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        基于特征模型的Halo軌道維持控制

        2019-12-09 06:09:54張斌周敬
        航空學(xué)報 2019年11期
        關(guān)鍵詞:標(biāo)稱初值增量

        張斌,周敬

        北京控制工程研究所,北京 100190

        近年來,關(guān)于平動點(diǎn)任務(wù)的研究受到越來越多的關(guān)注。本文討論的平動點(diǎn)屬于三體問題范疇,是天體力學(xué)領(lǐng)域的基本問題之一。Euler和Lagrange分別在1765年和1772年研究限制性三體問題(Restricted Three Body Problem, RTBP)時,發(fā)現(xiàn)RTBP存在5個平衡點(diǎn),稱之為平動點(diǎn)或拉格朗日點(diǎn)[1],其中,位于兩個主天體連線上的3個平動點(diǎn)稱為共線平動點(diǎn)。由于平動點(diǎn)獨(dú)特的動力學(xué)特性,將航天器部署到平動點(diǎn)上時,航天器在引力作用下,與主天體的相對位置保持不變。然而在真實(shí)空間環(huán)境下,平動點(diǎn)位置無法被精確確定,而相比于平動點(diǎn),其附近的周期軌道更適用于航天任務(wù)。因此實(shí)際任務(wù)中通常將航天器部署在平動點(diǎn)附近的軌道上。

        平動點(diǎn)的動力學(xué)內(nèi)涵十分豐富[2],在其附近存在著豐富的軌道類型,包括周期軌道(如Lyapunov軌道、Halo軌道等)、擬周期軌道(如Lissajous軌道、擬Halo軌道等)以及不變流形等[3-5]。這些軌道為一些特殊的深空探測任務(wù)以及空間低能轉(zhuǎn)移提供了可能。例如,日地L2點(diǎn)因其獨(dú)特的空間位置和物理環(huán)境,為空間望遠(yuǎn)鏡等深空觀測衛(wèi)星提供了良好的部署條件[6];日地L1點(diǎn)位于日地連線之間,是部署太陽活動監(jiān)測衛(wèi)星的絕佳地點(diǎn)[7];地月L2點(diǎn)位于地月連線上月球的背面,選擇合適的軌道尺寸能夠使部署在上面的航天器有效規(guī)避月掩,是為地球與月球背面提供中繼通信的理想場所[8];此外,平動點(diǎn)在太陽系中廣泛存在,這些平動點(diǎn)附近的不變流形相互連接,構(gòu)成了一系列蜿蜒錯綜的管道,稱為行星際高速公路(InterPlanetary Superhighway, IPS),利用IPS,可以實(shí)現(xiàn)行星際的低能轉(zhuǎn)移[9]。

        平動點(diǎn)軌道在實(shí)際任務(wù)中的應(yīng)用起步相對較晚。1978年,美國航空航天局(NASA)成功發(fā)射ISEE-3探測器,是平動點(diǎn)軌道第1次在實(shí)際任務(wù)中得到應(yīng)用。以ISEE-3的成功實(shí)踐為起點(diǎn),拉開了利用平動點(diǎn)進(jìn)行深空探測的序幕[10]。在接下來的幾十年里,以NASA和歐洲航天局(ESA)為代表的航天機(jī)構(gòu),先后成功實(shí)施了SOHO、ACE、MAP、Genesis、ARTEMIS等多次平動點(diǎn)任務(wù)[11],在太陽活動監(jiān)測、深空觀測等領(lǐng)域取得了豐碩的成果。中國先后進(jìn)行了嫦娥二號、嫦娥五號T1以及“鵲橋”衛(wèi)星3次平動點(diǎn)任務(wù),其中于2018年成功發(fā)射的“鵲橋”通信中繼衛(wèi)星實(shí)現(xiàn)了人類歷史上首次月背中繼通信,為嫦娥四號進(jìn)行人類首次月背軟著陸探測提供了有力支撐。

