[發明專利]一種大入軌偏差情況下組合體分離軌道確定方法和系統

在審

• 申請號: 202111028656.0
• 申請日: 2021-09-02
• 公開（公告）號: CN113779788A
• 公開（公告）日: 2021-12-10
• 發明（設計）人: 李楠;陳占勝;潘瑞雪;鄧泓;楊牧;鄧武東
• 申請（專利權）人: 上海衛星工程研究所
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F30/15;G06F119/14
• 代理公司: 上海段和段律師事務所 31334
• 代理人: 李佳俊;郭國中

本發明提供了一種大入軌偏差情況下組合體分離軌道確定方法和系統，所述方法包括如下步驟：步驟S1：根據星箭分離異常狀態，確定大偏差入軌點軌道參數及組合體推進艙與軌道轉移相關的平臺參數；步驟S2：建立描述航天器軌道轉移運動學模型；步驟S3：利用交軌共點方法對分離軌道點火點位置、速度增量及燃料消耗進行計算；步驟S4：以期望參數調整至目標值為原則，組合體推進艙最大可用燃料量為邊界，積分迭代實現對分離軌道參數的確定。本發明解決了發生較大入軌偏差，糾偏燃料消耗導致原有轉移任務無法完成情況下，組合體航天器最優分離軌道確定方法，為異常狀況下航天任務補救提供支撐，具有一定的工程實用性。

技術領域

本發明涉及宇航飛行器軌道運動學的技術領域，具體地，涉及一種大入軌偏差情況下組合體分離軌道確定方法和系統。

背景技術

組合體航天器通常包含多個艙段，并且每個艙段都攜帶推進系統，這也使得發生較大入軌偏差，糾偏燃料消耗導致原有軌道轉移任務無法完成情況下，可以通過推進艙與任務艙段提前分離實現異常狀況下航天任務搶救。

國內外目前針對組合體航天器的研究多是集中于模型預測與穩定控制領域，如名為“基于深度學習的組合體航天器模型預測控制”期刊論文中借助深度學習在多參數尋優上的優勢，提出一種基于卷積神經網絡的模型預測控制算法，實現組合體航天器多場景下姿態控制率重構；名為“組合體航天器的姿態無模型自適應控制”期刊論文中提出了一種基于無模型自適應控制方法，解決了轉動慣量參數未知組合體航天器姿態精確控制問題；公開號為CN110789738A的中國專利公開了一種納星-失效航天器組合體組態運動模型與控制模型，設計了分布式模型預測控制器。面向大入軌偏差的組合體航天器最優分離軌道參數確定方法未見公開的研究成果。

綜上所述，需要針對大入軌偏差情況下組合體最優分離軌道確定方法進行設計優化。

發明內容

針對現有技術中的缺陷，本發明的目的是提供一種大入軌偏差情況下組合體分離軌道確定方法和系統。

根據本發明提供的一種大入軌偏差情況下組合體分離軌道確定方法，所述方法包括如下步驟：

步驟S1：根據星箭分離異常狀態，確定大偏差入軌點軌道參數及組合體推進艙與軌道轉移相關的平臺參數；

步驟S2：建立描述航天器軌道轉移運動學模型；

步驟S3：利用交軌共點方法對分離軌道點火點位置、速度增量及燃料消耗進行計算；

步驟S4：以期望參數調整至目標值為原則，組合體推進艙最大可用燃料量為邊界，積分迭代實現對分離軌道參數的確定。

優選地，所述步驟S1包括如下步驟：

步驟S1.1：組合體航天器包含多個艙段，每個艙段攜帶推進系統，大入軌偏差情況下推進艙與任務艙需要提前分離，分離軌道的確定首先需要明確異常入軌時刻的組合體航天器軌道狀態，即采用軌道瞬時六根數形式進行描述，即半長軸a0、偏心率e0、傾角i₀、升交點赤經Ω₀、近地點幅角ω₀和平近點角M₀；

步驟S1.2：明確組合體推進艙相關平臺參數，包括星箭分離異常時刻重量m、最大可用燃料剩余量m′、發動機推力F和發動機比沖I_sp。

優選地，所述步驟S2中建立J₂地球引力攝動影響下的軌道轉移運動學模型：

其中，分別為點火時刻組合體航天器地心慣性系位置、速度矢量；

r為點火時刻組合體航天器位置矢量的模值；

(x,y,z)為點火時刻航天器地心慣性系三軸位置分量；