[发明专利]复杂环境下的航天器姿态机动能量优化方法

说明书

本发明公开的复杂环境下的航天器姿态机动能量优化方法，属于航天器姿态规划和能量优化领域。本发明实现方法：根据控制参数的上下限，生成航天器姿态机动路径初始化种群个体，选择种群中总体适应度函数值最小的个体为最优个体，设计组合变异方法引导当前种群个体变异，生成新的变异个体，进行交叉变换，生成新的交叉个体，将交叉个体和当前种群个体进行比较，选择总体适应度函数值最小的个体成为下一代种群成员，组合所有成员得到下一代的总体种群，将其中最优个体的总体适应度函数值与设定的收敛适应度值进行比较，判断是否找到种群最优解。若没有找到，进行下一代种群进化，若找种群最优解，输出当前最优个体，得到航天器能量最优姿态机动路径。

技术领域

本发明涉及复杂环境下的航天器姿态机动能量优化方法，适用于航天器姿态机动能量优化，属于航天器姿态规划和能量优化领域。

背景技术

航天器在轨运行过程中，完成对地观测或空间探测等任务航天器需要多次姿态机动，航天器频繁的姿态机动会造成大量的能量消耗。而航天器能量资源有限，航天器需要对姿态机动进行能量优化，减少航天器姿态机动过程中的能量消耗。进行航天器姿态机动能量优化，可以节约航天器的燃料，增加航天器的在轨运行时间。

而现有的航天器姿态机动能量优化方法，大多是基于角速度约束环境下的能量优化，而实际航天器的运行环境比较复杂。在复杂环境下，航天器会受到指向约束，无法机动到约束姿态区域中。比如航天器上携带的光学敏感器件，不能指向强光天体，以免光学敏感器件损坏。所以在进行航天姿态机动能量优化时，需要考虑航天器运行的复杂环境，避免航天器姿态机动中的指向约束。常用的航天器姿态机动优化方法有伪谱法和遗传算法等。差分进化算法是一种基于群体的启发式搜索算法，可以用于全局优化姿态机动路径。

在姿态机动任务中，既要避免航天器姿态机动中的指向约束，也要进行航天器姿态机动能量优化。避免航天器姿态机动中的指向约束可以使航天器安全的进行姿态机动，进行航天器姿态机动能量优化能够减少航天器的燃料消耗。复杂环境下的航天器姿态机动能量优化可以提高航天器的安全性和能量利用率。

发明内容

针对航天器姿态机动能量优化问题，本发明公开的复杂环境下的航天器姿态机动能量优化方法要解决的技术问题是：通过考虑航天器运行的复杂环境，设计指向约束适应度函数避免航天器指向约束，提高航天器姿态机动的安全性和准确性；通过考虑复杂环境下的航天器姿态机动能量优化，设计机动能量适应度函数来减少能量消耗，减少航天器的燃料消耗，提高航天器的能量利用率和工作效率；通过当前最优个体引导当前种群个体变异，设计组合变异方法加快航天器姿态机动能量优化算法收敛速度，提高航天器姿态机动能量优化的实时性和准确性；通过与设定的收敛适应度值进行比较，得到经过能量优化后的复杂环境下航天器姿态机动路径，提高航天器姿态机动能量优化的效率、速度和能量利用率。

本发明的目的是通过下述技术方案实现的：

本发明公开的复杂环境下的航天器姿态机动能量优化方法，根据控制参数的上下限，生成航天器姿态机动路径初始化种群个体，选择种群中总体适应度函数值最小的个体为最优个体，设计组合变异方法引导当前种群个体变异，生成新的变异个体，再对进行交叉变换，生成新的交叉个体，将交叉个体和当前种群个体进行比较，选择总体适应度函数值最小的个体成为下一代种群成员，组合所有成员得到下一代的总体种群，将其中最优个体的总体适应度函数值与设定的收敛适应度值进行比较，判断是否找到种群最优解。若没有找到，则进行下一代种群进化，若找种群最优解，则输出当前最优个体，得到航天器能量最优姿态机动路径。

本发明公开的复杂环境下的航天器姿态机动能量优化方法，包括如下步骤：

步骤一：根据航天器控制参数的上下限，随机生成航天器姿态机动路径初始化种群个体。