        雖然共線平動點(diǎn)附近存在著豐富的軌道類型,但由于其本身是不穩(wěn)定的,運(yùn)行在其附近軌道上的航天器若不施加控制,將會很快偏離標(biāo)稱軌道。因此,設(shè)計平動點(diǎn)任務(wù)時,進(jìn)行平動點(diǎn)軌道維持研究十分必要。針對平動點(diǎn)軌道維持問題,許多學(xué)者進(jìn)行了研究,并取得了一些成果。Simo等[12]利用Floquet模態(tài)理論針對擬Halo軌道和Halo軌道的維持問題進(jìn)行了研究;Breakwell等[13]最早利用線性二次型調(diào)節(jié)器(LQR)方法實(shí)現(xiàn)了對Halo軌道的維持控制;Howell和Pernicka[14]提出了利用靶點(diǎn)法維持平動點(diǎn)軌道的策略,并在ARTEMIS任務(wù)中得到了應(yīng)用;Lian等[15]利用離散時間滑??刂茖?shí)現(xiàn)了對真實(shí)星歷下地月系平動點(diǎn)軌道的維持控制;Nazari等[16]分別利用時變LQR、退步控制和反饋線性化實(shí)現(xiàn)了地月L1附近Halo軌道的維持控制,并對3種方法的仿真結(jié)果進(jìn)行了對比分析;徐明和徐世杰[17]設(shè)計了一種線性周期控制策略實(shí)現(xiàn)了Halo軌道的維持控制。

        基于特征模型的自適應(yīng)控制方法是由吳宏鑫院士在20世紀(jì)80年代初提出的一種從實(shí)際應(yīng)用角度出發(fā)的控制方法。經(jīng)過30多年的發(fā)展,不僅在理論上取得了重要進(jìn)展,同時還成功應(yīng)用于神舟飛船再入返回控制、交會對接等重大工程中[18]。所謂特征模型,即結(jié)合對象動力學(xué)特征、環(huán)境特征和控制性能要求而不是僅以對象精確動力學(xué)分析所建立的模型,其具有以下特點(diǎn)[19]:① 在同樣控制作用下,對象特征模型和實(shí)際對象在輸出上是等價的,在穩(wěn)定情況下,輸出是相等的;② 特征模型的形式和階次除考慮對象特征外,主要取決于控制性能要求;③ 特征模型建立的形式比原對象的動力學(xué)方程簡單,易于控制器設(shè)計,工程實(shí)現(xiàn)容易、方便;④ 特征模型與高階系統(tǒng)的降階模型不同,它是把高階模型有關(guān)信息都壓縮到幾個特征參量中,并不丟失信息,一般情況下用慢時變差分方程描述。

        由于三體問題相對于二體問題更為復(fù)雜,而基于特征模型的控制方法具有將復(fù)雜問題簡單化的優(yōu)勢,因此本文基于特征模型理論,研究了地月系L2點(diǎn)附近Halo軌道的維持控制問題。本文結(jié)構(gòu)安排如下:第1節(jié)介紹兩類動力學(xué)模型及標(biāo)稱軌道的獲?。坏?節(jié)介紹黃金分割控制器和PD控制器的設(shè)計過程;第3節(jié)介紹仿真結(jié)果及結(jié)果分析;第4節(jié)總結(jié)全文,給出結(jié)論。

        1 動力學(xué)模型與標(biāo)稱軌道

        1.1 圓型限制性三體模型

        圓型限制性三體問題(Circular Restricted Three Body Problem, CRTBP)是最簡化形式的三體問題,其可以描述為:一個質(zhì)量無窮小的天體在兩個大質(zhì)量天體的引力作用下的運(yùn)動,其中兩個大質(zhì)量天體(又稱為主天體)圍繞其公共質(zhì)心做圓形周期運(yùn)動。在航天應(yīng)用領(lǐng)域,常涉及的主天體主要是地球-月球或者太陽-地球/月球。

