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基于反馈线性化的动能拦截器姿态控制研究 总被引:6,自引:0,他引:6
动能拦截器进入末制导阶段时经常需要进行大角度姿态机动,这时拦截器姿态控制系统具有非线性、强耦合、多输入多数出(MIMO)的特点。现针对动能拦截器模型的非线性和不确定性,提出PID神经网络自适应逆控制方法对拦截器飞行姿态进行控制。首先基于精确反馈线性化方法将系统解耦成三个独立的子系统,然后应用基于PID神经网络的自适应逆控制方法分别设计每个子系统的姿态控制器。该方法将PID神经网络控制与自适应逆控制相结合,对于拦截器姿态控制系统中的建模误差以及外部干扰具有较强的适应能力。仿真结果证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对高速机动目标,提出了三维联合比例制导律.该制导律通过时变导航比将顺、逆轨拦截优势相结合,由2个平面制导律合成三维制导律后,可实现顺顺轨、逆逆轨和顺逆轨结合3种拦截模式,极大地扩展了经典比例制导律捕获区域.在二维条件下,根据目标加速度推导了视线角速率的解析式,设计了时变导航比.将二维联合比例制导律扩展到三维,修正了之前算法中俯仰平面的拦截弹路径倾角与速度计算误差,并给出了目标加速度背离拦截弹的机动模型.仿真结果表明:对于高速机动目标,联合比例制导律捕获区域更大,且较经典比例制导律和负比例制导律脱靶量更低、较增广比例制导律控制力更小. 相似文献
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针对目标和其发射的拦截弹对来袭攻击弹进行协同拦截问题,设计了一种最优协同拦截制导律。建立描述目标、攻击弹和拦截弹三者相对运动关系的模型,引入零控脱靶量对模型进行降阶处理。考虑拦截弹对攻击弹的拦截精度、拦截末端时目标的安全性以及目标、拦截弹的控制能量问题,基于攻击弹-拦截弹零控脱靶量、攻击弹-拦截弹终端横向相对运动速度零控脱靶量、目标-攻击弹零控脱靶量以及目标和拦截弹的加速度,建立了性能指标函数,同时考虑目标和拦截弹加速度的有限性,基于极小值原理设计了最优协同拦截制导律。仿真结果表明,相比目标和拦截弹独立飞行的情况,采用协同拦截制导律,在考虑了目标安全性的前提下,机动性较弱的拦截弹能够以较平直的弹道成功拦截攻击弹。 相似文献
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