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    基于hp偽譜同倫凸優(yōu)化的火箭垂直回收在線軌跡規(guī)劃方法

    2022-06-10 05:47:32史鵬飛唐勝景
    宇航學(xué)報 2022年5期
    關(guān)鍵詞:偽譜火箭約束

    郭 杰,相 巖,王 肖,史鵬飛,唐勝景

    (1. 北京理工大學(xué)宇航學(xué)院,北京 100081;2. 飛行器動力學(xué)與控制教育部重點實驗室,北京 100081;3. 中國運載火箭技術(shù)研究院,北京 100076;4. 北京航天自動控制研究所,北京 100854)

    0 引 言

    近年來,可重復(fù)使用運載器成為航空航天領(lǐng)域的研究熱點。隨著SpaceX公司獵鷹火箭回收和復(fù)用的多次成功,垂直起降重復(fù)使用運載火箭受到了廣泛關(guān)注,著陸段制導(dǎo)問題是火箭垂直回收的關(guān)鍵性問題之一。著陸段約束復(fù)雜、飛行環(huán)境高動態(tài)變化,制導(dǎo)算法需要具備在線處理多約束優(yōu)化問題的能力。隨著計算機性能的提升和優(yōu)化方法的發(fā)展,一些學(xué)者提出了計算制導(dǎo)的概念,即通過在線實時軌跡優(yōu)化得到制導(dǎo)指令,直接輸入動力學(xué)方程實現(xiàn)閉環(huán)最優(yōu)制導(dǎo)??焖?、高精度的在線軌跡優(yōu)化方法是閉環(huán)最優(yōu)制導(dǎo)的基礎(chǔ)。

    軌跡優(yōu)化方法一般可分為直接法和間接法。在直接法中,凸優(yōu)化方法求解速度快、具備確定收斂準(zhǔn)則的特點使其在數(shù)值計算方面具有明顯的優(yōu)勢。然而大多數(shù)飛行器軌跡優(yōu)化問題的動力學(xué)和約束都是非凸的,因此應(yīng)用凸優(yōu)化方法的難點在于問題的凸化。目前常用的凸化方法主要有序列凸化和無損凸化兩種。

    相較于序列凸化,無損凸化采用變量替換、約束松弛的方式實現(xiàn)凸化,無需參考軌跡和附加的信賴域約束,具有良好的收斂特性。然而無損凸化依賴特殊的問題形式,對于飛行高度較低、大氣稠密的火箭子級,氣動力的影響不可忽略,無法直接應(yīng)用無損凸化求解。文獻(xiàn)[13]采用無損凸化處理推力幅值約束,利用平均速度估計氣動阻力進(jìn)而完成火箭垂直回收著陸段在線制導(dǎo)律設(shè)計,但是采用平均速度估計氣動力誤差較大,導(dǎo)致軌跡優(yōu)化算法精度和制導(dǎo)算法的魯棒性降低。文獻(xiàn)[14]結(jié)合無損凸化和同倫方法設(shè)計了火箭子級著陸同倫迭代凸化軌跡優(yōu)化方法,但是該算法未考慮推力方向和變化率約束,加重了發(fā)動機系統(tǒng)的工作負(fù)擔(dān)。

    現(xiàn)有的無損凸化方法在確定最優(yōu)終端時間方面研究較少,多將終端時間設(shè)置為固定值,無法保證開機-終端時刻組合的最優(yōu)性。然而,若直接將作為優(yōu)化變量會破壞原問題的凸性,進(jìn)而影響原問題良好的收斂特性。另一方面,對尋優(yōu)則需要對包含最優(yōu)解區(qū)間的上下界進(jìn)行多次試探,計算效率低,求解時間長,難以在線應(yīng)用。因此如何在著陸段初始時刻快速確定最優(yōu)終端時間成為了在火箭回收問題中應(yīng)用無損凸化方法的主要難點。

