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微小卫星群编队消耗量优化方法

2025-01-26 

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微小卫星群编队消耗量优化方法(图1)

  【专利摘要】一种微小卫星群编队消耗量优化方法,主要包括以下步骤:确定卫星变轨转移时间与燃料消耗相关的因素为转移时间和终点位置;确定卫星群中的卫星间编码结构;形成卫星变轨转移的能耗计算方法;对形成的卫星变轨转移能耗进行小生境遗传算法分析,形成最优变轨能耗数据,转换为相应双脉冲发动机能耗控制参数。本发明结合小生境技术与遗传算法,以能量消耗为优化目标,可适用于单个环绕星、多星同步建立编队、多星异步建立编队的情况,而且该算法对卫星群释放地点没有要求,能够增强微小卫星群释放的灵活性。不但保留了遗传算法鲁棒性强、全局搜索、并行性等优点,还克服了遗传算法局部搜索能力差的缺点。

  [0001] 本发明涉及一种空间姿态控制方法,特别是涉及一种用于卫星释放及定位的能量 控制方法。

  [0002] 微小卫星编队的建立过程,常用方式是从参考点释放环绕星,形成绕飞编队,空间 平台从指定地点释放环绕星形成编队,会增加任务的灵活性。但是,卫星编队是卫星群而并 非单个卫星空间姿态的建立过程。在释放地点已经指定和编队形成策略已经确定的情况 下,还需要优化微小卫星群编队建立过程中所需的消耗,比如能量消耗、时间消耗等等。因 为受限于平台,微小卫星携带的能量有限,且燃料不可再生,因此,研究微小卫星群的能量 消耗具有实际意义。由于微小卫星的机动利用双脉冲发动机采用双脉冲机动方式,因此如 何有效控制编队建立过程中各卫星双脉冲发动机实现最小能量消耗是当务之急。

  [0003] 通常利用遗传算法作为全局优化算法,该算法被大量的应用于轨道控制优化问题 研究。如Dewell应用遗传搜索方法,对小推力轨道转移问题进行了求解,但是遗传算法在 种群数量较小和初始化不均匀的情况下,非常容易收敛到局部最优。

  [0004] 对于小生境技术特征,有较好的局部搜索特性,能够在进化后期能较好地维持种 群的多样性,目前已存在相应的数学模型。

  [0005] 如果将小生境技术与遗传算法相结合完全有可能实现以能量消耗为优化目标的 卫星群编队优化方法。

  [0006] 本发明的目的是提供一种微小卫星群编队消耗量优化方法,解决卫星群编队过程 中,以双脉冲机动方式变轨机动能量消耗无法进一步降低的技术问题。

  [0008] 确定卫星变轨转移时间与燃料消耗相关的因素为转移时间和终点位置;

  [0011] 对形成的卫星变轨转移能耗进行小生境遗传算法分析,形成最优变轨能耗数据, 转换为相应双脉冲发动机能耗控制参数。

  [0012] 所述卫星变轨转移时间为卫星上双脉冲发动机两次产生冲量的时间间隔,所述终 点位置为卫星在编队中稳定形态的位置。

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  [0013] 所述卫星间编码结构包括:采用二进制和实数混合变长度编码,每个卫星个体由 三部分组成:第一部分是代表变量的二进制代码,第二部分是由变量、适应度值和速度冲量 组成的实数,第三部分是用于表示共享函数的实数值。个体的编码长度取决于环绕星的个 数和每个环绕星进入编队选取变量的个数。

  1. 一种微小卫星群编队消耗量优化方法,主要包括以下步骤: 确定卫星变轨转移时间与燃料消耗相关的因素为转移时间和终点位置; 确定卫星群中的卫星间编码结构; 形成卫星变轨转移的能耗计算方法; 对形成的卫星变轨转移能耗进行小生境遗传算法分析,形成最优变轨能耗数据,转换 为相应双脉冲发动机能耗控制参数。

  2. 根据权利要求1所述的微小卫星群编队消耗量优化方法,其特征在于:所述卫星变 轨转移时间为卫星上双脉冲发动机两次产生冲量的时间间隔,所述终点位置为卫星在编队 中稳定形态的位置。

  3. 根据权利要求2所述的微小卫星群编队消耗量优化方法,其特征在于:所述卫星间 编码结构包括:采用二进制和实数混合变长度编码,每个卫星个体由三部分组成:第一部 分是代表变量的二进制代码,第二部分是由变量、适应度值和速度冲量组成的实数,第三部 分是用于表示共享函数的实数值,个体的编码长度取决于环绕星的个数和每个环绕星进入 编队选取变量的个数。

  4. 根据权利要求3所述的微小卫星群编队消耗量优化方法,其特征在于:所述能耗计 算方法包括: 对于单个环绕星进入绕飞编队时,能量消耗为: J = min{ vj + v2 } 对于多个环绕星异步建立编队时,能量消耗为:

  5. 根据权利要求4所述的微小卫星群编队消耗量优化方法,其特征在于:所述小生境 遗传算法分析包括: 使用选择、交叉和变异的遗传操作方式;其中的算子包括: 交叉算子:在两个父体上随机选择交叉位置,将父体1交叉位置之前的部分与父体2交 叉位置之后的部分相连,父体2交叉位置之前的部分与父体1交叉位置之后的部分相连,生 成两个新个体; 变异算子:满足变异条件时,在父体上随机选择变异位置,进行变异。

  6. 根据权利要求5所述的微小卫星群编队消耗量优化方法,其特征在于:所述小生境 遗传算法分析还包括: 种群数目为100,遗传代数为500,交叉概率为0. 9,变异概率为0. 1,罚函数选择1(T3°, 距离参数L = 0.5。

  【发明者】蔡远文, 史建伟, 程龙, 姚静波, 辛朝军, 李岩, 张宇, 解维奇 申请人:蔡远文

  技术研发人员:蔡远文;史建伟;程龙;姚静波;辛朝军;李岩;张宇;解维奇

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