空间非合作目标惯性参数的Adaline网络辨识方法

摘要：

空间在轨操作中,航天器在对空间非合作目标的抓捕行动常常导致航天器本体的姿态和空间轨迹发生变化.为克服空间非合作目标对航天器本体动力学、运动学的影响,使控制系统做出精准及时的姿控策略调整,确保航天器正常在轨工作和轨迹姿态的高精度,需对抓捕的非合作目标的惯性参数进行辨识.针对传统辨识方法依赖广义逆求解导致的辨识过程运算量大,且数值容易产生剧烈振荡,造成辨识结果不稳定等不足,采用基于归一化最小均方(NLMS)准则的Adaline神经网络方法进行空间非合作目标惯性参数的辨识.首先,基于动量守恒理论建立抓捕后的航天器—机械臂—空间非合作目标系统模型;然后将辨识方程的系数矩阵作为网络的输入和输出,空间非合作目标的惯性参数作为神经网络的训练权重,基于迭代步长可变的NLMS准则实现对目标惯量参数的快速、准确辨识;最后,在构造的AD-AMS/MATLAB联合仿真平台上进行了验证.仿真结果表明,基于NLMS准则的Adaline神经网络是一种快速、准确辨识目标惯量参数的有效方法.

关键词：航天器、非合作目标、惯性参数、神经网络、辨识

所属期刊栏目：37

分类号：V441(航天仪表、航天器设备、航天器制导与控制)

在线出版日期：2016-10-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：2799-2808