水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法、装置及存储介质

本技术涉及飞行器，尤其涉及一种水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法、装置及存储介质。

背景技术：

1、hthl-tsto运载器凭借其完全重复使用的潜力与低廉的发射成本，已成为未来航天运输系统发展的核心方向。然而，该类运载器的推进系统（如空气深度预冷组合循环发动机）高度复杂，在爬升阶段面临比传统火箭动力更为严峻的推力损失风险。一旦发生推力损失，运载器飞行状态将迅速偏离标称飞行剖面，极易诱发气动载荷超限并威胁机体结构完整性，导致应急处置的时间窗口极窄。

2、针对运载器上升段故障的决策与制导研究多聚焦于传统垂直发射火箭，主要针对真空或近真空飞行环境，难以适配hthl-tsto运载器复杂的飞行特性。hthl-tsto需要在大气层内进行长时间机动飞行，涵盖爬升、巡航、无动力滑翔等多个阶段。发生推力损失故障后，不仅需要重构连续飞行轨迹，还需同步完成级间分离判定、降级模式切换与备降机场选择等多类型离散任务决策。目前针对连续-离散混合系统的决策制导，主要依赖航天飞机rtls（return-to-launch-site，返回发射场中止）与tal（trans-atlantic landing，跨大西洋着陆中止）模式等预设中止模式的方案自适应能力不足，难以应对突发性、非预设故障。

3、因此，如何实现运载器上升段突发推力损失故障后的在线决策与制导，提升运载器故障后的生存概率，是目前亟需解决的一个问题。

4、上述内容仅用于辅助理解本技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本技术的主要目的在于提供一种水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法、装置及存储介质，旨在解决如何实现运载器上升段突发推力损失故障后的在线决策与制导，提升运载器故障后的生存概率的技术问题。

2、为实现上述目的，本技术提出一种水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法，所述水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法包括：

3、基于运载器的当前状态向量构建凸优化子问题，采用序列凸优化算法对凸优化子问题进行故障点至分离点之间轨迹的求解迭代，获得分离点动力学的可行标志位；

4、若分离点动力学的可行标志位为第一预设值，则基于运载器在巡航平飞状态下的有动力最大理论纵向航程、无动力滑翔段航程、极限转弯偏角以及最小转弯半径，获取可达域面积函数；

5、基于可达域面积函数以及可达域的极坐标边界的极坐标方程，获取可达域的极坐标边界；

6、若预设机场集合与可达域之间存在交集，则将交集作为第一可行机场子集，并获取第一可行机场子集中各个可行机场对应的需用飞行航程；

7、基于机场优先级等级以及需用飞行航程，在可行机场子集中获取目标机场。

8、在一实施例中，所述基于运载器的当前状态向量构建凸优化子问题，采用序列凸优化算法对凸优化子问题进行故障点至分离点之间轨迹的求解迭代，获得分离点动力学的可行标志位的步骤包括：

9、获取运载器的当前状态向量，并根据当前状态向量构建凸优化子问题，其中，所述当前状态向量包括所述运载器的地心距、速度、当地弹道倾角和质量；

10、采用序列凸优化算法对凸优化子问题进行故障点至分离点之间轨迹的求解迭代，在求解迭代过程中，对凸优化子问题中的状态变量的信赖域半径、控制变量的信赖域半径及终端时间的信赖域半径进行自适应更新；

11、若求解迭代中序列凸优化算法收敛，则确定分离点动力学的可行标志位为第一预设值；

12、若求解迭代完成时序列凸优化算法未收敛，则确定分离点动力学的可行标志位为第二预设值。

13、在一实施例中，所述基于运载器在巡航平飞状态下的有动力最大理论纵向航程、无动力滑翔段航程、极限转弯偏角以及最小转弯半径，获取可达域面积函数的步骤包括：

14、若可达域与x负半轴未相交，则基于转弯阻力倍增因子、有动力最大理论纵向航程、无动力滑翔段航程、极限转弯偏角以及最小转弯半径，获取可达域面积函数。

15、在一实施例中，可达域与x负半轴相交时，极限转弯偏角包括外边界与x负半轴的第一交点转弯角度以及内边界与x负半轴的第二交点转弯角度，所述基于运载器在巡航平飞状态下的有动力最大理论纵向航程、无动力滑翔段航程、极限转弯偏角以及最小转弯半径，获取可达域面积函数的步骤包括：

