CN106773671A - 深空探测器分阶段mdo方法 - Google Patents

深空探测器分阶段mdo方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种深空探测器分阶段MDO方法，包括如下步骤：以深空探测器为工程背景，将MDO问题分解为不同的阶段，每个阶段又包含多个学科，并依据动态规划逆向递推的思想，依次进行第n阶段、第n‑1阶段、…、第1阶段的优化，然后综合地面各种工程约束条件和初值进行正向回代求解，使复杂优化问题得以一定程度地简化，从而实现深空探测器全阶段多学科设计优化过程，为深空探测器总体优化设计奠定理论与方法基础。

Description

深空探测器分阶段MDO方法
技术领域
本发明涉及航天器总体优化技术，具体地，涉及一种基于动态规划思想的深空探测器分阶段MDO方法。
背景技术
与地球卫星相比，深空探测器飞行轨迹复杂，具有一定的阶段性。低轨卫星通过运载发射直接进入任务轨道，高轨卫星在运载发射后，通过轨道调整进入任务轨道，而深空探测器在运载发射后，先后经历地球逃逸、中途修正、捕获制动、轨道调整，随后进入科学任务轨道，与地球卫星相比，深空探测器飞行阶段复杂，需综合考虑各飞行阶段及各种工程约束。
相对于近地空间飞行器MDO问题而言，深空探测器MDO问题具有一定的特殊性。深空探测器多学科设计优化问题必然会涉及到轨道学科，与近地空间飞行器相比，深空探测器的飞行轨迹相对比较复杂，而轨道参数与深空探测器设计呈现较强的耦合特性。与此同时，深空探测器的任务需求体现于探测器轨道设计，整个设计优化过程依赖于轨道优化结果。因此，对于深空探测器总体优化设计而言，必须考虑探测器飞行的阶段性，显然，这是一个动态的优化过程。
深空探测器的飞行过程可划分为不同的阶段，从一个阶段过渡到下一个阶段需要付出相应的代价，消耗一定的燃料或花费相应的时间，与动态规划理论有相通相似之处，探索将动态规划思想应用于深空探测器多阶段设计优化过程中。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种深空探测器分阶段MDO方法。
根据本发明提供的深空探测器分阶段MDO方法，包括如下步骤：
步骤1：对深空探测器的总体任务进行分析，将深空探测器的飞行过程划分为多个阶段；
步骤2：针对深空探测器的飞行过程中的每个阶段分别设置相应的优化目标、变量参数以及约束条件；
步骤3：根据每个阶段的优化目标以及相应的约束条件，确定不同阶段的变量参数之间的耦合关系，建立包含所有阶段的优化模型；
步骤4：采用动态规划方法，即基于贝尔曼Bellman最优性原理获得步骤3中优化模型的最优解，实现对深空探测器的全程优化控制。
优选地，所述步骤1中深空探测器的飞行过程被划分的多个阶段包括：地球逃逸阶段、日心巡航段、行星捕获阶段、轨道调制阶段以及科学任务阶段。
优选地，所述步骤2中深空探测器飞行过程的多个阶段的相应优化目标、变量参数以及约束条件如下：
地球逃逸阶段：根据选定的发射场位置和地球逃逸速度矢量设计深空探测器的发射时刻、逃逸轨道倾角、升交点赤经、近地点幅角；其中，约束条件包括：深空探测器的发射场位置、运载能力及入轨精度；
日心巡航阶段通过选择合适的发射窗口、到达窗口，以实现星际飞行过程中燃料最优；
行星捕获阶段的优化目标为获得最小的捕获速度增量；约束条件包括：捕获过程对地通信无遮挡、捕获过程中无火影并且满足中分辨率相机的成像条件；
轨道调整阶段的变量参数包括：轨道调整策略、调整次数，约束条件包括：每次轨道调整所需时间、燃料；
科学任务阶段：优化目标即为对应的科学任务，约束条件包括：载荷、光照条件、测控可见性。
优选地，所述步骤4包括：以深空探测器的最后阶段为起始、以最初阶段为终止，进行逆向递推；假设深空探测器经历n个飞行阶段，全过程优化目标为不同飞行阶段优化目标的总和，依次进行第n阶段、第n-1阶段、…、第1阶段的优化，整个优化过程如下：
