质心的距离,并且定义系统参数变量a和b分别为 式中:R0为小行星的参考半径,C20和C22为球谐系数,I为探测器所处经度,满足η表示真近点角,ω0表示旋转角速度; 所述步骤2中,当探测器绕飞小行星进行观测时,用σd和Ωd表示目标姿态和目标角速度,二者之间的关系为 探测器实际姿态σ和目标姿态σd之间的误差σe通过下式计算 定义误差角速度为 ω=Ω-CΩd7 式中:C表示旋转矩阵,可通过下式计算 式中I3代表一个3×3的单位矩阵;基于公式6和公式7、姿态运动学方程1和姿态动力学方程3,建立如下形式的探测器姿态跟踪误差系统模型: 式中:代表探测器的转动惯量,是作用于探测器3个本体轴的控制力矩矢量,表示探测器受到的太阳光压、太阳引力干扰合力矩; 定义状态变量则探测器姿态跟踪控制误差系统模型公式8-公式9转化为 式中: 其中, 所述步骤3中,为了构造自适应迭代学习控制器,设探测器姿态跟踪误差系统公式10的总扰动项有上界,即 ||z||≤D11式中:D是时变且未知的参数; 为了利用全驱系统方法,设计滑模面如下: sk=Kxk+a∫σek12 式中:K是一个常值矩阵,需要合理设计使其确保矩阵KG可逆,a>0为控制器参数;k∈Z+代表迭代次数,意味着:sk,xk和σek分别代表第k次迭代对应的滑模面,状态变量和姿态跟踪误差;对滑模面求导,可得 此时,设上式中的总扰动zk为零,利用全驱系统方法设计滑模控制的等效控制项为 zk为总扰动,设计如下形式的差分型自适应律来估计总扰动项的上界D: 式中:γ为常数,代表自适应因子,代表上界D的估计值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中山大学,其通讯地址为:510275 广东省广州市海珠区新港街道中大社区新港西路135号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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