非對稱空間光學遙感器主動熱控系統多目標優化設計

張　帆，李景林，孫　斌，張　軍，王書新

(中國科學院 長春光學精密機械與物理研究所，吉林 長春 130033)

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非對稱空間光學遙感器主動熱控系統多目標優化設計

張帆*，李景林，孫斌，張軍，王書新

(中國科學院 長春光學精密機械與物理研究所，吉林 長春 130033)

摘要：針對大口徑、離軸、非對稱結構的空間光學遙感器主動熱控功率最小分配的難題，提出一種基于多目標遺傳算法的功率優化方法。首先根據空間相機結構建立有限元模型。然后，憑借設計者的經驗，根據相機結構特點及大致熱分布規律，初步劃分熱控區域，規劃設計變量和目標變量。之后，將設計變量和目標變量代入多目標遺傳算法求出Pareto最優解集。最后，在最優解集中選出合適的功率分配代入到仿真模型中進行計算，得到優化后的功率分配及溫度場。對某離軸三反空間相機進行了功率優化和地面熱平衡試驗。經TMG仿真計算，優化后整機波動范圍在低溫工況和高溫工況分別降低了4.76%和35.7%，并且總功耗降低了6.85%。經地面熱平衡試驗表明，整機溫度場溫差控制在±0.5 ℃以內，滿足±2℃的指標要求。

關鍵詞:遙感器；熱設計；多目標遺傳算法

1引言

隨著空間光學遙感器技術的不斷發展，為實現遙感器體積小、重量輕、大視場、高分辨力的特點，非對稱離軸光學系統已經成為空間光學遙感器的重要發展趨勢[1]。同軸光學系統的優點是圓周對稱，從結構設計、加工裝調和空間熱控等各方面難度小，缺點是視場小，難以實現寬覆蓋高分辨成像的要求。而隨著人們對信息資源的要求越來越高，我國開始研制非對稱離軸光學系統的遙感技術，這種光學系統的優點是可以同時實現高分辨力與寬覆蓋的要求，但非圓對稱的離軸系統對加工、檢測、裝校都帶來相當大的困難。同樣，為了形成寬視場非圓周對稱的結構，必須采用長條狀反射鏡[2]。長條反射鏡和非圓周對稱的光學系統對溫度變化產生的熱變形不能像同軸光學系統一樣通過調整焦距得到補償，所以非對稱光學系統對溫度變化要比對稱結構同軸光學系統敏感得多。采用分區域多點熱控的方法，將遙感器分成若干個熱控區域分別控制，能夠實現溫度和溫差同時控制的要求，并且能夠得到比較均勻的溫度分布。但是由于各區域之間并不是獨立存在的，是相互影響、相互制約的關系，而且衛星上電能稀缺，如何在功率最少的情況下，進行合理的功率分配成為熱設計的難題。

本文結合中科院長春光機所預研的高分辨率寬幅相機的設計工作，借鑒國內外空間光學遙感領域最新研究成果，運用CAD/CAE等先進手段，將空間遙感器主動熱控設計與多目標遺傳算法相結合，提出了解決高分辨率空間寬幅相機熱擾動問題的熱控系統優化設計方法。

2功率優化算法

2.1遺傳算法

遺傳算法(Genetic Algorithms)是一種借鑒生物界自然選擇和自然遺傳機制的高度并行且具有自適應性的搜索算法。最初由美國學者John Holland[3]創建，到了20世紀80年代，遺傳算法逐步走向成熟，并開始應用到人工智能和工業系統中，且表現出良好的應用前景[4-5]。

工程中的優化問題往往比較復雜，多學科交織，其目標函數可能是多峰、非線性、不連續函數；設計變量和約束函數也可能是線性、非線性、連續或離散變量的集。傳統的梯度優化和直接搜索算法很難找到全局優化的解，而遺傳算法為解決這類復雜的優化問題提供了新的思路和手段。

2.2多目標遺傳算法

如果一個最優化問題存在多個優化目標時，我們便稱之為多目標優化問題。針對多目標優化問題的遺傳算法稱之為多目標遺傳算法[6]。

傳統的遺傳算法是將各個目標函數乘以加權因子后，轉為單目標函數進行優化。這樣減少了目標函數的個數，但是卻增加了加權因子。加權因子確定過程的準確性，直接影響優化的結果，而且非常敏感。另外，即使加權因子能夠準確給出，也存在著多個目標函數無法比較或者相互沖突的現象，優化得到的結果不一定能夠使得所有目標函數都能夠達到最優[7]。而多目標遺傳算法的出現，解決了這個問題。