16、基于第一交点转弯角度、最小转弯半径、转弯阻力倍增因子、有动力最大理论纵向航程以及无动力滑翔段航程，获取外边界面积函数；

17、基于第二交点转弯角度、最小转弯半径以及无动力滑翔段航程，获取内边界面积函数；

18、基于外边界面积函数以及内边界面积函数，获取所述可达域面积函数。

19、在一实施例中，所述基于可达域面积函数以及可达域的极坐标边界的极坐标方程，获取可达域的极坐标边界的步骤包括：

20、基于可达域面积函数构建寻优模型，并获取满足寻优模型中约束条件的可行速度；

21、基于可达域面积函数获取可行速度对应的面积集合，并基于面积集合中的最大值获取全局最优巡航速度；

22、基于全局最优巡航速度以及可达域的极坐标边界的极坐标方程，获取可达域的极坐标边界。

23、在一实施例中，所述获取第一可行机场子集中各个可行机场对应的需用飞行航程的步骤包括：

24、对于第一可行机场子集中的目标可行机场，基于运载器的最优巡航速度对应的转弯半径以及极坐标边界，获取目标可行机场对应的直线飞行段航程以及真实转弯圆心角；

25、基于直线飞行段航程以及真实转弯圆心角，获取目标机场的需用飞行航程。

26、在一实施例中，所述基于运载器的最优巡航速度对应的转弯半径以及极坐标边界，获取目标可行机场对应的直线飞行段航程以及真实转弯圆心角的步骤包括：

27、基于运载器的最优巡航速度对应的转弯半径以及极坐标边界，获取几何直线距离；

28、基于几何直线距离以及运载器的最优巡航速度对应的转弯半径，获取直线飞行段航程；

29、基于运载器的最优巡航速度对应的转弯半径、几何直线距离以及极坐标边界，获取真实转弯圆心角。

30、在一实施例中，所述水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法还包括：

31、若预设机场集合与可达域不存在交集，或者，分离点动力学的可行标志位为第二预设值，则基于故障发生点的初始状态，通过可达域面积函数获取最优应急巡航参数；

32、基于最优应急巡航参数以及极坐标方程，获取应急可达域包络的极坐标边界；

33、若预设机场集合与应急可达域包络存在交集，则将交集作为第二可行机场子集，并获取第二可行机场子集中各个可行机场对应的需用飞行航程；

34、基于机场优先级等级以及需用飞行航程，在可行机场子集中获取目标机场。

35、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导装置，所述装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法的步骤。

36、此外，为实现上述目的，本技术还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的水平起降两级入轨运载器推力故障决策与制导方法的步骤。

37、本技术提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：

38、通过基于运载器的当前状态向量构建凸优化子问题，采用序列凸优化算法对凸优化子问题进行故障点至分离点之间轨迹的求解迭代，获得分离点动力学的可行标志位；若分离点动力学的可行标志位为第一预设值，则基于运载器在巡航平飞状态下的有动力最大理论纵向航程、无动力滑翔段航程、极限转弯偏角以及最小转弯半径，获取可达域面积函数；基于可达域面积函数以及可达域的极坐标边界的极坐标方程，获取可达域的极坐标边界；若预设机场集合与可达域之间存在交集，则将交集作为第一可行机场子集，并获取第一可行机场子集中各个可行机场对应的需用飞行航程；基于机场优先级等级以及需用飞行航程，在可行机场子集中获取目标机场。基于获取的运载器故障状态，通过在线轨迹重构解析生成可达域包络，基于可达域包络确定预设机场集合中可行机场对应的需用飞行航程，并根据需用飞行航程选择着陆机场即目标机场，相较于固定标称巡航参数，有效扩大了故障后的可达包络范围，实现了运载器上升段突发推力损失故障后的在线决策与制导，提升了运载器故障后的生存概率。