    偽譜法具有求解精度高、算法成熟等優(yōu)點。因此許多學(xué)者將偽譜離散與凸優(yōu)化相結(jié)合求解軌跡優(yōu)化問題,文獻(xiàn)[16]將偽譜離散與無損凸化結(jié)合研究了火星著陸軌跡優(yōu)化問題。文獻(xiàn)[17]將偽譜法與序列凸優(yōu)化結(jié)合,在模型預(yù)測控制框架下解決了火箭垂直回收制導(dǎo)問題。然而上述方法采用全局離散策略,問題稀疏性差,求解耗時較長,難以在線應(yīng)用。

    綜上所述,現(xiàn)有的無損凸化方法研究中在確定最優(yōu)終端時間方面研究較少,并且難以實現(xiàn)軌跡優(yōu)化算法求解精度和計算速度的有效權(quán)衡。本文面向可重復(fù)使用運載火箭子級回收問題,提出了一種帶有最優(yōu)終端時間估計策略的hp偽譜同倫凸優(yōu)化在線軌跡規(guī)劃算法。主要貢獻(xiàn)為:1)提出了一種最優(yōu)終端時間快速估計策略,能夠快速估計最優(yōu)終端時間,同時保證優(yōu)化結(jié)果的最優(yōu)性;2)所提方法無需參考軌跡,能夠有效處理氣動力和非凸約束,在保證一定求解精度的條件下有效提升了算法的計算速度。

    1 問題描述

    1.1 動力學(xué)模型

    不考慮地球自轉(zhuǎn),將地球視為均勻圓球,忽略哥氏慣性力的影響,考慮阻力和升力,參考文獻(xiàn)[18]中的發(fā)射坐標(biāo)系定義著陸點坐標(biāo)系如圖1所示。圖中,坐標(biāo)系原點為著陸點,軸垂直地面向上,軸與初始時刻的速度矢量在地面上投影的方向一致,軸與,軸呈右手坐標(biāo)系。

    圖1 著陸點坐標(biāo)系Fig.1 Reference frame of the landing point

    在著陸點坐標(biāo)系下建立可重復(fù)使用運載火箭子級著陸段三自由度動力學(xué)方程如下

    (1)

    (2)

    式中:和分別為升力系數(shù)和阻力系數(shù);為火箭子級參考特征面積;為大氣密度,其計算公式為

    =exp(-)

    (3)

    式中:為海平面密度;為參考高度;為火箭子級飛行高度。

    對于火箭垂直回收過程,令狀態(tài)變量=[,,],控制變量==[,,],則系統(tǒng)狀態(tài)空間表達(dá)式為

    (4)

    1.2 軌跡優(yōu)化問題

    火箭子級垂直回收需滿足定點軟著陸的任務(wù)需求,因此定義軌跡優(yōu)化問題的初始和終端約束為

    (5)

    式中:和分別為著陸段初始和終端時刻;和分別為火箭子級著陸段初始質(zhì)量和結(jié)構(gòu)干重;對于運載火箭子級一般有=,=。進(jìn)一步考慮控制量約束,其中推力幅值和方向約束為

    (6)

    (7)

    式中:和為總推力幅值的上下限;maxmax為最大推力方向角。

    此外,考慮到火箭子級發(fā)動機推力調(diào)節(jié)能力有限,還需要對推力變化率施加約束

    (8)

    另一方面,由于著陸段起始高度較低,火箭子級飛行速度相對較小,而空氣密度較大,因此僅考慮動壓作為過程約束

    (9)

    選擇燃料消耗最少即終端剩余質(zhì)量最大為性能指標(biāo)

    =-()

    (10)

    綜上所述,可重復(fù)使用運載火箭子級著陸段軌跡優(yōu)化問題可描述為

    問題0:

    (11)

    問題0是一個連續(xù)的終端時間自由的最優(yōu)控制問題,其優(yōu)化變量為=[(),(),],對應(yīng)的最優(yōu)控制量為=[(),(),]。