圖1　多目標遺傳算法框圖 Fig.1　Diagram of multi-objective genetic algorithm

圖1給出了多目標遺傳算法的基本流程。多目標遺傳算法引入Pareto解集的概念[8]。Pareto解集中的目標是相互制約、相互影響的，一個目標性能的改善是以另一個或多個目標性能的降低為代價的。一般來說，無法使Pareto解集中的多個目標同時達到最優，只能在折中和讓步后，得到Pareto最優解。

3熱設計過程與模型建立

3.1熱設計的基本原則

空間相機熱設計的本質是通過控制相機在軌內外熱交換過程來保證空間相機工作在允許的溫度范圍內。空間相機的熱設計需要根據飛行任務的需求，綜合考慮光、機、電、熱，結合相機工作的光機結構特點、熱光學要求、熱環境特性，采用相關熱設計準則，保證航天相機整個生命周期內整機溫度分布不超過規定的范圍，并且具有可靠性高、功耗低的特點。因此熱控系統設計一般采用以下原則[9-10]：

(1)優先采用被動熱控技術，如隔熱、導熱、涂層、散熱面等；

(2)采用必要的主動熱控技術，如電加熱薄膜及其PID閉環溫度控制；

(3)充分借鑒國內外成熟的熱控技術和實施工藝；

(4)采用適當的冗余和降額設計，提高系統的可靠性。

在滿足可靠性要求基礎上，系統的質量和功耗盡量小。

3.2建立遙感器熱設計模型

對于本文涉及的非對稱結構空間光學遙感器，由于其結構復雜，為了形成寬視場，其反射鏡必須做成長條形，這樣的反射鏡結構對溫度變化非常敏感，鏡面變形無法通過調整焦距進行補償，這給熱控設計提出了更高的要求。另外，由于大視場的要求，在整個遙感器上需要一個很寬的通光窗口，在遙感器上便形成一個很大的直接對外的窗口，這給熱控制系統設計帶來了很大的難度，而且整個系統的非圓周對稱性，容易造成溫度的不均勻，在結構上的不對稱性，要求整個系統的溫差更小，否則，更容易造成光學元件的傾斜、位移以及鏡體變形。所以，TMA非對稱結構光學遙感器的熱設計比同軸對稱結構熱設計更加困難[11-12]。

圖2　某非對稱結構空間光學遙感器熱控區域分布圖 Fig.2　Thermal control area distribution of a space optical remote with non-symmetrical structure

針對以上問題，本文根據某離軸三反(TMA)空間光學遙感器實際結構特點，考慮采用分區域多點熱控的方法，希望能夠實現分區域獨立加熱控制，各區目標溫度能夠分別設置，各區控制參數可分別設定，實現溫度和溫差同時控制的要求。將整機分為18個熱控區域，各熱控區域的輸入功率可單獨控制，具體分區見圖2，區域代號見表1，采用這種方法既便于研制階段的修改和試驗，又能夠更有效地得到更均勻的溫度分布。但帶來的問題是，由于區域數目多，一個區域的溫度變化也會對其它區域產生影響，加之節約衛星電能與熱控溫度分布均勻之間的矛盾，給衛星熱控系統設計帶來了更大的難度。通常的設計流程是設計—驗證—再設計—再驗證……的流程，首先根據經驗給各熱控區域功率設定一個初值，然后進行熱分析，看是否滿足熱控指標的要求，如果不滿足，根據溫度場分布再對各熱控區的功率域進行調整，然后再驗證，重復以上工作直到滿足熱控指標要求為止，如圖3所示。

表1　相機熱控分區

圖3　常規主動熱控設計流程 Fig.3　Framework of common active thermal control design

采用圖3的設計方法對相機進行了熱控功率的分配，找到了一組滿足熱控指標的結果見表2，溫度場分布見圖4。從結果可以看出，低溫工況溫度為18.8 ℃～21.5 ℃，高溫工況溫度為19.1 ℃～21.9 ℃，滿足熱控指標要求，熱控總功率為130 W。

表2　常規方法分區熱控功率分配

圖4　穩態溫度分布 Fig.4　Steady-state temperature distribution

根據常規的設計流程，能夠完成相機的主動熱控設計，但這種設計方法對設計人員的經驗依賴性較強，經驗豐富的設計人員可以短期內就能設計出滿足熱控指標的功率分布，如果經驗不足的設計人員，可能會花費很長的設計時間，甚至根本無法找到合理的功率分布。但由于衛星上的能量來源主要靠太陽帆板，總功率值有限，分配到主動熱控的功率就非常稀缺，因此設計的主動熱控總功率在滿足熱控指標的前提下越少越好，所以就算是有經驗的設計人員，設計出滿足熱控指標的功率分布，也不一定是最優解。雖然對熱控區域進行了分區熱控，但各熱控區域之間也并不是獨立存在的，區域和區域之間存在著相互影響、相互制約的關系。分析區域和區域之間的函數關系以及各區域之間的功率變化對某一反射鏡靈敏度的關系，對更好地進行遙感器熱控設計具有很大的指導意義。針對這種情況本文采用一種多目標算法來解決這種問題。

