[发明专利]一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制系统及方法有效

专利信息
申请号: 202010550723.4 申请日: 2020-06-16
公开(公告)号: CN111665720B 公开(公告)日: 2022-07-19
发明(设计)人: 于思源;李博;马晶;谭立英 申请(专利权)人: 哈尔滨工业大学
主分类号: G05B13/04 分类号: G05B13/04;H04B10/118
代理公司: 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 代理人: 高倩
地址: 150001 黑龙*** 国省代码: 黑龙江;23
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摘要:
搜索关键词: 一种 卫星 激光 通信 复合 跟踪 控制系统 方法
【权利要求书】:

1.一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制系统,其特征在于,包括捕获探测单元(1)、粗瞄跟踪单元(2)、精瞄跟踪单元(3)、神经网络自适应模型(4)、粗瞄执行机构(5)和精瞄执行机构(6);

捕获探测单元(1):用于捕获对方发射信标光,粗跟踪时,切换至大视场、低帧频状态,并输出补偿量给粗瞄跟踪单元(2),进而控制粗瞄执行机构(5)跟随光斑转动;精跟踪时,切换至小视场、高帧频状态,输出补偿量给精瞄跟踪单元(3),进而控制精瞄执行机构(6)跟随光斑转动;

粗瞄跟踪单元(2):用于接收捕获探测单元(1)的补偿量来驱动粗瞄执行机构(5)进行粗跟踪;还用于接收神经网络自适应模型(4)输出的前馈控制量进一步跟踪调节实现稳定跟踪;

粗跟踪的过程具体为:由捕获探测单元(1)计算出脱靶量信息作为补偿量,将所述脱靶量信息传递给粗瞄跟踪单元(2),粗瞄跟踪单元(2)通过脱靶量信息得出粗瞄执行机构(5)的输出量,从而控制二维转台运动;粗瞄跟踪单元(2)将光斑拖拽至标定好的通信中心点附近后,通过光斑位置来对捕获探测单元(1)中CCD探测器的阈值、曝光时间及采样帧频进行自适应调整,完成从捕获视域向跟踪视域切换;

精瞄跟踪单元(3):用于驱动精瞄执行机构(6)根据捕获探测单元(1)的补偿量进行精跟踪;

神经网络自适应模型(4):将粗瞄执行机构(5)的位置偏差、速度信息以及精瞄执行机构(6)的位置偏差、偏转速度作为模型输入量,输出前馈控制量给粗瞄跟踪单元(2);

神经网络自适应模型(4)输出前馈控制量的过程为:

神经网络自适应模型(4)的输入为A=[x1 x2 x3 x4],其中,x1为粗瞄跟踪单元(2)根据捕获探测单元(1)的补偿量计算得到的期望位置与粗瞄执行机构(5)的实际位置之差,x2为粗瞄执行机构(5)的转速,x3为应变片传感器距离中心位置偏移角度,x4为应变片传感器的偏转速度经过低通滤波后的输出值,

根据输入A,神经网络自适应模型(4)输出粗瞄执行机构(5)的力矩信息,并作为前馈控制量加载至粗瞄跟踪单元(2)输入端。

2.根据权利要求1所述一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制系统,其特征在于,捕获探测单元(1)采用CCD作为探测器。

3.根据权利要求2所述一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制系统,其特征在于,粗瞄跟踪单元(2)、精瞄跟踪单元(3)和神经网络自适应模型(4)在DSP控制器中构建。

4.根据权利要求3所述一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制系统,其特征在于,粗瞄执行机构(5)采用伺服电机,精瞄执行机构(6)采用内置应变片传感器的压电陶瓷。

5.一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制方法,基于权利要求4所述一种卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制系统实现,其特征在于,该方法包括以下步骤:

步骤一、卫星光通信终端的捕获探测单元(1)探测到对方发射信标光之后,首先启动粗瞄跟踪单元(2)进行粗跟踪;

步骤二、当满足精瞄启动条件时,启动精瞄跟踪单元(3)进行精跟踪,同时启动神经网络自适应模型(4)输出前馈控制量;

步骤三、粗瞄跟踪单元(2)根据捕获探测单元(1)输出的补偿量和神经网络自适应模型(4)输出的前馈控制量进一步跟踪调节,逐步实现稳定跟踪后开启信号光,实现双向激光通信。

6.根据权利要求5所述卫星激光通信复合轴跟踪解耦控制方法,其特征在于,神经网络自适应模型(4)设置4个输入层、4个隐含层和1个输出层:

输入层:输入矩阵为A=[x1 x2 x3 x4];

隐含层:隐含层输出矩阵B=[h1 h2 h3 h4],隐含层输出矩阵元A(i)表示输入矩阵元,输入层索引项i=1,2,3,4;隐含层索引项j=1,2,3,4;激活函数其中e为自然常数;ωij为输入层到隐含层的权值系数;aj为隐含层的阈值;

输出层:预测输出其中ωj为隐含层到输出的层权值系数,b为输出层的阈值;

探测器的误差E=Y-Opre,Y为理想状态下粗瞄执行机构的补偿量,通过E来对权值系数及阈值进行更新,更新公式为ωij=ωij+ηB(j)(1-B(j))A(i)ωijE,ωj=ωj+ηB(j)E,aj=aj+ηB(j)·(1-B(j))ωE,b=b+E,其中η∈(0,1)为学习速率。

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