【卫星姿态】基于PID的卫星姿态控制系统附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

基于PID的卫星姿态控制系统是一种常用的控制算法，用于实现卫星在空间中的稳定姿态控制。PID控制器通过比较期望的姿态和实际测量的姿态，计算出控制输出，以调整卫星姿态。

以下是基于PID的卫星姿态控制系统的一般步骤：

1. 姿态传感器：使用合适的传感器（如陀螺仪、加速度计、磁力计等）来测量卫星的姿态信息，如角速度、角度等。
   
2. 设定目标姿态：确定期望的姿态，即卫星应该达到的目标状态。这可以根据任务需求和约束条件来设置。
   
3. 姿态误差计算：将目标姿态与实际测量的姿态进行比较，计算出姿态误差。姿态误差可以表示为角度或者角速度的差异。
   
4. PID控制器设计：设计PID控制器来根据姿态误差产生控制输出。PID控制器由比例（Proportional）、积分（Integral）和微分（Derivative）三个部分组成。
   

• 比例部分（P）：根据姿态误差的大小产生控制输出，用于快速响应和减小静态误差。
  
• 积分部分（I）：根据姿态误差的累积值产生控制输出，用于消除系统的稳态误差。
  
• 微分部分（D）：根据姿态误差变化的速率产生控制输出，用于抑制系统的振荡和提高稳定性。
  

5. 控制输出计算：根据PID控制器的输出权重和姿态误差，计算出控制输出。控制输出可以是力矩或推力等
   

⛄ 部分代码

function out=stacontrol_feilun(t,state)global Ix Iy Iz If Wo Etheta1 Etheta2 Etheta3 kp1 kd1 kp2 kd2 kp3 kd3theta1=state(1);theta2=state(2);theta3=state(3);w1=state(4);w2=state(5);w3=state(6); %飞轮角速度o1=state(7);o2=state(8);o3=state(9); %飞轮角速度%------------------theta1dot=w1*cos(theta1)+w3*sin(theta1)+sin(theta3)*Wo;theta2dot=w2+(w1*sin(theta1)-w3*cos(theta2))*tan(theta1)+Wo*cos(theta3)/cos(theta1);theta3dot=(-w1*sin(theta2)+w3*cos(theta2))/cos(theta1)-Wo*tan(theta1)*cos(theta3);%-----------% kp1=4000; kd1=4000; kp2=9500; kd2=9500; kp3=8000; kd3=8000; %% 卫星飞轮动力学w1dot=(Iy-Iz)/Ix*w2*w3+(kp1*(Etheta1-theta1)/If+kd1*(0-(w1*cos(theta1)+w3*sin(theta1)+sin(theta3)*Wo))/If+o3*w2-o2*w3)*If/Ix;w2dot=(Iz-Ix)/Iy*w3*w1+(kp2*(Etheta2-theta2)/If+kd2*(0-(w2+(w1*sin(theta1)-w3*cos(theta2))*tan(theta1)+Wo*cos(theta3))/cos(theta1))/If+o1*w3-o3*w1)*If/Iy;w3dot=(Ix-Iy)/Iz*w1*w2+(kp3*(Etheta3-theta3)/If+kd3*(0-((-w1*sin(theta2)+w3*cos(theta2))/cos(theta1)-Wo*tan(theta1)*cos(theta3)))/If+o2*w1-o1*w2)*If/Iz;%% 飞轮角加速度omig1=kp1*(Etheta1-theta1)/If+kd1*(0-(w1*cos(theta1)+w3*sin(theta1)+sin(theta3)*Wo))/If;omig2=kp2*(Etheta2-theta2)/If+kd2*(0-(w2+(w1*sin(theta1)-w3*cos(theta2))*tan(theta1)+Wo*cos(theta3))/cos(theta1))/If;omig3=kp3*(Etheta3-theta3)/If+kd3*(0-((-w1*sin(theta2)+w3*cos(theta2))/cos(theta1)-Wo*tan(theta1)*cos(theta3)))/If;%---------% out=[theta1dot;theta2dot;theta3dot;w1dot;w2dot;w3dot;omig1;omig2;omig3];out=[theta1dot;theta2dot;theta3dot;w1dot;w2dot;w3dot;omig1;omig2;omig3];

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 陈将俊.基于Matlab与FPGA的小卫星姿态控制系统的设计与仿真[D].大连理工大学,2015.

[2] 单晓微.基于液体动量环的小卫星姿态控制方法研究[D].哈尔滨工业大学[2023-07-19].

[3] 戴彦,申彦春,王金红.FPGA在小卫星姿态控制系统中的应用[J].电光与控制, 2009, 16(7):4.DOI:10.3969/j.issn.1671-637X.2009.07.021.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3.旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划

4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位

6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号

7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化

8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长