CN112231632B - 一种运载火箭风估计方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种运载火箭风估计方法、装置、设备及存储介质，运载火箭风估计方法包括：将箭体状态参数和风速矢量预测值输入到视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；计算箭体视加速度预测值与箭体视加速度测量值的误差；利用转移矩阵及箭体视加速度预测值与箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值；判断更新后的风速矢量预测值是否收敛值至预设范围；当更新后的风速矢量预测值收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值；当更新后的风速矢量预测值未收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为下一个风速矢量预测值。由此可以不依赖气流测量数据而快速地对风速矢量进行估计。

Description

一种运载火箭风估计方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及运载火箭技术领域，具体涉及一种运载火箭风估计方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
运载火箭在大气层中飞行时，持续受到随时间变化的风干扰，这将使得姿态控制系统误差增大。采取风干扰补偿措施能够有效降低姿态控制系统压力，而对风速信息进行快速实时估计则是风干扰补偿的基础。运载火箭获取风干扰信息的方式广泛依赖于测量装置，即使用气流测量装置数据配合完成风干扰信息的估计。但是对于不搭载气流测量装置的运载火箭，则不能对风速信息进行快速实时估计。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种运载火箭风估计方法、装置、设备及存储介质，以解决对于不搭载气流测量装置的运载火箭，不能对风速信息进行快速实时估计的问题。
根据第一方面，本发明实施例提供了一种运载火箭风估计方法，包括：
获取风速矢量预测值；
获取箭体状态参数，利用所述箭体状态参数和所述风速矢量预测值输入到预设的视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；其中所述箭体状态参数包括箭体测量值、箭体估计质量和姿态控制指令；
获取箭体视加速度测量值，并计算所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差；
利用预设的转移矩阵及所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值；
判断更新后的风速矢量预测值是否收敛值至预设范围；
当更新后的风速矢量预测值收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值；当更新后的风速矢量预测值未收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为下一个风速矢量预测值，并返回所述获取风速矢量预测值的步骤。
本发明实施例提供的运载火箭风估计方法，首先根据风速矢量预测值确定箭体视加速度预测值，并计算箭体视加速度预测值与箭体视加速度测量值的误差，利用偏差和转移矩阵更新风速矢量预测值，数次迭代即可获得风速矢量估计值，该方法不依赖气流测量数据且快速地对风速矢量进行估计。
结合第一方面，在第一方面第一实施方式中，所述箭体测量值包括箭体高度、速度矢量、箭体姿态角。
结合第一方面，在第一方面第二实施方式中，所述转移矩阵通过以下方法得到：
分别获取箭体视加速度预测值和风速矢量预测值；
计算所述箭体视加速度预测值的导数与所述风速矢量预测值的导数的比值，得到转移矩阵。
结合第一方面，在第一方面第三实施方式中，所述视加速度预测模型的构建方法包括：
分别获取攻角、侧滑角和马赫数，并将气动力系数拟合为与所述马赫数、所述攻角和所述侧滑角相关的函数；
分别获取箭体特征面积和动压，利用所述气动力系数、所述动压和所述箭体特征面积得到气动力；
分别获取静压、姿态控制指令和推力调节系数，根据所述静压、姿态控制指令和推力调节系数得到发动机推力；
利用所述推力调节系数计算箭体估计质量；
根据所述箭体估计重量、所述气动力和所述发动机推力得到所述视加速度预测模型。
结合第一方面第三实施方式，在第一方面第四实施方式中，所述攻角和所述侧滑角的确定方法包括：
获取风速矢量预测值、箭体速度矢量和姿态角；
根据所述风速矢量预测值、所述箭体速度矢量和所述姿态角计算得到所述攻角和所述侧滑角。
结合第一方面第三实施方式，在第一方面第五实施方式中，所述动压的确定方法包括：
获取大气密度，并利用所述大气密度计算得到动压。
结合第一方面，在第一方面第六实施方式中，在获取风速矢量预测值之前，还包括：
将所述风速矢量预测值初始化为零向量。
根据第二方面，本发明实施例提供了一种运载火箭风估计装置，包括：
风速矢量预测值获取模块，用于获取风速矢量预测值；
箭体视加速度预测值确定模块，用于获取箭体状态参数，利用所述箭体状态参数和所述风速矢量预测值输入到预设的视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；其中所述箭体状态参数包括箭体测量值、箭体估计质量和姿态控制指令；
误差计算模块，用于获取箭体视加速度测量值，并计算所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差；
风速矢量预测值更新模块，用于利用预设的转移矩阵及所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值；
迭代模块，用于判断更新后的风速矢量预测值是否收敛值至预设范围；当更新后的风速矢量预测值收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值；当更新后的风速矢量预测值未收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为下一个风速矢量预测值，并返回所述获取风速矢量预测值的步骤。