        通常在如圖1所示的會合坐標(biāo)系下對CRTBP進(jìn)行研究。圖中:m3為航天器;M1和M2為兩個主天體(M1≥M2);坐標(biāo)原點(diǎn)O為它們的公共質(zhì)心,Ox由M1指向M2,Oz指向M1和M2運(yùn)動的角動量方向,xOy平面為M1和M2的運(yùn)動平面,Oxyz構(gòu)成右手坐標(biāo)系;r、r1、r2分別為由O、M1和M2指向m3的矢徑。為了方便計算,對各物理量進(jìn)行無量綱化處理。歸一化后的質(zhì)量、長度、時間單位分別為

        圖1 會合坐標(biāo)系Fig.1 Syzygy frame

        (1)

        式中:等式右邊的各物理量均采用國際單位制,M1和M2分別為兩個主天體的質(zhì)量;L12為主天體之間的距離;G為萬有引力常量,則可得到歸一化后的主天體M1和M2的質(zhì)量分別為1-μ和μ,μ為質(zhì)量參數(shù),形式為

        (2)

        主天體在會合坐標(biāo)系中的坐標(biāo)分別為(-μ,0,0)和(1-μ,0,0)。在地月系中,μ=0.012 150 585 61。

        (3)

        式中:Ω為有效勢,其形式為

        (4)

        (5)

        1.2 雙圓限制性四體模型

        CRTBP是最理想情況下的簡化模型,在實(shí)際情況中,航天器在平動點(diǎn)軌道上的運(yùn)動會受到第四體引力攝動、系統(tǒng)偏心率、太陽光壓等攝動因素的影響。對于地月三體系統(tǒng),太陽引力攝動是影響航天器運(yùn)動的主要攝動源,因此在CRTBP基礎(chǔ)上,引入太陽引力攝動,建立雙圓限制性四體模型(BiCircular Restricted Four Body Model, BCRFBM)能夠更加精確地模擬真實(shí)力學(xué)環(huán)境。

        雙圓限制性四體坐標(biāo)系如圖2所示,在BCRFBM假設(shè)下,太陽在地月運(yùn)動平面內(nèi)繞系統(tǒng)質(zhì)心做勻速圓周運(yùn)動。圖中:M4為太陽,坐標(biāo)軸定義與會合坐標(biāo)系相同;r、r1、r2、r4分別為由O、M1、M2和M4指向m3的矢徑;d4為O指向太陽的矢徑,θ4為d4與坐標(biāo)系x軸的夾角。

        圖2 雙圓限制性四體坐標(biāo)系Fig.2 Coordinate system of BCRFBM

        在BCRFBM假設(shè)下,航天器m3的動力學(xué)方程為

        (6)

        式中:

        (7)

        1.3 標(biāo)稱Halo軌道

        標(biāo)稱軌道是Halo軌道維持研究的基礎(chǔ)。Halo軌道是共線平動點(diǎn)附近的一類周期軌道,是水平Lyapunov軌道分岔的結(jié)果。由于三體動力學(xué)系統(tǒng)具有強(qiáng)非線性特征,無法獲得Halo軌道的精確解析解,因此標(biāo)稱軌道通常采用數(shù)值積分的方式求解。

        數(shù)值積分的初值,通常通過修正由近似解析解提供的近似初值獲得。Richardson[20]在1980年基于Lindstedt-Poincaré方法推導(dǎo)了Halo軌道的三階近似解析解,其表達(dá)式為

        (8)

        式中:τ1為Halo軌道的線性化相位角,τ1=τ0+ωt,τ0為初始相位角;Ax、Az分別為Halo軌道在平動點(diǎn)旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系中的線性化振幅,且Ax和Az之間存在限制性條件:

        (9)

        式(8)和式(9)中的其他各參數(shù)定義見文獻(xiàn)[20]。

        利用式(8)獲得的積分初值只是近似初值,直接利用此初值代入動力學(xué)方程式(3)中進(jìn)行數(shù)值積分,結(jié)果將很快發(fā)散。因此,還需對近似初值進(jìn)行修正,以獲得滿足精度要求的積分初值。

        對近似初值的修正可以采用微分修正的方法進(jìn)行。由于Halo軌道具有關(guān)于xOz平面對稱的幾何性質(zhì),因此選取Halo軌道與xOz平面的一個交點(diǎn)作為軌道初值,記為

