带有跟踪微分器的导弹增量动态逆控制律设计

针对基本动态逆控制鲁棒性差的特点,设计了一种带有跟踪微分器的导弹增量动态逆过载控制律。首先建立了快慢两个回路的导弹过载控制模型,然后通过状态速率反馈,对快慢回路分别设计了增量式动态逆控制律,并进行了鲁棒性分析。最后通过引入快速跟踪微分器解决增量动态逆控制律中所需状态速率无法量测的问题。仿真结果表明,所设计的带有跟踪微分器的导弹增量动态逆控制律具有强鲁棒性。     

基于动态逆和鲁棒轨迹跟踪控制的导弹控制系统设计

基于动态逆方法及鲁棒轨迹跟踪控制理论提出了一种新的导弹控制系统设计方法。首先基于导弹的非线性模型设计快、较慢回路的动态逆控制器以实现其非线性解耦,然后在较慢回路中设计鲁棒控制律以补偿整个控制系统的总不确定性及干扰。即对较慢回路进行动态逆控制的基础上,通过引入一种辅助控制输入信号以抵消不确定性及外部干扰对系统性能的影响。稳定性分析表明了闭环系统稳定且系统跟踪误差能满足给定的性能指标。最后通过对所设计控制系统的仿真分析,验证了该方法的有效性。
     

基于RBF神经网络的导弹鲁棒动态逆控制

讨论了一种基于神经网络的导弹鲁棒动态逆控制方法。导弹的基本控制律采用动态逆方设计,针对存在动态逆误差的慢回路设计神经网络鲁棒逆控制器。用RBF神经网络逼近导弹慢模态数学模型,并把逼近误差引入到网络权值的调节律以改善系统的动态性能;鲁棒控制器用于减弱模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响。所设计的控制器不仅保证了闭环系统的稳定性,而且使模型不确定性及神经网络的逼近误差对跟踪精度的影响减小到给定的性能指标。最后通过仿真分析,验证了该方法的有效性。
     

基于递归神经网络的控制力矩陀螺操纵律设计

利用递归神经网络对单框架控制力矩陀螺(SGCMG)系统操纵律进行动态求解,设计了一 种基于递归神经网络的SGCMG系统操纵律。通过选择适当参数可以使该网络渐近收敛到稳定 状态,从而使操纵律具有较小的操纵误差。该操纵律不用计算Jacobi矩阵的伪逆,因此避免 了Jacobi矩阵求逆所带来的一系列问题。对某SGCMG系统的仿真结果表明,上述操纵律是可 行的。     

基于二阶滑模控制的驾束制导导弹一体化制导系统设计

针对驾束制导导弹,运用超扭曲二阶滑模控制理论,提出了一种一体化制导控制算法。通过充分考虑目标不确定因素以及控制回路未建模状态,建立了一体化制导控制回路的四阶状态方程。运用该状态方程的转移矩阵,重新定义了零能脱靶量(ZEM),使其不再需要估计剩余时间,并将此作为滑模切换面,设计了一体化超扭曲二阶滑模制导律。通过对目标的拦截仿真,结果表明制导线偏差可在有限时间内收敛到零,从而验证了选择新定义的ZEM作为制导律的滑模切换面是有效的。数字仿真结果也表明了该一体化设计方法明显优于不考虑控制回路的传统制导律设计方法。     

空空导弹大角度姿态推力矢量控制研究

为研究具有大离轴角及越肩发射能力的先进空空导弹敏捷转弯方法，研究了空空导弹的大角度姿态机动控制律。利用时间尺度分离的方法将导弹的姿态动力学和运动学系统分别看做快子系统和慢子系统。用李亚普诺夫方法设计了慢子系统控制律。利用动态逆方法设计了快子系统控制律。分析了控制系统的鲁棒性和稳态精度。仿真结果证明了所提控制方法能够大大减小空空导弹大角度姿态机动时各种力矩干扰的影响。最后给出了采用姿态控制实现的越肩发射的仿真结果。     

基于轨迹线性化方法的导弹动态逆控制系统设计

基于动态逆控制及轨迹线性化方法,研究了一种新的导弹鲁棒自适应控制系统设计方法.首先,基于导弹的非线性模型设计快、较慢回路的动态逆控制器,以实现其非线性解耦;然后,在较慢回路中设计鲁棒自适应轨迹线性化控制器,以补偿整个控制系统的不确定性及干扰,即在轨迹线性化控制的基础上,通过设计RBF神经网络在线估计系统中存在的不确定性...     

BTT导弹的神经网络自适应非线性自动驾驶仪设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出一种基于近似动态逆及神经网络理论的非线性自动驾驶仪设计方法.给出了神经网络自适应动态逆控制规律,建立了BTT导弹的数学模型,设计了导弹的神经网络自适应动态逆控制系统结构,并进行了控制效果的数值仿真分析.仿真结果说明了神经网络自适应非线性自动驾驶仪在导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒稳定性.     

导弹姿态控制伺服系统的变结构控制

为消除导弹姿态控制伺服系统变结构控制中的抖振，在状态轨迹与滑动平面夹角变结构控制律的基础上，将原来的二阶系统扩展为n阶。所设计的控制律兼具连续控制律与非连续控制律的优点，动态品质优良。仿真结果验证了理论分析的有效性。     

基于神经网络的BTT导弹逆控制方案设计

对基于神经网络的倾斜转弯(BTT)导弹逆控制进行了研究。用径向基函数(RBF)神经网络结构和最近邻聚类算法,对导弹系统逆动力学系统进行动态模型辨识,以辨识模型为控制器与BTT导弹控制系统串联构成动态伪线性系统;用逆系统法设计了一种用于BTT导弹非线性控制的经典控制与神经网络在线自学习综合控制方案,实现了导弹三通道的线性化控制和输出的渐近无差跟踪。仿真结果表明:该方案可根据设计指标要求实现对BTT导弹的非线性控制,且有较强的鲁棒性。