一种基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法技术

一种基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法，属于航天器轨道交会技术领域。本发明专利技术为了解决现有的航天器最优Lambert轨道交会方法存在燃料消耗与时间消耗不能同时达到最优的的问题。本发明专利技术根据航天器确定脉冲推力Lambert交会对应的Lambert问题的拉格朗日表示形式，并计算异面Lambert交会的转移轨道参数，得到Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标；经过优化算法寻优获得燃料消耗与交会时间综合最优的运动轨迹。主要用于航天器最优Lambert轨道交会设计及控制。

An optimal Lambert orbit rendezvous method for Spacecraft Based on multi-objective optimization algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法
本专利技术涉及一种航天器最优Lambert轨道交会方法。属于航天器轨道交会

技术介绍
随着空间技术的迅速发展，非合作目标抓捕、空间站对接、在轨维护、空间目标跟踪观测等空间在轨任务受到许多航天大国的重视。作为完成在轨任务的关键环节，long-range远距离轨道转移的燃料消耗和时间消耗对航天器寿命以及在轨任务效率有极大影响。因此，设计航天器远距离交会的最优转移轨道成为空间在轨任务的研究重点之一。脉冲推力可以快速改变速度大小，目前已经广泛用于轨道交会任务中，同时许多学者针对不同情况的脉冲交会问题的最优转移轨道设计进行了研究并取得一定的成果。ShenH等人的《Aclassofoptimaltwo-impulserendezvoususingmultiple-revolutionlambertsolutions》研究了多圈Lambert问题的求解，利用基向量方法处理了在同一个圆轨道上的燃料消耗最少的多圈Lambert交会问题。针对共面圆轨道的双脉冲交会，ZhangG本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法，其特征在于，包括以下步骤：/n根据航天器确定脉冲推力Lambert交会对应的Lambert问题的拉格朗日表示形式，根据Lambert问题的拉格朗日表示形式计算异面Lambert交会的转移轨道参数，得到Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标；/n根据Lambert问题的拉格朗日表示形式计算异面Lambert交会的转移轨道参数，得到Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标的过程包括以下情况：/n(1)针对双脉冲Lambert交会问题，当已知追踪航天器在初始轨道上驻留时间Δt

【技术特征摘要】
1.基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据航天器确定脉冲推力Lambert交会对应的Lambert问题的拉格朗日表示形式，根据Lambert问题的拉格朗日表示形式计算异面Lambert交会的转移轨道参数，得到Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标；
根据Lambert问题的拉格朗日表示形式计算异面Lambert交会的转移轨道参数，得到Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标的过程包括以下情况：
(1)针对双脉冲Lambert交会问题，当已知追踪航天器在初始轨道上驻留时间Δt1以及转移轨道上运行时间Δtf，得到相应的双脉冲交会策略；选择追踪航天器在初始轨道上变轨点的真近点角f1与在转移轨道上运行时间Δtf为优化变量，经过优化算法的寻优求解最终可获得燃料消耗与交会时间综合最优的双脉冲交会机动策略：
根据追踪航天器的初始位置f10与其在初始轨道上驻留时间Δt1，求解出第一次轨道机动点位置，即初始轨道上真近点角f11，进而得到相应的变轨点位置矢量r1；
根据追踪航天器在初始轨道上驻留时间Δt1以及转移轨道上运行时间Δtf，计算得到交会点的对应位置矢量r2，对应在目标轨道上真近点角为f22，进而进行转移轨道的求解；
在优化过程中，基于转移轨道参数，进一步得到双脉冲Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标；
(2)针对三脉冲Lambert交会问题，当已知追踪航天器在初始轨道上驻留时间Δt1、转移轨道上运行时间Δtf1与Δtf2、中间驻留点位置矢量rm，得到相应的三脉冲交会策略；选择追踪航天器在初始轨道上变轨点的真近点角f1、转移轨道1上运行时间Δtf1、转移轨道2上运行时间Δtf2以及用轨道六根数表示的中间驻留点位置为优化变量，经过优化算法的寻优求解最终可获得燃料消耗与交会时间综合最优的三脉冲交会机动策略：
轨道六根数包括半长轴am、偏心率em、轨道倾角im、升交点赤经Ωm、近地点幅角wm、驻留点真近点角fm；
根据追踪航天器在初始轨道上驻留时间Δt1、转移轨道上运行时间Δtf1、Δtf2与航天器的初始位置f10与f20，求解出第一次轨道机动点位置、交会点的对应位置矢量r2，第一次轨道机动点位置对应初始轨道上真近点角f11，位置矢量r2对应在目标轨道上真近点角为f22，求解得到三脉冲转移轨道相关参数；
在优化过程中，基于转移轨道参数，进一步得到三脉冲Lambert交会的燃料消耗和交会时间的性能指标；
针对以上情况，经过优化算法的寻优最终获得燃料消耗与交会时间综合最优的运动轨迹；所述燃料消耗与交会时间综合最优的运动轨迹包括双脉冲Lambert交会的燃料消耗与交会时间综合最优的运动轨迹和三脉冲Lambert交会的燃料消耗与交会时间综合最优的运动轨迹。