    2 帶有最優(yōu)終端時間估計的軌跡優(yōu)化算法

    2.1 問題凸化

    無損凸化

    針對問題0中非凸形式的動力學(xué)方程和約束,無法直接應(yīng)用凸優(yōu)化方法求解。本節(jié)主要考慮通過無損凸化將非凸問題轉(zhuǎn)化為凸問題。

    首先針對非凸推力幅值約束,引入變量,則式(6)可以轉(zhuǎn)化為

    ≤≤

    (12)

    (13)

    基于凸優(yōu)化理論和問題的具體形式,對式(13)進(jìn)行松弛變換,變換后的約束為

    (14)

    關(guān)于這一凸化變換無損性的證明可參考文獻(xiàn)[12]和文獻(xiàn)[14],本文中直接應(yīng)用結(jié)論,則動力學(xué)方程可變換為

    (15)

    基于上述變換,問題0中控制變量可增廣變換為=[,],定義變換后的問題為問題1,具體形式如下

    問題1:

    (16)

    進(jìn)一步對上述動力學(xué)方程中的非線性項進(jìn)行處理,作如下變量替換

    (17)

    變換后的動力學(xué)方程如下

    (18)

    相應(yīng)地,推力約束和目標(biāo)函數(shù)變換為

    ·e-≤≤·e-

    (19)

    (20)

    =min-()

    (21)

    根據(jù)凸優(yōu)化和解析幾何理論,易知式(20)所定義的可行域為二階錐,是一種典型的凸約束。

    同倫方法

    對于式(18)中的非凸氣動力項和式(19)所表示的非凸約束,采用同倫方法(Homotopy approach)對其進(jìn)行凸化。在數(shù)學(xué)上,兩個拓?fù)淇臻g如果可以通過一系列連續(xù)變化從一個變到另一個,那么就稱這兩個拓?fù)淇臻g同倫。對于函數(shù)而言,若存在連續(xù)映射(,),使得連續(xù)函數(shù)(),()滿足

    (22)

    則稱()與()同倫,(,)為同倫映射,為同倫因子,由上式可知,隨著同倫因子從0變化到1,函數(shù)()逐漸延拓為()。

    值得注意的是,應(yīng)用同倫方法的前提條件是同倫過程中不改變系統(tǒng)的性質(zhì),下面對本問題中同倫方法的適用性進(jìn)行簡要分析。

    不同于以氣動力作為主要控制力的滑翔再入飛行器,垂直回收運載火箭的主要控制力為火箭發(fā)動機推力。此外,在垂直回收過程中火箭子級飛行速度相對較小,氣動力相對發(fā)動機推力要小很多,本文采用的仿真參數(shù)對應(yīng)的作用力曲線如圖2所示。

    圖2 飛行過程中所受作用力幅值Fig.2 Magnitudes of the acting forces during flight

    從圖中可以看出,氣動力小于推力,且由于推力對飛行速度的主要控制作用,氣動力曲線也在一定程度上受到了推力曲線的影響。

    通過上述分析可知,氣動力為火箭子級的非主要控制力,可以應(yīng)用同倫方法凸化問題。同倫凸優(yōu)化算法的具體設(shè)計過程如下。

    首先不考慮氣動力的影響,即在式(18)中刪去氣動力加速度項,基于文獻(xiàn)[11]中的處理方式對式(19)進(jìn)行Taylor展開,將其變換為

    ·e-[(1-(-)+(-)2)]≤

    ≤·e-[(1-(-)]

    (23)

    由式(23)可得,不等式左側(cè)為二階錐約束,右側(cè)為線性約束,對于凸化后的問題應(yīng)用原-對偶內(nèi)點法(Primal-dual interior point method, PDIPM)求解凸優(yōu)化問題獲得初始解。隨后,在動力學(xué)方程中引入同倫因子,將動力學(xué)方程、推力約束以及過程約束變換為

