基于聚類變異PSO優(yōu)化的VSCMGs模糊平滑切換算法

楊 楠,郁 豐,馬浩哲,趙 航

(1.南京航空航天大學 航天學院,南京 210016;2.空間光電探測與感知工業(yè)和信息化部重點實驗室(南京航空航天大學),南京 210016)

敏捷遙感衛(wèi)星[1-2]對姿態(tài)控制的要求十分苛刻,要求衛(wèi)星能夠在短時間內(nèi)完成大角度姿態(tài)機動并快速穩(wěn)定。作為一種大力矩輸出執(zhí)行機構(gòu),控制力矩陀螺(control moment gyro,CMG)廣泛應用于遙感衛(wèi)星,如美國的WorldView系列衛(wèi)星[3]和法國的Pleiades系列衛(wèi)星[4]。但是CMG存在固有的奇異和力矩分辨率較低的問題[5]。可采用混合執(zhí)行機構(gòu)[6]的方法來彌補這個問題,但會增大衛(wèi)星的質(zhì)量和體積,不利于衛(wèi)星微型化。而變速控制力矩陀螺(variable speed control moment gyro,VSCMG)與傳統(tǒng)的恒速CMG相比,增加了飛輪的變速自由度,因此VSCMG兼具CMG和飛輪的工作特性。CMG能夠輸出大力矩,但力矩分辨率低;飛輪能夠輸出高分辨率力矩,但力矩值小[7-10]。采用VSCMG群作為姿態(tài)控制執(zhí)行機構(gòu)能夠節(jié)約星上空間,通過在姿態(tài)機動階段工作在CMG模式輸出大力矩保證機動的快速性,在姿態(tài)穩(wěn)定階段工作在飛輪模式輸出精細力矩保證較高的姿態(tài)穩(wěn)定度和指向精度,能夠滿足敏捷遙感衛(wèi)星“急轉(zhuǎn)急?！钡淖藨B(tài)控制需求,相比于采用傳統(tǒng)CMG在機動末端,能夠為遙感相機提供更穩(wěn)定的姿態(tài)和更精確的指向。

VSCMG可通過框架的轉(zhuǎn)動和飛輪的轉(zhuǎn)速變化產(chǎn)生力矩,但是由于框架伺服系統(tǒng)固有的慣性和擾動力矩,框架電機無法立刻輸出指令轉(zhuǎn)速,并存在一定的穩(wěn)態(tài)誤差,因此CMG模式及VSCMG模式下輸出的力矩分辨率較低[11]?？蚣茈姍C在衛(wèi)星穩(wěn)態(tài)時的轉(zhuǎn)速很低,此時會受到檢測精度的限制,并且干擾力矩具有更強烈的非線性[12-13]。對此,許多學者[14-16]設計框架伺服系統(tǒng)控制方法,來抑制干擾力矩產(chǎn)生的不利影響,提高框架轉(zhuǎn)速跟蹤精度。但研究都是基于模擬的干擾力矩且轉(zhuǎn)速誤差難以完全消除,因此有必要在機動末端逐步將框架鎖死,使得VSCMG工作在純飛輪模式,在更大程度上降低或消除框架轉(zhuǎn)速誤差和各項波動干擾的影響,保證機動末端的高精度穩(wěn)定和指向。

針對姿態(tài)機動末端VSCMG的模式切換,國內(nèi)外學者進行了研究?；趥鹘y(tǒng)加權(quán)偽逆操縱律,文獻[17]設計了一種基于增益調(diào)度的操縱律,將姿態(tài)信息引入加權(quán)偽逆參數(shù),實現(xiàn)末端的模式切換,但姿態(tài)信息僅考慮姿態(tài)四元數(shù),沒有考慮姿態(tài)角速度,因此對衛(wèi)星進入穩(wěn)態(tài)的判別不精準。文獻[18]將姿態(tài)四元數(shù)與姿態(tài)角速度均考慮在內(nèi)作為模式切換閥值,但該切換缺少過渡過程,在切換的瞬間可能會引起姿態(tài)產(chǎn)生抖動,長期下來對VSCMG設備也會造成損傷。文獻[12,19]對加權(quán)參數(shù)進行以分段函數(shù)形式設計,分別根據(jù)姿態(tài)角誤差和指令力矩的大小來判斷當前姿態(tài)機動的狀態(tài),并相應調(diào)整CMG和飛輪的權(quán)重,依賴加權(quán)參數(shù)進行切換雖然相對平穩(wěn),但是切換過程緩慢。通過將指令力矩按一定規(guī)則分配給CMG和飛輪再分別求解,文獻[20-21]分別設計了一種模式調(diào)度操縱律和雙模式操縱律,均根據(jù)CMG奇異信息進行切換,但沒有考慮姿態(tài)信息,無法保證末端控制精度。通過將姿態(tài)控制過程分段,文獻[22]分別設計了大角度姿態(tài)機動段和末端高精度指向段的VSCMG操縱律,在機動段末端使得框架角位置鎖定在通過優(yōu)化計算得出的最優(yōu)位置,保證穩(wěn)定段VSCMG工作在純飛輪模式。

