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Kalman filter identification method for micro-vibration transfer paths of satellites

振动 控制理论(社会学) 流离失所(心理学) 卡尔曼滤波器 声学 传递函数 物理 计算机科学 工程类 人工智能 心理学 电气工程 心理治疗师 控制(管理)
作者
Yan Shen,Yang Xu,Xiaowei Sheng,Xianbo Yin
出处
期刊:Proceedings Of The Institution Of Mechanical Engineers, Part G: Journal Of Aerospace Engineering [SAGE]
卷期号:236 (11): 2194-2205 被引量:1
标识
DOI:10.1177/09544100211053306
摘要

Micro-vibrations on-board a satellite have degrading effects on the performance of certain payloads like observation cameras. The major sources of vibrations include momentum wheels, solar array drives, other rotary mechanical equipment, etc. These vibrations result in loss of the pointing precision and image quality of the payload through intricate transfer paths. To improve the accuracy of a satellite system with many vibration sources and complex transfer paths, it is necessary to determine the main transfer path of vibration. In this study, a path identification method is proposed and applied to the transfer system from the momentum wheel to the camera mount. First, the observer/Kalman filter identification (OKID) algorithm is used to acquire the state-space equation of each path subsystem. Then, the subsystem order is obtained based on the slope of the singular entropy increment. In the next phase, combined with the measured disturbance force of the momentum wheel, the displacement response of the target point is predicted. Finally, the dominant transfer path of vibration is achieved by calculating the vibration contribution of each path to the response point. The results indicate that the dominant transfer path is the axial path of the horizontal momentum wheel, which contributes to the vibration of the camera mount at most. Effective vibration reduction measures should be taken to this path to suppress the vibration signal. In comparing the identified displacement response with the finite element response of the camera mount under different noise conditions, the correlation coefficients are >0.85, which proves the accuracy and anti-noise capability of the identification method.
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