    (24)

    ·e-≤≤·e-

    (25)

    (26)

    (27)

    式中:

    需要說明的是,上述狀態(tài)空間表達(dá)式中的系數(shù)矩陣與控制矩陣在同倫過程中為線性時變剖面形式,具體取值由上一次優(yōu)化結(jié)果決定。

    綜上所述,凸化后的問題可以描述為

    問題2:

    (28)

    2.2 問題離散

    本文采用flipped Radau偽譜法(flipped Radau pseudospectral method, FRPM)離散連續(xù)最優(yōu)控制問題2,將離散后的參數(shù)優(yōu)化問題記為問題3。FRPM是一種非對稱的多區(qū)間偽譜法,不同于Radau偽譜法(RPM),F(xiàn)RPM將終端時間設(shè)置為配點,可以更好地定義終端約束。

    在FRPM中,首先定義新的時間變量,將時間區(qū)間從[0,]映射到[-1,1],定義仿射變換關(guān)系如下

    (29)

    然后選取個Flipped Legendre Gauss Radau(FLGR)配點以及=-1作為離散點,故在∈[-1,1]上共有個配點和+1個離散點。定義階Lagrange多項式()為如下形式

    (30)

    相應(yīng)地,狀態(tài)量和控制量可以近似為

    (31)

    對上式中的狀態(tài)量求導(dǎo)即可得到狀態(tài)量微分的近似形式

    (32)

    因此動力學(xué)方程的離散形式為

    =1,2,…,

    (33)

    式中:×(+1)為FRPM微分矩陣。此外,目標(biāo)函數(shù)為Mayer型性能指標(biāo),其離散形式為

    =[(1)]

    (34)

    相應(yīng)地,初始和終端約束變換為

    (35)

    推力約束變換為

    ·e-≤≤·e-,?∈[-1,1]

    (36)

    (37)

    (38)

    (39)

    過程約束變換為

    (40)

    進(jìn)一步地,為加快求解速度、提升求解效率,采用hp偽譜法代替全局偽譜法對問題進(jìn)行離散化處理。本文為簡化問題,僅考慮子區(qū)間個數(shù)h和配點個數(shù)p為常值的情況。采用hp-FRPM離散軌跡優(yōu)化問題增加了雅各比矩陣的稀疏性,加快了軌跡優(yōu)化問題的求解速度。

    在本文中用上標(biāo)表示第個子區(qū)間,下標(biāo)表示子區(qū)間內(nèi)的第個離散點,則動力學(xué)方程式(33)的hp離散形式為

    (41)

    此外,考慮各子區(qū)間之間的連接條件

    (42)

    綜上所述,采用hp-FRPM離散后的參數(shù)優(yōu)化問題可描述為

    問題3:

    (43)

    2.3 最優(yōu)終端時間快速估計

    現(xiàn)有的無損凸化方法在確定最優(yōu)終端時間方面研究較少,多將設(shè)置為固定值,在一定程度上對求解結(jié)果施加了限制條件,不能完全保證求解結(jié)果的最優(yōu)性。

    但是,若直接將納入軌跡優(yōu)化問題框架則會破壞原問題良好的收斂特性,難以應(yīng)用無損凸化求解。另一方面,若采用傳統(tǒng)的線性搜索算法對尋優(yōu)則最優(yōu)解區(qū)間的上下界難以確定,導(dǎo)致搜索算法收斂速度慢,難以在線應(yīng)用。

    基于上述分析,本文基于最優(yōu)控制理論和垂直起降可重復(fù)使用運載火箭的運動學(xué)特性,采用解析方法估計包含最優(yōu)解區(qū)間的上下界,進(jìn)一步設(shè)計二次插值型搜索策略完成最優(yōu)終端時間的快速估計。

    (44)

    (45)

    式中:為切換系數(shù)。

    進(jìn)一步地,由火箭子級動力學(xué)式(1)中第二式可得,不考慮氣動力時火箭子級加速度幅值為

    (46)