        若初值為精確值,則積分半個軌道周期T/2時,軌道第一次穿越xOz平面,且有

        可達(dá)到修正初值的效果。實(shí)際修正中,可固定z0,簡化修正過程,則微分修正量可通過如下形式獲得[21]:

        (10)

        設(shè)置Halo軌道z向振幅為Az=0.016 6,依據(jù)微分修正方法獲得了修正后的積分初值,然后將此初值代入動力學(xué)方程式(3),數(shù)值積分可得如圖3所示的Halo軌道,其軌道周期在歸一化單位下為T=3.412 2,相當(dāng)于約14.738 6天,圖中LEM表示地球與月球之間的距離。

        圖3 微分修正初值之后的Halo軌道Fig.3 Halo orbit with initial value obtained by differential correction

        值得注意的是,由于Halo軌道本身是不穩(wěn)定的,經(jīng)過微分修正初值后獲得的Halo軌道也不是完全閉合的軌道,經(jīng)過多圈積分之后仍會發(fā)散??紤]到實(shí)際任務(wù)需求,僅依靠微分修正后的Halo軌道作為標(biāo)稱軌道顯然無法完成較長時間周期內(nèi)的軌道維持,因此還需對微分修正后的軌道做進(jìn)一步的修正,獲得一條持續(xù)時間較長的標(biāo)稱軌道。

        為獲得滿足需求的標(biāo)稱軌道,本文采用靶點(diǎn)法對Halo軌道進(jìn)行了進(jìn)一步的修正。靶點(diǎn)法的基本思想是通過最小化目標(biāo)函數(shù)J,求解使軌道維持在標(biāo)稱軌道附近所需的最小速度脈沖,其中目標(biāo)函數(shù)J是機(jī)動速度和靶點(diǎn)狀態(tài)相對標(biāo)稱軌道偏差的加權(quán)和,具有以下形式:

        (11)

        式中:Q、Rk和Tk為權(quán)值矩陣;pk和vk為航天器在第k個靶點(diǎn)處相對標(biāo)稱軌道的位置和速度偏差,可利用狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣Φ(tk,tc)獲得

        (12)

        式中:pc和vc為當(dāng)前時刻tc的位置和速度偏差。將pk和vk代入式(11)中,令

        (13)

        即可求得Δvmin。

        根據(jù)上述原理,以微分修正所獲得的Halo軌道第一圈為基礎(chǔ),設(shè)計三靶點(diǎn)的修正策略,可以得到圖4所示的標(biāo)稱軌道。修正過程中,修正間隔為0.01T,持續(xù)20個周期,圖5給出了速度修正量相對于速度的比例,可以看出除個別情況外,修正量均不超過速度的0.04%,因此可以認(rèn)為標(biāo)稱軌道是連續(xù)的。

        圖4 標(biāo)稱軌道(20周期)Fig.4 Reference orbit (20 periods)

        2 控制器設(shè)計

        (14)

        式中:

        其中:u稱為控制加速度。

        2.1 速度跟蹤的多變量黃金分割控制器

        根據(jù)文獻(xiàn)[19],對多輸入多輸出系統(tǒng)建立特征模型,需輸入輸出同維。由于式(14)中控制量為3維,而為實(shí)現(xiàn)Halo軌道維持需要對全狀態(tài)(6維)進(jìn)行跟蹤,因此無法對全狀態(tài)建立特征模型,故考慮僅對速度跟蹤特征建模。

        在采樣周期Δt滿足一定條件下,速度跟蹤的特征模型可用如下輸出解耦型二階差分方程組描述:

        X1(k+1)=F1(k)X1(k)+F2(k)X1(k-1)+G0(k)U1(k)+G1(k)U1(k-1)

        (15)

        式中:

        且有當(dāng)Δt→0時

        式(15)中的特征參量F1(k)、F2(k)、G0(k)和G1(k)由參數(shù)估計得到。盡管是多變量,對于式(15)的特征模型仍可按每路獨(dú)立進(jìn)行參數(shù)估計[19]。每一回路的特征方程可寫為

        xj(k)=f1j(k)xj(k-1)+f2j(k)xj(k-2)+

        (16)

