[发明专利]一种使用固体微推力器进行轨道保持的优化控制方法

权利要求书

1.一种使用固体微推力器进行轨道保持的优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、初始化粒子群算法种群和设置参数；

步骤二、针对某微纳卫星上布置的固体微推力器阵列，根据固体微推力器不可重复使用的控制机制，以某个周期内所有固体微推力器的最小能耗为目标建立适应度函数；

适应度函数为：

ge(i)为第i次施加控制时所消耗的3轴方向的推力器个数；n代表整个周期内的总控制次数；

步骤三、以最小化适应度函数为粒子群算法的优化目标，通过寻优模型得到最优加权阵Q和R；

步骤四、将最优加权阵Q和R代入线性二次型控制算法，求解得到最优的轨道保持控制器，带入每一时刻的卫星轨道状态X(t)得到对应的最优反馈控制力U(t)，达到轨道保持的目的；

具体步骤为：

步骤401、针对某时刻t，计算该时刻下线性化的卫星轨道动力学系统中状态X(t)的系统矩阵A以及反馈控制力U(t)的系数矩阵B；

状态Δx，Δy和Δz是卫星和标准轨道之间的3轴位置误差；

系数矩阵

其中，μ是地球常数；r是该时刻卫星的地心矩；

系数矩阵

步骤402、根据系数矩阵A和系数矩阵B，以及最优加权阵Q和R，求解黎卡提方程，得到矩阵P(t)；

步骤403、利用矩阵P(t)的数值解，得出最优反馈增益控制矩阵；

U(t)＝-R^-1(t)B^T(t)P(t)X(t)

u_x，u_y和u_z是卫星在当前时刻受到的3轴控制力。

2.如权利要求1所述的一种使用固体微推力器进行轨道保持的优化控制方法，其特征在于，步骤一中所述的参数包括粒子数，最大速度，学习因子和惯性权重。

3.如权利要求1所述的一种使用固体微推力器进行轨道保持的优化控制方法，其特征在于，步骤三中所述的寻优模型包括三种：单变量R参数寻优模型，两变量Q、R寻优模型和九变量Q、R寻优模型；

单变量R参数寻优模型指的是：在LQR控制参数设计时，固定Q参数为1，即Q矩阵取单位阵I_6×6，R矩阵的对角线元素相等，即

寻优变量只有1个，即R矩阵对角线元素的指数；

两变量Q、R寻优模型为：

寻优变量为2维：

x＝[x₁ x₂]

九变量Q、R寻优模型为：

寻优变量为9维：

x＝[x₁ x₂ x₃ x₄ x₅ x₆ x₇ x₈ x₉]

将最小化适应度函数f_fitness作为标准粒子群算法的优化目标，选择上述三种寻优模型中的任一种，搜索得到向量x，求得最优加权阵Q和R。