系统级优化步骤，包括：令优化目标为：在满足g0(zsh,y)≤0、h0(zsh,y)＝0的条件下，使得f的值最小；
阶段级优化步骤，包括：
步骤A1：初始化i的值，令i＝n，其中n表示深空探测器总阶段数；
步骤A2：判断i的值，若i＞0时，给定zsh,y,的值，在满足gi(xi,yi,zi)≤0、hi(xi,yi,zi)＝0的条件下使得fi(xi,yi,zi)的值最小；若i≤0，则结束流程；
步骤A3：令i自减1，返回执行步骤A2；
式中：zsh为在整个系统范围内起作用的系统级设计变量；y为耦合变量，反映了不同阶段之间的耦合关系；f为系统整体优化目标，由不同阶段优化目标组合而成；g0(zsh,y)、h0(zsh,y)分别为系统级不等式约束条件和等式约束条件；fi为第i阶段的优化目标；xi、yi、zi分别为第i阶段的状态变量、耦合变量、设计变量；gi(xi,yi,zi)、hi(xi,yi,zi)分别为第i阶段的不等式约束条件和等式约束条件。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
传统的MDO方法，通常是将MDO问题根据学科进行分解，以简化求解过程。本发明所提出的基于动态规划思想的分阶段优化方法，以深空探测器为工程背景，将MDO问题分解为不同的阶段，每个阶段又包含多个学科，并依据动态规划逆向递推的思想，依次进行阶段n、阶段n-1、…、阶段1的优化，然后综合地面各种工程约束条件和初值进行正向回代求解，使复杂优化问题得以一定程度地简化，从而实现深空探测器全阶段多学科设计优化过程，为深空探测器总体优化设计奠定理论与方法基础。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为深空探测器的各个阶段示意图；
图2为本发明中优化的原理示意图；
图3为本发明提供的深空探测器分阶段MDO方法的原理示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
图1所示为深空探测器分阶段MDO方法框图，具体包括如下步骤：
步骤一：深空探测器多阶段多学科设计优化问题描述；
深空探测器从发射至任务周期结束，需经历多个飞行阶段。各飞行阶段空间力学环境差异明显，同时又互相联系、互相约束，运动状态环环相扣。综合考虑飞行全过程优化目标、设计参数、工程约束，完成多阶段多学科设计优化问题描述。
步骤二：深空探测器分阶段多学科设计优化模型建立；
根据深空探测器飞行全过程优化目标、设计变量、约束条件，考虑不同飞行阶段之间的联系与约束，明确不同阶段及不同学科间耦合关系，建立深空探测器分阶段多学科设计优化模型。
步骤三：基于动态规划思想的全过程多阶段多学科设计优化模型求解；
依据动态规划逆向递推的思想，依次进行阶段n、阶段n-1、…、阶段1的优化，然后综合地面各种工程约束条件和初值进行正向回代求解，从而实现全阶段多学科设计优化过程。
根据动态规划逆向递推思想，深空探测器多阶段多学科设计优化问题可以按照飞行的阶段性进行分阶段优化，以最后阶段为起始、以最初阶段为终止，逆向递推。假设深空探测器经历n个飞行阶段，全过程优化目标为不同飞行阶段优化目标的总和，依次进行第n阶段、第n-1阶段、…、第1阶段的优化，整个优化过程如下：
系统级优化步骤，包括：令优化目标为：在满足g0(zsh,y)≤0、h0(zsh,y)＝0的条件下，使得f的值最小；
阶段级优化步骤，包括：
步骤A1：初始化i的值，令i＝n，其中n表示深空探测器总阶段数；
步骤A2：判断i的值，若i＞0时，给定zsh,y,的值，在满足gi(xi,yi,zi)≤0、hi(xi,yi,zi)＝0的条件下使得fi(xi,yi,zi)的值最小；若i≤0，则结束流程；
步骤A2：令i自减1，返回执行步骤A2；
