[發明專利]基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法

在審

• 申請號: 201610540282.3
• 申請日: 2016-07-08
• 公開（公告）號: CN107590297A
• 公開（公告）日: 2018-01-16
• 發明（設計）人: 陳沖;侯硯澤;李憲強;王青;冉茂鵬;左光;屈峰;榮成成
• 申請（專利權）人: 北京空間技術研制試驗中心
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G06N3/00;G06Q10/04
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明設計了一種基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法，屬于飛行器軌跡規劃技術領域。

背景技術

隨著航天技術的不斷發展和人類空間活動的日益頻繁，未來航天器具備快速、可靠、精確返回地球的能力將變得越來越重要。再入返回是一個存在多種約束的復雜過程，一般情況下，需要根據任務需求和約束條件對再入參考軌跡進行預先規劃，以達到安全返回的目的。在存在各種環境擾動和參數不確定性，飛行器執行應急任務或是任務多變的情況下，再入軌跡規劃對提高制導方法的精度和適應性具有十分重要的意義。然而，由于再入問題本身的復雜性，特別是對于有苛刻過程約束和終端約束的再入飛行器，目前還沒有系統有效的再入軌跡在線規劃方法。

早期的再入軌跡規劃方法是根據航程和約束要求在縱向平面走廊內設計阻力加速度剖面，但這一方面很難滿足新一代再入飛行器的要求。近年來，國內外許多學者建立和發展了基于優化方法的再入軌跡全程規劃方法，這一類方法的主要缺點是消耗大量的計算機時，難以滿足飛行器在執行應急任務時對在線快速性的要求。另一方面，基于智能控制的再入軌跡規劃方法也受到很多研究人員的關注。這類方法的基本原理是利用神經網絡、自適應模糊邏輯系統等的自學習能力實現在線軌跡規劃。基于智能控制的再入軌跡規劃方法同樣存在在線計算量大的問題。

發明內容

本發明針對現有飛行器再入軌跡規劃方法所存在的上述問題，提出一種在線計算時間量小的基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法。

本發明所采取的技術方案如下：

一種基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法，包括以下步驟：步驟1、根據飛行器再入任務需求，確定再入初始條件的包絡范圍；步驟2、根據再入初始條件的所述包絡范圍，確定傾側角分段常值大小、傾側角符號最大反轉次數；步驟3、對再入初始條件的所述包絡范圍劃分網格，即將原包絡劃分為多個子包絡，同時保證原包絡頂點均為某子包絡頂點；步驟4、以各所述子包絡頂點為再入初始條件，采用粒子群優化算法離線設計飛行器再入標準軌道；步驟5、通過離線數字仿真驗證所述包絡范圍劃分和對各所述子包絡頂點優化得到的所述再入標準軌道的有效性；步驟6、對得到的仿真結果進行統計分析，若結果不滿足設計預期要求，則轉到步驟3重新劃分子包絡；若滿足預期設計要求，則設計結束。

作為本發明上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法的改進，采用所述粒子群優化算法離線設計所述飛行器再入標準軌道的步驟具體包括：選取再入飛行器側向制導的漏斗邊界和阻尼系數為所述粒子群優化算法的決策變量，并設置優化過程中漏斗邊界和阻尼系數上下界；根據飛行器再入任務需求和再入過程約束條件，設置所述粒子群優化算法的目標函數；設置所述粒子群優化算法迭代過程中的基本參數；在不同再入初始條件下，通過算法迭代獲得滿足要求的再入標準軌道。

作為本發明上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法的改進，所述粒子群優化算法的所述基本參數包括粒子群種群數目、最大迭代次數、粒子最大飛行速度、學習因子、慣性權重。

對于上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法，其中，所述粒子群種群數目為20～50，所述最大迭代次數為50～100，所述粒子最大飛行速度為相應變量搜索范圍的1/10～1/5，所述學習因子為2，所述慣性權重的初始值為0.9，終止值為0.4。

作為本發明上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法的改進，設置飛行器再入落點精度為目標函數，對再入過程中的約束通過設計相應的罰函數的方法的目標函數中予以體現。

作為本發明上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法的改進，所述子包絡的劃分密度為：再入高度2公里，再入速度100米每秒，再入時速度傾角0.2度。

對于上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法，其中，所述再入初始條件主要包括飛行器再入速度、再入高度、再入時速度方向角。

對于上述基于粒子群優化算法的飛行器再入軌跡在線規劃方法，其中，所述傾側角符號最大反轉次數為3～4次。

本發明具有如下有益效果：

(1)基于粒子群優化算法的標準軌跡優化離線完成，可確保獲得有效的各子包絡頂點處的標準再入軌跡，同時避免在線使用智能優化算法時存在的可能收斂到局部最優解、計算量大等問題。

(2)飛行器再入軌跡在線規劃時，只需要針對側向制導的漏斗邊界和阻尼系數進行簡單的插值計算，在線計算量非常小，再入飛行器執行應急或多變任務時對再入軌跡規劃快速性的需求。