    雖然火箭子級加速度幅值為時變值,難以分析其具體變化趨勢,但結(jié)合式(45)中的燃料最優(yōu)控制形式和火箭子級變質(zhì)量飛行特性,可以通過定性分析式(46)得出,在垂直回收過程中加速度總體呈增大趨勢,終端時刻加速度最大。同時,根據(jù)終端時刻火箭子級姿態(tài)約束和最優(yōu)控制理論可知,終端時刻火箭子級推力方向沿著陸點坐標(biāo)系軸方向且幅值為。通過上述分析可得,火箭子級終端加速度具體形式為

    (47)

    對于上式中的終端質(zhì)量,結(jié)合動力學(xué)方程式(1)中的第三式和燃料最優(yōu)控制問題解式(45)估計其下界

    (48)

    則終端加速度的上界為

    (49)

    至此,完成終端加速度上界的解析估計。另一方面,由于火箭子級初始位置和速度已知,根據(jù)運動學(xué)關(guān)系,構(gòu)建多項式函數(shù)來估計速度,進(jìn)而求解最優(yōu)終端時間上下界,原理如圖3所示。

    圖3 最優(yōu)終端時間上下界解析多項式估計Fig.3 Analytic polynomial estimation of upper and lower bounds of optimal terminal time

    (50)

    (51)

    由上式可知,終端時刻火箭子級加速度的估計值為

    (52)

    進(jìn)一步根據(jù)運動學(xué)公式,速度曲線對時間的積分為位置,即

    (53)

    將式(50)代入上式求解可得

    (54)

    (55)

    (56)

    綜上所述,帶有最優(yōu)終端時間快速估計策略的火箭垂直回收hp偽譜同倫凸優(yōu)化算法流程如圖4所示。

    圖4 算法流程Fig.4 Flow chart of the algorithm

    3 仿真校驗

    本節(jié)通過數(shù)值仿真對提出的帶有最優(yōu)終端時間快速估計策略的hp偽譜同倫凸優(yōu)化算法進(jìn)行驗證,并將其與現(xiàn)有的軌跡優(yōu)化算法進(jìn)行對比,分析該軌跡優(yōu)化算法的求解精度、計算時間以及收斂性能。

    本文使用的仿真參數(shù)及過程約束見表1和表2,火箭子級初始位置和速度設(shè)置為=[-2700,9800,0]m、=[180,-400,0]m/s。所有程序的仿真環(huán)境均為Intel Core i7-7700HQ、2.80 GHz和Windows 10操作系統(tǒng)的筆記本電腦,仿真軟件為Matlab,對于生成的凸問題調(diào)用Mosek 9.0工具包采用原始對偶內(nèi)點法進(jìn)行求解。

    3.1 最優(yōu)終端時間快速估計策略仿真驗證

    表1 火箭子級仿真參數(shù)Table 1 Simulation parameters of the launch vehicle stages

    表2 約束邊界值Table 2 Boundary values of constraints

    由于偽譜法將終端時間納入優(yōu)化框架,通過求解軌跡優(yōu)化問題來獲得最優(yōu)終端時間,因此可以將偽譜法的求解結(jié)果作為基準(zhǔn)。從表3中可以看出,四種方法的求解結(jié)果相差不大。進(jìn)一步對比求解耗時,偽譜法求解時間明顯較長。通過對比文獻(xiàn)[21]方法和改進(jìn)文獻(xiàn)[21]方法的求解時間可以得出,采用本文的上下界估計方法可以有效縮小估計區(qū)間,加快計算速度,提升計算效率。本文方法的求解時間為1.58 s,遠(yuǎn)小于其余三種方法的求解時間,說明了采用二次插值法具有超線性收斂的特性,相較于基于線性收斂準(zhǔn)則的二分法,收斂速度大幅提升。同時本文方法的求解結(jié)果相較于基準(zhǔn)結(jié)果誤差較小,實現(xiàn)了具備一定精度的快速估計,適合在線應(yīng)用。