以往的研究表明,姿態(tài)機動末端VSCMG兩種工作模式的切換存在切換過于直接會造成不利影響和追求平穩(wěn)切換,則過渡過程會較長導致效率降低的矛盾。為了保證VSCMG在姿態(tài)機動末端能夠以較短的時間由CMG模式平滑過渡到飛輪模式,實現(xiàn)兩種模式的快速“軟切換”,設計姿態(tài)誤差參數(shù)作為切換指標,制定誤差參數(shù)切換區(qū)域內(nèi)的過渡規(guī)則,將指令力矩實時分配給CMG和飛輪并分別求解,設計一種模糊平滑切換VSCMG操縱律。為了使得姿態(tài)機動末端衛(wèi)星姿態(tài)達到姿態(tài)穩(wěn)定度和指向精度要求的時間更短,以該時間為優(yōu)化指標,采用改進粒子群算法對該操縱律參數(shù)尋優(yōu),確定最佳的切換區(qū)域和切換參數(shù),滿足敏捷遙感衛(wèi)星成像任務的姿態(tài)要求。最后對衛(wèi)星的成像任務進行仿真分析,驗證所提出切換算法的可行性和優(yōu)越性。

1 動力學模型與運動學模型

1.1 動力學模型

在衛(wèi)星本體系中,動力學方程[23]為

(1)

式中:Text為作用在衛(wèi)星的合外力矩,ω為衛(wèi)星相對慣性系的角速度在本體系下的分量,H為衛(wèi)星本體和執(zhí)行機構(gòu)的總角動量,即

H=Isω+Hvscmg

(2)

式中:Is為衛(wèi)星本體的慣量矩陣,Hvscmg為執(zhí)行機構(gòu)即VSCMG群的角動量。

對于由4個VSCMG成的金字塔構(gòu)型,VSCMG群角動量表達式為

Hvscmg=C[Ω1Ω2Ω3Ω4]T

(3)

(4)

式中:Ω1～Ω4為各陀螺的飛輪轉(zhuǎn)速;Iw為飛輪轉(zhuǎn)動慣量;β為安裝傾角;54.735 6°;δ1～δ4為各陀螺的框架角位置;sβ=sinβ;cβ=cosβ、sδi=sinδi;cδi=cosδi,i對應第i個VSCMG。

框架轉(zhuǎn)速和飛輪轉(zhuǎn)速發(fā)生改變時,飛輪角動量的方向和大小也相應改變,從而輸出VSCMG力矩,其表達式為

(5)

(6)

1.2 轉(zhuǎn)速誤差模型

VSCMG的擾動力矩會隨其工況的變化產(chǎn)生波動,而框架轉(zhuǎn)速會隨著擾動產(chǎn)生同頻波動,且波動量與擾動幅值正相關(guān)[14]?？蚣苻D(zhuǎn)速的誤差和波動情況也與框架伺服系統(tǒng)的控制效果息息相關(guān),本文結(jié)合文獻[14],采用終端滑模策略進行框架轉(zhuǎn)速控制,由控制結(jié)果可得,在0.005 N·m的2 Hz正弦低頻干擾下,轉(zhuǎn)速波動量最大為指令轉(zhuǎn)速的10%;在0.005 N·m的100 Hz正弦高頻干擾下,轉(zhuǎn)速波動量最大為指令轉(zhuǎn)速的3%。以上述工況下的轉(zhuǎn)速誤差進行模擬,建立在實際應用中簡化的VSCMG框架轉(zhuǎn)速誤差模型見式(7):

(7)

1.3 運動學模型

采用四元數(shù)q表示衛(wèi)星姿態(tài),衛(wèi)星的姿態(tài)運動學方程[23]為:

(8)

(9)

式中q為衛(wèi)星相對慣性系的姿態(tài)四元數(shù)。

2 模糊平滑切換策略

圖1 切換函數(shù)

