为了正常的体验网站,请在浏览器设置里面开启Javascript功能!

GEO卫星在轨服务路径规划方法

2023-11-26 8页 doc 22KB 3阅读

用户头像 个人认证

is_856463

暂无简介

举报
GEO卫星在轨服务路径规划方法 &nbsh1;   GEO卫星在轨服务路径规划方法     王 涛 张 锴 王新波 赵险峰 中国人民解放军32032部队,北京 100094 0 引言 卫星在轨服务内容涵盖在轨维修、在轨组装、在轨救援、空间碎片清理等领域,是航天领域发展的重要方向之一。 在轨服务可看作轨道交会问题。霍曼转移及其衍生变轨方法计算便捷,但适用范围有限。对于一般的二体交会,兰伯特变轨应用更加具有普适性[...
GEO卫星在轨服务路径规划方法

&nbsh1;

 

GEO卫星在轨服务路径规划

 

 

王 涛 张 锴 王新波 赵险峰

中国人民解放军32032部队,北京 100094

0 引言

卫星在轨服务内容涵盖在轨维修、在轨组装、在轨救援、空间碎片清理等领域,是航天领域发展的重要方向之一。

在轨服务可看作轨道交会问

。霍曼转移及其衍生变轨方法计算便捷,但适用范围有限。对于一般的二体交会,兰伯特变轨应用更加具有普适性[1]。蔡远文等[2]给出了漂移式、组合式和直接弹道式三种共面轨道机动方法,可为多目标交会任务提供支撑。多目标交会任务超出了轨道机动的范畴,涵盖了目标选择与路径优化, Shen等[3]针对圆轨道“一对多”服务场景,指出最优服务方式是顺时针或者逆时针依次交会。罗亚中等[4]、Alfriend等[5]、欧阳琦等[6]、余婧等[7]、韩鹏等[8]、解树聪等[9]等以在轨加注、空间碎片清理等为背景,将该问题描述为一个优化问题,分别采用序列二次规划、遗传算法、混合优化算法、最优控制理论、机器学习等方法进行求解。Zhao等[10]进一步研究了考虑地球非球形摄动与月球引力的GEO卫星在轨服务问题。以上学者直接采用优化方法对多目标交会问题进行求解,没有与工程轨道机动算法充分结合,导致计算量较大。

本文基于工程轨道机动策略研究GEO卫星在轨服务路径规划问题,针对目标星序列(文献[3]给出最优序列为顺时针或逆时针),采用合适的轨道机动策略,在给定的时间内使卫星沿着设计路径与目标交会。

图1 卫星“一对多”在轨服务

1 目标交会策略

1.1 霍曼变轨式调相

利用霍曼变轨原理设计轨道调相方法,通过两次切向推力冲量调整服务星的轨道半长轴,利用服务星与目标星的轨道周期差实现相位调整,从而抵近目标星,如图2所示。

图2 霍曼变轨式调相

服务星在初始圆轨道F0点施加Δv1,进入调相轨道,在调相轨道上运行一圈后,在F0施加第二次机动冲量Δv2,卫星回到初始轨道,调相时间为一个调相轨道周期,即

tm=Tm

(1)

如果不进行调相,服务星在tm时间运行至F1,因此卫星在调相轨道运行一圈的相位调整量

(2)

式中,a0为初始轨道的半长轴;n0为角速度。

根据Δu可计算调相轨道的半长轴am

(3)

通过对比初始轨道与调相轨道在F0的速度,可得到速度增量

(4)

1.2 漂移式调相

服务星首先通过霍曼转移进入调相轨道,在调相轨道运行多圈后,再次通过霍曼转移返回到初始轨道,共需2次霍曼转移4次轨道机动,如图3所示。

图3 机动漂移式调相

调相轨道包含两段霍曼转移轨道和漂移轨道。假设服务星轨道半长轴为a0,漂移轨道半长轴为am,则转移轨道半长轴at=(a0+am)/2。调相时间包含在转移时间和漂移时间,转移时间为一个转移轨道周期,漂移时间取决于服务星在漂移轨道上的飞行弧长,假设任意弧长可

