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运载火箭故障模式及制导自适应技术应用分析

2019-04-02常武权张志国

宇航学报 2019年3期
关键词:制导轨迹轨道

常武权,张志国

(北京宇航系统工程研究所,北京 100076)

0 引 言

智慧火箭是传统运载火箭与新一代信息技术的全面有机结合[1]。制导控制系统作为运载火箭必要组成子系统,同时与信息技术发展密切相关,必然在智慧火箭的研制及飞行中发挥重要的作用。其中,制导自适应技术的意义主要有三个方面:一是提升射前标称轨迹设计的效率,减少射前准备时间与成本;二是应用于轨迹在线规划与闭环制导,乃至飞行过程中故障等条件下运载器性能改变、目标约束改变时的轨迹在线重构,提升运载器上升段制导的自主性;三是作为通用轨迹优化方法应用于新型运载器的设计过程中,最佳的动态与静态的组合与匹配运载器的各子系统,达到最大有效载荷、最小起飞质量等性能指标等。因此,制导自适应技术对运载火箭总体设计和制导控制方案有着重要的实际工程价值[2]。

结合近期中国运载火箭研制及飞行任务遇到的问题,本文将智慧火箭对于制导控制系统的迫切需求总结为:充分利用各种信息资源、优化控制理论和箭地计算能力,准确、及时地为运载火箭全发射任务周期(含任务准备、发射飞行及离轨等)提供可行制导解决方案,提高多工况下运载火箭完成任务鲁棒能力及飞行性能。实现上述需求的相关制导技术在本文中统称为制导自适应技术。

对于运载火箭制导系统的智慧控制,一方面要从理论上拓展最优化、导航等学科、技术在制导领域的应用范围,提升制导控制性能;另一方面也要结合运载火箭自身系统特点开展针对性设计。保证运载火箭正常状态的发射流程及飞行是制导控制系统的基本功能。在正常状态基础上,本文对运载火箭任务准备及飞行过程中的故障状态进行了分析,从制导控制发挥作用的原则出发给出了基于运载火箭能量故障分类方法;进而提出了针对部分能量故障的运载火箭制导系统自适应的功能需求、实现方法及实施途径。

1 运载火箭故障分类研究

故障模式分析在航空航天飞行器设计中是一项复杂的工作,文献[3]从不同角度进行了飞行器故障介绍。为便于说明问题,本文所描述的故障不涉及发生概率、机理等,只有不发生、发生和故障演变等状态;对于采用了冗余措施的设备或系统,不考虑故障发生;不考虑独立的二度故障,但考虑某种故障可能引发的次生故障。

1.1 按运载火箭故障发生工作时段分类

运载火箭设计可考虑按照故障发生在任务剖面的不同时间段划分:

1)故障发生在“制导系统开始工作-点火”阶段,如瞄准信息未正常获取。

2)故障发生在“点火-星箭分离”阶段,如某飞行段推力非预期下降。

3)故障发生在“星箭分离-拓展任务完成”阶段,如离轨失败。

其中对于重要的“点火-星箭分离”阶段,可进行更细致的划分,如大气飞行段、真空飞行段;动力段、滑行段等。另外不同阶段的连接点(时间、空间、信息等维度)也存在故障模式,如星箭未分离。

1.2 按运载火箭故障发生系统分类

运载火箭设计可考虑按照故障发生在制导控制系统内外划分:

1)故障发生在制导控制系统内,如某路惯性器件参数非正常输出。

2)故障发生在制导控制系统外,对于制导控制系统外的故障,可进行更细致的划分,如推力下降故障可以是发动机导致也可以是增压输送系统导致的。

1.3 按运载火箭故障能量属性分类

运载火箭设计可考虑按照故障的能量属性进行划分:

1)非(微)能量故障,如制导系统用某信息消失或信息不全、错误等。

2)小型能量故障,如某一级整体推力小幅度下降并超过极限偏差,某个或某几个助推器未分离(理论助推分离与一、二级的级间分离时间相隔较近)等。

3)中型能量故障,如某一级整体推力非预期较大下降等。

4)大型能量故障,如爆炸、某级推力完全丧失、某级伺服机构完全卡死、级间未分离等。

上述故障分类方法可用于工程上识别故障参考,需要注意的是:一个故障可拥有若干分类属性,故障分类彼此间的界面可能并不明晰,一个故障可能会根据具体情况转化。

以下第2、第3节按照故障能量属性分类,给出几种故障模式,提出制导系统为增加运载火箭完成任务鲁棒能力需具备的功能,从而为后续智慧火箭及新型制导系统的研制发展提供参考。