將切換區(qū)域的誤差以一次函數(shù)映射到0～9,將力矩以一定比例分配給CMG和飛輪實現(xiàn)模式切換,采用式(9)所示的S型函數(shù)作為切換函數(shù)。則誤差域內(nèi)CMG和飛輪的力矩占比可由式(10)、(11)得到,相當于將誤差域進行模糊化處理,通過隸屬函數(shù)映射得到誤差大模糊子集和誤差小模糊子集的隸屬度,分別對應CMG力矩和飛輪力矩的占比。分配給飛輪和CMG的力矩見式(12)、(13)。

(10)

Pb(x)=1-Pa(x)

(11)

Ta=Pa(x)Tc

(12)

Tb=Pb(x)Tc

(13)

式中:Ta為分配給CMG的指令力矩,Tb為分配給飛輪的指令力矩,Tc為PD控制器生成的指令力矩。

采用式(14)所示的廣義奇異魯棒操縱律引入力矩誤差來逃離機動過程中可能遭遇的CMG奇異時,可通過飛輪來補償該部分的誤差力矩,因此飛輪的指令力矩通常是由模糊切換策略制定的指令力矩Tb與誤差力矩之和。當衛(wèi)星處于姿態(tài)機動階段時,要求VSCMG盡可能工作在純CMG模式,因此設定閥值D0=0.1,當奇異值Ds>D0時,各飛輪保持原速運轉(zhuǎn);當奇異值時Ds≤D0,以及衛(wèi)星處于切換過渡階段和姿態(tài)穩(wěn)定工作階段時,各飛輪通過式(15)輸出力矩。

(14)

(15)

綜上,模糊平滑切換操縱律見表1。

表1 模糊平滑切換操縱律

3 基于聚類變異的粒子群算法設計

標準粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)的速度和位置更新公式[25]為:

vij(t+1)=wvij(t)+c1r1(t)[pij(t)-xij(t)]+

c2r2(t)[pgj(t)-xij(t)]

(16)

xij(t+1)=xij(t)+vij(t+1)

(17)

式中:v為粒子速度,x為粒子位置,w為慣性權(quán)重,c1、c2為學習因子,r1、r2為0～1隨機數(shù),pij為第i個粒子在當前代的最優(yōu)位置,pgj為當前代的群體最優(yōu)位置,t為當前迭代次數(shù)。

標準PSO存在收斂精度低,易陷入局部最優(yōu)的問題[25-26]。為了提高算法的收斂速度及精度,可對學習因子進行動態(tài)調(diào)整[25],見式(18)。并對最大速度進行動態(tài)限制[25],見式(19),使得粒子最大速度隨迭代次數(shù)增加而降低,保證迭代接近尾聲時精細搜索。

(18)

(19)

式中:c1max、c1min、c2max、c2min為c1、c2的最大值和最小值,r為0～1隨機數(shù),T為最大迭代次數(shù)。

除了對速度更新參數(shù)進行優(yōu)化,還可對粒子位置進行不同程度的變異搜索。但傳統(tǒng)的方法均是對全局粒子位置采取不同方式的變異,這種變異粒子布滿全局的策略使得計算量較大,降低了尋優(yōu)的效率。

因此,合理選取變異粒子位置和變異方式是減少計算量,保證尋優(yōu)精度,并提高搜索效率的關(guān)鍵。為了平衡變異粒子位置的選擇既能夠在全局粒子位置較為分散時盡可能縱觀照顧全局,也能夠在全局粒子位置較為聚集時避免低效大規(guī)模變異,本文結(jié)合基于密度的聚類算法[27](density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)與非均勻變異算法將全局粒子按照密度分布分類,并按類擇優(yōu)選取變異粒子位置。節(jié)約了計算量,并使得算法在每次迭代過程都兼顧了搜索范圍內(nèi)所有聚集小范圍內(nèi)的最優(yōu)解,在此基礎上變異進行二次搜索,提高了算法對每一代群體最優(yōu)確定的準確度,因此不僅降低了算法對初值的敏感度,還能實現(xiàn)在更廣范圍內(nèi)以更高效率找到全局最優(yōu)點。DBSCAN算法對每次迭代更新的N個粒子以掃描半徑為r0,每類中最小包含M個粒子進行分類,從而將具有足夠設定密度的粒子所在區(qū)域劃分為n簇,并對每一簇粒子中適應度最優(yōu)的粒子位置進行變異。若變異后的粒子適應度降低則替代原粒子的位置,反之則保留原粒子位置。變異方式采用一種非均勻變異[28-29]的方法,將選定粒子進行不同幅度的變異,變異步長隨著迭代次數(shù)的上升變小,變異范圍由限制幅度內(nèi)的大范圍逐步縮小為當前粒子的窄小鄰域,確保了最優(yōu)粒子的精準定位,其表達式見式(20)。同時,在尋優(yōu)過程中以一定概率隨機初始化粒子位置來增強種群的多樣性和搜索能力。

