航天器姿态确定和控制的算法研究（Matlab代码实现）

宇哥预测优化代码学习

于 2025-04-01 11:23:07 发布

阅读量1.1k

点赞数 10

文章标签：算法 matlab 前端

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/w56782888/article/details/146906199

版权

💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥

🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、航天器姿态确定算法

二、航天器姿态控制算法

三、航天器姿态确定与控制算法的应用

四、发展趋势

📚2 运行结果

2.1 Nonlinear Control非线性控制

2.2 Attitude Representation

2.3 Attitude Determination

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码|Python代码

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学，什么是电的时候，不要觉得这些问题搞笑。哲学是科学之母，哲学就是追究终极问题，寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能让人胸中升起一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

航天器姿态确定和控制的算法是航天器飞行中不可或缺的核心技术，以下是对其算法研究的详细文档：

一、航天器姿态确定算法

航天器姿态确定是指在三维空间中，通过不同的传感器（如GPS、惯性导航系统、星敏感器系统等）和测量学原理，对航天器的位置、速度、朝向等参数进行高精度的测量和确定。

惯性导航系统
- 原理：利用航天器上安装的陀螺仪和加速度计等惯性元件，测量航天器的角速度和加速度，进而通过积分运算得到航天器的姿态、位置、速度等参数。
- 优点：自主性强，不受外界干扰。
- 缺点：误差随时间的积累而增大，需要定期校正。
GPS定位系统
- 原理：利用卫星信号进行航天器定位，通过接收多颗GPS卫星发送的信号，解算出航天器的三维位置和时间信息。
- 优点：全球覆盖，定位精度高。
- 缺点：受天气、遮挡、信号干扰等因素影响时，精度会受到影响。
星敏感器系统
- 原理：利用星敏感器测量航天器朝向、方位等参数，通过比对星图数据库中的星体位置信息，确定航天器的姿态。
- 优点：定位精度高，适用于长时间飞行任务。
- 缺点：需要获取多颗星体的信息才能进行定位，且受天空背景亮度、星体分布等因素影响。

二、航天器姿态控制算法

航天器姿态控制是指通过航天器控制系统，控制航天器在三维空间内的姿态，使其朝向、速度、姿态等参数达到设定要求。常见的姿态控制算法包括逐步控制方法、比例积分微分（PID）控制方法、智能控制方法等。

逐步控制方法
- 原理：使航天器姿态参数按照一定步骤逐渐变化到期望值。
- 优点：实现简单，适用于姿态变化不大的情况。
- 缺点：对于复杂姿态变化任务，控制精度和效率较低。
PID控制方法
- 原理：利用比例控制、积分控制、微分控制的组合来实现航天器姿态控制。
- 优点：具有良好的稳定性和适应性，适用于多种姿态控制任务。
- 缺点：需要根据具体情况进行参数的调节和优化，才能达到更好的效果。
智能控制方法
- 包括模糊控制、神经网络控制、遗传算法控制等。
- 原理：通过模拟人类智能或生物进化过程，实现对航天器姿态的智能控制。
- 优点：具有自适应、自学习、鲁棒性强等特点，适用于复杂、不确定的飞行环境。
- 缺点：算法实现复杂，计算量大，需要较高的计算资源和时间成本。

三、航天器姿态确定与控制算法的应用

航天器姿态确定与控制算法在航天工程中得到广泛应用，如卫星通信、地球观测、深空探测等领域。通过精确的姿态确定和控制，可以确保航天器在轨运行期间的稳定性和可靠性，提高数据传输和通信的质量，以及科学探测的精度和效率。

四、发展趋势

高精度、高可靠性：随着航天技术的不断发展，对航天器姿态确定与控制算法的要求也越来越高。未来，算法将向着更高精度、更高可靠性的方向发展。
智能化、自适应化：智能控制方法将成为航天器姿态确定与控制算法的重要发展方向。通过引入人工智能、机器学习等技术，实现算法的自适应学习和优化，提高算法的鲁棒性和适应性。
微型化、集成化：随着航天器的小型化和轻量化需求不断增加，姿态确定与控制算法也将向着微型化、集成化的方向发展。通过优化算法结构、降低计算复杂度等方式，实现算法的嵌入式应用和高效运行。

综上所述，航天器姿态确定和控制算法的研究对于推动航天技术的发展具有重要意义。未来，随着技术的不断进步和创新，算法的性能和应用范围将得到进一步提升和拓展。

📚2 运行结果

2.1 Nonlinear Control非线性控制

matlab运行结果

Python运行结果：

2.2 Attitude Representation

2.3 Attitude Determination

部分代码：

%% Integration parameters
tf = 120;
h = 0.01;
t = 0:h:tf;
N = length(t);

%% Initial states

I = [100 0 0; 0 75 0; 0 0 80]; % kg*m^2
sigmaBN = [0.1, 0.2, -0.1]';
omegaBN = deg2rad([30, 10, -20]');
omegaRN = [0 0 0]'; % Reference is zero

delOmega = omegaBN - omegaRN;

K = 5; %Nm
P = 10 * eye(3); %Nms
L = [0 0 0]';

sigma = zeros(N,3);
omega = zeros(N,3);

% Initialization

sigma(1,:) = sigmaBN';
omega(1,:) = delOmega';

% Function: sigmaDot = 0.25 * B * omega
B = @(sigma) 0.25 * ((1 - sigma' * sigma) * I + ...
2*[0, -sigma(3), sigma(2);
sigma(3), 0, -sigma(1);
-sigma(2), sigma(1), 0] + 2 * sigma * sigma');

omegaDot = @(sigma, omega) inv(I) * (-K*sigma - P*omega);

%% Integration
for k = 1:N-1

sigmak = sigma(k,:)' + h * B(sigma(k,:)') * omega(k,:)';
omegak = omega(k,:)' + h * omegaDot(sigmak, omega(k,:)');

% Check the necessity for shadow set