        式中:

        參數(shù)估計采用如下最小二乘遞推算法:

        (17)

        (18)

        2.2 位置跟蹤的PD控制器

        u2=up+ud

        (19)

        式中:

        (20)

        為了便于調(diào)節(jié),ud采用邏輯微分,其形式為

        (21)

        式中:cj、Nj為常數(shù)。

        至此,可以得到最終的控制器為

        u=u1+u2

        (22)

        由MIMO特征模型式(15)和黃金分割控制器式(18)組成的閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性,一直是相關(guān)研究學(xué)者關(guān)注的問題,其中文獻(xiàn)[22-23]均給出了閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定的充分條件,但該充分條件仍有很大的局限性,因此基于MIMO特征模型的黃金分割控制器的穩(wěn)定性證明仍有待進(jìn)一步研究和完善。由于控制器(22)為離散形式,而原系統(tǒng)(14)為連續(xù)模型,因此由控制器(22)和原系統(tǒng)組成的閉環(huán)系統(tǒng)是一個典型的混雜系統(tǒng),目前關(guān)于混雜系統(tǒng)穩(wěn)定性證明尚無有效的工具,仍有待進(jìn)一步研究?;谝陨戏治觯疚闹袝翰簧婕翱刂破鞣€(wěn)定性的證明。

        3 仿真結(jié)果

        為了驗證第2節(jié)中設(shè)計的控制器的有效性,選取了地月L2點(diǎn)附近的Halo軌道進(jìn)行了仿真,并與LQR方法下的仿真結(jié)果進(jìn)行了對比。設(shè)置軌道z向振幅為Az=0.016 6,相當(dāng)于約6 391.5 km;周期為T=3.412 2,相當(dāng)于14.738 6天;仿真總時長為20個周期,約300天。

        3.1 CRTBP模型下的仿真結(jié)果

        針對地月L2點(diǎn)附近的Halo軌道維持控制問題,利用第2節(jié)中設(shè)計的控制器,首先在CRTBP模型下進(jìn)行了仿真。考慮到實(shí)際任務(wù)中,航天器進(jìn)入Halo軌道時,不可避免地會產(chǎn)生入軌誤差,導(dǎo)致實(shí)際軌道偏離標(biāo)稱軌道,因此,仿真時設(shè)置了初始位置誤差和速度誤差,其大小為

        約相當(dāng)于國際單位制下的:

        設(shè)置系統(tǒng)采樣周期為Δt=0.001,仿真結(jié)果如圖6所示。

        位置誤差曲線和速度誤差曲線如圖7(a)和7(b)所示。由圖7(a)可以看出,采用黃金分割控制器和PD控制器的情況下,位置和速度誤差均在很短時間內(nèi)收斂到0;而采用LQR的情況下,速度誤差雖然仍能很快收斂,但位置誤差則表現(xiàn)出明顯的震蕩。

        穩(wěn)態(tài)后采用兩種控制器情況下的位置和速度誤差均值如表1所示。由表中數(shù)據(jù)可以看出,相比于LQR方法,采用本文設(shè)計的黃金分割控制器和PD控制器進(jìn)行軌道維持,位置誤差均值和速度誤差均值均有顯著下降,由此可以說明本文設(shè)計的控制器相比于LQR方法具有更高的控制精度。

        控制加速度曲線如圖7(c)所示??梢钥闯?,采用黃金分割控制器和PD控制器情況下,控制加速度最大值出現(xiàn)在起始時刻,之后很快趨向于0;而采用LQR方法情況下,控制加速度則一直相對較小。對控制加速度進(jìn)行時間積分可得到軌道維持過程中所需要的速度增量,如表2所示。

        圖6 CRTBP模型下維持結(jié)果Fig.6 Station-keeping under CRTBP model

        圖7 位置誤差、速度誤差和控制加速度(CRTBP)Fig.7 Curves of position errors, velocity errors and control acceleration (CRTBP)