(20)

式中:Δ(t,y)=y·(1-r(1-t/T)b),x和x′分別為變異前后的粒子,U和L分別為變異的上下界,b為可設計常數(shù)。

對于變異上下界即初始變異范圍的確定,以圖2所示的函數(shù)f(x)為例進行說明。假設初始種群隨機初始化位置如圖12中x1～x10所示,則當前代群體最優(yōu)位置為A點,則所有粒子會以一定的速度向A點移動,阻礙了對實際全局最優(yōu)點B的尋找,造成收斂速度較慢,并且有可能陷入局部最優(yōu)點A。若以DBSCAN算法進行分類后,可分為{x1,x2}、{x3,x4}、{x5,x6}、{x7,x8,x9}、{x10}5簇,其中{x7,x8,x9}所在的一簇由適應度最優(yōu)的x8進行小范圍鄰域的非均勻變異,在迭代初期就能夠以一定的概率找到全局最優(yōu)點B,大大提高了搜索效率并避免陷入局部最優(yōu)。但若粒子位置分布不巧,也存在陷入局部最優(yōu)的情況。因此,為了盡可能避免這種情況的發(fā)生,將初始的變異范圍擴大為粒子定義域內(nèi),在提高找到全局最優(yōu)概率的同時,盡可能覆蓋全局粒子空間,避開局部陷阱或縮短陷入其中的時間。

圖2 示例函數(shù)f(x)

經(jīng)上述分析可知,改進PSO在粒子群初始位置處于劣態(tài)時表現(xiàn)出更強的尋優(yōu)能力,具有發(fā)現(xiàn)潛在最優(yōu)位置或相對更優(yōu)位置的潛力,并擴大了粒子搜索范圍,加快了收斂速度。

綜上,基于聚類變異的PSO步驟如下:

1)初始化種群。

2)以一定概率對粒子個體重新初始化,計算個體和群體最優(yōu)位置及適應度。

3)根據(jù)DBSCAN算法對粒子進行分類,找出每一類粒子中的個體最優(yōu)粒子,根據(jù)式(20)進行非均勻變異;若變異后的粒子適應度優(yōu)于原粒子適應度,則替代原粒子位置及適應度。

4)根據(jù)式(17)～(20)更新速度和位置。

5)判斷當前迭代次數(shù)是否最大,若不是則返回(2),反之結(jié)束迭代。

4 仿真驗證

4.1 操縱律參數(shù)尋優(yōu)及改進PSO性能提升分析

對敏捷衛(wèi)星側(cè)擺45°姿態(tài)機動任務進行仿真,設置仿真參數(shù)Is=diag(3.2,4.2,4.8) kg·m2,Iw=4.584 7×10-4kg·m2,框架角速度最大為1 rad/s,飛輪角加速度最大為10 rad/s2,初始框架角位置均為δ0=0°,初始飛輪轉(zhuǎn)速均為Ω0=3 000 r/min,則每個VSCMG的初始角動量為h0=IwΩ0=0.144 kg·m2/s。轉(zhuǎn)速誤差參數(shù)取KH=0.1,fH=100,KL=0.03,fL=2。操縱律參數(shù)取λ0=0.01,μ=10,γ0=0.01,α=π/2,[φ1φ2φ3]=[0 π/2 π]。

利用基于聚類變異改進后的PSO尋找最佳切換區(qū)域和控制參數(shù),將模糊切換控制律中的e1、e2、a作為優(yōu)化參數(shù),設置種群數(shù)目N=10,迭代次數(shù)為T=20,e1、e2、a優(yōu)化范圍分別為0°～5°、5°～10°、0～1。將達到成像要求的時間,即同時達到穩(wěn)定度要求0.002(°)/s和指向精度0.02°要求的時間作為優(yōu)化指標,使得敏捷衛(wèi)星能更快達到成像要求。取c1min=c2min=0.5,c1max=c2max=2.5,e1、e2、a初始速度限制分別為[-0.5,0.5]、[-0.5,0.5]、[-0.1,0.1],慣性系數(shù)w=0.8,b=3。以e1進行r0=1、M=1的DBSCAN分類,在每一類的最優(yōu)點e1、e2、a分別在其定義域內(nèi)進行變異。

