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    空間飛行器交會(huì)策略建模與仿真

    2021-08-04 09:06:26李文鑫李曠代
    關(guān)鍵詞:交會(huì)準(zhǔn)確度飛行器

    李文鑫,李曠代,王 偉

    (1.北京交通大學(xué) 機(jī)械與電子控制工程學(xué)院,北京 100044;2.北京宇航系統(tǒng)工程研究所,北京 100076;3.北京航天自動(dòng)控制研究所,北京 100854)

    0 引言

    空間飛行器一直是軍事應(yīng)用和科學(xué)探索重要的載體和平臺(tái),對(duì)空間飛行器與其它飛行器交會(huì)策略的研究具有重要意義。傳統(tǒng)地面飛行器的研究需要根據(jù)飛行器具體的形狀特點(diǎn)以及所處環(huán)境的不同分析其具體的受力情況,因此一般不能得到地面飛行器通用的交會(huì)仿真策略??臻g飛行器根據(jù)天體力學(xué)的空間規(guī)律運(yùn)行,在研究空間飛行器交會(huì)過(guò)程時(shí)可以借助空間技術(shù),這是與普通飛行器研究不同的一點(diǎn)。由于空間中絕大部分飛行器的運(yùn)動(dòng)都可看作相對(duì)于地球的二體運(yùn)動(dòng),受力情況基本一致,因此結(jié)合空間飛行器所處空間環(huán)境的特殊性,針對(duì)它們的一些共性,給出了利用變軌算法和優(yōu)化算法構(gòu)建空間飛行器交會(huì)軌道模型的方法,在綜合考慮誤差因素的情況下,得到了空間飛行器交會(huì)準(zhǔn)確度的計(jì)算模型。

    1 飛行器轉(zhuǎn)移軌道模型構(gòu)建

    空間飛行器與目標(biāo)的交會(huì)過(guò)程從另一方面可看作飛行器由原來(lái)軌道向目標(biāo)位置轉(zhuǎn)移的軌道轉(zhuǎn)移過(guò)程,可利用軌道轉(zhuǎn)移技術(shù)構(gòu)建其交會(huì)軌道模型。飛行器的交會(huì)軌道是其從初始軌道向目標(biāo)軌道的過(guò)渡軌道,飛行器在發(fā)動(dòng)機(jī)推力的作用下實(shí)現(xiàn)速度的變化,進(jìn)而完成軌道的轉(zhuǎn)換。對(duì)飛行器交會(huì)軌道的構(gòu)建可利用霍曼轉(zhuǎn)移或Lambert轉(zhuǎn)移,其中霍曼轉(zhuǎn)移一般適用于共面或非共面圓軌道轉(zhuǎn)移情況,為了空間飛行器交會(huì)策略的普遍適用性采用了既可應(yīng)用于圓軌道轉(zhuǎn)移也可適用于橢圓軌道轉(zhuǎn)移的Lambert轉(zhuǎn)移[1]。

    1.1 Lambert變軌算法

    基于Lambert理論的飛行器轉(zhuǎn)移過(guò)程如圖1所示。飛行器在初始位置獲得一定的速度后就可以沿著轉(zhuǎn)移軌道轉(zhuǎn)移到理論上的目標(biāo)點(diǎn)位置。

    圖1 Lambert變軌示意圖

    Lambert問(wèn)題也叫做Gauss問(wèn)題[3],求解Lambert問(wèn)題需要結(jié)合拉格朗日時(shí)間轉(zhuǎn)移方程[4],而此方程是一個(gè)超越方程,很難求得解析解。因此現(xiàn)在一般求解的思路是尋找該方程的數(shù)值解,通過(guò)引入一些相對(duì)獨(dú)立的迭代變量,結(jié)合時(shí)間轉(zhuǎn)移方程建立控制方程組,在不斷的循環(huán)迭代中求得滿足精度的數(shù)值解。Lambert求解方法很多,具體可參考文獻(xiàn)[5-10]。利用普適量法對(duì)Lambert問(wèn)題求解如下。