根据第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的运载火箭风估计方法。
根据第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行第一方面或者第一方面的任意一种实施方式中所述的运载火箭风估计方法。
附图说明
通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理解为对本发明进行任何限制，在附图中：
图1为本发明实施例1中运载火箭风估计方法的流程示意图；
图2为本发明实施例1中一具体示例的运载火箭风估计方法流程示意图；
图3为本发明实施例2中运载火箭风估计方法的装置示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
本发明实施例1提供了一种运载火箭风估计方法。图1为本发明实施例1中运载火箭风估计方法的流程示意图，如图1所示，本发明实施例1的运载火箭风估计方法包括以下步骤：
S101：获取风速矢量预测值。
在本发明实施例1中，风速矢量预测值是迭代更新的，作为具体的实施方式，在获取第一个风速矢量预测值之前，还包括将所述风速矢量预测值初始化为零向量。
S102：获取箭体状态参数，利用所述箭体状态参数和所述风速矢量预测值输入到预设的视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；其中所述箭体状态参数包括箭体测量值、箭体估计质量和姿态控制指令。
作为具体的实施方式，所述箭体测量值包括箭体高度、速度矢量、箭体姿态角。
在本发明实施例中，所述视加速度预测模型通过以下方法得到：
（1021）分别获取攻角、侧滑角和马赫数，并将气动力系数拟合为与所述马赫数、所述攻角和所述侧滑角相关的函数；
（1022）分别获取箭体特征面积和动压，利用所述气动力系数、所述动压和所述箭体特征面积得到气动力；
（1023）分别获取静压、姿态控制指令和推力调节系数，根据所述静压、姿态控制指令和推力调节系数得到发动机推力；
（1024）利用所述推力调节系数计算箭体估计质量；
（1025）根据所述箭体估计重量、所述气动力和所述发动机推力得到所述视加速度预测模型。
具体的，在步骤（1021）中，所述攻角和所述侧滑角的确定方法包括：获取风速矢量预测值、箭体速度矢量和姿态角；根据所述风速矢量预测值、所述箭体速度矢量和所述姿态角计算得到所述攻角和所述侧滑角。
具体的，在步骤（1022）中，所述动压的确定方法包括：获取大气密度，并利用所述大气密度计算得到动压。
S103：获取箭体视加速度测量值，并计算所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差。
S104：利用预设的转移矩阵及所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值。
在本发明实施例1中，所述转移矩阵通过以下方法得到：分别获取箭体视加速度预测值和风速矢量预测值；计算所述箭体视加速度预测值的导数与所述风速矢量预测值的导数的比值，得到转移矩阵。
S105：当更新后的风速矢量预测值收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值。
S106：当更新后的风速矢量预测值未收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为下一个风速矢量预测值，并返回所述获取风速矢量预测值的步骤。
作为具体的实施方式，可以通过迭代次数来确定更新后的风速矢量预测值是否收敛值至预设范围，一般情况下，当迭代次数大于等于10次时，可以认为更新后的风速矢量预测值收敛值至预设范围。
为了更加详细的说明本发明实施例1的运载火箭风估计方法，给出一个具体的示例。图2为本发明实施例1中一具体示例的运载火箭风估计方法流程示意图，如图2所示，运载火箭风估计方法包括以下步骤：
步骤1：以摇摆发动机作为姿态控制执行机构为例，建立视加速度预测模型。具体的，步骤1可以通过以下方法实现：
（a） 根据风速矢量预测值
Figure 734448DEST_PATH_IMAGE001
、箭体速度矢量、姿态角计算攻角
Figure 199058DEST_PATH_IMAGE002
、侧滑角
Figure 509954DEST_PATH_IMAGE003
；
（b）根据标准大气模型获得大气密度
Figure 436321DEST_PATH_IMAGE004
、静压
Figure 781852DEST_PATH_IMAGE005
，并经由大气密度与箭体速度矢量 得到动压值
Figure 338735DEST_PATH_IMAGE006
；
（c）根据理论计算气动数据，将气动力系数
Figure 386195DEST_PATH_IMAGE007
分别拟合为与马赫数
Figure 116253DEST_PATH_IMAGE008
、攻 角
Figure 581870DEST_PATH_IMAGE009
、侧滑角
Figure 106392DEST_PATH_IMAGE010
相关的函数。则气动力
Figure 595142DEST_PATH_IMAGE011
可表示为与气动力系数、动压
Figure 879624DEST_PATH_IMAGE012
、箭体特征 面积
Figure 934168DEST_PATH_IMAGE013
有关的函数，如下式所示：
Figure 98433DEST_PATH_IMAGE014
（d）根据发动机推力特性，将发动机推力
Figure 136796DEST_PATH_IMAGE015
表示为与静压
Figure 943078DEST_PATH_IMAGE016
、姿态控 制指令
Figure 320970DEST_PATH_IMAGE017
（即发动机摆角）、推力调节系数
Figure 702141DEST_PATH_IMAGE018