式中：zsh为在整个系统范围内起作用的系统级设计变量；y为耦合变量，反映了不同阶段之间的耦合关系；f为系统整体优化目标，由不同阶段优化目标组合而成；g0(zsh,y)、h0(zsh,y)分别为系统级不等式约束条件和等式约束条件；fi为第i阶段的优化目标；xi、yi、zi分别为第i阶段的状态变量、耦合变量、设计变量；gi(xi,yi,zi)、hi(xi,yi,zi)分别为第i阶段的不等式约束条件和等式约束条件。
实施例
步骤S1：深空探测器总体任务分析；综合考虑飞行全过程优化目标、设计参数、工程约束，完成深空探测器总体任务分析。
以火星探测器为例，需要从系统的角度进行分析，综合考虑地球逃逸段、地火转移段、火星捕获段、环火任务段等各飞行阶段的优化目标、设计变量及约束条件。地球逃逸段根据选定的发射场位置和地球逃逸速度矢量，设计发射时刻、逃逸轨道倾角、升交点赤经、近地点幅角等参数，并受限于发射场位置、运载能力及入轨精度等因素。地火转移段主要是通过选择合适的发射窗口、到达窗口，以实现星际飞行过程中燃料最优。发射历元和到达历元的选择，决定了从地球发射所需的C3和到达时相对火星的剩余速度vinf。火星捕获段则是在保证捕获安全可靠的前提下，使得捕获所需的速度增量最小，并为轨道调整提供良好的条件。捕获轨道参数的选择决定了捕获过程所需要的速度增量；捕获过程应保证对地通信无遮挡、捕获过程中无火影，并满足中分辨率相机成像条件。轨道调整段为从火星捕获段过渡到环火任务段的过程，需要考虑合适的轨道调整策略、调整次数、耗时等，并满足轨道调整过程中测控、燃料、通信等约束，对各过渡过程进行合理设计。环火任务段的科学目标是实现火星全球覆盖，即全经度、全纬度的覆盖，也就是说，要实现最优的环火轨道，并综合考虑载荷、光照条件、测控可见性等各种约束条件。
步骤S2：深空探测器全过程多学科设计优化模型建立；
根据深空探测器飞行全过程优化目标、设计变量、约束条件，考虑不同飞行阶段之间的联系与约束，明确不同阶段及不同学科间耦合关系，建立深空探测器分阶段多学科设计优化模型。以火星探测器为例，其科学目标是实现火星表面的全球覆盖，即全经度、全纬度的覆盖。在科学目标的牵引下，载荷的成像高度、成像太阳高度角、视场角、光照条件等都会对环火轨道产生约束作用。轨道参数的选择会影响其他分系统设计，具体体现在以下几个方面：影响载荷的分辨率、幅宽；影响环火轨道的覆盖性能，包括纬度覆盖范围、经度覆盖范围、覆盖时间、覆盖重数；轨道光照条件会对能源、热控分系统带来影响；带来空间几何关系变化，主要表现为器地距离会造成通信时延变化，日器距离会影响光照强度，日、器、地夹角会带来日凌现象；轨道调整所需要消耗的燃料影响推进分系统的设计；影响测控可见弧段；影响可成像时间，从而影响数传系统的任务安排。基于此，明确优化目标、设计变量、约束条件，建立火星探测器环火任务段多学科设计优化模型。
步骤S3：基于动态规划思想的全过程多阶段多学科设计优化模型求解；
依据动态规划逆向递推的思想，依次进行阶段n、阶段n-1、…、阶段1的优化，然后综合地面各种工程约束条件和初值进行正向回代求解，从而实现全阶段多学科设计优化过程。动态规划(Dynamic Programming,DP)理论基于贝尔曼Bellman最优性原理，从本质上讲是一种非线性规划方法，对于多级决策过程而言，最优策略的一部分对当时的状态而言也必定是最优策略。作为一种逆序计算方法，动态规划DP法从末端开始，到始端终止，逆向递推，DP法基本递推方程使决策过程连续地转移，使一个多步最优控制问题转化为多个一步最优控制问题，以简化求解过程。深空探测器的飞行过程可划分为不同的阶段，从一个阶段过渡到下一个阶段需要付出相应的代价，根据动态规划理论，采用分阶段优化求解可简化深空探测器多阶段设计优化过程。