    (1)

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    通過(guò)引入普適變量z對(duì)式(3)~(6)進(jìn)行重新表示,推導(dǎo)后得到z與Lambert變軌轉(zhuǎn)移時(shí)間tf之間的關(guān)系:

    (8)

    式中,χ、S(z)、y(z)均為z的函數(shù),關(guān)于z及以上參數(shù)的具體定義可參考文獻(xiàn)[11]。

    在空間中,由于飛行器質(zhì)量相對(duì)于地球質(zhì)量可以忽略不計(jì),則空間飛行器相對(duì)于地球運(yùn)動(dòng)的軌道動(dòng)力學(xué)方程如下:

    (9)

    由以上轉(zhuǎn)移軌道的求解過(guò)程可知,要利用Lambert變軌算法求得轉(zhuǎn)移軌道,需要給定轉(zhuǎn)移時(shí)間作為已知條件,并且目標(biāo)位置不會(huì)隨時(shí)間變化,這是傳統(tǒng)Lambert變軌算法的局限性,只能解決飛行器在兩個(gè)定點(diǎn)之間的軌道轉(zhuǎn)移問(wèn)題。在飛行器與目標(biāo)交會(huì)的實(shí)際條件下,從發(fā)射飛行器到與目標(biāo)交會(huì)的轉(zhuǎn)移時(shí)間一般不能提前獲得,目標(biāo)的位置也處于不斷變化中,這是飛行器在兩個(gè)動(dòng)點(diǎn)之間的轉(zhuǎn)移問(wèn)題。為解決這一問(wèn)題,在Lambert變軌算法的基礎(chǔ)上引入了粒子群優(yōu)化算法和交會(huì)時(shí)間優(yōu)化算法來(lái)進(jìn)行飛行器轉(zhuǎn)移軌道的構(gòu)建。

    1.2 粒子群優(yōu)化算法獲取轉(zhuǎn)移時(shí)間

    粒子群算法是一種智能算法,一般用于解決最優(yōu)化的搜索問(wèn)題。粒子群算法的基本原理是通過(guò)個(gè)體之間的信息共享快速找到能夠滿足收斂條件的最優(yōu)解。該算法的具體操作是給空間中所有的粒子隨機(jī)分配滿足條件的初始位置和初始速度。粒子的位置就對(duì)應(yīng)了問(wèn)題的一個(gè)解,將粒子位置值帶入目標(biāo)函數(shù)就可得到一個(gè)對(duì)應(yīng)的函數(shù)值,這就是粒子的適應(yīng)度。迭代過(guò)程中,根據(jù)每個(gè)粒子的速度值和空間中已知的最優(yōu)位置和粒子已知的最優(yōu)位置更新粒子下一次的位置,在不斷的迭代過(guò)程中,通過(guò)個(gè)體和種群之間的信息共享,能夠很快找到滿足條件的粒子值。其算法流程圖如圖2所示。

    圖2 粒子群算法流程圖

    利用粒子群算法求解轉(zhuǎn)移時(shí)間的函數(shù)如下:

    (10)

    在給定目標(biāo)初始位置的情況下,利用粒子群算法以及Lambert變軌算法得到了飛行器的初始轉(zhuǎn)移軌道以及相應(yīng)的轉(zhuǎn)移時(shí)間tf,如圖3所示。然而在交會(huì)過(guò)程中,目標(biāo)會(huì)沿著運(yùn)行軌道不斷移動(dòng),位置在不斷發(fā)生變化,飛行器的實(shí)際轉(zhuǎn)移軌道會(huì)隨著目標(biāo)位置的變化而變化,轉(zhuǎn)移時(shí)間也隨之改變。