4對某航天相機的功率優化

4.1平臺的選擇

本文選擇Isight4.0軟件集成Ideas6.1作為優化平臺。Isight4.0由賽特達(SIGHTNA)公司開發，始創于2002年，致力于中國制造企業數字化和信息化。賽特達最早將數字化工業設計優化技術Isight引入中國，為廣大客戶提供“系統整合，流程統一，參數優化，協同設計”的完全解決方案。Isight軟件具有靈活而方便的多學科流程集成能力，全面而強大的設計優化算法庫，仿真優化模型及數據管理能力，監控、后處理和數據挖掘能力，高可擴展性和開放性，分布并行高性能計算能力，跨平臺能力，高可靠性等特點。獲得了國內航空、航天、船舶、汽車、電子、兵器等部門的認可[13]。

4.2優化問題的解析

4.2.1設計變量

根據3.2節相機穩態分析結果，建立優化模型，將主動熱控中輸入功率值作為設計變量，為了減少設計變量的數量降低運算時間，將表2中H9～H12遮光罩整合為一個變量H9，去掉焦面H8和電箱H18，設計變量見表3。

表3　設計變量編號及位置

4.2.2目標變量

選取模型中一些關鍵位置的節點作為目標變量，見表4。

表4　目標變量編號及位置

4.2.3約束

限制設計變量在一定范圍內，范圍越大，計算時間越長。約束見表5。

表5　設計變量的約束

圖5　多目標優化循環結構 Fig.5　Loop structure of multi-objective optimization

4.2.4軟件的集成

本文使用Isight4.0軟件，集成NX-Ideas V6.1解算器，采用NSGA-II算法進行優化，種群數目為12，遺傳20代，交叉概率0.9，交叉分布指數10，變異分布指數20，初始化方法隨機。一共計算241個循環，其循環結構見圖5。

4.3優化結果分析

4.3.1優化結果

經72 h的運算，其結果如圖6。其中黑色線條的為Pareto值，即從全局角度考慮的可行優化結果。

圖6　運算結果中的Pareto解集 Fig.6　Pareto set in calculation results

4.3.2優化后結果TMG仿真

4.3.2.1低溫工況

低溫工況為相機壽命的早期，假定衛星于夏至時間發射，其太陽常數為1 309 W/m2，與衛星本體連接的熱接口界面溫度按照0 ℃考慮，相機不工作，熱控加電狀況。選圖6中的一條黑線作為優化結果，經過整理后，優化結果見表6，利用軌道熱分析軟件TMG進行低溫工況熱分析，穩態分析結果和主鏡某點瞬態分析結果見圖7。從結果中可以看出優化后低溫工況下相機溫度水平在18.8 ℃～20.8 ℃。

表6　整理后的優化結果

圖7　優化后低溫工況溫度分布 Fig.7　Cryogenic temperature distribution after optimization

4.3.2.2高溫工況

高溫工況為相機使用壽命的末期，假定衛星于冬至時間發射，其太陽常數為1 399 W/m2，與衛星本體連接的熱接口界面溫度按照20 ℃考慮，相機工作，熱控加電，相機外部表面熱控涂層參數(α/ε)退化。穩態分析結果和主鏡某點瞬態分析結果見圖8所示。從結果可以看出，相機溫度水平在19.1 ℃～20.9 ℃。

圖8　優化后高溫工況溫度分布 Fig.8　Temperature distribution under high temperature conditions after optimization

名稱優化前/℃優化后/℃優化率/%低溫工況高溫工況低溫工況高溫工況低溫工況高溫工況主鏡18.8～19.519.0～19.918.8～19.419.0～19.614.333.3次鏡18.8～19.020.0～20.118.8～19.020.0～20.100三鏡20.7～20.920.4～20.720.7～20.820.4～20.65033.3折疊鏡19.7～20.120.3～20.419.8～20.120.3～20.4250整機18.8～20.919.1～21.918.8～20.819.1～20.94.7635.7總功耗130W121.1W6.85%

