基于人工智能的航天器轨道拦截的燃料控制方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN114781275A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210558104.9

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于人工智能的航天器轨道拦截的燃料控制方法、装置及介质;该方法可以包括:通过设定的高精度轨道动力学模型进行递推,获得任务航天器与目标航天器在预设时间段内每个采样时刻分别对应的轨道信息;针对每个采样时刻,根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息以及目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息,利用二体条件下的兰伯特问题解算,获得每个采样时刻对应的轨道机动控制脉冲;根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息、目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息以及每个采样时刻对应的机动脉冲构建训练数据集;利用训练数据集训练预设的神经网络模型,获得轨道信息‑机动脉冲之间对应关系的拟合函数;任务航天器的星上系统根据拟合函数计算获得设定的机动时间内的燃料最优的轨道机动控制脉冲。

    基于人工智能的航天器轨道拦截的燃料控制方法、装置及介质

    公开(公告)号:CN114781275B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202210558104.9

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于人工智能的航天器轨道拦截的燃料控制方法、装置及介质;该方法可以包括:通过设定的高精度轨道动力学模型进行递推,获得任务航天器与目标航天器在预设时间段内每个采样时刻分别对应的轨道信息;针对每个采样时刻,根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息以及目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息,利用二体条件下的兰伯特问题解算,获得每个采样时刻对应的轨道机动控制脉冲;根据任务航天器在每个采样时刻的轨道信息、目标航天器在每个采样时刻增加转移时间段后的轨道信息以及每个采样时刻对应的机动脉冲构建训练数据集;利用训练数据集训练预设的神经网络模型,获得轨道信息‑机动脉冲之间对应关系的拟合函数;任务航天器的星上系统根据拟合函数计算获得设定的机动时间内的燃料最优的轨道机动控制脉冲。

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