    圖3 飛行器實(shí)際軌道示意圖

    1.3 轉(zhuǎn)移時(shí)間優(yōu)化

    該優(yōu)化方法的基本思路是:利用已知的定點(diǎn)到定點(diǎn)的轉(zhuǎn)移時(shí)間給出一個(gè)初始的基可行解,也就是新的轉(zhuǎn)移時(shí)間,然后根據(jù)提前設(shè)定的最優(yōu)性判定方法對(duì)這個(gè)新的轉(zhuǎn)移時(shí)間進(jìn)行判定,若該初始可行解是符合條件的最優(yōu)解,則輸出這個(gè)可行解,停止計(jì)算;若不滿足最優(yōu)性條件,則由當(dāng)前的轉(zhuǎn)移時(shí)間根據(jù)計(jì)算結(jié)果生成一個(gè)更接近最優(yōu)解的新的轉(zhuǎn)移時(shí)間,再次利用最優(yōu)性判定方法進(jìn)行判定,在不斷更新可行解的過(guò)程中,一步步接近符合條件的轉(zhuǎn)移時(shí)間值。利用該算法計(jì)算實(shí)際轉(zhuǎn)移時(shí)間的流程如圖4所示。

    圖4 轉(zhuǎn)移時(shí)間優(yōu)化算法流程圖

    首先利用初始轉(zhuǎn)移時(shí)間tf0給定一個(gè)基可行解:

    x1=tf0+α*E

    (11)

    x2=tf0

    (12)

    其中:α為初始轉(zhuǎn)移時(shí)間的一半,E為取值系數(shù),可根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整,初次取值時(shí)為1。

    (13)

    得到實(shí)際轉(zhuǎn)移時(shí)間,根據(jù)目標(biāo)初始速度以及位置矢量就可以得到實(shí)際交會(huì)過(guò)程中飛行器與目標(biāo)交會(huì)時(shí)的位置,再結(jié)合飛行器初始位置,利用Lambert變軌算法就可以得到飛行器的實(shí)際發(fā)射速度??臻g中可將飛行器與地球的相對(duì)運(yùn)動(dòng)看作二體運(yùn)動(dòng),利用軌道動(dòng)力學(xué)方程進(jìn)行積分運(yùn)算,就可以得到飛行器的轉(zhuǎn)移軌道模型。

    2 交會(huì)準(zhǔn)確度計(jì)算模型構(gòu)建

    上節(jié)得到的飛行器轉(zhuǎn)移軌道模型是理想條件下的理想模型,在不考慮誤差因素影響的情況下,飛行器嚴(yán)格按照預(yù)定的軌道與目標(biāo)實(shí)現(xiàn)交會(huì)。在實(shí)際的發(fā)射過(guò)程中,由于各種誤差因素的影響,飛行器會(huì)偏離理論的飛行軌道,當(dāng)偏差過(guò)大時(shí),飛行器可能與目標(biāo)實(shí)現(xiàn)交會(huì),也可能不會(huì)與目標(biāo)交會(huì)。在理想軌道模型中引入誤差因素,并對(duì)飛行器偏離目標(biāo)點(diǎn)次數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),就可得到交會(huì)準(zhǔn)確度計(jì)算模型。

    2.1 誤差分析

    考慮空間飛行器交會(huì)策略的普遍適用性,這里主要對(duì)以下普遍存在的誤差進(jìn)行分析,主要包括:系統(tǒng)存在的時(shí)間誤差、計(jì)算過(guò)程中由精度引起的速度精度誤差、飛行器理論發(fā)射角度與實(shí)際發(fā)射角度不一致導(dǎo)致的指向誤差、角度測(cè)量過(guò)程中存在的角度測(cè)量誤差、目標(biāo)理論位置和實(shí)際位置不一致導(dǎo)致的目標(biāo)位置誤差以及各被測(cè)量隨時(shí)間變化所產(chǎn)生的附加值即模型動(dòng)態(tài)誤差等。這些誤差在各飛行器交會(huì)過(guò)程中普遍存在,考慮這些誤差的影響可以建立更加準(zhǔn)確的空間飛行器交會(huì)策略。