    表3 算法性能對比Table 3 Performance comparison of algorithms

    3.2 算法仿真分析及最優(yōu)性驗證

    本節(jié)仿真以國內(nèi)外廣泛應(yīng)用的精度高、適用性強的GPOPS Ⅱ軟件包的求解結(jié)果作為基準(zhǔn),對提出的hp偽譜同倫凸優(yōu)化算法即hp-PHCP算法的最優(yōu)性進(jìn)行驗證?;贕POPS Ⅱ軟件包的求解程序采用hp網(wǎng)格自適應(yīng)更新策略,調(diào)用經(jīng)典的稀疏非線性求解器(SNOPT)求解轉(zhuǎn)化后的非線性規(guī)劃問題。hp-PHCP算法中總離散點個數(shù)為81,其中子區(qū)間個數(shù)=4,配點個數(shù)=20,飛行終端時間采用3.1節(jié)中的優(yōu)化結(jié)果,同倫參數(shù)設(shè)置為=04。上述兩個算法的迭代終止條件參數(shù)均為=10。為表示方便,在圖例中將利用GPOPS Ⅱ軟件包求解記為原算法,將hp-PHCP算法記為本文算法,仿真結(jié)果如圖5至圖13所示。

    圖5 hp-PHCP求解SOCP問題時間Fig.5 Solving time of SOCP problem using hp-PHCP

    圖6 動壓-時間曲線Fig.6 Curve of dynamic pressure-time

    圖7 推力擺角-時間曲線Fig.7 Curve of thrust swing angle-time

    圖8 推力幅值迭代過程Fig.8 Iteration history of thrust amplitude

    圖9 位置-時間曲線Fig.9 Curve of position-time

    圖10 速度-時間曲線Fig.10 Curve of velocity-time

    圖11 質(zhì)量-時間曲線Fig.11 Curve of mass-time

    圖12 推力分量-時間曲線Fig.12 Curve of thrust component-time

    圖13 推力幅值-時間曲線Fig.13 Curve of thrust amplitude-time

    根據(jù)仿真結(jié)果,hp-PHCP算法共迭代6次完成收斂,求解二階錐規(guī)劃(SOCP)問題總時間為1.011 s,每次求解時間如圖5所示。從圖中可以看出,hp-PHCP算法求解SOCP問題的平均時間約為0.169 s,最大求解時間為0.347 s,出現(xiàn)在求解迭代啟動解中,這是由于啟動解求解過程無需參考軌跡,采用全局尋優(yōu)造成了時間較長。從圖6至圖8可以看出,求解結(jié)果滿足動壓約束、推力幅值和方向約束。特別地,從圖8的局部放大圖可知,在前3次迭代中推力切換時間跳變較大,且推力幅值約束并不滿足。這是由于進(jìn)行了控制量和質(zhì)量的變量替換,而氣動力尚未完全加入動力學(xué)系統(tǒng),在同倫過程中以上次優(yōu)化結(jié)果為基準(zhǔn),但質(zhì)量剖面與氣動力剖面的近似精度不足,導(dǎo)致變換后的推力幅值約束近似精度下降。這一問題在氣動力完全引入動力學(xué)方程中得到了顯著改善,從圖8的局部放大圖可以看出,在第四次迭代后,同倫參數(shù)=1即完成氣動力引入,總推力曲線迅速收斂,推力幅值約束得到了滿足。從圖9至圖13可以看出,hp-PHCP算法與GPOPS優(yōu)化軟件包求得的狀態(tài)變量曲線基本重合,控制變量曲線相差不大,因此可以說明,提出的hp-PHCP算法具備一定的局部最優(yōu)性。特別地,從圖12可以看出,由于推力方向和變化率約束的存在,分推力曲線并不平滑,然而狀態(tài)變量曲線平滑,這表明了hp-PHCP算法在嚴(yán)格滿足控制約束的同時實現(xiàn)了平穩(wěn)飛行。此外,從圖13還可以看出,松弛變量與總推力曲線完全重合,進(jìn)一步驗證了凸化過程的無損性。