2.根据权利要求1所述的基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法，其特征在于，所述经过优化算法为改进的NSGA-II多目标优化算法，通过个体进化、变异操作、非支配排序以及拥挤度计算、环境选择操作完成对待优化的寻优；具体优化过程包括以下步骤：
Step1：初始化种群P以及参数，并设置外部集合始化种群P中含NP个个体；
Step2：当没有达到进化代数结束条件，执行以下操作：
选择个体Xi，并在当代种群中随机选取4个体xrK，K＝1,2,3,4；
通过自适应差分进化算法由个体Xi生成新个体Yi'；
利用变异算子由个体Yi'生成新个体Yi；
新个体Yi评价；
新个体保留Q＝Q∪{Yi}；
当NP个个体执行完毕后，即个体Xi的序号i取值到NP结束后，进行种群合并RP＝P∪Q；
对合并种群RP进行快速非支配排序并计算拥挤度；
根据精英策略从种群RP中选择下一代种群P，并置
更新进化策略选择概率；
当达到进化代数结束条件执行Step3；
Step3：算法结束，输出进化后种群P；
所述通过自适应差分进化算法由个体Xi生成新个体Yi'的过程包括以下步骤：
Step2.1：针对初始个体N为变量维数；
从开始到执行以下操作：
个体xrK＝[xrK,1,xrK,2,...,xrK,j,...,xrK,N]T为在当代种群中随机选取4个体，K＝1,2,3,4；
随机生成Pprand∈[0,1)；根据第G代自适应变化的参数α1,G、α2,G、α3,G，选择不同差分进化策略生成新个体变量yj；
如果Pprand＜α1,G，则：



如果α1,G≤Pprand＜α1,G+α2,G，则：



如果α1,G+α2,G≤Pprand＜α1,G+α2,G+α3,G，则：



其中，PF、PCR为设定的参数且满足PF∈(0,1)、PCR∈(0,1)，Pkrand为随机生成的概率且满足Pkrand∈[0,1)，jrand为随机生成的正整数且满足jrand∈[1,N]；
Step2.2：为保证进化后新个体变量在变量范围内，需要对新个体进行修正：



其中，Xj,min、Xj,max为个体第j维变量的最小值和最大值；
Step2.3：算法结束，输出新个体


3.根据权利要求2所述的基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法，其特征在于，在优化过程中，所述的更新进化策略选择概率的过程包括以下步骤：
记第k种进化策略被选择的概率为αk,G，k＝1,2,3，且设每种进化策略被选择的初始的概率都设为1/3；当优化算法运行至第G代，第k种进化策略生成的子代能够被选择进入下一代的个数记为不能被选择进入下一代的个数记为同时，引入学习期限LP限制既定数量的遗传代数内数据与的保留，即当运行代数超过设定值LP的时候，在保留的数据中丢弃最早一代的数据，然后记录新一代的数据；在每一代的优化过程中，通过LP代内能否成功进入下一代的统计数据更新计算不同的进化策略被选择的概率；优化算法的第G代计算过程中，第k种进化策略被选择的概率αk,G自适应更新如下：






其中，G＞LP，εΔ为常量，避免可能出现的成功率为0的情况；如果G≤LP，则选择目前代数之前的所有统计数据结合上式计算Sk,G。


4.根据权利要求3所述的基于多目标优化算法的航天器最优Lambert轨道交会方法，其特征在于，所述常量εΔ＝0.01。<...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋申民，武冠群，张禹琛，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙;23