基于自适应变结构的再入弹头BTT控制系统设计

采用传统的变结构控制方法设计再入子弹头的BTT控制系统,存在严重的抖振现象,并且当系统存在非匹配不确定性时,用常规方法设计切换函数,滑模稳定性难以分析.针对这些情况,设计了自适应变结构控制器,利用动态补偿器给出了较少保守的滑模稳定条件.仿真结果表明,基于自适应变结构理论的BTT控制系统设计合理,能够满足BTT控制要求.     

战术导弹BTT控制技术发展综述

倾斜转弯(Bank-to-Tum,简称BTT)控制技术是战术导弹控制的一个重要发展方向.本文回顾了BTT控制技术的发展历程;对BTT导弹的制导律和姿态控制设计问题的研究现状进行了论述;分析了经典控制理论和现代控制理论在BTT导弹自动驾驶仪设计的工程化问题,简单探讨了今后的研究方向.     

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。     

BTT导弹自适应神经网络控制

针对具有不确定性的六自由度BTT导弹控制系统,基于李亚普诺夫稳定性理论和神经网络对非线性函数的拟合特性,设计了一种新的BTT导弹自适应神经网络鲁棒控制器。利用神经网络对Lyapunov函数进行函数拟合,同时引入自适应神经网络权值调节律,保证了闭环系统具有较好的鲁棒稳定性能和抗干扰性能,实现了BTT导弹控制系统的三通道一体化设计。控制器设计简单、参数调节方便,并且便于工程应用。仿真研究结果表明了BTT导弹系统的输出能够渐近跟踪给定的控制输入指令。     

基于自抗扰控制的BTT导弹自动驾驶仪设计

针对具有非线性、时变、强耦合和不确定性的Have Dash II BTT导弹控制系统,基于自抗扰控制理论,设计了一种新的BTT导弹鲁棒控制器。利用输入输出反馈线性化,将导弹控制系统分解成了3个单输入单输出的二阶子系统,输出变量的选取保证了系统是最小相位系统。采用自抗扰设计方法,估计并补偿系统中的不确定因素和三通道之间的耦合,以实现控制目的。仿真结果表明该BTT导弹驾驶仪具有良好的动态特性和强鲁棒性。     

基于动态逆和变结构控制理论的BTT导弹控制系统设计

基于动态逆和变结构控制理论提出了一套设计BTT导弹控制系统的方法。该方法首先应用动态逆控制对被控对象近似线性化,再应用变结构控制提高系统的鲁棒性。文中详细推导了基于气动参数上下界的控制系统参数选择方法,无需对气动参数在线辨识。最后,在考虑各个环节非理想因素的情况下,针对某型BTT导弹进行了三通道联合仿真,证明了方法的有效性。     

倾斜转弯飞航导弹的制导与控制问题研究

为了提高飞航导弹的侧向机动能力且保证导弹不产生较大的侧滑角 (受导弹所用发动机进气道限制 ) ,本文探讨倾斜转弯 (BTT)控制在飞航导弹控制中的有关理论与应用问题。提出了制导与控制系统控制命令生成方法。以工程应用为背景 ,采用古典控制理论与滑模控制相结合的设计方法来设计BTT导弹自动驾驶仪 ,对所提出的制导与控制方法进行了六自由度数学仿真 ,结果表明本文方案正确、有效 ,且简单 ,工程上易于实现。     

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.     

BTT导弹的自适应滑模反演控制设计

针对具有非匹配不确定性的BTT导弹非线性动力学模型,结合反演控制、自适应控 制和 滑模控制方法,设计了一种新颖的BTT导弹自适应反演滑模控制器。反演设计的每一步中均 采用具有范数型切换函数的连续滑模控制律,并采用自适应算法对不确定性的上界进行估计 。将虚拟控制量的导数作为不确定性处理,利用自适应滑模控制的鲁棒性对其进行补偿,解 决了“计算膨胀”问题,简化了控制系统的设计,并且设计中无需事先已知气动参数摄动 的上界。采用Lyapunov稳定性理论证明了跟踪误差最终有界。仿真结果显示了本文设计方法 的有效性。

     

BTT导弹的变结构解耦控制系统设计

倾斜转弯（Bank-to-Turn，BTT）导弹由于气动外形不对称，以及存在较大的滚动速率，其各个通道之间存在强烈的耦合。本文在变结构控制理论对外界扰动的不变性原理的基础上，采用变结构控制方法设计了BTT导弹的输出解耦控制律。仿真结果验证了本文设计的变结构解耦控制器对于导弹这类参数快速时变，通道间耦合严重，有不确定因素的系统能够实现解耦控制，并具有动态响应快，超调小的特性。     