    確定了引入模型的誤差,每次仿真過(guò)程中需要給定誤差值。根據(jù)誤差類型的不同,誤差可按照系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差兩種方式取值。系統(tǒng)誤差每次仿真過(guò)程為固定值,可根據(jù)實(shí)際情況取值。隨機(jī)誤差在仿真過(guò)程為隨機(jī)值,可給定誤差范圍,每次仿真過(guò)程以符合該類型誤差分布方式的形式取值。一般來(lái)說(shuō),隨機(jī)誤差的分布方式分為正態(tài)分布和均勻分布兩種。

    得到誤差值后,就可以利用誤差轉(zhuǎn)換將誤差引入飛行器轉(zhuǎn)移軌道的具體計(jì)算過(guò)程中。在進(jìn)行誤差轉(zhuǎn)換時(shí)需要根據(jù)對(duì)飛行器轉(zhuǎn)移軌道模型構(gòu)建影響方式的不同將誤差轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的變化量,所以根據(jù)影響方式的類型可將誤差分為以下幾組:

    1)第一組誤差:主要影響飛行器的轉(zhuǎn)移時(shí)間,比如發(fā)射時(shí)間誤差Et;

    2)第二組誤差:主要影響飛行器的發(fā)射速度,比如初速精度誤差Ev、指向誤差Ealt、角度測(cè)量誤差Eagl。

    3)第三組誤差:主要影響目標(biāo)位置坐標(biāo)的獲取,比如目標(biāo)位置誤差Etar、模型動(dòng)態(tài)誤差Eyhc等。

    2.2 誤差轉(zhuǎn)換

    為將誤差因素引入轉(zhuǎn)移軌道模型需要進(jìn)行誤差轉(zhuǎn)換。其中第一組和第三組誤差直接影響模型中的時(shí)間和目標(biāo)位置,可將誤差值直接引入模型中。以目標(biāo)位置誤差為例:

    (14)

    第二組誤差直接或間接影響飛行器的發(fā)射速度。其中初速精度誤差直接影響飛行器的發(fā)射速度,對(duì)發(fā)射速度的影響如下:

    (15)

    指向誤差和角度測(cè)量誤差以角度為量綱,間接影響飛行器的發(fā)射速度,需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行誤差轉(zhuǎn)換,以指向誤差為例,該誤差向飛行器發(fā)射速度的轉(zhuǎn)換公式如下:

    (16)

    (17)

    得到誤差轉(zhuǎn)換后的時(shí)間、發(fā)射速度、目標(biāo)位置等變量后,引入第1節(jié)介紹的理想軌道模型就可以得到飛行器與目標(biāo)交會(huì)的實(shí)際軌道模型。

    2.3 交會(huì)準(zhǔn)確度計(jì)算

    建立起飛行器的理論轉(zhuǎn)移軌道模型并在模型中引入誤差因素后,飛行器的實(shí)際轉(zhuǎn)移軌道模型就會(huì)因每次仿真誤差取值的變化而變化。

    假設(shè)每次交會(huì)仿真考慮誤差因素的情況下,依據(jù)飛行器實(shí)際軌道模型計(jì)算出飛行器經(jīng)過(guò)交會(huì)時(shí)間到達(dá)的位置坐標(biāo)為(rsx,rsy,rsz),目標(biāo)的實(shí)際位置坐標(biāo)為(rx,ry,rz),二者之間的差向量為(drx,dry,drz),則可以得到:

    drx=rsx-rx

    (18)

    dry=rsy-ry

    (19)

    drz=rsz-rz

    (20)

