【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于空间，特别涉及一种离子发动机羽流对卫星平台污染评估标定方法。
技术介绍
1、离子发动机是指一类利用电磁场效应将所携带的推进剂工质(气体、液体或固体均可)电离成带电粒子，带电粒子在电磁场作用下沿发动机轴向加速喷出形成推力的装置。离子发动机相对传统化学推进具有比冲高的显著特点，可以应用于航天器的姿态和轨道控制、轨道转移、深空探测主推进、无拖曳控制等任务，航天器应用离子发动机可以大幅减少推进剂携带量。然而离子发动机的羽流一个包含了大量带电粒子的等离子体流动问题，其羽流会引起航天器力、热方面的效应，会产生干扰力(力矩)或造成航天器表面温度升高和材料损坏，还会引起航天器表面的充放电效应，在中和器失效或中和程度不够时都将增加高压放电的可能性；为太阳能电池阵列提供泄漏通道，形成寄生电流损失，造成太阳能电池功率的下降，羽流本身的污染效应还可能会影响航天器外部的各类敏感设备的正常工作。因而有必要开展针对离子发动机羽流对卫星表面污染问题的基础研究和测试。
2、现有技术中，针对离子发动机羽流对卫星表面污染问题多采用设置石英微晶天平检测卫星表面污染物质量，针对卫星表面不同区域污染状况不同，往往需要设置多个石英微晶天平，这增大了卫星负重，极大了卫星核心功能部件装载能力，这个问题在卫星设计日益小型化状况下更加突出。综上，本领域急需一种在不增加卫星负重情况下完成对卫星表面离子发动机尾流污染评估的方法和评估设备。
技术实现思路
1、鉴于以上分析，本专利技术旨在提供一种离子发动机羽流对卫星
2、本专利技术的目的主要是通过以下技术方案实现的：
3、本专利技术公开了一种离子发动机羽流对卫星平台污染评估标定方法，包含以下步骤：
4、步骤1：以离子发动机羽流轴向中心线为轴在径向平面上等径环绕设置第一太阳敏感器和污染物重量分析设备，在固定入射光照强度下，运行离子发动机记录运行各个时间点的第一太阳敏感器光感输出电流i和污染物积灰密度d；
5、步骤2：对光感输出电流i和污染物积灰密度d拟合分析，以输出电流i为变量构建污染物积灰密度d的最优预测模型m；
6、步骤3：在太空环境中，以和第一太阳敏感器在同一平面或和第一太阳敏感器设置于相对平行两平面的第二太阳敏感器计算第一太阳敏感器所在平面的太阳高度角θ；
7、步骤4：在太空环境中，将第一太阳敏感器表面清洁后，获取离子发动机首次运行t时刻第一太阳敏感器光感输出电流it’，将it’/cosθ作为变量代入最优预测模型m获得t时刻污染物积灰密度dt，以dt为指标评估第一太阳敏感器相对离子发动机羽流轴向中心环向区域的污染状况。
8、优选的，最优预测模型m的构建方法为：
9、步骤2.1：以光感输出电流i为变量和污染物积灰密度d代入分析软件构建散点图，比对所述散点图和常用单因素拟合模型图像，选择和所述散点图最接近的单因素拟合模型作为目标模型，对所述散点图进行拟合构建预测模型；常用单因素拟合模型包含：线性拟合、指数拟合、回滞模型拟合和多项式拟合；
10、步骤2.2：针对步骤2.1得到的预测模型，计算预测模型的决定系数r2和显著性水平p，筛选满足：|r2-1|＜0.05，和，显著性水平p＜0.01的模型作为最优预测模型。
11、优选的，最优预测模型m的构建方法还包括：
12、步骤2.3：将光感输出电流i数学变换为参数im，将光污染物积灰密度d数学变换为参数dm，以im为变量,以dm为因变量，按照步骤2.1和步骤2.2构建最优预测模型m。
13、优选的，所述数学变换包含：对数变换、倒数变换、正负变换中一种或多种。
14、优选的，光污染物积灰密度d对数变换为参数dm。
15、优选的，光感输出电流i变换为参数im的过程包含正负变换。
16、优选的，所述第二太阳敏感器设置在第一太阳敏感器同一平面或者平行于第一太阳敏感器安装平面的另一平面。
17、优选的，所述第一太阳敏感器为模拟式太阳敏感器或数字式太阳敏感器；所述第二太阳敏感器为数字式太阳敏感器。
18、优选的，所述第二太阳敏感器为aps型太阳敏感器或ccd型太阳敏感器中任一种。
19、优选的，步骤4所述获得t时刻污染物积灰密度dt方法为：
20、针对需要进行卫星表面第一太阳敏感器安装位置的污染状况研究的时刻t，从第一太阳敏感器获取t时刻的光感输出电流it’；按照公式i＝it’/cosθ，将变量i代入最优预测模型m获得t时刻污染物积灰密度dt。
21、与现有技术相比，本专利技术至少能实现以下技术效果之一：
