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      空間交會中多圈Lambert問題的算法改進與實現(xiàn)

      2014-05-06 12:31:14李新洪
      空間控制技術與應用 2014年5期
      關鍵詞:單圈變軌動點

      衛(wèi) 強,李新洪,王 剛

      (裝備學院,北京101416)

      0 引言

      推進劑質(zhì)量是制約航天器全壽命的主要因素之一.推進劑消耗一般以軌道控制最多.空間交會需要追蹤航天器向目標航天器軌道進行遠距離軌道轉(zhuǎn)移,能耗問題更加突出.在滿足各類約束條件下,尋找能耗最少的轉(zhuǎn)移軌道很有必要.在時間較長的共面圓軌道雙沖量交會中,當對交會點沒有要求時,一般多采用霍曼轉(zhuǎn)移,而霍曼轉(zhuǎn)移是Lambert轉(zhuǎn)移的一種特殊形式.追蹤航天器在轉(zhuǎn)移軌道上運行不足一圈為單圈Lambert轉(zhuǎn)移,一圈及一圈以上為多圈Lambert轉(zhuǎn)移.

      目前國內(nèi)外對多圈Lambert問題已有一些較為深入的研究,文獻[1]和[2]分別給出了一種算法,但效率都不高.文獻[3]利用普適變量與轉(zhuǎn)移時間的函數(shù)關系,提出了另一種魯棒性很強的算法.文獻[4]簡要闡述了一種類似于文獻[3]的算法.文獻[5]與[6]提出了一種基于雙縱坐標的工程圖解法,可以直觀地找到轉(zhuǎn)移軌道最優(yōu)解,還提出了交會始末位置不固定的多圈轉(zhuǎn)移設想.文獻[7]為將多圈Lambert問題算法置于遺傳算法的內(nèi)層進行優(yōu)化,利用文獻[5]與[6]提出的工程圖解法進行了最優(yōu)解集分析,然而其對最優(yōu)解集的劃定并不完全,在某些情況下可能會遺漏最優(yōu)解.文獻[8]針對大橢圓軌道的交會,結(jié)合一種輔助轉(zhuǎn)移問題,給出了一種與文獻[2]方法相似的算法,只比較兩個解便可求出最優(yōu)解,提高了計算效率,可是算法流程較為復雜,還需結(jié)合圖示.以上多圈問題算法流程雖然看似簡單,有的圖解法還可以直觀地在圖上找出最優(yōu)解,但是其只能進行定性判斷,具體精確值還需要針對性地編程,進行數(shù)值迭代計算.這些算法難以像解決單圈問題那樣將函數(shù)編程封裝,用時直接調(diào)用,也就難以將多圈轉(zhuǎn)移進一步拓展,如兩動點間的空間交會問題,以及“一對多”甚至“多對多”的在軌服務任務.本文設計了改進算法,簡化了流程,減少了計算量,并依此編寫了Matlab程序.

      1 問題闡述

      共面圓軌道間兩固定點多圈Lambert轉(zhuǎn)移是研究兩動點間及多動點間 Lambert問題的基礎,見圖1.F是地球質(zhì)心,為過P1和P2兩點的轉(zhuǎn)移軌道橢圓的實焦點,F(xiàn)*為虛焦點,其他參數(shù)意義參見文獻[5].當F*在弦P1P2上時,為最小能量轉(zhuǎn)移軌道;當F*位于弧P1P2與弦P1P2構成的弧三角形外,為第一類轉(zhuǎn)移軌道;當F*位于弧P1P2與弦P1P2構成的弧三角形內(nèi),為第二類轉(zhuǎn)移軌道.

      圖1 多圈Lambert轉(zhuǎn)移軌道示意圖Fig.1 Sketch map of loopy Lambert transfer orbits

      tf為追蹤航天器在橢圓軌道上的轉(zhuǎn)移時間,Δv為兩次變軌的速度增量之和,a為轉(zhuǎn)移軌道的長半軸,am為其最小值.當要求的tf較短時,可能只能完成單圈轉(zhuǎn)移;當較長時,就可能通過進行多圈轉(zhuǎn)移減小Δv.tf為定值時,兩固定點之間的單圈轉(zhuǎn)移軌道只有一條,而多圈轉(zhuǎn)移有多條,可以找出最優(yōu)解.多圈轉(zhuǎn)移需要分多種情況進行討論,可利用Lagrange轉(zhuǎn)移時間方程等公式[5],將解析法、數(shù)值解法和圖示法結(jié)合起來,求出多個解進行逐個比對.

