基于CMAC神经网络导弹的气动参数辨识

本文利用ＣＭＡＣ神经网络辨识了几个重要的空气动力参数，证明了估计误差，权误差有界，仿真结果显示了本文算法的有效性。     

机动目标三维空间导引运动建模及导引律研究

给出了导弹—目标追逃运动的空间矢量方程，在此基础上推导了三维导引运动模型。对机动目标应用李雅普诺夫稳定性分析方法提出了一种自适应变结构制导算法。六自由度数学仿真结果表明了模型的正确性和制导算法的有效性。     

输入受限下流体网络系统控制器设计

由于控制的目标是流体的流量,流体网络是一个高阶的非线性系统。以往这方面的工作都是基于多变量线性模型,文中的设计是基于非线性模型。通过引入电路中的图论理论,建立了流体网络控制系统的非线性模型。基于反输入饱和技术,提出了一种反馈线性化的设计方法。综合运用微分包含、控制原理,得到了所设计系统渐近稳定的结论。     

超视距舰空导弹爬升段弹道设计

针对超视距舰空导弹中制导的爬升段,采取两段程序圆弧相结合的方法设计弹道,给出了导弹爬升段的高度与倾角指令,并对于在圆弧间及弧与高空平飞段两转接点处出现的抖动现象,通过改变转接基准并做必需的导引指令修正,有效地解决了抖动问题。最后的仿真结果验证了所设计导引律的可行性和对于消除抖动问题所做措施的有效性。     

基于迭代学习控制的导弹PID控制器参数寻优

针对设计导弹PID控制器时存在的对比例、微分、积分3个控制参数大量盲目试凑的问题,利用迭代学习算法对控制参数进行自动寻优,最终得到最佳控制参数,从而实现了对PID控制器参数自动寻优的目的,简化了控制器的设计过程。通过仿真结果验证该方法在PID控制器参数自动寻优上是有效的,同时也为导弹控制器参数整定提供了工程适用的方法。     

针对变速机动目标的变速导弹三维导引律

应用李雅普诺夫稳定理论，提出一种三维制导算法，在算法设计中，既考虑了目标机动，包括目标速度的变化，又考虑了导弹速度的变化，为实现所提出的算法，进一步将与目标运动的加速度和速度方位信息的有关的项归为两项，给出了其估计方法，仿真结果验证了该方法的有效性。     

非线性自适应神经网络控制器设计

在系统存在非匹配不确定性和输入未建模动态的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的非线性自适应控制系统的设计方法.应用RBF神经网络辨识系统中存在的不确定性,利用反演控制技术,设计了非线性自适应控制器,成功地处理了非匹配不确定性.同时动态非线性阻尼项的引入使得系统对未建模动态具有很强的鲁棒性,并应用Lyapunov稳定性理论,证明了系统跟踪误差、RBF神经网络参数误差全局渐近收敛于原点的一个邻域.最后给出的BTT导弹非线性六自由度数字仿真结果,显示了该设计方法的有效性.     

基于多层前向神经网络的块控制器设计

针对一类非匹配不确定性的线性系统,基于块控原理,提出了一种结合块控制、神经网络控制和backstopping控制技术的设计方法.其特点是无须已知不确定性的界,利用反演设计方法来处理系统中的非匹配不确定性,利用多层前向神经网络来估计系统中的不确定性,再利用鲁棒控制方法来改善系统的性能.利用Lyapunov稳定性定理证明了系统的渐近稳定性.最后,给出的仿真实例证明了所提出的方法的正确性和有效性.     

BTT导弹的大系统变结构控制方法

将BTT导弹控制系统表示成具有非匹配不确定性大系统的形式，利用反演设计方法处理系统中的非匹配不确定性．用变结构控制方法来改善系统的性能，然后，利用Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的信号最终一致有界且系统的状态指数收敛于滑模超平面。最后．仿真验证了所提出方法的正确性和有效性。     

无人机近距离编队飞行模型建立及控制器设计

针对无人机编队飞行问题，提出了无人机近距离编队飞行的建模方法。采用全状态量反馈．同时将气动干扰作为非线性反馈，设计出一套适用于无人机近距离编队飞行的自动驾驶仪。通过仿真验证，表明此控制器能较好地稳定优化后的编队飞行结构，并具有良好的鲁棒性。