根据动态规划多级决策理论，将深空探测器划分为发射、逃逸、中途修正1、…、中途修正n、捕获、环火等不同状态，从k级状态进入k+1级状态要付出相应的代价，如消耗一定的燃料或花费相应的时间。依据动态规划逆向递推思想，对深空探测器全过程多学科设计问题根据探测器飞行的阶段性划分为不同阶段，依次进行阶段n、阶段n-1、…、阶段1的优化，然后综合地面各种工程约束条件和初值进行正向回代求解，使复杂优化问题得以一定程度地简化，从而实现深空探测器全过程多阶段多学科设计优化过程。
相较于近地空间飞行器，深空探测器飞行距离远、飞行轨迹复杂，探测器飞行阶段性造成了深空探测器多学科设计优化问题的特殊性。针对深空探测器飞行的阶段性，本发明结合动态规划逆向递推思想，提出采用分阶段优化方法，以简化复杂MDO问题求解，实现深空探测器全过程多阶段多学科设计优化过程。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (4)

1.一种深空探测器分阶段MDO方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：对深空探测器的总体任务进行分析，将深空探测器的飞行过程划分为多个阶段；
步骤2：针对深空探测器的飞行过程中的每个阶段分别设置相应的优化目标、变量参数以及约束条件；
步骤3：根据每个阶段的优化目标以及相应的约束条件，确定不同阶段的变量参数之间的耦合关系，建立包含所有阶段的优化模型；
步骤4：采用动态规划方法，即基于贝尔曼Bellman最优性原理获得步骤3中优化模型的最优解，实现对深空探测器的全程优化控制。
2.根据权利要求1所述的深空探测器分阶段MDO方法，其特征在于，所述步骤1中深空探测器的飞行过程被划分的多个阶段包括：地球逃逸阶段、日心巡航段、行星捕获阶段、轨道调整阶段以及科学任务阶段。
3.根据权利要求1或2所述的深空探测器分阶段MDO方法，其特征在于，所述步骤2中深空探测器飞行过程的多个阶段的相应优化目标、变量参数以及约束条件如下：
地球逃逸阶段：根据选定的发射场位置和地球逃逸速度矢量设计深空探测器的发射时刻、逃逸轨道倾角、升交点赤经、近地点幅角；其中，约束条件包括：深空探测器的发射场位置、运载能力及入轨精度；
日心巡航阶段通过选择合适的发射窗口、到达窗口，以实现星际飞行过程中燃料最优；
行星捕获阶段的优化目标为获得最小的捕获速度增量；约束条件包括：捕获过程对地通信无遮挡、捕获过程中无火影并且满足中分辨率相机的成像条件；
轨道调整阶段的变量参数包括：轨道调整策略、调整次数，约束条件包括：每次轨道调整所需时间、燃料；
科学任务阶段：优化目标即为对应的科学任务，约束条件包括：载荷、光照条件、测控可见性。
4.根据权利要求1所述的深空探测器分阶段MDO方法，其特征在于，所述步骤4包括：以深空探测器的最后阶段为起始、以最初阶段为终止，进行逆向递推；假设深空探测器经历n个飞行阶段，全过程优化目标为不同飞行阶段优化目标的总和，依次进行第n阶段、第n-1阶段、…、第1阶段的优化，整个优化过程如下：
系统级优化步骤，包括：令优化目标为：在满足g0(zsh,y)≤0、h0(zsh,y)＝0的条件下，使得f的值最小；
阶段级优化步骤，包括：
步骤A1：初始化i的值，令i＝n，其中n表示深空探测器总阶段数；
步骤A2：判断i的值，若i＞0时，给定的值，在满足gi(xi,yi,zi)≤0、hi(xi,yi,zi)＝0的条件下使得fi(xi,yi,zi)的值最小；若i≤0，则结束流程；
步骤A3：令i自减1，返回执行步骤A2；
式中：zsh为在整个系统范围内起作用的系统级设计变量；y为耦合变量，反映了不同阶段之间的耦合关系；f为系统整体优化目标，由不同阶段优化目标组合而成；g0(zsh,y)、h0(zsh,y)分别为系统级不等式约束条件和等式约束条件；fi为第i阶段的优化目标；xi、yi、zi分别为第i阶段的状态变量、耦合变量、设计变量；gi(xi,yi,zi)、hi(xi,yi,zi)分别为第i阶段的不等式约束条件和等式约束条件。
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