[發明專利]一種針對離子電推進系統的連續變推力最優控制系統和方法

有效

• 申請號: 202110997091.0
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113738606B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 劉晨星;王成飛;方正;楊福全;劉貴忠;耿海
• 申請（專利權）人: 西安交通大學;蘭州空間技術物理研究所
• 主分類號: F03H1/00
• 分類號: F03H1/00
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 王艾華

本發明公開了一種針對離子電推進系統的連續變推力最優控制系統和方法，該方法能夠在完成推力需求值的同時達到工作效率最優，實現離子電推進系統的最優控制。在具體操作時，控制器在每個控制周期接收上位機下達的推力需求值，并在每個調節周期接收推力檢測單元返回的當前推力值，僅依據推力需求值與當前推力值，通過陽極流率開環控制，陽極電流、勵磁電流閉環控制以實現推進器的實時最優推力控制。

技術領域

本發明屬于空間等離子體電領域，具體涉及一種針對離子電推進系統的連續變推力最優控制系統和方法。

背景技術

離子電推進系統的主要工作特點是寬范圍高精度連續變推力，推力的調節需要通過控制量陽極流率、陽極電流、勵磁電流的組合調節實現。為了實現推力的寬范圍高精度連續調節，需要借助特定的控制算法實時控制離子推力器控制量的變化實現要求的推力需求值。建立離子推力器輸出推力與控制量之間的變化關系目前還不能用等離子體放電相關物理規律進行表述，必須借助大量詳細試驗獲得的試驗數據進行擬合規律表述。由于由上位機下達的推力需求值是預先未知的隨時間任意變化的函數，因此該系統是一種典型的隨動系統，此類系統設計的重點是研究被控量(推力輸出值)跟隨參據量(推力需求值)的快速性和準確性。

近年來隨著計算能力地不斷提升，深度神經網絡技術得到不斷發展，深度神經網絡能夠學習與適應不確定系統的動態特性，有很強的魯棒性和容錯性。同時，根據萬能逼近定理，通過連接多個特征值，經過線性和非線性的組合，深度神經網絡可以逼近任意連續函數和非連續函數。因此，深度神經網絡為非線性系統的建模和控制提供了強有力的手段。

在工程實際中，應用最為廣泛的調節器控制規律為比例積分微分控制，簡稱PID控制。PID控制以其結構簡單、穩定性好、工作可靠、調整方便成為工業控制的主要技術之一。但在離子電推進領域，傳統的PID控制方法僅依靠推力誤差進行決策控制，并未針對系統工作效率進行優化，不能保證在任何條件下系統均處于最優工作狀態，無法滿足離子推進器低誤差且高效率(最優控制)的工作要求。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的缺點，提供一種針對離子電推進系統的連續變推力最優控制系統和方法，以解決現有技術中傳統的PID控制方法未針對系統工作效率進行優化，難以保證系統處于最優工作狀態的技術問題。

為達到上述目的，本發明采用以下技術方案予以實現：

一種針對離子電推進系統的連續變推力最優控制方法，包括以下步驟：

步驟1，建立控制量和推進器推力網絡以及工作效率網絡、以及推力網絡損失函數和工作效率損失函數，通過輸出推力的損失函數，訓練推力網絡中的參數，通過工作效率的損失函數，訓練工作效率網路的損失函數，獲得訓練后的推力網絡和工作效率網絡，所述控制量包括陽極流率、陽極電流和勵磁電流；

步驟2，通過訓練后的推力網絡和工作效率網絡，建立輸出推力的優化模型，所述優化模型以輸出推力與推力需求誤差值最小化，以及推進器工作效率最大化為目標；

步驟3，建立控制器，所述控制器包括優化器和調節器，所述優化器為控制量的控制網絡，控制量的控制網絡通過控制量的損失函數優化參數后獲得，所述控制量的損失函數通過優化模型獲得，所述調節器為陽極流率開環控制，陽極電流和勵磁電流閉環增量式的PID控制調節器；

步驟4，劃分推力控制階段為控制周期和調節周期，控制周期期間，上位機下達推力需求指令；調節周期期間，控制器輸出實時的最優控制量，整個推進器獲得最優推力且整個推進器的工作效率最優。

本發明的進一步改進在于：

優選的，步驟1中，通過地面試驗數據建立推力網絡以及工作效率網絡。

優選的，步驟1中，所述推力網絡為：