[发明专利]一种推力下降故障下运载火箭上升段智能任务重构方法

权利要求书

1.一种推力下降故障下运载火箭上升段智能任务重构方法，其特征在于，包括

离线遍历大量的推力下降故障状态，构建任务重构问题，使用凸优化方法对所述任务重构问题求解近似轨迹，以所述近似轨迹作为初值，采用自适应配点法获取最优救援轨道与其对应飞行轨迹；

从所述最优救援轨道对应的飞行轨迹中提取最优轨迹，对所述最优轨迹按离散的飞行时间节点插值，产生“故障状态-最优轨迹”数据集；

采用最大最小法对数据集进行归一化处理，将所有数据规范化到[-1,1]之间，通过正交最小二乘法选择径向基神经网络数据中心，其中径向基函数为高斯基函数，离线训练所述径向基神经网络，从而建立故障状态到最优轨迹关系；

将所述径向基神经网络迁移到火箭实际飞行中，以飞行的故障状态作为输入，该径向基神经网络在线决策出近似最优轨迹；利用决策出的所述近似最优轨迹为初始猜测值，采用自适应伪谱法在线求解得到最优救援轨道与飞行轨迹。

2.根据权利要求1所述一种推力下降故障下运载火箭上升段智能任务重构方法，其特征在于，所述数据集的输入特征是故障状态，该故障状态包括推力故障的时刻、推力下降的大小、位置、速度和质量；所述数据集的输出特征是状态变量序列、控制变量序列。

3.根据权利要求1所述一种推力下降故障下运载火箭上升段智能任务重构方法，其特征在于，构建任务重构问题，具体为：

设X₁轴在赤道平面内指向发射时刻本初子午线方向，Z₁轴垂直赤道平面指向北极，Y₁轴满足右手定则，在地心惯性坐标系中建立火箭的上升段二级飞行动力学方程如下：

式中r，v分别为运载火箭的位置、速度向量，为r的一阶导数，为v的一阶导数；μ＝GM为地球引力常数，G为引力常量，M为地球质量；m为火箭的总质量，为m的一阶导数，I_sp为火箭的发动机比冲；u＝[u_x,u_y,u_z]^T为发动机的推力单位矢量分量；当发动机发生故障，推力下降的比例是η，推力大小是(1-η)T_nom，T_nom是发动机标称推力；g₀为重力加速度；

在推力下降故障情况下，发动机比冲不变，推进剂的秒耗量下降η，总飞行时间超过标称的飞行时间，假定发动机推力下降故障出现时刻为t₀，运载火箭需要以t₀时刻的状态为起始点优化救援轨迹，因此起始点等式约束条件表示为：

x(t₀)＝x₀ (4)

式中，x₀是起始点的状态；

用m_f表示剩余燃料耗尽后运载火箭与有效载荷的总质量，地球半径是R₀；定义最低安全轨道高度为h_safe，终端质量和高度应当满足：

m(t_f)≥m_f,h_safe≤r(t_f)-R₀ (5)

在故障较严重但非致命的情况，为保证救援轨道的高度，最优救援轨道定义为：故障发生时的轨道平面上的最高圆轨道；在这种情况下，任务重构问题为寻找最高圆救援轨道的最优控制问题Problem 1，如下所示：

Problem 1

其中，发动机推力下降故障出现的时刻是t₀，x₀是推力下降故障出现的状态；飞行的终端时刻是t_f，终端时刻相关的变量下标是f；a_f,e_f,i_f,Ω_f,ω_f分别是入轨点所在轨道的半长轴、偏心率、倾角、升交点赤经、近地点幅角；轨道倾角i_f和上升点的经度Ω_f决定了轨道平面，半长轴a_f、偏心率e_f和近地点角ω_f决定了轨道形状；m_f是终端的总质量，hp_f为入轨轨道的近地点高度；m_empty表示剩余燃料耗尽后运载火箭与有效载荷的总质量，h_safe为最低安全轨道高度。