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申请/专利权人：航天科工火箭技术有限公司

摘要：本发明涉及一种火箭舵控段姿控系统参数可设计性评估方法，包括：利用多代价函数表示火箭舵控段姿控系统参数频域设计要求；确定解算所述多代价函数的优化算法；将多代价函数优化解算问题转化为一组单代价函数优化解算问题；根据所述一组单代价函数优化解制作等参数图；利用等参数图确定火箭舵控段姿控系统参数的可设计性。本发明提出一种火箭舵控段姿控系统参数可设计性评估方法，利用寻优方法构造等指标曲线确定系统的可设计边界，利用零阶多目标优化算法，方便地利用自动化程序设计控制系统的参数，提高设计效率；利用求解一族单目标优化问题的算法，比较直观地得到满足某些指标的控制系统参数组合。

主权项：1.一种火箭舵控段姿控系统参数可设计性评估方法，其特征在于包括如下步骤：利用多代价函数表示火箭舵控段姿控系统参数频域设计要求；确定解算所述多代价函数的优化算法；将多代价函数优化解算问题转化为一组单代价函数优化解算问题；根据一组单代价函数优化解制作等参数图；利用等参数图确定火箭舵控段姿控系统参数的可设计性；所述将多代价函数优化解算问题转化为一组单代价函数优化解算问题，以及根据一组单代价函数优化解制作等参数图，包括：将多代价函数优化解算问题转化为一组多个互不相关的单代价函数优化解算问题，具体地将式1.7所定义的优化问题展开为一族优化问题： 式中·d表示期望指标，幅值代价函数CL|θ1，Ld的形式如下： 选取一个期望指标Ld，同时θ1在[θ10,θ11]的区间上等距取值，利用遗传算法进行优化求解θ2，得到期望指标Ld下的一组θ1,θ2取值对，θ1,θ2取值对在参数平面Oθ1θ2上构成一条幅值裕度为Ld等参数线，通过选取不同的Ld在参数平面上生成一族等参数线；按照幅值参数同样的方法生成包括相位裕度、穿越频率、穿越点斜率一系列参数的等参数图；所述利用多代价函数表示火箭舵控段姿控系统参数频域设计要求，包括将所述频域设计参数融合在一个多代价函数中，通过归一化以及加权的方法调整对某一参数的倾向程度，具体包括记受控对象某个姿态通道的传递函数为δ-舵偏，p-俯仰通道，惯组敏感到的执行机构引起的弹性信号传递函数为v-箭体弹性，控制指令到执行机构输出的传递函数为c-舵偏指令，校正网络的传递函数为惯组的数学模型简化为一个纯延时环节e-τs，τ-系统延时，S-复变量，则箭体的开环传递函数可记为式1.1所示的方程； 式中θ即为火箭舵控段姿控系统待设计参数，包括单侧边界参数-幅值裕度、相位裕度、弹性稳定裕度，还包括区间参数-穿越频率，以及目标值-穿越点斜率；对于单侧边界参数-幅值裕度，设计关于幅值裕度的代价函数项CL，记幅值裕度为L，幅值裕度的设计目标为L≥6dB，选取如下的代价函数； 式中δ为一正数；区间参数由两个单侧边界参数构成约束；对于有目标值的穿越频率点斜率k，选取如下的代价函数：Ck＝k20-12+δ.......................................1.3如同式1.3一样地定义相位裕度、弹性稳定裕度和穿越频率的代价函数项Ch，CLv和Cωc，将所述Ck、Ch、CLv和Cωc几项组合构成一个多目标优化问题的代价函数： 写成如下形式： 式中增益θ1与零点相关参数，θ2为可变参数，其他参数包括z1，p1，ξ和ω在整个飞行段中取为定值，z1是传递函数零点相关参数，p1是传递函数极点相关参数，ω是二阶震荡环节的自热无阻尼频率，ξ是阻尼比；不同的受控对象所对应的增益θ1与零点相关参数θ2所对应的取值范围不同，根据实际情况确定，记：θ10≤θ1≤θ11θ20≤θ2≤θ21...............................................1.6因此，构造出多目标参数约束优化问题如下： s.t为约束优化问题的标准符号，θ10、θ11、θ20和θ21为自定义的初始赋值，*代表优化问题的解；确定解算所述多代价函数的优化算法，包括利用无导数优化算法-遗传算法对式1.7表示的代价函数进行优化解算，具体地a.优化参数编码对待优化参数采取二进制的方式进行编码：Θ＝Θ1Θ2n1+n2bits 上述编码中将Θ1和Θ2看作遗传基因，其所有可能取值称为其等位基因，Θ1的取值范围为Θ2的取值范围为由基因Θi转化为参数θi的方法如下： b.初始化设置进化迭代代数g＝0，最大进化代数G，智能体个数Np，随机生成Np个按照步骤1中指定的编码方式编码的个体作为初始种群P0，终止优化水平∈，当代最大适应度记为f0＝0；c.个体评价计算种群Pg中各个个体的适应度，对于本优化问题，适应度的取值为1Cθ，依据个体适应度对种群进行排序；计算当代种群最大适应度与上代最大种群适应度的差值Δf，并将当代最大适应度更新为fg；d.选择运算根据种群Pg中个体适应度的大小，随机选择适应度大的个体遗传到下一代群体，并保持种群的大小不变；具体的选择运算如下，假定当前种群中个体的最大适应度为fg，从最大适应度个体开始，依次按照fg,ifg的概率保留该个体，若一轮选择之后被保留的个体数量不足Np，则再从最大适应度个体开始循环选择，直到个体数量达到Np为止；e.交叉运算对选择运算所生成的中间种群进行交叉运算处理，具体地，对于每一对个体，按照相同的概率p1将其Θ中的随机一部分编码进行交换以产生新的编码Θ；p1的取值越大，优化收敛过程越慢，但是其收敛到全局最优的概率越大；f.变异运算对选择交叉运算生成的中间种群进行变异处理，具体地，对于每一个个体，按照相同的概率p2将其两个基因编码Θ1和Θ2随机变为任意其它等位基因，最终生成下一代种群Pg+1；概率p2的取值越大，优化收敛过程越慢，但是其收敛到全局最优的概率越大；g.终止若g≤G且Δf≥∈，g＝g+1，转到步骤S3；否则，输出最大适应度个体的编码作为最优解输出，终止计算。

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