為方便描述,以式(16)～(19)僅對速度更新參數(shù)進行調(diào)節(jié)稱為傳統(tǒng)PSO,在此基礎上進行聚類變異稱為改進PSO。以相同初始種群位置采用傳統(tǒng)PSO和改進PSO分別進行尋優(yōu),收斂曲線見圖3。由圖3可知,在相同初始種群位置下傳統(tǒng)PSO會頻繁落入局部最優(yōu),因此收斂速度較慢;而改進后的PSO收斂更快且精度更高,在相同的迭代次數(shù)中總是表現(xiàn)出比傳統(tǒng)PSO更優(yōu)的適應度。

圖3 收斂曲線

由于初始種群位置是隨機生成的,另以5組相同初始位置進行仿真。同時,改變總迭代次數(shù)對改進后的算法進行仿真驗證。分別以迭代次數(shù)T=10和T=20進行尋優(yōu),仿真結(jié)果見圖4,圖中①～⑤ 5個子圖分別對應5組不同的初始位置。定義以式(21)計算的接近程度參數(shù),體現(xiàn)每次迭代結(jié)果和最優(yōu)解的接近程度。結(jié)果越小,表明尋優(yōu)過程中每次迭代結(jié)果與最優(yōu)解更接近,尋優(yōu)的效率和精度越高。

圖4 收斂曲線(多組)

(21)

式中:d為接近程度參數(shù),yi為第i次迭代的最優(yōu)解,ybest為迭代結(jié)束時全局最優(yōu)解,N為最大迭代次數(shù)。

由圖4可知,2種算法在不同迭代總次數(shù)均能在迭代結(jié)束時到達全局最優(yōu)位置。改進PSO在T=10和T=20時均表現(xiàn)出更好的尋優(yōu)性能。將圖4的相關(guān)性能指標參數(shù)整理至表2。由表2可知,T=10時,改進PSO基本能在第5代就全部到達全局最優(yōu)附近,而傳統(tǒng)PSO最多需要到第9代才完成尋優(yōu);T=20時,改進PSO基本能在第6代就全部到達全局最優(yōu)附近;而傳統(tǒng)PSO在12代左右才全部到達全局最優(yōu)附近。結(jié)合以上數(shù)據(jù)對比分析可知,不論初始位置好壞,改進PSO對粒子聚類變異搜索后高效擴大了尋優(yōu)范圍,在每一代都盡力找到更優(yōu)解,經(jīng)迭代能夠較早地收斂到全局最優(yōu);而傳統(tǒng)PSO在初始位置較好的情況下能快速收斂,否則會較早陷入局部最優(yōu),且需要多次迭代跳出。

表2 算法對比

同時,改進PSO由于對群體最優(yōu)的選擇更加謹慎,在迭代初期中有較大概率找到更好的群體最優(yōu)位置。由表2可知,隨機的5次仿真結(jié)果中,改進PSO的初代全局最優(yōu)均優(yōu)于傳統(tǒng)PSO,且相同初始位置迭代過程中的接近程度參數(shù)均小于傳統(tǒng)PSO,表明每次的尋優(yōu)結(jié)果也比傳統(tǒng)PSO更加接近于最終最優(yōu)解。由圖4可知,由于優(yōu)化對象的復雜性、多峰性和初始種群的隨機性,改進PSO也會不幸陷進局部最優(yōu),但大多是相對更優(yōu)的局部最優(yōu)點并且能夠通過學習和變異迅速逃離。

綜上,改進PSO尋優(yōu)速度更快,且結(jié)果精度更高。最終優(yōu)化得到的參數(shù)取值為e1=1.106 1,e2=7.298 3,a=0.181 2,達到成像要求的時間為21.71 s。

4.2 模糊平滑切換操縱律與現(xiàn)有操縱律性能對比分析

分別采用3種方案進行仿真對比。方案1:文獻[18]中提出的以姿態(tài)誤差閥值進行硬切換結(jié)合零運動的操縱律;方案2:文獻[19]中提出的以指令力矩大小確定切換時機,結(jié)合加權(quán)偽逆的操縱律,應用于本文場景時選擇切換力矩值為0.3 N·m;方案3:本文提出的經(jīng)聚類變異粒子群優(yōu)化的模糊平滑切換操縱律。仿真結(jié)果見圖5～7。