示为2Nπ+φ,则调相时间为

(5)

式中,Tt为转移轨道周期;Tm为漂移轨道周期;N为在调相轨道上的飞行圈数。则相位调整量为

(6)

已知Δu,通过方程(6)可求解角度φ。

(7)

式中,通过调整N,使φ小于2π。

速度增量可由霍曼转移公式计算

(8)

式中,nt为转移轨道角速度。

服务星的机动燃耗、漂移时间与半长轴调整量紧密相关,如图4,调相所需的速度增量与a0-am成正比,调相时间随a0-am单调下降,曲线斜率逐渐减小。因此调相时间和速度增量是一对矛盾,在实际应用中需根据具体任务进行权衡。

图4 调相时间/燃耗随轨道高度差的变化

1.3 径向机动式调相

图5 径向推力机动调相

当采用径向冲量变轨时,根据高斯摄动方程可得

(9)

对于GEO,由于e≈0,所以径向冲量对Δa影响很小,主要改变偏心率。

已知F0的地心矢径等于初始轨道半径

(10)

由于半长轴基本不变,所以at≈a0,代入式(10)得

cosf≈-Δe

(11)

(12)

由偏近点角可进一步求平近点角,因此tm的表达式如下

(13)

相位调整量可表示为

Δu=2f-tmn0=
π-2arccosΔe+2Δe

(14)

已知Δu,可求出Δe,然后由方程(9)求出Δvx。

1.4 兰伯特变轨调相

图6 兰伯特问题描述

(15)

2 飞行路径规划

已知目标星数量为M,采用一个服务星对所有目标卫星进行服务,服务星燃料总量为ΔV,服务时限为tmax。通过优化设计使燃料消耗最小。

2.1 交会策略选取方法

兰伯特式调相方法包含一个时间自由量,如图7,机动冲量随调相时间而减小。经过对调相时间和机动冲量的权衡,当调相时间tm=9h,效费比较高。

图7 兰伯特式调相速度增量与时间的关系

图8中,随着Δu增大,漂移式调相方法的速度增量保持不变,其它三种方法的速度增量线性增加,其中兰伯特调相方法增加最快。

图8 四种调相方式速度增量对比

结合图8,考虑4种方法的机动冲量和调相时间,设计如下策略:

当Δu0>1.2°(大于840km),采用机动漂移调相方法;

当0.25°<Δu0≤1.2°(175km~840km),采用霍曼变轨调相方法;

当0.15°<Δu0≤0.25°(105km~175km),采用径向调相方法;

当Δu0≤0.15°(小于105km),采用兰伯特调相方法。

2.2 机动冲量计算

1)首先确定目标星序列,根据目标星在GEO的经度进行顺时针或逆时针排序;

2)假设服务星与M个目标星交会时间依次为{t1,t2,…,tj,…,tM};

3)服务星从当前位置,抵近下一个目标星j,根据Δuj的大小选择需要采用调相方法;

4)基于选定的调相方法,由tj和Δuj求解Δvj;

5)判断是否为最后一个目标,如果不是,转到3),如果是,转入6);

6)计算整个任务的轨道机动速度增量∑Δvj。

2.3 遗传算法优化

采用MATLAB遗传算法工具箱求解最省燃料飞行路径。

适应度函数:J=∑Δvi

优化变量M个:{t1,t2,…,tj,…,tM}

等式约束:∑tj=tmax,tmax为服务完成时限

非线性约束:单次机动冲量Δvi≤ΔVlim,ΔVlim为单次机动最大冲量。

遗传算法中,种群规模设置为50,其它参数设置为默认值。

/
本文档为【GEO卫星在轨服务路径规划方法】,请使用软件OFFICE或WPS软件打开。作品中的文字与图均可以修改和编辑, 图片更改请在作品中右键图片并更换,文字修改请直接点击文字进行修改,也可以新增和删除文档中的内容。
[版权声明] 本站所有资料为用户分享产生,若发现您的权利被侵害,请联系客服邮件isharekefu@iask.cn,我们尽快处理。 本作品所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用。 网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽..)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。

历史搜索

    清空历史搜索