5試驗驗證

試驗目的在于驗證熱設計的正確性，考核熱控分系統的能力；獲取整機溫度數據，修正熱分析數學模型[14]。

5.1試驗裝置與環境

采用地面熱平衡試驗，驗證裝置采用4 m真空罐模擬太空環境，如圖9。采用紅外加熱籠模擬外熱流，采用電加熱膜模擬星平臺和載荷艙。試驗真空度優于1.3×10-3Pa，罐內熱沉溫度低于-173.15 ℃。試驗分為4個工況，分別為低溫20 ℃工況、低溫24 ℃工況、高溫16 ℃工況和高溫20 ℃，分別考驗在太陽常數變化和熱控涂層老化等因素影響下，相機溫度的平衡能力[15]。

圖9　熱平衡試驗裝置 Fig.9　Thermal balance testing device

5.2試驗結果與分析

低溫工況是將外熱流設為最小值，與衛星平臺的接口溫度設為低溫，熱控系統目標溫度分別設為20 ℃和24 ℃。考驗相機在趨于低溫的條件下，維持20 ℃和24 ℃工作的能力。如果能夠維持24 ℃工作，對維持20 ℃工作就具備一定余量。

反之，高溫工況是將外熱流設為最大值，與星平臺的接口溫度設為高溫，熱控系統目標溫度設為16 ℃和20 ℃，考驗相機在趨于低溫的條件下，維持16 ℃和20 ℃工作的能力。

圖10給出了低溫24 ℃工況溫度曲線，圖11為高溫16 ℃工況溫度曲線。從曲線中可以看出，除焦平面和電子學單機未采用熱控措施外，其他區域溫度能夠控制在±0.5 ℃以內，滿足±2 ℃的熱控指標要求，熱設計合理。

圖10　低溫24 ℃工況溫度曲線 Fig.10　Cryogenic temperature curves at 24 ℃

圖11　高溫16 ℃工況溫度曲線 Fig.11　Temperature curves of high temperature conditions at 16 ℃

6結論

本文首次采用多目標遺傳算法對非對稱結構光學遙感器進行了優化設計，優化前后結果對比見表7。從對比結果中可以看出，利用多目標優化算法對非對稱結構空間光學遙感器熱設計進行優化是成功的，其中主鏡溫差在低溫工況和高溫工況下分別降低了14.3%和33.3%，三鏡降低了50%和33.3%，折疊鏡降低了25%和0%，整機溫差降低了4.76%和35.7%，并且所消耗的總功率降低了8.9 W。該結果對遙感器的熱設計具有一定意義。

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收稿日期:2016-03-14；

修訂日期:2016-04-28

基金項目：國家高技術研究發展計劃(863計劃)資助項目(No.863-2-5-1-13B)

文章編號2095-1531(2016)04-0463-09

中圖分類號：TP394.1； TH691.9

文獻標識碼:A

doi:10.3788/CO.20160904.0463

作者簡介：

張　帆(1979—)，男，遼寧錦州人，博士，助理研究員,2003年于寧波大學獲得學士學位，2008年、2011年于中國科學院長春光學精密機械與物理研究所分別獲得碩士、博士學位，主要從事空間相機光機結構、熱設計及仿真分析方面的研究。E-mail:zhangfan@ciomp.ac.cn

Design of asymmetric space optical remote sensor active thermal control system by multi-objective optimization

ZHANG Fan*, LI Jing-lin, SUN Bin, ZHANG Jun, WANG Shu-xin

(ChangchunInstituteofOptics,FineMechanicsandPhysics,ChineseAcademyofSciences,Changchun130033,China)*Correspondingauthor,E-mail:zhangfan@ciomp.ac.cn

Abstract:As for active thermal control problem of minimum power allocation in space optical remote sensor with large diameter, off-axis, symmetric structure, a power optimization method based on multi objective genetic algorithm is proposed in this paper. First of all, according to the spatial structure of the camera a finite element model is created. The next, heat distribution is divided by the experience of the designer's depending on the camera structural characteristics. Design variables and target variables are selected. Then, we plug the design variables and target variables into the multiple objective genetic algorithm and Pareto sets are obtained. Finally, suitable power allocation is selected from the set of optimal solution and substituted into the simulation model. Then the optimization of power distribution and temperature field are obtained. In this paper an off-axis three mirrors space camera is optimized and tested. After optimization and TMG simulation, the total temperature difference is reduced by 4.76% under low temperature condition and 35.7% under high temperature condition. The result of the heat balance shows that the temperature field of the whole camera is controlled within ±0.5 ℃ or less, which is far less than the target requirements of ±2 ℃.

Key words:remote sensor;thermal design;multi-objective genetic algorithm

Supported by National High-tech R&D Program of China(No.863-2-5-1-13B)