的函数，如下式所示：
Figure 165484DEST_PATH_IMAGE019
（e）视加速度预测模型
Figure 775457DEST_PATH_IMAGE020
如下式所示，其中
Figure 70172DEST_PATH_IMAGE021
为由导航模块与姿态控制 模块获得的箭体高度、速度矢量、箭体姿态角、箭体估计质量
Figure 372977DEST_PATH_IMAGE022
与姿态控制指令：
Figure 58036DEST_PATH_IMAGE023
步骤2：运载火箭马赫数大于0.1后，在每个风估计计算周期，由导航模块与姿态控制模块获得箭体视加速度、速度矢量、箭体姿态角、箭体估计质量与姿态控制指令。
步骤3：风速矢量预测值
Figure 488012DEST_PATH_IMAGE024
初始化为零向量。
步骤4：利用风速矢量预测值、箭体测量值（包括箭体高度、速度矢量、箭体姿态角） 和箭体估计质量
Figure 574917DEST_PATH_IMAGE025
与姿态控制指令，由箭体预测模型
Figure 48623DEST_PATH_IMAGE026
获得箭体视加速度预测值
Figure 283295DEST_PATH_IMAGE027
。
具体的，箭体估计质量估算方式如下式所示：
Figure 438333DEST_PATH_IMAGE028
其中
Figure 442061DEST_PATH_IMAGE029
为箭体质量流量理论值，该值与推力调节系数
Figure 359374DEST_PATH_IMAGE030
有关；
Figure 81343DEST_PATH_IMAGE031
为点火前箭体 初始质量；
Figure 40071DEST_PATH_IMAGE032
为运载火箭燃料消耗质量的理论估计值，其初值为0；
Figure 632727DEST_PATH_IMAGE033
为控制计算周 期。
步骤5：由导航模块获取箭体视加速度测量值。
步骤6：计算箭体视加速度预测值
Figure 713815DEST_PATH_IMAGE034
与测量值
Figure 860763DEST_PATH_IMAGE035
误差
Figure 436232DEST_PATH_IMAGE036
。
步骤7：利用矩阵
Figure 352235DEST_PATH_IMAGE037
与
Figure 73067DEST_PATH_IMAGE038
更新风速矢量预测值
Figure 769627DEST_PATH_IMAGE039
，其中
Figure 70158DEST_PATH_IMAGE040
为前一拍风速矢量 预测值
Figure 168564DEST_PATH_IMAGE041
。
其中，数值方法计算转移矩阵，矩阵如下所示：
Figure 309565DEST_PATH_IMAGE042
步骤8：获取迭代次数，判断迭代次数是否小于10次。
步骤9：当迭代次数小于10次时，利用更新后的风速矢量预测值作为下一个风速预测值，并返回步骤3。
步骤10：当迭代次数大于10次时，更新后的风速矢量预测值作为最终的风速预测值。
本发明实施例1提供的运载火箭风估计方法，首先根据风速矢量预测值确定箭体视加速度预测值，并计算箭体视加速度预测值与箭体视加速度测量值的误差，利用偏差和转移矩阵更新风速矢量预测值，数次迭代即可获得风速矢量估计值，该方法不依赖气流测量数据且快速地对风速矢量进行估计。
实施例2
与本发明实施例1相对应，本发明实施例2提供了一种运载火箭风估计装置。图3为本发明实施例2中运载火箭风估计装置的结构示意图，如图3所示，本发明实施例2的运载火箭风估计装置包括风速矢量预测值获取模块20、箭体视加速度预测值确定模块22、误差计算模块24、风速矢量预测值更新模块26和迭代模块28。
具体的，风速矢量预测值获取模块20，用于获取风速矢量预测值；
箭体视加速度预测值确定模块22，用于获取箭体状态参数，利用所述箭体状态参数和所述风速矢量预测值输入到预设的视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；其中所述箭体状态参数包括箭体测量值、箭体估计质量和姿态控制指令；
误差计算模块24，用于获取箭体视加速度测量值，并计算所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差；
风速矢量预测值更新模块26，用于利用预设的转移矩阵及所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值；
迭代模块28，用于判断更新后的风速矢量预测值是否收敛值至预设范围；当更新后的风速矢量预测值收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值；当更新后的风速矢量预测值未收敛值至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为下一个风速矢量预测值，并返回所述获取风速矢量预测值的步骤。
上述运载火箭风估计装置具体细节可以对应参阅图1至图2所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
实施例3
本发明实施例还提供了一种电子设备，该电子设备可以包括处理器和存储器，其中处理器和存储器可以通过总线或者其他方式连接。
处理器可以为中央处理器（Central Processing Unit，CPU）。处理器还可以为其他通用处理器、数字信号处理器（Digital Signal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等芯片，或者上述各类芯片的组合。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的运载火箭风估计方法对应的程序指令/模块（例如，图3所示的风速矢量预测值获取模块20、箭体视加速度预测值确定模块22、误差计算模块24、风速矢量预测值更新模块26和迭代模块28）。处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的运载火箭风估计方法。