2 适应非(微)能量故障的制导系统功能需求

2.1 未按预定时间点火

近地交会对接任务一般需要零窗口发射(从点火时间精度讲,可认为窗口宽度为1 s);GTO任务和深空探测任务等,发射窗口从几分钟量级到几十分钟量级。对于较短的点火时间偏差,产生的升交点赤经偏移量可由制导系统在飞行过程中容纳,亦即制导系统对于发射窗口的拓展有一定作用,提高了任务完成能力。在我国交会对接任务实施中,已实现利用运载火箭能力余量通过迭代制导提高对于点火时间延迟故障的适应能力。对于深空探测任务等可允许的较长点火时间偏差,目前方法是通过增加弹道和制导系统诸元来提高工程任务实施的鲁棒性,但这增加了任务设计和准备的工作量。基于以上介绍,后续制导控制系统的一项功能需求为:使用一套基本飞行诸元完成预定发射任务,针对一定点火时间延迟能够自动计算形成新的飞行诸元。

2.2 瞄准信息缺失或错误

目前我国新一代运载火箭瞄准用的测量设备或测量手段都是冗余的。但从提高任务适应性和技术改进的角度,后续智慧火箭应具备自瞄准功能,且应发展为主要定向手段。这也是对于后续制导控制系统的一项基本功能需求。

2.3 箭上导航信息失效

目前我国大多数运载火箭采用“惯性导航+卫星导航”的组合导航方式。由于先应用惯性导航,后引入组合导航的历史原因,在制导系统设计中均设计了无卫星导航数据或卫星导航数据偏差过大的处置措施,即当前制导系统具备卫星导航信息失效故障的适应能力。

考虑到可能的运载火箭末级长时间在轨等情况,制导系统的一项功能需求为:惯性设备参数在线辨识与标定。考虑到未来经济性要求等因素,惯性设备冗余程度会适当减少,则卫星导航信息重要性相应提高,制导系统的一项功能需求为:单纯利用卫星导航参数进行制导计算。目前,卫星导航参数基本起修正作用,后续应视情调整惯性导航与卫星导航的主从关系(至少在末级飞行段)。

2.4 箭上制导系统失效

未来运载火箭将执行越来越多的拓展任务。一般而言,拓展任务期间运载火箭可靠性会有所降低,在某些非预期条件下,预设的制导系统模式已经无法应对,可以理解为箭上制导系统功能上的失效。但由于拓展任务周期长,地面可在较短时间内形成补救措施或者制定新的拓展任务方案,并将指令发送到箭上。基于此,制导系统的一项功能需求为:可在线注入制导参数等指令。

2.5 小结

以上从4个典型故障模式提出了未来制导系统应具有的功能,通过总结归纳可知:上述功能需求均是对应非(微)能量故障提出的,且制导控制系统自身故障偏多。另外可以看出上述大部分功能需求其实是航天器早已实现的功能,也就是说未来运载火箭末级有向航天器发展的潜在需求。

3 适应小、中、大能量故障的制导系统功能需求

3.1 小、中、大能量故障定义和关系

小能量故障包括整体推力小幅度下降,某(几)个助推器未分离(理论助推器分离时间与一、二级的级间分离时间相隔较近)等;中型能量故障包括整体推力非预期较大下降等;大型能量故障包括爆炸、级间未分离、飞行早期推力消失等。

从有效载荷最终工作效果界定,可将三类故障进行如下定义。

1)小能量故障:运载火箭飞行过程中出现某种故障,在飞行可控的前提下,制导系统采用既定制导方案或重新规划,可将有效载荷送入预定轨道,但可能存在一定入轨精度偏差,而该偏差不影响或基本不影响后续工程任务实施。

2)中能量故障:运载火箭飞行过程中出现某种故障,在飞行可控的前提下,制导系统实施降轨规划并将有效载荷送入偏置轨道,该轨道对于后续工程任务实施存在一定的影响。

3)大能量故障:运载火箭飞行过程中出现某种故障,使火箭出现控制失稳,爆炸等非预期飞行,使得有效载荷无法正常运行,最终导致工程任务无法实施。

上述3个定义可以简单理解为运载火箭发射任务后,任务指挥部对外报送的三个结论:圆满成功、成功、失利。

另外,需要辩证地看上述定义,如:4个助推器未分离对CZ-2F火箭属于小能量故障,但即便1个助推器未分离对于CZ-5B火箭却属于大能量故障。某故障对于适宜的在线轨迹规划方案为小能量故障,但对于不适宜的在线轨迹规划方案或制导方案却是中能量故障,甚至演变为大能量故障。

