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为了精确控制导弹在有限时间内以期望攻击角度拦截机动目标,采用将导弹自动驾驶仪简化为惯性环节的方法,结合终端滑模控制理论设计了一种带攻击角度约束的有限时间收敛制导律。为了滤除视线角速率噪声,提出一种非线性跟踪微分滤波器对噪声进行滤波,建立了考虑滤波的制导系统状态方程,基于此方程设计非齐次干扰观测器,用于目标机动不确定项的估计补偿。仿真结果表明,所设计的制导律能达到对视线角速率有效滤波,对目标机动状态精确估计的目的,克服系统动态延迟对制导精度的不利影响,满足攻击角度和制导精度的双重要求。 相似文献
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临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计 总被引:2,自引:2,他引:0
为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数(RBF)神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率(PSR)脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制(PWPF)调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。 相似文献
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基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。 相似文献
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基于自适应IMM的高超声速飞行器轨迹预测 总被引:4,自引:2,他引:2
为了给基于预测命中点法的高超声速飞行器中制导拦截提供先验知识,提出高超声速飞行器的轨迹预测方法。首先,给出高超声速环境下与目标姿态近似线性的气动参数;其次,针对气动参数作控制量的运动模型,设计自适应交互多模型(IMM)跟踪算法,并进行性能有效性验证;然后,根据气动参数特性和目标假设机动方式,设计基于最小二乘拟合的轨迹预测方法。通过对目标轨迹进行跟踪和预测仿真,预测100 s的位置误差均小于5 km,速度误差均小于100 m/s,结果表明基于自适应IMM的轨迹预测方法对有规律机动的目标进行轨迹预测,效果良好。 相似文献
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