来 林，周大宁，武登云

(北京控制工程研究所，北京 100190)



基于迭代学习算法的控制力矩陀螺框架扰动抑制策略研究*

来 林，周大宁，武登云

(北京控制工程研究所，北京 100190)

卫星的快速机动以及高精度姿态控制，越来越依赖高精度的控制力矩陀螺(CMG)力矩输出，这就需要CMG低速框架能够有效抑制扰动力矩，降低转速波动.对由高速转子动不平衡引起的扰动力矩进行了分析和建模.为了抑制该扰动力矩对低速框架转速稳定性的影响，在传统的低速框架PID双环控制系统上嵌入了迭代学习的控制算法.通过仿真实验验证该控制方法能够有效抑制扰振力矩，大幅度的提高CMG的输出力矩精度.

CMG；迭代学习；扰动抑制

0 引 言

控制力矩陀螺陀螺(CMG ，control moment gyroscope)是一种重要的空间执行机构，它由转子组件和框架组件两部分组成.高速转子以恒定的角速度旋转，提供了一个恒定的角动量，框架组件驱动转子组件围绕垂直于角动量矢量方向的框架轴旋转，改变角动量矢量方向，以此来实现CMG与航天器之间的角动量交换，同时输出陀螺力矩，实现航天器的快速机动和姿态稳定[1-2].

近些年来，随着对卫星在姿态机动时间和稳定性的要求不断提高，对承担星体机动和姿态稳定的CMG，在其输出力矩精度和稳定度等方面也提出了更加严苛的要求.CMG的输出力矩表达式为

Toutput=H×ω

(1)

由于高速转子始终工作在恒定转速下，且受到的阻力矩较为恒定，故其转速精度较高，即能提供高精度的角动量……