        表1 位置和速度誤差均值(CRTBP)
        Table 1Averages of position and velocity errors(CRTBP)

        誤差控制器x軸y軸z軸位置誤差均值/m黃金分割+PD10.34597.42340.8269LQR11007265571124速度誤差均值/(m·s-1)黃金分割+PD0.00150.00120.0002LQR0.07010.08610.0051

        表2 速度增量(CRTBP)Table 2 Velocity increment( CRTBP)

        從表2中數(shù)據(jù)可以看出,20個周期的仿真過程中,采用本文設(shè)計的控制器,所需要的總速度增量為95.513 0 m/s,采用LQR方法所需要的總速度增量為31.670 8 m/s。由于仿真初值加入了入軌誤差,起始階段為了克服初始誤差,需要比較大的控制加速度,同時,由于參數(shù)辨識未收斂,也會導(dǎo)致初始控制量較大,采用本文設(shè)計的控制器時,第一個周期所需要的速度增量為73.191 7 m/s,相比于LQR方法下的1.858 5 m/s,控制消耗較大。而達(dá)到穩(wěn)態(tài)后,采用本文設(shè)計的控制器時,每個周期所需要平均速度增量則僅為1.322 4 m/s,相比于第1周期有顯著降低;而采用LQR方法,穩(wěn)態(tài)后平均每個周期所需的速度增量為1.569 9 m/s,相比于第1周期也有所下降,但仍高于采用本文設(shè)計的控制器時的所需的速度增量。

        由此可知,在CRTBP模型下,相比于LQR方法,利用第2節(jié)所設(shè)計的控制器進(jìn)行軌道維持,可實(shí)現(xiàn)精度較高的控制效果,且進(jìn)入穩(wěn)態(tài)后,控制消耗較小。另外,提高入軌精度,減小入軌時的位置和速度誤差,可以顯著降低起始階段的控制消耗。

        3.2 BCRFBM模型下的仿真結(jié)果

        為驗證控制器在太陽引力攝動影響下的有效性,本文基于BCRFBM模型,利用第2節(jié)設(shè)計的控制器以及LQR方法分別進(jìn)行了仿真。仿真過程中,仍然考慮了入軌誤差的影響,初始誤差大小與式(23)相同,采樣周期同3.1節(jié),初始時刻太陽相位角取θ40=0。仿真結(jié)果如圖8所示。

        圖8 BCRFBM模型下維持結(jié)果Fig.8 Station-keeping results under BCRFBM model

        位置誤差曲線、速度誤差曲線以及控制加速度曲線如圖9所示。可以看出,采用第2節(jié)設(shè)計的控制器時,位置和速度誤差同CRTBP模型下的仿真結(jié)果一樣,均能在很短時間內(nèi)收斂到0;而采用LQR方法時,位置誤差和速度誤差均呈現(xiàn)明顯的震蕩,不能收斂。

        圖9 位置誤差、速度誤差以及控制加速度曲線(BCRFBM)Fig.9 Curves of position errors, velocity errors and control acceleration (BCRFBM)

        穩(wěn)態(tài)后采用兩種控制器情況下的位置和速度誤差均值如表3所示。由表中數(shù)據(jù)可以看出,采用第2節(jié)設(shè)計的黃金分割控制器和PD控制器進(jìn)行軌道維持時,相比于初始誤差,位置誤差均值和速度誤差均值仍能維持在較低的水平;而采用LQR方法時,位置和速度誤差均值相比于初始誤差均有較大幅度上升。由此可以再次說明本文設(shè)計的控制器在控制精度方面的優(yōu)勢。

        表3 位置和速度誤差均值(BCRFBM)Table 3 Averages of position and velocity errors (BCRFBM)

        從控制加速度曲線圖可以看出,與CRTBP模型下的仿真結(jié)果類似,采用第2節(jié)設(shè)計的控制器時,由于存在初始誤差,且參數(shù)辨識尚未收斂,控制加速度在起始時刻較大,之后很快趨向于0;而采用LQR方法,控制加速度一直比較平穩(wěn)。