3.2 自适应制导功能需求

在上述介绍基础上,归纳总结在小、中能力故障情况下制导控制系统的自适应功能需求:在故障不剧烈变化且飞行可控前提下,根据故障诊断结果和可利用信息,通过在线规划将故障的能量属性降低(故障影响降低),导引故障火箭飞行,并最终实现规划的效果。

大能量故障危害程度大,往往不具备在线轨迹规划及自适应制导的前提条件,故后文主要针对小能量故障、中能量故障这两类非致命性故障模式开展研究分析。

4 小、中能量故障制导系统适应目标分析原则

4.1 非致命动力故障制导自适应案例

在运载火箭众多的故障模式中,动力系统故障是最经常发生的、也是造成后果最严重的故障源,现有故障数据统计表明,运载火箭动力飞行段大概有60%的故障是动力系统故障。

1964年5月28日,美国土星I火箭在实际飞行117s时1台H-1发动机突然提前关机,虽然产生的力矩造成较严重的干扰,但其余7台H-1发动机仍能继续推进火箭上升,并通过调整发动机关机时间使S-IV级按原定计划进入预期轨道[4]。

2012年10月7日,美国SpaceX公司Falcon 9火箭一级1台发动机在飞行79 s后发生故障而关机[5]。箭机及时规划出了新的上升轨迹,导致其它8台一级发动机需要多工作12 s,同时二级发动机的工作时间也被延长16 s,最终龙飞船进入了预定轨道,但次要有效载荷OG2原型卫星被迫置于较低轨道,发射任务基本成功[6]。

通过国外自适应制导技术的应用,一些运载火箭在动力系统发生非致命故障情况下,通过调整飞行程序仍可完成入轨任务要求。根据已有资料可以引出以下启示或问题:

1)国外某些运载火箭初始设计阶段,即通过增加1台发动机的方式实现了动力冗余和能力富余。而我国在这方面考虑较少,从构型结构布局方面看,较难增加1台发动机;另外,由于有效载荷不断变大,运载能力的富余量很小,甚至有时需要通过挖潜来满足发射需求。这其实对于我国运载火箭故障情况下的在线轨迹规划和制导自适应控制提出了更大的挑战,即很可能小能量故障情况下运载能力已无富余,转而需要确定另一个轨道。相对原预定轨道,新确定的轨道在本文称为次优轨道。

2)从非官方报道看,2012年10月7日,美国SpaceX公司的Falcon 9火箭发射的次要有效载荷OG2原型卫星很快再入地球。根据分析Falcon9火箭二级在完成龙飞船分离后,有较充足的推进剂再次启动将OG2原型卫星送入预定轨道。但是NASA考虑到空间站安全等因素,放弃了后续任务。可见轨迹在线规划不仅是技术实现问题,在真正工程实施中还需考虑安全等现实问题。另外一个消息是,NASA综合地面与箭上的信息后,最终由地面发出指令使火箭未进行二级发动机二次启动,仅进行了OG2原型卫星分离。箭地协调在飞行决策中扮演了重要角色。

4.2 非致命故障轨道规划目标确定原则

首先设想2个运载火箭故障下次优轨道选择的问题。

1)LEO任务预定轨道为:近地点高度200 km、远地点高度400 km,火箭在近地点附近入轨。假如正常飞行到350 s(此时飞行高度约190 km、近地点高度约-5366 km、远地点高度约198 km)后发生动力系统中能量故障,导致无法进入预定轨道,经分析有能力进入的次优轨道包括:(1)近地点高度-1000 km,远地点高度200 km,远地点附近入轨;(2)高度为160 km的圆。两个轨道谁是最佳的次优轨道?或者是否存在其它的可实现轨道为最佳次优轨道?