      [2]中,P1和P2兩點的真近點角f1和f2是直接求反余弦函數(shù)得出,筆者認為不妥.真近點角的范圍是[0,2π),而反余弦函數(shù)求得的結(jié)果范圍是[0,π],故應該分情況進行討論.經(jīng)過計算,兩者結(jié)果有偏差,分情況討論得出的結(jié)果是正確的.

      2 算法設計

      為便于編寫Matlab程序,使算法更加結(jié)構化,以下利用兩類軌道的tf、Δv與a三者之間的函數(shù)關系,以及Lagrange參數(shù)在不同情況下的判定結(jié)果,分析和總結(jié)了解集的分布特點,對多圈算法進行了不再依賴圖示的純程序運算改進.

      分3種情況進行分析:

      1)當θ0<π時,第一類軌道Δv隨a的增大先單調(diào)遞減,后單調(diào)遞增,而第二類軌道則單調(diào)遞增,故多圈轉(zhuǎn)移時得到的2Nmax+1個a的解只需要比較第一類軌道a的所有解和第二類軌道a的最小解即可.

      2)當θ0=π時,兩類軌道Δv隨a的增大先單調(diào)遞減,后單調(diào)遞增,故多圈轉(zhuǎn)移時得到的2Nmax+1個a的解只需要比較第一類軌道或第二類軌道a的最小解即可.也可將此情況并入θ0<π或θ0>π的計算中.

      3)當θ0>π時,第二類軌道 Δv隨a的增大先單調(diào)遞減,后單調(diào)遞增,而第一類軌道則單調(diào)遞增,故多圈轉(zhuǎn)移時得到的2Nmax+1個a的解只需要比較第二類軌道a的所有解和第一類軌道a的最小解即可.

      定義tfN為N圈轉(zhuǎn)移(N≥0)時am對應的tf的值,tfminN為N圈(N≥1)轉(zhuǎn)移時tf的最小值,aminN為tfminN對應的a值,為N圈轉(zhuǎn)移(N≥0)時第一類軌道a,為N圈轉(zhuǎn)移(N≥0)時第二類軌道a,為N圈轉(zhuǎn)移(N≥0)時第一類軌道Δv,為N圈轉(zhuǎn)移(N≥0)時第二類軌道Δv.

      r1、r2、tf和 θ0為已知條件.由 Lagrange 轉(zhuǎn)移時間方程的求導式計算aminN(N≥1),以及其對應的tfminN.若tfminN>tf,則N-1 為Nmax.若Nmax=0,則為單圈轉(zhuǎn)移;若Nmax>0,則為多圈轉(zhuǎn)移.分多種情況進行討論,設計算法流程,見圖2.

      可以看出,照上述算法編寫的Matlab程序可將解集中解的數(shù)量由2Nmax+1個減少為Nmax+1或Nmax+2個,提高了計算效率.

      圖2 算法流程設計Fig.2 Algorithm flowchart

      3 問題拓展

      可將從共面圓軌道上兩固定點間的轉(zhuǎn)移推廣到兩動點空間交會.

      若追蹤航天器和目標航天器分別以平均角速度n1和n2在半徑為r1和r2的圓軌道上同向運行,且r1≤r2.給定完成交會任務的總時間為T,但不限定追蹤航天器進行變軌的時機.在初始時刻t0,兩者的分離角為.要求在終點時刻te完成交會任務,即終點時分離角=0.可將交會過程劃分為3個階段,見圖3.

      圖3 兩動點空間交會示意圖Fig.3 Sketch map of two moved points in space rendezvous

      1)追蹤航天器在初始軌道的等待階段,時間為Δt1,Δt1=t1-t0,t1為追蹤航天器第一次變軌的時刻.Δv1為第一次變軌的速度改變量,Δ為第一次變軌的最大速度改變量.隨著兩航天器在各自軌道上的運行,兩者的分離角由θ*0逐漸變化,至t1時分離角為為整數(shù),使得的范圍為[0,2π).

      2)追蹤航天器在轉(zhuǎn)移軌道的轉(zhuǎn)移階段,時間為tf,tf=t2-t1,t2為追蹤航天器第二次變軌的時刻.Δv2為第二次變軌的速度改變量,為第二次變軌的最大速度改變量.隨著兩航天器在各自軌道上的運行,兩者的分離角由逐漸變化,至t2時分離角為n2tf-2kπ,k為整數(shù),使得的范圍為[0,2π).

      3)兩航天器在終端軌道的再等待階段,時間為Δt2,Δt2=te-t2.隨著追蹤航天器在t2時變軌,脫離轉(zhuǎn)移軌道進入終端軌道,與目標航天器交會,兩航天器在終端軌道繼續(xù)運行,分離角保持為0不變,直至te時任務完成.

