[發明專利]用于控制火箭的著陸過程的方法

有效

• 申請號: 202011231449.0
• 申請日: 2020-11-06
• 公開（公告）號: CN112278334B
• 公開（公告）日: 2022-07-01
• 發明（設計）人: 徐國曦;龔曉然
• 申請（專利權）人: 北京登火匯智科技有限公司
• 主分類號: B64G1/62
• 分類號: B64G1/62
• 代理公司: 江蘇致邦律師事務所 32230
• 代理人: 葛勝非

1.一種用于控制火箭的著陸過程的方法(100)，所述方法至少包括以下步驟：

i)使得火箭在近地面空間內在不同的環境狀態下通過手動控制的方式平穩著陸并記錄著陸過程中產生的第一類飛行數據；

ii)使得火箭在近地面空間內在不同的環境狀態下以隨機控制參數值飛行并記錄飛行過程中產生的第二類飛行數據；

iii)建立并利用所收集的第二類飛行數據訓練人工神經網絡(23)，人工神經網絡(23)被訓練成能基于火箭在當前時刻的位置r_n和控制參數值u_n以及當前風速w_n計算出火箭在下一時刻的預測加速度a_n+1’；

iv)建立并利用所收集的第一類飛行數據訓練另外的人工神經網絡(21)，另外的人工神經網絡(21)被訓練成能計算出火箭在著陸過程中在到達各位置點處時在遭遇不同的環境狀態情況下的實時控制策略，所述另外的人工神經網絡(21)的輸入參數包括火箭在當前時刻的位置r_n和當前風速w_n，輸出參數包括用于操控火箭的動力系統的實時控制參數值；其中，人工神經網絡(23)輸出的火箭在下一時刻的預測加速度a_n+1’被所述另外的人工神經網絡(21)調用，以用作所述另外的人工神經網絡(21)的輸入參數；和

v)在火箭啟動自動著陸過程后，經訓練的所述另外的人工神經網絡(21)依據各項輸入參數確定出實時控制參數值，并且依據確定出的實時控制參數值操控火箭的動力系統，直至火箭完成著陸。

2.根據權利要求1所述的方法(100)，其特征在于，所述方法還包括：

建立并利用所收集的第一類飛行數據訓練附加的人工神經網絡(22)，所述附加的人工神經網絡(22)被訓練成能基于火箭在當前時刻的位置r_n和當前風速w_n計算出火箭在當前時刻的理想速度v_n*和理想加速度a_n*。

3.根據權利要求2所述的方法(100)，其特征在于，

所述附加的人工神經網絡(22)輸出的火箭在當前時刻的理想速度v_n*和理想加速度a_n*被所述另外的人工神經網絡(21)調用，以用作所述另外的人工神經網絡(21)的輸入參數。

4.根據權利要求2或3所述的方法(100)，其特征在于，

所收集的第一類飛行數據被分成第一子集和第二子集，其中，第一子集用作所述另外的人工神經網絡(21)的訓練集，而第二子集用作所述附加的人工神經網絡(22)的訓練集。

5.根據權利要求1-3中任一項所述的方法(100)，其特征在于，

第一類和第二類飛行數據均包括飛行過程中各時刻火箭的運動學數據和控制參數值以及環境狀態數據。

6.根據權利要求1-3中任一項所述的方法(100)，其特征在于，

實時控制參數值包括風扇轉速和/或發動機推力。

7.根據權利要求1-3中任一項所述的方法(100)，其特征在于，所述方法還包括：

借助于火箭的導航模塊計算出火箭在下一時刻應當到達的位置坐標r_n+1，該位置坐標r_n+1被所述另外的人工神經網絡(21)調用，以用作所述另外的人工神經網絡(21)的輸入參數。

8.根據權利要求1-3中任一項所述的方法(100)，其特征在于，采用以下方式執行步驟v)：

將所述另外的人工神經網絡(21)確定出的實時控制參數值提供給用于操控火箭的動力系統的至少一個動力部件的控制模塊(30)。