    3.3 算法性能對比分析

    為進(jìn)一步分析本文提出hp-PHCP算法的性能,采用對比分析的方法對三種不同離散方法的軌跡優(yōu)化算法進(jìn)行數(shù)值仿真。第一種是采用基于梯形法離散的同倫凸優(yōu)化算法(THCP),第二種是基于全局flipped Radau偽譜法離散的同倫凸優(yōu)化算法(PHCP),第三種是本文提出的基于hp flipped Radau偽譜法離散的同倫凸優(yōu)化算法(hp-PHCP)。三種算法的總離散點數(shù)均為81,飛行終端時間采用3.1節(jié)中的優(yōu)化結(jié)果,同倫參數(shù)設(shè)置為=04。其中hp-PHCP算法中子區(qū)間個數(shù)=2,配點個數(shù)=40。仿真結(jié)果如表4和圖14至圖18所示。

    表4 三種算法優(yōu)化結(jié)果對比Table 4 Optimization results comparison of three algorithms

    圖14 位置-時間曲線Fig.14 Curve of position-time

    圖15 速度-時間曲線Fig.15 Curve of velocity-time

    圖16 質(zhì)量-時間曲線Fig.16 Curve of mass-time

    圖17 推力分量-時間曲線Fig.17 Curve of thrust component-time

    圖18 推力幅值-時間曲線Fig.18 Curve of thrust amplitude-time

    從圖14至圖18可以看出,三種軌跡優(yōu)化算法求解得到的狀態(tài)變量和控制變量曲線基本重合,總推力曲線呈現(xiàn)出明顯的Bang-Bang特性,且切換過程平滑無吉布斯(Gibbs)現(xiàn)象。此外,三種軌跡優(yōu)化算法均在第6次迭代時完成收斂,收斂性能良好,收斂速度快。

    表4給出了三種軌跡優(yōu)化算法優(yōu)化結(jié)果對比,作為以在線應(yīng)用為目標(biāo)的軌跡優(yōu)化算法,求解精度和計算速度是衡量算法優(yōu)劣的重要標(biāo)準(zhǔn)。三種算法中THCP求解時間最短,但高度和速度的終端誤差大;而PHCP算法雖然計算精度最高,但其求解時間長。相較于THCP和PHCP,本文提出的hp-PHCP算法終端誤差與PHCP算法為同一數(shù)量級,但是求解時間不到PHCP算法的一半,在保證一定求解精度的條件下有效提升了算法的計算速度,使其具備了在線應(yīng)用的潛力。

    4 結(jié) 論

    面向可重復(fù)使用運載火箭子級回收問題,提出了一種帶有最優(yōu)終端時間估計策略的hp偽譜同倫凸優(yōu)化在線軌跡規(guī)劃算法。取得的主要成果如下:

    1) 最優(yōu)終端時間快速估計策略能夠快速估計最優(yōu)終端時間,保證了開機-終端時刻組合的最優(yōu)性,同時能夠最大限度實現(xiàn)燃料消耗最小,進(jìn)一步提升運載火箭的經(jīng)濟效益。

    2) hp偽譜同倫凸優(yōu)化軌跡優(yōu)化算法(hp-PHCP)能夠有效處理非凸約束,無需參考軌跡,分推力指令平滑連續(xù),收斂性能良好,收斂速度快,能夠保證求解結(jié)果的最優(yōu)性。

    3) 相較于THCP算法和PHCP算法,hp-PHCP算法基于hp多階段偽譜離散策略,進(jìn)一步提升了軌跡優(yōu)化問題的稀疏性,在保證求解精度的同時有效縮短了計算時間,具備在線應(yīng)用潛力。

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