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提出了一种多飞行器再入段时间协同弹道规划方法。首先,在纵向平面内规划满足航程与终端约束的纵向标称轨迹。随后,在采用轨迹跟踪律跟踪纵向标称轨迹的同时,运用考虑初始横侧向状态的多边界航向偏差角走廊策略控制飞行器的横侧向机动,以满足到达时间约束与终端约束,进而实现单枚飞行器到达时间约束下的轨迹规划。在此基础上,完成了飞行器的到达时间分布与飞行能力分析,给出了最小与最大到达时间的分析计算方法,并根据多飞行器协同再入的任务需求完成了协同飞行时间决策。最后,多飞行器协同再入与扰动条件下的仿真结果表明,该方法能够规划出满足到达时间与终端约束的协同再入轨迹,具备良好的计算精度与鲁棒性。 相似文献
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半捷联位标器安装在弹体上,由于寄生回路的存在,使得位标器稳定跟踪控制回路和弹体姿态控制回路产生严重耦合,影响了位标器的稳定与跟踪。针对半捷联导引头稳定平台的稳定与跟踪问题,提出了一种半捷联位标器稳定跟踪控制与弹体姿态控制的一体化方法。基于反步控制原理设计了控制律,通过合理选择反馈增益可保证系统的稳定性与动态性能。最后对一体化设计与传统分离设计进行了仿真对比。仿真结果表明:考虑位标器稳定跟踪回路与导弹姿态回路耦合的一体化控制器,不仅能够保证弹体姿态控制系统快速响应,还可以提高位标器的稳定跟踪性能,并降低位标器跟踪不上高速目标的可能性。 相似文献
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研究了非线性拦截几何下具有过载约束的多枚弱机动能力的导弹拦截强机动能力的目标的协同拦截问题。首先,在建立导弹的可达域、导弹的可行域以及目标的逃逸域这3个概念的基础上提出了非线性拦截几何下的基于逃逸域覆盖的协同拦截策略,并提出了基于标准弹道的设计方法。然后,给出了协同拦截制导律的形式,研究了导弹的末制导初始阵位、制导律参数以及导弹对目标机动的覆盖区域这三者间的关系,并设计了数值求解算法来实现对多弹的覆盖区域的分配、协同制导律的设计以及多弹初始拦截阵位的配置。最后,对理论结果进行仿真。结果显示,多枚机动性较小的导弹,通过初始拦截阵位的合理配置和协同拦截制导律的合理设计,可以实现对机动性能较强的目标的协同拦截。 相似文献
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护航策略一直是各军事大国的重点研究内容之一,拒止环境具有强电磁干扰、强对抗博弈等特点,进而对护航策略提出了更高的要求。提出了一种基于分布式时变编队跟踪控制方法的护航策略,该策略中由高成本长机探测到敌方来袭导弹,在进行规避的同时,释放多个低成本僚机担任“忠诚僚机”。采用时变编队跟踪的控制方法,使僚机始终处于长机与敌方来袭导弹的视线轴上,必要时牺牲僚机以保全长机。针对敌方来袭导弹的方位角是全局信息,设计了分布式观测器对其进行估计。在拒止环境下,复杂电磁干扰带来通信时断时续,导致长机与僚机及僚机与僚机之间的通信拓扑存在切换。为应对电磁干扰对通信拓扑的破坏,提高抗电磁干扰能力,考虑僚机外部扰动和长机规避机动动作同时存在的情况,基于观测器理论、自适应控制理论和滑模控制理论,构造了具体通信拓扑切换机制的分布式控制协议,并利用Lyapunov理论证明了僚机采用该协议能够实现拒止环境下基于“忠诚僚机”的护航策略。通过仿真模拟导弹来袭场景,验证了所提策略的有效性。 相似文献
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发射决策系统是在测试发射段对运载火箭进行故障诊断的专家系统,发射决策系统的推理技术需要适应运载火箭测试项目繁多,测试数据量庞大、更新快速,可供诊断的时间有限等特点.快速推理技术分为事实匹配和规则匹配2个环节,借鉴Rete匹配算法的设计思想,提出了事实匹配网络结构,提出规则和黑板的向量表示方法,定义向量与运算实现规则匹配,构建规则匹配网络完成规则匹配.在某型号运载火箭发射决策系统中的应用结果表明,快速推理法推理速度快,推理结果准确,程序实现占用系统资源少,满足实时性要求. 相似文献
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基于现代控制理论中状态方程的求解算法,对具有参数不确定性的控制系统采用非概率区间分析方法与随机控制理论进行研究。首先明确实际工程应用中不确定性的概念和影响,分别建立了区间值和随机过程2种描述方法,求解系统的响应区间,并分为与初始条件和输入相关的零输入和零状态两部分不确定量。根据区间数学中的区间函数扩张原理和概率统计理论中的切比雪夫不等式,从数学证明和数值计算2个方面,分别用非概率区间分析和概率统计方法求解不确定系统的响应,并对二者进行比较,分析其相容性。结果表明,在由概率统计信息得到不确定性变量的区间向量为系统输入的情况下,非概率区间分析方法得到的响应区间包含由随机控制理论得到的响应区间。 相似文献
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基于SMO—SVR的飞机舵面损伤故障趋势预测 总被引:2,自引:1,他引:1
飞机舵面出现损伤时,为了更准确的预测状态参量变化情况,提出了一种改进的序贯最小优化支持向量回归(SMO-SVR, Sequential Minimal Optimization Support Vector Regression)预测方法.采用改进C-C平均方法对多元时间序列进行相空间重构,以确定最优嵌入维数m和延迟时间τd.根据所求m和τd建立加权SVR预测模型,并调整了SMO算法的停机准则.利用区间自适应粒子群算法(IAPSO, Interval Adaptive Particle Swarm Optimization)优化SVR参数,以提高参数优化速度.为了验证改进算法的有效性,针对飞机方向舵损伤故障趋势进行了预测和分析,并与径向基函数神经网络(RBFNN, Radial Basis Function Neural Network)方法进行了对比,仿真结果表明SMO-SVR预测模型具有很好的预测能力. 相似文献
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