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【2h】

Angular Rate Sensing with GyroWheel Using Genetic Algorithm Optimized Neural Networks

机译：基于遗传算法优化神经网络的陀螺仪角速率传感

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GyroWheel is an integrated device that can provide three-axis control torques and two-axis angular rate sensing for small spacecrafts. Large tilt angle of its rotor and de-tuned spin rate lead to a complex and non-linear dynamics as well as difficulties in measuring angular rates. In this paper, the problem of angular rate sensing with the GyroWheel is investigated. Firstly, a simplified rate sensing equation is introduced, and the error characteristics of the method are analyzed. According to the analysis results, a rate sensing principle based on torque balance theory is developed, and a practical way to estimate the angular rates within the whole operating range of GyroWheel is provided by using explicit genetic algorithm optimized neural networks. The angular rates can be determined by the measurable values of the GyroWheel (including tilt angles, spin rate and torque coil currents), the weights and the biases of the neural networks. Finally, the simulation results are presented to illustrate the effectiveness of the proposed angular rate sensing method with GyroWheel.
机译：GyroWheel是一种集成设备，可以为小型航天器提供三轴控制扭矩和两轴角速率传感。其转子的大倾斜角和失调的自旋速率导致复杂的非线性动力学以及测量角速率的困难。在本文中，研究了用陀螺仪感测角速率的问题。首先，介绍了一种简化的速率传感方程，并分析了该方法的误差特性。根据分析结果，提出了一种基于转矩平衡理论的速率传感原理，并通过遗传算法优化的神经网络，为估算陀螺仪整个工作范围内的角速率提供了一种实用的方法。角速率可以通过陀螺轮的可测量值（包括倾斜角，旋转速率和转矩线圈电流），神经网络的权重和偏差来确定。最后，仿真结果表明了所提出的基于陀螺仪的角速率传感方法的有效性。

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