      在規(guī)定的時間內(nèi)完成交會,以推進劑消耗量最小為優(yōu),忽略姿態(tài)控制所需的推進劑消耗量和攝動力對軌道精度的影響,只對二體問題建模如下:

      可利用遺傳算法等多種智能算法對式(1)進行最優(yōu)化求解.單圈或者多圈問題函數(shù)作為內(nèi)層優(yōu)化的適應度函數(shù),根據(jù)之前設計的算法編寫的Matlab程序可以直接調(diào)用.易知在T足夠大時,兩航天器會調(diào)相至滿足霍曼軌道轉(zhuǎn)移的條件,而當T不能滿足時,兩航天器也可以找到一條最優(yōu)或者較優(yōu)的多圈或者單圈轉(zhuǎn)移軌道.

      4 算例驗證

      算例1.選取文獻[5]中的多圈轉(zhuǎn)移算例,算例中為便于分析,將距離和時間歸一,分別計算了θ0<π、θ0=π、θ0>π 3種情況下的單圈和多圈轉(zhuǎn)移問題.計算機CPU為英特爾酷睿i5-4200M,計算耗時分別為 0.112 2 s,0.134 8 s,0.126 4 s,得到的結(jié)果與文獻中圖解法得到的一致,驗證了設計算法和編寫程序的正確性及高效性,見表1.結(jié)果顯示,在給定時間T允許的情況下,采用多圈Lambert轉(zhuǎn)移可能比單圈速度增量小得多.

      算例2.霍曼轉(zhuǎn)移軌道是一條特殊的單圈轉(zhuǎn)移軌道,而單圈可以看作廣義多圈轉(zhuǎn)移軌道(N≥0)的子集,因此,針對多圈轉(zhuǎn)移設計的一般算法對兩者都是適用的.選取文獻[9]中的兩固定點間和兩動點間空間交會霍曼轉(zhuǎn)移例題.利用編寫的程序直接計算兩固定點間空間交會問題,霍曼轉(zhuǎn)移為原題結(jié)果,Lambert轉(zhuǎn)移為程序運行結(jié)果,結(jié)果一致,誤差在允許范圍之內(nèi),見表2.

      表1 算例1轉(zhuǎn)移軌道對比Tab.1 Contrast of transfer orbits in case 1

      表2 算例2轉(zhuǎn)移軌道比較Tab.2 Contrast of transfer orbits in case 2

      兩動點空間交會問題中,不限定完成交會任務的總時間.利用遺傳算法工具箱和編寫的程序,采用遺傳算法接力進化,即將本次進化結(jié)束后輸出的最終種群作為下一次輸入的初始種群,進化代數(shù)設定為120.由于工具箱封裝的特殊性,不便于直接計算大數(shù)目,故首先對算例中的軌道半徑和周期做歸一化處理:r1=0.155 8,r2=1,T1=0.061 5,T2=1.最終適應度隨進化代數(shù)變化,呈收斂趨勢,見圖4.得出的結(jié)果 Δt1=0.014 3,tf=0.217 4,Δv=8.040 8,經(jīng)過換算后,與文獻[9]中用霍曼轉(zhuǎn)移算法得出的一致,誤差在允許范圍之內(nèi),見表2.結(jié)果表明,在給定完成任務的總時間足夠大的情況下,Lambert轉(zhuǎn)移軌道可調(diào)相至滿足霍曼轉(zhuǎn)移,以達到最優(yōu)化;兩動點空間交會模型是正確的,設計的算法是有效的.

      圖4 適應度變化趨勢Fig.4 Range of fitness

      5 結(jié)論

      本文對多圈Lambert問題算法進行了改進,并利用改進后的結(jié)構化算法編寫了可以直接調(diào)用進行計算的Matlab程序.應用算例的運行結(jié)果與文獻中霍曼轉(zhuǎn)移和圖解法所得結(jié)果對比一致,驗證了程序運行的正確性和有效性.在兩固定點轉(zhuǎn)移的基礎上,還探討了空間交會時兩動點間的多圈轉(zhuǎn)移問題,建立了數(shù)學模型,并設計遺傳算法進行了計算,驗證了模型的正確性.Matlab程序的實現(xiàn)還可為進一步設計基于多圈轉(zhuǎn)移的自主任務規(guī)劃軟件提供必要的條件.下一步可將攝動力影響和轉(zhuǎn)移時航天器碰撞的可能性引入算法設計中,完善模型,提高計算精度.

      參考文獻

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