一种基于灰色预测的迭代制导方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于灰色预测的迭代制导方法和系统，该方法包括：对已知发动机推力矢量

An iterative guidance method and system based on Grey Prediction

【技术实现步骤摘要】
一种基于灰色预测的迭代制导方法和系统
本专利技术属于制导
，尤其涉及一种基于灰色预测的迭代制导方法和系统。
技术介绍
随着航天领域相关技术的不断发展，对于运载火箭发射任务的要求也越来越高，制导精度则是其中一个重要的指标，传统的摄动制导已经不能满足现阶段的需求。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题：克服现有技术的不足，提供一种基于灰色预测的迭代制导方法和系统，充分利用已有信息，并在线实时预测所需要的发动机推力矢量方向，可以简化迭代制导的计算过程，并且易于实现。为了解决上述技术问题，本专利技术公开了一种基于灰色预测的迭代制导方法，包括：对已知发动机推力矢量进行采样，得到采样序列：其中，n表示采样序列的长度，n＝1、2、3、···、T，T表示迭代周期；对采样序列进行一次累加，得到一次累加序列：根据式(1)和式(2)进行序列还原，得到：其中，1≤k≤n；根据式(3)得到白化方程组：其中，a表示发展系数，b表示灰色作用量；通过最小二乘法求解得到a和b的值；根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量将预测得到的下一时刻的发动机推力矢量代入速度、位置求解公式(5)，预测得到下一时刻的速度矢量和位置矢量其中，ω表示地球运动的角速度。在上述基于灰色预测的迭代制导方法中，通过最小二乘法求解得到a和b的值，包括：a和b满足：>其中：将式(7)～(9)代入式(6)，求解得到a和b的值。在上述基于灰色预测的迭代制导方法中，根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量包括：解微分方程得到：将作为求解微分方程式(10)的初值，将式(10)代入式(3)，得到式(11)：其中，j表示第j次预测，取值为n+1、n+2、……；将求解得到a和b的值代入式(11)，求解得到下一时刻的发动机推力矢量在上述基于灰色预测的迭代制导方法中，通过如下步骤确定式(5)：确定火箭主动段大气层外质心运动方程：其中：其中，W表示视加速度，表示地球引力，表示速度矢量，表示位置矢量，表示发动机俯仰方向喷管摆角，ψ表示发动机偏航方向喷管摆角；设终端矢径为起始矢径为则平均矢径为：主动段任一点地心矢径大小可表示为：r＝rc+Δr····(14)其中，Δr表示高次项；将引力加速度在处展开，并略去高级项得到平均引力加速度为：将简化引力项带入式(12)，得到简化后的运动方程为：将式(16)写成状态方程的表达形式：对式(17)进行离散化，得到式(5)。在上述基于灰色预测的迭代制导方法中，还包括：判断下一时刻的速度矢量和位置矢量是否满足终端条件；若满足，则结束；若不满足，则返回迭代，直至预测速度矢量和预测位置矢量满足终端条件。在上述基于灰色预测的迭代制导方法中，当或时，确定预测速度矢量和预测位置矢量满足终端条件；其中，表示期望关机速度矢量，表示期望关机位置矢量。在上述基于灰色预测的迭代制导方法中，还包括：若迭代p次后，预测速度矢量和预测位置矢量仍不满足终端条件，则对初值以0.01倍的小步长进行修正，直到满足要求；其中，pT＞T阈值，T阈值表示设定迭代阈值时间。本专利技术还公开了一种基于灰色预测的迭代制导系统，包括：采用模块，用于对已知发动机推力矢量进行采样，得到采样序列：其中，n表示采样序列的长度，n＝1、2、3、···、T，T表示迭代周期；累加模块，用于对采样序列进行一次累加，得到一次累加序列：序列还原模块，用于根据式(1)和式(2)进行序列还原，得到：其中，1≤k≤n；白化方程组确定模块，用于根据式(3)得到白化方程组：其中，a表示发展系数，b表示灰色作用量；参数求解模块，用于通过最小二乘法求解得到a和b的值；推力矢量预测模块，用于根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量速度位置预测模块，用于将预测得到的下一时刻的发动机推力矢量代入速度、位置求解公式(5)，预测得到下一时刻的速度矢量和位置矢量其中，ω表示地球运动的角速度。本专利技术具有以下优点：本专利技术公开了一种基于灰色预测的迭代制导方法和系统，采用灰色预测理论通过挖掘已获得发动机推力矢量方向数据之间的关系，预测其未来的变化趋势，使终端约束条件能快速达到，简化了迭代制导的计算过程，易于实现，为迭代制导提供了优化方案。附图说明图1是本专利技术实施例中一种基于灰色预测的迭代制导方法的步骤流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术公开的实施方式作进一步详细描述。实施例1如图1，在本实施例中，该基于灰色预测的迭代制导方法，包括：步骤101，对已知发动机推力矢量进行采样，得到采样序列：其中，n表示采样序列的长度，n＝1、2、3、···、T，T表示迭代周期。步骤102，对采样序列进行一次累加，得到一次累加序列：步骤103，根据式(1)和式(2)进行序列还原，得到：其中，1≤k≤n。步骤104，根据式(3)得到白化方程组：其中，a表示发展系数，b表示灰色作用量。步骤105，通过最小二乘法求解得到a和b的值。步骤106，根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量步骤107，将预测得到的下一时刻的发动机推力矢量代入速度、位置求解公式(5)，预测得到下一时刻的速度矢量和位置矢量其中，ω表示地球运动的角速度。在本专利技术的一优选实施例中，a和b的求解过程如下：a和b满足：其中：将式(7)～(9)代入式(6)，求解得到a和b的值。在本专利技术的一优选实施例中，所述根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量具体可以包括：解微分方程得到：将作为求解微分方程式(10)的初值，将式(10)代入式(3)，得到式(11)：其中，j表示第j次预测，取值为n+1、n+2、……。将求解得到a和b的值代入式(11)，求解得到下一时刻的发动机推力矢量在本专利技术的一优选实施例中，可以通过如下步骤确定式(5)：确定火箭主动段大气层外质心运动方程：其中：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于灰色预测的迭代制导方法，其特征在于，包括：/n对已知发动机推力矢量