2)GTO任务中,运载火箭基础级正常,末级一次工作一段时间后出现某种推进剂泄漏(等效中能量故障),在这种故障情况的轨道选择包括:(1)让末级一次工作段按预定关机条件关机,滑行段推进剂继续泄漏,末级二次工作至推进剂耗尽;(2)让末级一次工作时间尽量延长直至推进剂耗尽;(3)上述2种选择的中间状态。(1)选择可能在滑行段即已将推进剂泄漏完,无法利用能量;(2)选择可以尽可能地将能量转化为动能和势能,但是近地点幅角等轨道参数将严重超差。

上述问题的轨道决策可能很难明确给出答案。但是,运载火箭在故障状态下是否具有对应次优轨道的剩余飞行能力则是在线轨迹规划需要解决的问题。火箭剩余飞行能力评估是进行轨道重规划的前提。

一般对于末级飞行段,可基于能量预测的方法来评估剩余飞行能力,主要思路是基于当前速度位置信息和故障诊断出的发动机推力下降程度(或者推进剂泄漏程度),实时计算达到原定轨道所需要推进剂量,并与遥测数据计算的剩余推进剂量比较。如果不低于需要推进剂量,则维持原目标轨道;如果低于需要推进剂量,则对原目标轨道进行降级,轨道降级的最低要求是使有效载荷进入可无动力飞行并维持足够时间的低轨道,为载人任务应急救援、有效载荷变轨提供最好条件。

对于非末级飞行段的故障,需要考虑的约束较多,如落点约束、qa约束等。如果将火箭后续飞行的全弹道进行规划,可能由于较多限制条件而给规划带来效率大幅下降等方面的影响。一般以本飞行段预定关机条件为目标进行重规划,实现耗尽关机,产生的关机点大偏差由其上面级飞行段进行规划吸纳。故非末级飞行段可不进行次优轨道的确定。

4.3 非致命故障自适应制导系统框架

图1给出了一种基于能量预测方法的较为普适的运载火箭自适应制导系统框架,该框架以预测模块和制导模块为主,同时考虑运载火箭相关系统或参数,可应用于运载火箭小、中能量故障情况下制导系统自适应仿真分析或工程研制。

图1 自适应制导系统框架图

5 运载火箭自适应技制导术发展

前两节从能量角度分析了火箭自适应制导系统预测模块中的能力评估与目标轨道选取策略。本节重点分析制导模块中现代自适应制导技术的发展,包括解析制导、计算制导和智能制导3大类别,图2列出了3类自适应制导技术应用的主要方法。

5.1 解析制导技术发展为基础

解析制导为现役运载火箭采用的制导方法,如摄动制导由于其计算量小、方法简单有效而在早期制导系统中得到广泛应用,其导引计算亦经历了从视速度隐性导引制导到显式惯性关机量导引制导的过程,但在适应大偏差情况下精度会明显下降。用作自适应制导时,需要将传统地面任一诸元修正后长时间偏差下的仿真校验在飞行时由箭上计算机完成。对于迭代制导,当最优入轨点偏离标准目标点时,同样需要在线更新目标轨道装订诸元。解析制导的发展是未来自适应制导技术的基础。

5.2 计算制导技术发展为核心

考虑未来火箭智慧化的需求,随着硬件条件的发展和改善,使得基于数值轨迹优化方法的大计算量制导方法逐渐成为可能,尤其是高效高精度的轨迹优化计算方法的发展,已衍生出系列新型制导方法。如基于数值间接法、直接法、混合法轨迹优化的制导方法[7],这些数值方法能够处理带有复杂约束、故障识别等制导问题,并且明显提升飞行器的自主自适应飞行性能。

间接法对初值猜测较为敏感,数值积分求解边值问题计算代价较高,同伦法[8]的发展通过能量最优问题过度,为间接法的快速求解提供了可能。直接法计算过程包括连续模型离散和非线性规划NLP问题求解两部分,连续模型离散消耗计算量很少,但含约束NLP问题的求解方法为耗时计算,主要包括罚函数法(包括内点法)、可行方向法、序列二次规划SQP法。对于一般轨迹优化问题的结构矩阵都为稀疏矩阵,目前主流的NLP求解器如SNOPT、NPSOL等都是基于SQP方法,该方法求解大规模稀疏矩阵问题有较高的计算效率。近年来凸优化方法的发展,通过构造轨迹优化问题为凸优化问题,将燃料最优参数优化问题构造成一类二阶锥凸优化问题,然后利用定制的内点法在给定的终止准则下求解最优问题并且达到预设的精度水平。如美国阿姆斯特朗飞行控制中心研制的G-FOLD制导[9]将凸优化方法应用于火星探测器着陆段自适应制导律设计。由于该方法的二阶锥问题复杂程度低,可以在多项式时间内求解,为计算制导技术发展提供新的思路。