圖5 切換過程中框架角速度仿真結(jié)果

圖5和圖6分別為切換過程中框架角速度變化曲線和機動過程中VSCMG工作模式切換過程中力矩占比的變化曲線。由圖5和圖6可知,方案1在12 s左右達到切換條件,框架角速度在瞬時間變?yōu)榱?雖然切換在瞬時就完成,但對框架電機的使用壽命是不友好的。方案2在機動過程中幾乎保持2種模式共同工作,在機動末端,從10 s左右開始進行切換,但直到20 s左右才大致切換為純飛輪模式,整個切換時間為10 s左右。由CMG框架和飛輪工作在低加速度狀態(tài)共同輸出指令力矩,導致末端力矩無法快速達到高精度要求。因此方案2的力矩分配方式無法盡可能發(fā)揮CMG和飛輪各自的優(yōu)點,且切換過程緩慢。而方案3在機動初期主要工作在純CMG模式來輸出大力矩,碰到奇異時飛輪變速補償一部分誤差力矩,迅速逃離奇異后飛輪角加速度重新歸零,回到純CMG模式;在機動末端,框架從10 s左右逐步開始鎖死,同時飛輪逐步變速,最終在15 s左右VSCMG平滑切換到純飛輪模式提供力矩。因此本文提出的基于聚類變異PSO優(yōu)化的模糊平滑切換操縱律,既能在較短的時間內(nèi)完成模式切換,也在一定程度上保證了切換的平穩(wěn)性,確保了末端的高精度力矩輸出。

圖6 力矩占比仿真結(jié)果

圖7為3方案衛(wèi)星的姿態(tài)角速度和歐拉角誤差變化曲線。由圖7可知,3種操縱律均能夠完成45°側(cè)擺機動任務。在姿態(tài)穩(wěn)定階段,方案1、方案2和方案3達到0.002(°)/s姿態(tài)穩(wěn)定度要求的時間分別為25.66、33.07和21.71 s,方案3能夠保證衛(wèi)星更快地進入穩(wěn)態(tài)。方案1、方案2和方案3進入0.02°指向精度要求的時間分別為22.0、29.42和19.21 s,方案3能夠保證衛(wèi)星更迅速準確地指向觀測目標。綜上可得,方案1達到成像要求的時間為max{25.66,22.0}=25.66 s;方案2達到成像要求的時間為max{33.07,29.42}=33.07 s;方案3達到成像要求的時間縮短為max{21.71,19.21}=21.71 s。

圖7 衛(wèi)星姿態(tài)角速度和歐拉角誤差仿真結(jié)果

綜合以上分析,本文提出的基于聚類變異粒子群優(yōu)化的模糊平滑切換操縱律,在機動末端能夠良好地平衡模式切換過程的平穩(wěn)性和快速性,相比方案1能夠舒緩框架電機的壓力,相比方案2能夠提高模式切換的效率,同時能夠有效提高機動末端衛(wèi)星姿態(tài)角速度和姿態(tài)歐拉角的收斂速度和精度。

5 結(jié) 論

1)提出的VSCMG模糊平滑切換操縱律能夠?qū)崿F(xiàn)姿態(tài)機動過程中由CMG模式到飛輪模式的切換,滿足了敏捷遙感衛(wèi)星在快速機動同時快速穩(wěn)定的姿態(tài)控制需求。

2)所設計的基于聚類變異改進PSO相比于傳統(tǒng)PSO表現(xiàn)出更好的尋優(yōu)效果,具有更快的收斂速度和更高的收斂精度。

3)結(jié)合所設計的改進PSO來優(yōu)化模糊平滑切換操縱律參數(shù),仿真結(jié)果表明該切換算法相比于現(xiàn)有切換算法,切換效果快速且平穩(wěn),并在姿態(tài)機動末端更迅速地達到姿態(tài)穩(wěn)定度和指向精度要求,有效提高了敏捷遙感衛(wèi)星的成像效率。

4)實際衛(wèi)星在機動過程中存在環(huán)境干擾,實際框架電機的轉(zhuǎn)速誤差模型參數(shù)也不是恒定的,需要通過陀螺儀測速并進行辨識。因此在后續(xù)研究中,以裝有金字塔構(gòu)型VSCMGs的氣浮仿真平臺做硬件實驗,能夠模擬太空環(huán)境并實時測速,與指令轉(zhuǎn)速辨識得到簡化誤差模型,驗證和分析本文提出算法,更具有真實性和實用性。