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大型太阳能帆板模态参数在轨辨识研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 21:56:44
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大型太阳能帆板模态参数在轨辨识研究【摘要】:随着航天器在轨运行时间越来越长,使得其对能源需求量不断增加,并导致作为能量装置的太阳能帆板呈现出结构大型化、密度小型化的趋势。大型太阳能

【摘要】:随着航天器在轨运行时间越来越长,使得其对能源需求量不断增加,并导致作为能量装置的太阳能帆板呈现出结构大型化、密度小型化的趋势。大型太阳能帆板在阻尼极小的空间环境中一旦受到干扰,将产生持续振动而且很难在短时间内衰减,这严重影响了整个航天器系统的稳定性。因此,精确获取太阳能帆板结构的在轨模态参数对有效进行振动抑制是十分必要的。以往挠性结构通过地面实验或有限元方法得到的模态参数很难满足大型太阳能帆板在轨状态的精度要求,因此本文设计了一套对大型太阳能帆板在轨模态参数辨识的研究方案:通过对半刚性结构太阳能帆板分别建立理论模型和有限元模型,引入蚁群算法对太阳能帆板结构进行传感器优化配置研究,应用随机子空间方法仅通过输出的信号进行在轨模态参数辨识。主要研究内容如下: 确定半刚性结构太阳能帆板的动力学模型,推导出太阳能帆板结构的振动频率方程;应用MSC.Patran软件建立太阳能帆板的有限元模型并进行模态和频率响应分析,将有限元分析得到的频率值与简化推导的理论模型进行对比分析。 根据有限元频率响应分析的结果,研究重频情况下加速度传感器的最小配置数量;同时,为保证观测信号具有较好的可分辨性和高信噪比,设计基于能量最高和向量空间交角最大的双目标优化准则;在该优化准则下,引入蚁群优化算法求解传感器的最优配置位置。通过Matlab软件进行数学仿真,验证上述方法的可行性和正确性。 针对空间激励难以获取的情况,采用无需输入激励的随机子空间法(SSI),对大型太阳能帆板结构进行在轨辨识研究。首先,推导随机状态空间方程作为辨识方法的数学模型;然后,分别阐述协方差驱动随机子空间法(SSI-COV)和数据驱动随机子空间法(SSI-DATA)的辨识过程,并引入精度较好的奇异熵增量法确定系统阶次;最后,通过Matlab软件进行数学仿真,验证SSI方法的可行性和正确性,并分析三种不同加权方式对方法辨识精度的影响。 【关键词】:大型太阳能帆板 传感器优化配置 在轨辨识 随机子空间法
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:V442
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-8
  • 第1章 绪论8-18
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.2 太阳能帆板的结构9-10
  • 1.3 传感器配置方法研究现状10-13
  • 1.3.1 传感器配置准则的研究现状10-12
  • 1.3.2 传感器配置优化算法的研究现状12-13
  • 1.4 模态参数辨识方法的研究现状13-16
  • 1.4.1 模态参数辨识的频域方法14
  • 1.4.2 模态参数辨识的时域方法14-16
  • 1.4.3 模态参数辨识的时频方法16
  • 1.5 本文的研究内容及组织结构16-18
  • 第2章 大型太阳能帆板结构动力学建模18-29
  • 2.1 大型太阳能帆板的动力学模型18-20
  • 2.1.1 基本假设18-19
  • 2.1.2 动力学分析19-20
  • 2.1.3 边界条件20
  • 2.2 振动频率方程20-22
  • 2.2.1 弯曲振动频率方程20-21
  • 2.2.2 扭转振动频率方程21-22
  • 2.3 有限元仿真22-27
  • 2.3.1 大型太阳能帆板有限元模型的建立22-23
  • 2.3.2 大型太阳能帆板的模态分析23-25
  • 2.3.3 大型太阳能帆板频率响应分析25-27
  • 2.4 本章小结27-29
  • 第3章 传感器优化配置方案设计29-41
  • 3.1 传感器配置数量研究29-31
  • 3.2 传感器优化配置准则设计31-32
  • 3.2.1 基于能量的优化准则31
  • 3.2.2 模态置信准则31-32
  • 3.3 传感器优化算法研究32-37
  • 3.3.1 蚁群算法基本原理32-34
  • 3.3.2 蚁群算法基本应用模型34-35
  • 3.3.3 蚁群算法应用步骤35-36
  • 3.3.4 蚁群算法基本参数设置36-37
  • 3.4 仿真分析37-40
  • 3.5 本章小结40-41
  • 第4章 基于随机子空间法的在轨辨识方案41-59
  • 4.1 结构的状态空间模型41-45
  • 4.1.1 连续时间状态空间方程41-42
  • 4.1.2 离散时间状态空间方程42-43
  • 4.1.3 随机状态空间方程43-44
  • 4.1.4 随机系统的性质44-45
  • 4.2 模态参数辨识过程45-46
  • 4.3 基于协方差的随机子空间法46-47
  • 4.4 基于数据驱动的随机子空间法47-52
  • 4.4.1 Hankel 矩阵的组成47-49
  • 4.4.2 卡尔曼滤波估计49
  • 4.4.3 矩阵投影和 QR 分解49-50
  • 4.4.4 奇异值分解与系统矩阵求解50-51
  • 4.4.5 三种常见的加权方式51-52
  • 4.4.6 SSI-DATA 的基本步骤52
  • 4.5 系统的定阶52-53
  • 4.6 仿真分析53-57
  • 4.7 本章小结57-59
  • 结论59-60
  • 参考文献60-64
  • 攻读学位期间发表的硕士论文64-66
  • 致谢66


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