BTT导弹的最优导引规律

本文假定自动驾驶仪及弹体的动态特性为一阶环节,考虑了目标机动和导弹的姿态,用工作点线化方法,得到了以脱靶量和控制总能量为最小的二次型性能指标及以法向加速度和滚动角速度为控制变量的BTT导弹的最优导引规律。用简化模型进行了数值仿真计算,结果表明所推导的导引规律,可以拦截机动目标,具有良好的导引精度,有一定的工程实用价值。     

BTT导弹再入段非线性鲁棒控制

针对BTT导弹再入段的非线性模型以及三通道间的较强耦合,研究了模型不确定情况下的解耦和跟踪控制问题。首先分析了BTT导弹在再入段的非线性模型,然后根据微分几何方法检验该模型是否可进行输入输出解耦,并推导出BTT导弹在再入段的非线性解耦控制律,其后分析了在某种匹配不确定情况下导弹动态系统的具体形式,并将李亚普诺夫方法运用到控制器的设计中,得出鲁棒输出控制跟踪控制律。采用该控制方式对某型BTT导弹的六自由度仿真实验结果表明:该鲁棒控制方法在系统存在不确定性的情况下,可保证系统的稳定性,并实现三通道间的近似解耦,使攻角α,侧滑角β和滚动角γ良好地跟踪期望指令。     

静不稳定BTT导弹飞控系统的设计与分析

本文给出了倾斜转弯导弹简化的数学模型，研究了航向静不稳定弹体的气动特性，应用经典控制理论，提出了这类导弹飞控系统的设计方法和设计目标，并以某型ＢＴＴ－９０导弹为对象，给出了整个控制系统的设计过程，进行了非线性数字仿真，仿真结果表明，设计达到了ＢＴＴ导弹战术技术指标的要求。     

变质心BTT拦截导弹姿态控制系统设计

针对装有变质心执行机构的BTT拦截导弹,建立了姿态和质心动力学模型,基于合理假设简化后,得到了一组耦合的非线性控制方程.根据变质心控制模式下状态耦合和控制耦合严重的特点,采用输出反馈线性化对其进行解耦,并对解耦后的俯仰和偏航通道分别设计了变结构控制器.另外,针对变质心BTT导弹的特点,提出2种控制方案.通过联合仿真表明:将变质心技术应用于BTT拦截导弹动态特性较好;第一种控制方案更适合这种控制模式;采用反馈线性化和变结构的控制系统,在气动参数摄动和拥有测量误差时能满足控制精度要求,具有一定的鲁棒性.     

具有频域指标约束的BTT导弹自动驾驶仪二次型法设计

本文研究了线性二次型最优控制系统的加权阵与频域指标间的对应关系，基于回路成形理论给出了加权阵选择方法，并将其应用于ＢＴＴ导弹的自动驾驶仪设计。在建立了无静差控制模型的基础上，获得了满足预定频域指标的设计结果，并通过自动驾驶仪系统的非线性仿真验证了设计方法的有效性。     

BTT导弹控制系统设计与全弹道数字仿真

本文先用古典控制理论设计BTT导弹自动驾驶仪,采用比例导引规律,在导弹最大滚动角φ_(max)不作限制的条件下设计制导逻辑。然后,在不限制φ_(max)或限制φ_(max)≤±90°,有无偏航通道和是否考虑控制系统测量元件动态特性的不同组合条件下,进行全弹道数字仿真计算与分析。结果证明:设计的制导系统、制导逻辑和自动驾驶仪是合理的、正确的,具有工程应用价值。BTT导弹攻击范围大,跟踪性能好,在目标作较大机动时也能稳定击中目标。     

BTT导弹神经网络自适应控制器设计

在导弹系统存在非匹配不确定性的情况下 ,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自适应导弹控制系统的设计方法。首先应用RBF神经网络在线辨识系统中存在的不确定性 ,然后利用反演控制技术设计了导弹非线性自适应控制器 ,成功的处理了非匹配不确定性 ,并应用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络权重矩阵及中心点值的调节律 ,保证了系统的稳定性。证明了系统的所有信号均有界且全局指数收敛至原点的一个邻域。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。     

倾斜转弯导弹耦合通道控制研究

倾斜转弯（BTT）导弹的俯仰与偏航通道之间存在着强烈耦合，使得根据经典控制理论的自动驾驶仪三通道独立设计方法遇到一定困难。基于局部模型跟踪理论，研究了倾斜转弯导弹的耦合控制问题，提出了一种新的自动驾驶仪设计方法，该方法能有效地提高导弹控制精度和快速响应能力。