    假設(shè)目標(biāo)為球體,半徑為R,飛行器與目標(biāo)具有相同半徑,通過(guò)計(jì)算差向量的長(zhǎng)度l并與目標(biāo)半徑R和飛行器半徑之和進(jìn)行比較:當(dāng)l>2R時(shí),飛行器未與目標(biāo)交會(huì);反之,則可認(rèn)為目標(biāo)與飛行器實(shí)現(xiàn)了交會(huì)。

    假設(shè)經(jīng)過(guò)M次交會(huì)仿真,N次與目標(biāo)交會(huì),則可以得到交會(huì)準(zhǔn)確度:

    (21)

    3 模型仿真

    假定目標(biāo)是半徑為0.25 m的球體,飛行器初速為1 200 m/s,進(jìn)行1 000次仿真。誤差參數(shù)如表1所示。

    表1 仿真誤差參數(shù)

    表1中系統(tǒng)誤差為固定值,每次仿真都按誤差取值項(xiàng)給定誤差值,隨機(jī)誤差為隨機(jī)值,每次仿真按誤差分布方式在0到誤差范圍項(xiàng)之間的范圍內(nèi)取值,因此每次仿真誤差值都不相同。

    前面兩節(jié)設(shè)計(jì)得到了空間飛行器的交會(huì)策略,為了驗(yàn)證交會(huì)策略的正確性,需要進(jìn)行仿真計(jì)算交會(huì)的準(zhǔn)確度。假定飛行器和目標(biāo)具有相同的半徑,可通過(guò)式(18)~(21)計(jì)算假定條件下的交會(huì)準(zhǔn)確度。飛行器在空間中的軌道可以由軌道六根數(shù)(半長(zhǎng)軸、偏心率、軌道傾角、近地點(diǎn)幅角、升交點(diǎn)赤經(jīng)以及平近點(diǎn)角)確定,也可指定軌道上某一點(diǎn)的位置速度矢量,二者可以互相轉(zhuǎn)化。這里以地心慣性坐標(biāo)系為基礎(chǔ),首先給定了飛行器及目標(biāo)初始位置及速度矢量,參數(shù)如表2所示,此時(shí)飛行器與目標(biāo)之間的相對(duì)距離為20 km,相對(duì)速度為300 m/s。

    表2 給定飛行器及目標(biāo)參數(shù)

    利用以上設(shè)定參數(shù)進(jìn)行1 000交會(huì)仿真,得到飛行器與目標(biāo)的交會(huì)準(zhǔn)確度為32.5%,選取某些仿真結(jié)果列于表3。

    表3 仿真結(jié)果

    將表2給定的參數(shù)轉(zhuǎn)換為軌道六根數(shù),確定飛行器和目標(biāo)軌道,讓飛行器和目標(biāo)在各自軌道上運(yùn)行,運(yùn)行到指定距離后進(jìn)行1 000次仿真,得到在此距離下飛行器與目標(biāo)的交會(huì)準(zhǔn)確度,結(jié)果如表4所示。由表可知,隨著距離增加,交會(huì)準(zhǔn)確度不斷下降。

    表4 不同距離下飛行器與目標(biāo)交會(huì)準(zhǔn)確度

    4 結(jié)束語(yǔ)

    空間飛行器交會(huì)策略的構(gòu)建做到了對(duì)大多數(shù)空間飛行器的適用性,可為多數(shù)空間飛行器的交會(huì)過(guò)程提供參考。利用Lambert變軌算法為飛行器轉(zhuǎn)移軌道模型的構(gòu)建建立了基礎(chǔ),粒子群優(yōu)化和交會(huì)時(shí)間優(yōu)化算法解決了目標(biāo)位置不斷變化下交會(huì)時(shí)間的求解問(wèn)題,在綜合考慮誤差因素后得到了飛行器與目標(biāo)交會(huì)的準(zhǔn)確度。通過(guò)仿真,該模型能夠快速、高效、準(zhǔn)確地得到準(zhǔn)確度結(jié)果。

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