        對控制加速度進(jìn)行時間積分可得到軌道維持過程中所需要的速度增量,如表4所示。從表中數(shù)據(jù)可以看出,20個周期的仿真過程中,采用第2節(jié)設(shè)計的控制器時,所需要的總速度增量為745.024 6 m/s;由于仿真初值加入了入軌誤差,起始階段為了克服初始誤差,同時由于參數(shù)辨識未收斂,需要比較大的控制加速度,第1周期所需要的速度增量為130.037 4 m/s;達(dá)到穩(wěn)態(tài)后,每個周期所需要平均速度增量則僅為33.166 3 m/s,相比于第1周期有顯著降低。而采用LQR方法時,所需的總速度增量、第1周期所需的速度增量以及穩(wěn)態(tài)后每個周期所需要的平均速度增量,分別為610.551 6、30.294 2和30.544 7 m/s,相比于使用本文設(shè)計的控制器情況下均有所下降。

        表4 速度增量(BCRFBM)Table 4 Velocity increment(BCRFBM)

        與CRTBP模型下仿真結(jié)果對比可以看出,采用第2節(jié)設(shè)計的控制器時,在軌道維持過程中引入太陽引力攝動,所需要的速度增量提升了一個數(shù)量級;x軸和y軸的位置跟蹤誤差同樣也提升了一個數(shù)量級,分析原因,主要在于太陽引力攝動主要作用于航天器x軸和y軸運(yùn)動,對z軸運(yùn)動則影響不大,但考慮到Halo軌道本身尺度較大,這樣的位置誤差仍是可以接受的;z軸的位置跟蹤誤差以及三軸的速度跟蹤誤差則與CRTBP下的仿真結(jié)果相差不大。同時,與CRTBP模型下的仿真結(jié)果類似,提高入軌精度,起始階段的控制消耗有望進(jìn)一步降低。而采用LQR方法時,雖然控制消耗有所下降,但其在消除跟蹤誤差方面表現(xiàn)很差,因此綜合來看,在達(dá)到穩(wěn)態(tài)后,本文設(shè)計的控制器仍具有優(yōu)勢。

        從仿真位置和速度誤差來看,本文所設(shè)計的控制方法是一種跟蹤精度較高的策略。在Halo軌道的維持控制中,控制精度與控制消耗互相制約,更高的控制精度通常也意味著更高的控制消耗。此外,根據(jù)文獻(xiàn)[24]中的研究結(jié)論,標(biāo)稱軌道的精確度與控制消耗密切相關(guān)。標(biāo)稱軌道越精確,維持控制所需要的控制消耗則越低。本文所采用的基準(zhǔn)Halo軌道是在CRTBP模型下修正的結(jié)果,對于考慮太陽引力的BCRFBM模型下的維持控制來說,精確度不夠。若能采用更精確的標(biāo)稱軌道,維持控制所需的總的速度增量有望進(jìn)一步降低。

        4 結(jié) 論

        本文首先基于Richardson三階近似解析解、微分修正及打靶法獲得了CRTBP模型下的地月L2點(diǎn)附近的標(biāo)稱Halo軌道,然后設(shè)計了基于特征模型理論速度跟蹤的黃金分割控制器以及位置跟蹤的PD控制器,最后分別在CRTBP模型和BCRFBM下進(jìn)行了地月L2點(diǎn)Halo軌道維持控制仿真,并與LQR方法下的仿真結(jié)果進(jìn)行對比,驗證了控制器的有效性。通過分析仿真結(jié)果,可以得到以下結(jié)論:

        1) 在CRTBP模型下,仿真結(jié)果跟蹤精度較高,控制消耗很小。

        2) 在BCRFBM模型下,位置跟蹤精度有所下降,但相比于Halo軌道的尺度,仍然可以接受;但由于太陽引力作用以及標(biāo)稱軌道精度影響,控制消耗顯著增大。

        3) 提高入軌精度,可以顯著降低起始階段的控制消耗。

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