卫星姿态控制容错策略：在线补偿算法的应用

"基于在线补偿算法的卫星姿态控制系统容错控制 (2012年) - 管宇, 赵石磊, 张迎春, 贾庆贤" 这篇论文探讨的是在卫星姿态控制系统中如何处理传感器或执行机构出现故障的问题。作者提出了一种创新的容错控制策略，该策略依赖于在线核学习算法的补偿功能，以实现自适应容错控制。在卫星姿态控制这样的复杂系统中，传感器和执行机构的故障可能导致系统性能大幅下降，甚至可能危及任务的安全。 首先，文章介绍了一种基于正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)思想的在线核学习算法。OMP是一种信号恢复和稀疏表示的方法，它的正交性有助于减少计算复杂性，增强算法在处理大量数据时的稀疏性。匹配追踪则能有效地跟踪并估计系统的动态变化，确保在存在噪声和不确定性的情况下，估计误差仍然保持在可接受的范围内。 接下来，论文提出将这个在线学习算法应用到系统的逆模型补偿上。在系统出现故障后，原有的逆模型不再适用，而通过在线学习算法的实时更新和补偿，可以构建一个新的逆模型，用以替代原有模型。这种新的逆模型与原系统结合，形成一个伪线性系统，即使在故障条件下也能保持系统的稳定性和可控性。 最后，作者将这个方法应用到卫星姿态控制系统的内模控制框架内。内模控制是一种先进的控制策略，它基于对系统内部模型的精确掌握，可以有效地抑制外部扰动和内部不确定性。仿真结果表明，采用在线补偿算法的内模控制方法在面对传感器或执行机构故障时，能够快速适应并保持良好的控制性能，满足了故障状况下的控制需求。 关键词：正交匹配追踪、核学习算法、容错控制、内模控制、卫星姿态控制、在线补偿算法 这篇论文的研究成果对于提升卫星姿态控制系统的健壮性和可靠性具有重要意义，特别是在面对不可预见的硬件故障时，能提供一种有效的解决方案。同时，这种方法也对其他领域的复杂系统容错控制设计提供了借鉴和启示。