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储处理器所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至处理器。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器中，当被所述处理器执行时，执行如图1-2所示实施例中的运载火箭风估计方法。
上述电子设备具体细节可以对应参阅图1至图3所示的实施例中对应的相关描述和效果进行理解，此处不再赘述。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）、随机存储记忆体（Random AccessMemory，RAM）、快闪存储器（Flash Memory）、硬盘（Hard Disk Drive，缩写：HDD）或固态硬盘（Solid-State Drive，SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
虽然结合附图描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权利要求所限定的范围之内。

Claims (8)

1.一种运载火箭风估计方法，其特征在于，包括：
获取风速矢量预测值；
获取箭体状态参数，将所述箭体状态参数和所述风速矢量预测值输入到预设的视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；其中所述箭体状态参数包括箭体测量值、箭体估计质量和姿态控制指令；
获取箭体视加速度测量值，并计算所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差；
利用预设的转移矩阵及所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值；
当更新后的风速矢量预测值收敛至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值；
所述转移矩阵通过以下方法得到：
分别获取箭体视加速度预测值和风速矢量预测值；
计算所述箭体视加速度预测值的导数与所述风速矢量预测值的导数的比值，得到转移矩阵；
所述视加速度预测模型的构建方法包括：
分别获取攻角、侧滑角和马赫数，并将气动力系数拟合为与所述马赫数、所述攻角和所述侧滑角相关的函数；
分别获取箭体特征面积和动压，利用所述气动力系数、所述动压和所述箭体特征面积得到气动力；
分别获取静压、姿态控制指令和推力调节系数，根据所述静压、姿态控制指令和推力调节系数得到发动机推力；
利用所述推力调节系数计算箭体估计质量；
根据所述箭体估计重量、所述气动力和所述发动机推力得到所述视加速度预测模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：当更新后的风速矢量预测值未收敛至预设范围时，将更新后的风速矢量预测值作为下一个风速矢量预测值，并返回所述获取风速矢量预测值的步骤。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述攻角和所述侧滑角的确定方法包括：
获取风速矢量预测值、箭体速度矢量和姿态角；
根据所述风速矢量预测值、所述箭体速度矢量和所述姿态角计算得到所述攻角和所述侧滑角。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动压的确定方法包括：
获取大气密度，并利用所述大气密度计算得到动压。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取风速矢量预测值之前，还包括：
将所述风速矢量预测值初始化为零向量。
6.一种运载火箭风估计装置，其特征在于，包括：
风速矢量预测值获取模块，用于获取风速矢量预测值；
箭体视加速度预测值确定模块，用于获取箭体状态参数，利用所述箭体状态参数和所述风速矢量预测值输入到预设的视加速度预测模型中得到箭体视加速度预测值；其中所述箭体状态参数包括箭体测量值、箭体估计质量和姿态控制指令；
误差计算模块，用于获取箭体视加速度测量值，并计算所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差；
风速矢量预测值更新模块，用于利用预设的转移矩阵及所述箭体视加速度预测值与所述箭体视加速度测量值的误差得到更新后的风速矢量预测值；
迭代模块，当更新后的风速矢量预测值收敛至预设范围时，用于将更新后的风速矢量预测值作为最终的风速矢量预测值；
所述转移矩阵通过以下方法得到：
分别获取箭体视加速度预测值和风速矢量预测值；
计算所述箭体视加速度预测值的导数与所述风速矢量预测值的导数的比值，得到转移矩阵；
所述视加速度预测模型的构建方法包括：
分别获取攻角、侧滑角和马赫数，并将气动力系数拟合为与所述马赫数、所述攻角和所述侧滑角相关的函数；
分别获取箭体特征面积和动压，利用所述气动力系数、所述动压和所述箭体特征面积得到气动力；
分别获取静压、姿态控制指令和推力调节系数，根据所述静压、姿态控制指令和推力调节系数得到发动机推力；
利用所述推力调节系数计算箭体估计质量；
根据所述箭体估计重量、所述气动力和所述发动机推力得到所述视加速度预测模型。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器和处理器，所述存储器和所述处理器之间互相通信连接，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器通过执行所述计算机指令，从而执行权利要求1-5中任一项所述的运载火箭风估计方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-5中任一项所述的运载火箭风估计方法。
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