5.3 智能制导技术发展为目标

未来火箭智能制导将能够结合火箭已有的大量地面和飞行试验数据信息,应用人工智能算法(包括神经网络、数据挖掘、混沌粒子群(蚁群、狼群)算法等)获得制导律。

在数据挖掘方面,应用Map Reduce等成熟工具处理大数据,将杂乱无章的以及非结构化的数据处理成有规律的结构化数据,挖掘、提取有用数据。随后,基于获取的数据关联完成制导与控制参数的优化设计。

在约束自适应方面,通过将动力学方程中的控制量进行有限维数的参数化,可减少优化算法的搜索空间。进一步增加感知信息或辨识信息,从而解决原本不确定的问题。如采用混沌粒子群算法,利用约束PSO算法和Powell优化算法相结合的混合优化算法求解满足过程和末端约束的最优轨迹。

在故障诊断方面,采用概率神经网络,基于经验模态分解和概率神经网络的算法,主要用于传感器(如惯组、速率陀螺)等的故障诊断,也可用于伺服机构等机电类设备的故障诊断。

在机动策略方面,采用人工免疫和遗传算法,基于人工免疫系统的方法选择机动序列来实现机动。该方法将遗传算法的问题求解能力与免疫系统的记忆保持特性结合起来,在动态环境中做出短期决策,以实现短期目标。人工智能技术方兴未艾,正不断为智能制导和未来智慧火箭提供新的方法。

图2 自适应制导轨迹优化方法

6 未来制导自适应技术应用实施建议

以上从多个方面讨论了与制导系统智慧控制相关的内容。目前,行业内最为关注的问题是自适应制导技术早日应用以容纳我国运载火箭任务准备和飞行阶段中、小、非(微)能量故障。综合已有进展,本文认为制导自适应技术在运载火箭的工程应用已具备条件。

6.1 自适应制导相关理论模型及算法日趋成熟

航天器轨迹优化的自适应制导技术涉及飞行力学、现代控制理论、非线性规划、空气动力学、数理统计、仿真技术、系统健康管理等多门学科。文献[10-13]等系统论述了各类飞行器轨迹优化理论、方法,表明上述学科理论的日趋成熟。近年来,自适应控制在相关领域成功应用的案例屡见不鲜。以上进展均为运载火箭自适应制导后续的进一步工程应用提供了坚实支撑。

6.2 箭机计算能力及箭地通信能力不断提升

美国SpaceX公司的Falcon系列火箭已采用商用计算机作为箭上计算机[14]。电气产品商用化是运载火箭电气系统发展趋势,后续商用级别的箭机计算能力可以保证运载火箭自行开展在线轨迹规划及制导计算。对于更为复杂的故障状态或飞行任务,可以地面平行智能镜像系统决策为主[15],利用地面高速计算能力开展故障信息深度挖掘及任务决策,并由地面向火箭上行注入必要指令信息。

6.3 智慧火箭、智慧控制等理念成为业界共识

航天强国建设的内在需求和国外航天运载器的快速发展,使得中国运载火箭研制单位和从业者必须正视:智慧火箭、智慧控制对于中国航天运输系统的长远发展是至关重要的。体制改革和技术变革的号角已经吹响。综合来看,制导自适应技术以软性因素为主导,有条件作为实现智慧火箭、智慧控制实践的先行者。

基于上述分析,制导自适应技术应用的相关软件(控制理论、优化算法等)、硬件(计算能力、通信能力)、体制(改革、创新)等均已具备,建议运载火箭研制单位成立类型号的项目组,开展项目管理,通过技术攻关、飞行搭载等方式快速推进,最终将自适应制导技术应用于未来新型运载火箭或实现对现役型号运载火箭的改进。

7 结束语

经历多年的研制攻关,中国运载火箭事业取得了巨大的进步。基于运载火箭故障的制导自适应技术及应用只是运载火箭历史发展进程中的一个代表。未来,随着低成本、可重复、人工智能等方面的加速发展,随着高可靠、快反应、强容错等要求的不断提升,随着国际、国内航天运输领域竞争的日益激烈,运载火箭及其制导控制系统的研制与发展将面临更大的挑战与机遇。

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