22、1)本专利技术通过引入卫星本身自带太阳敏感器设备的光感输出电流i作为获得污染物积灰密度d变量指标，而不需要配备现有技术中为评估卫星表面羽流污染而设置的污染物重量分析设备，极大地降低了卫星上非核心部件的自重和体积，有效增强了卫星功能，提升了卫星发射系统的运载能力。
23、2)本专利技术通过散点图与线性拟合、指数拟合、回滞模型拟合和多项式拟合等具有显著的图形特点匹配，选择匹配度较高的单因素拟合模型进行拟合，可以减少拟合分析工作量，提高效率。
24、3)本专利技术通过在预测模型优选时，引入决定系数r2和显著性水平p对模型预测真实度进行评价，多个单因素拟合模型图像同时满足输出电流i和污染物积灰密度d散点图时，可以通过决定系数r2和显著性水平p筛选出最优预测模型。
25、4)本专利技术在预测模型构建过程，通过引入数学变换方式极大拓展了光感输出电流i与污染物积灰密度d拟合方式和拟合模型种类，有助于提高最优预测模型的预测准确度。
26、5)本专利技术通过设置第二太阳敏感器测量第一太阳敏感器安装平面的太阳高度角θ，进而排除了因太空中太阳高度变化带来的入射光强和输出电流变化导致的偏差，进而提高了预测准确率。
27、6)本专利技术通过将第二太阳敏感器设置为数字式太阳敏感器，避免了传统模拟信号太阳敏感器在计算太阳高度角θ时，因太阳敏感器采集端口被污染产生导致入射光强度降低导致的偏差，提高了预测模型的准确率。
28、7)本专利技术利用卫星原有太阳敏感器设备，在不依赖专用污染物分析设备基础上即可实现对卫星表面离子发动机尾流污染的评估，有利于卫星的小型化设计、提高卫星核心设备自重和核心功能。
29、本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分可从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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1.一种离子发动机羽流对卫星平台污染评估标定方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的评估标定方法，其特征在于，最优预测模型M的构建方法为：
3.根据权利要求2所述的评估标定方法，其特征在于，最优预测模型M的构建方法还包括：
4.根据权利要求3所述的评估标定方法，其特征在于，所述数学变换包含：对数变换、倒数变换、正负变换中一种或多种。
5.根据权利要求4所述的评估标定方法，其特征在于，光污染物积灰密度D对数变换为参数Dm。
6.根据权利要求4所述的评估标定方法，其特征在于，光感输出电流I变换为参数Im的过程包含正负变换。
7.根据权利要求1所述的评估标定方法，其特征在于，所述第二太阳敏感器设置在第一太阳敏感器同一平面或者平行于第一太阳敏感器安装平面的另一平面。
8.根据权利要求7所述的评估标定方法，其特征在于，所述第一太阳敏感器为模拟式太阳敏感器或数字式太阳敏感器；所述第二太阳敏感器为数字式太阳敏感器。
9.根据权利要求8所述的评估标定方法，其特征在于，所述第二太阳敏感
10.根据权利要求1所述的评估标定方法，其特征在于，步骤4所述获得光感输出电流I的方法为：光感输出电流I满足：I＝It’/cosθ。
...【技术特征摘要】
1.一种离子发动机羽流对卫星平台污染评估标定方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的评估标定方法，其特征在于，最优预测模型m的构建方法为：
3.根据权利要求2所述的评估标定方法，其特征在于，最优预测模型m的构建方法还包括：
4.根据权利要求3所述的评估标定方法，其特征在于，所述数学变换包含：对数变换、倒数变换、正负变换中一种或多种。
5.根据权利要求4所述的评估标定方法，其特征在于，光污染物积灰密度d对数变换为参数dm。
6.根据权利要求4所述的评估标定方法，其特征在于，光感输出电流i变换为参数im的过程包含正负...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗杨，许诺，高辉，王忠晶，季朦，经雯荔，张聪，孟庆宇，
申请(专利权)人：北京机械设备研究所，
类型：发明
国别省市：
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