Artificial potential function method for satellite electromagnetic formation control
-
摘要: 卫星电磁编队是指利用卫星之间相互作用的电磁力进行卫星相对运动控制,对控制律的要求主要是计算量小和能避免碰撞.以目标星对参考星的相对运动矢量作为控制对象,分析了使用电磁力控制卫星编队的可行性,结果是如果编队卫星磁矩能够任意控制,那么卫星相对运动也能完全控制.设计了人工势函数,以相对位置和相对速度矢量作为变量,人工势函数在达到控制目标时为最小值,在碰撞的位置具有局部最大值.设计的控制律能够实时调整控制参数,能够保证电磁线圈控制电流不至于饱和,以及人工势函数导数在控制过程中小于零.仿真表明,所设计的控制律能生成编队构型并避免碰撞,而且具有一定的抗干扰性.Abstract: The relative motion of electromagnetic satellites is activated by electromagnetic force between satellites. The control law should satisfy two conditions, low calculation burden and ability of avoiding collision. The control objects are relative motion vectors of satellites to reference satellite. The analysis of feasibility of electromagnetic force control to satellite formation shows that relative motion of satellites can be controlled if electromagnetic strengths of satellites can be controlled. An artificial potential function was designed. Relative positions and relative velocities are treated as variables. The value of the function is minimal when control object is got, and it is local maximal when collision happens. By regulating control parameters in real time, which the current of electromagnetic coils won-t beyond upper limit is regarded. The derivative of artificial potential function is less than zeros in control process. Simulation shows that electromagnetic satellites configuration would be generated when control law was imposed with interference.
-
[1] Vaddi S S,Alfriend K T,Vadali S R.Formation establishment and reconfiguration using impulsive control[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2005,28(2):262-268 [2] He Q,Han C.Dynamics and control of satellite formation flying based on relative orbit elements[C]//AIAA Guidance,Navigation and Control Conference and Exhibit.Honolulu:AIAA,2008 [3] Richards A,Schouwenaars T,How J P.Spacecraft trajectory planning with avoidance constraints using mixed-integer linear programming[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2002,25(4):755-764 [4] Campbell M E.Planning algorithm for multiple satellite clusters[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2003,26(5):700-780 [5] Massari M,Zazzera F.Optimization of low-thrust reconfiguration maneuvers for spacecraft flying in formation[J].Journal of Guidance,Control,and Dynamics,2009,32(5):1629-1638 [6] 张博,罗建军,袁建平.一种基于信息一致性的卫星编队协同控制策略[J].航空学报,2010,31(5):1004-1013
Zhang Bo,Luo Jianjun,Yuan Jianping.A satellite formation cooperative control strategy based on information consensus[J].Acta Aeronautica et Astronautica Sinica,2010,31(5):1004-1013(in Chinese)[7] Kong E,Kwon D,Schweighart S,et al.Electromagnetic formation flight for multisatellite arrays[J].Journal of Spacecraft and Rockets,2004,41(4):659-666 [8] Khatib O.Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots[J].The International Journal of Robotics Research,1986,5(1):90-98 [9] Martinson N.A new method of guidance control for autonomous rendezvous in a cluttered space environment[C]//AIAA Guidance,Navigation,and Control Conference.South Carolina:AIAA,2007:602-610 [10] Ahsun U,Miller D.Dynamics and control of electromagnetic satellite formations[D].Massachusetts:Department of Aeronautical and Astronautical Engineering,Massachusetts Institute of Technology,2007 期刊类型引用(18)
1. 夏一帆,赵凤军,王樱洁,王春乐. 基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测. 电讯技术. 2024(03): 350-357 . 百度学术
2. 罗汝,赵凌君,何奇山,计科峰,匡纲要. SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望. 雷达学报. 2024(02): 307-330 . 百度学术
3. 单慧琳,吕宗奎,付相为,胡宇翔,段修贤,张银胜. 基于DFECANet的遥感图像飞机目标检测方法. 电子测量与仪器学报. 2024(02): 19-29 . 百度学术
4. 王进花,韩金玉,曹洁,王亚丽. 基于AM和CNN的多级特征融合的风力发电机轴承故障诊断方法. 太阳能学报. 2024(05): 51-61 . 百度学术
5. 陈小龙,何肖阳,邓振华,关键,杜晓林,薛伟,苏宁远,王金豪. 雷达微弱目标智能化处理技术与应用. 雷达学报. 2024(03): 501-524 . 百度学术
6. 陶攀,方宇,王欣,杨梅,闵帆,胡玲. 基于改进SAM模型的多任务轨道缺陷检测方法. 南京大学学报(自然科学). 2024(05): 776-784 . 百度学术
7. 杜艳玲,王丽丽,黄冬梅,陈珂,贺琪. 融合密集特征金字塔的改进R~2CNN海洋涡旋自动检测. 智能系统学报. 2023(02): 341-351 . 百度学术
8. 袁航,罗迎,陈怡君,苏令华. 基于反正弦圆环天线阵列的二维成像. 北京航空航天大学学报. 2023(06): 1487-1494 . 本站查看
9. 范加利,田少兵,黄葵,朱兴动. 基于Faster R-CNN的航母舰面多尺度目标检测算法. 系统工程与电子技术. 2022(01): 40-46 . 百度学术
10. 王博,任庆慧,周慧. 可变形残差卷积与特征融合金字塔的SAR图像船舶识别. 电子元器件与信息技术. 2022(01): 192-195 . 百度学术
11. 韩子硕,王春平,付强,赵斌. 联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测. 国防科技大学学报. 2022(03): 164-175 . 百度学术
12. 严继伟,李广帅,苏娟. 基于多尺度生成式对抗网络的SAR飞机数据集增广. 电光与控制. 2022(07): 62-68 . 百度学术
13. 樊涛,孙涛,刘虎. 基于注意力机制的光伏组件热斑检测算法. 北京航空航天大学学报. 2022(07): 1304-1313 . 本站查看
14. 汤德林. 一种图像降重系统在近视治疗仪故障检测中的实现. 信息记录材料. 2022(08): 59-62 . 百度学术
15. 周雪珂,刘畅,周滨. 多尺度特征融合与特征通道关系校准的SAR图像船舶检测. 雷达学报. 2021(04): 531-543 . 百度学术
16. 王毓玮,史国友,林佳木. 基于改进Faster R-CNN的SAR舰船图像检测. 船舶工程. 2021(08): 29-33+169 . 百度学术
17. 殷小芳,辛月兰,兰天,何晓明. 改进Faster R-CNN的多通道检测算法. 计算机工程与设计. 2021(12): 3453-3460 . 百度学术
18. 王振东,刘思航. 多尺度特征融合技术的建筑寿命分析方法. 建筑节能(中英文). 2021(12): 126-131 . 百度学术
其他类型引用(6)
-

计量
- 文章访问数: 4486
- HTML全文浏览量: 286
- PDF下载量: 662
- 被引次数: 24