【技术特征摘要】
1.一种基于灰色预测的迭代制导方法，其特征在于，包括：
对已知发动机推力矢量进行采样，得到采样序列：



其中，n表示采样序列的长度，n＝1、2、3、…、T，T表示迭代周期；
对采样序列进行一次累加，得到一次累加序列：



根据式(1)和式(2)进行序列还原，得到：



其中，1≤k≤n；
根据式(3)得到白化方程组：



其中，a表示发展系数，b表示灰色作用量；
通过最小二乘法求解得到a和b的值；
根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量
将预测得到的下一时刻的发动机推力矢量代入速度、位置求解公式(5)，预测得到下一时刻的速度矢量和位置矢量



其中，ω表示地球运动的角速度。


2.根据权利要求1所述的基于灰色预测的迭代制导方法，其特征在于，通过最小二乘法求解得到a和b的值，包括：
a和b满足：



其中：









将式(7)～(9)代入式(6)，求解得到a和b的值。


3.根据权利要求2所述的基于灰色预测的迭代制导方法，其特征在于，根据求解得到的a和b的值，结合式(3)，预测得到下一时刻的发动机推力矢量包括：
解微分方程得到：



将作为求解微分方程式(10)的初值，将式(10)代入式(3)，得到式(11)：



其中，j表示第j次预测，取值为n+1、n+2、……；
将求解得到a和b的值代入式(11)，求解得到下一时刻的发动机推力矢量


4.根据权利要求1所述的基于灰色预测的迭代制导方法，其特征在于，通过如下步骤确定式(5)：
确定火箭主动段大气层外质心运动方程：



其中：



其中，W表示视加速度，表示地球引力，表示速度矢量，表示位置矢量，表示发动机俯仰方向喷管摆角，ψ表示发动机偏航方向喷管摆角；
设终端矢径为起始矢径为则平均矢径为：



主动段任一点地心矢径大小可表...

【专利技术属性】
技术研发人员：张蓉，何信华，连彦泽，刘朝阳，刘莞尔，钱航，崔鑫，王仙勇，李世鹏，马利，赵雷，
申请(专利权)人：北京宇航系统工程研究所，中国运载火箭技术研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11