为解决大机动目标拦截过程中加速度信息难以预测的问题, 利用自适应RBF神经网络和反步滑模控制技术提出一种新型三维智能制导律。首先, 基于零化视线角速率的思想, 建立了拦截机动目标的三维制导模型, 并结合反步滑模算法设计了有限时间制导律;然后, 将目标加速度信息视为控制系统的不确定性, 采用RBF神经网络对其进行在线估计和补偿, 同时设计自适应切换增益以抑制控制系统抖振;最终, 基于Lyapunov直接法证明了整个闭环控制系统的稳定性, 并通过对比仿真验证了所提三维制导律的有效性和优越性。
导弹拦截 三维制导律 反步滑模 神经网络 自适应控制 missile interception 3D guidance law backstepping sliding mode control neural network adaptive control
1 北京电子工程总体研究所, 北京 100854
2 中国长峰机电技术研究设计院, 北京 100854
传统三维制导律设计通常将三维空间分成垂直面和水平面分别考虑, 容易导致耦合信息的缺失, 同时没有考虑导弹红外导引头对导弹头部热流密度的限制和终端速度约束。针对以上问题, 基于具有推力可控能力的导弹, 在视线旋转坐标系的视线瞬时旋转平面内进行制导律设计。该制导律包含根据运动伪装理论设计的一种新的满足运动伪装条件的视线法方向加速度指令, 以及通过变系数加权法综合考虑导引头热流密度限制及终端速度约束的视线方向加速度指令。数值仿真结果表明了存在导引头初始对准误差时, 该制导律在满足红外导引头对导弹头部的热流密度限制、终端速度约束以及轴向过载限制下对高速机动目标制导性能良好, 视线角速率可控制在3 ( °)/s以下, 具有一定的工程应用价值。
三维制导律 推力可控 运动伪装 导引头 热流密度 终端速度 3D guidance law thrust control motion camouflage seeker heat flux terminal velocity 红外与激光工程
2018, 47(3): 0304004
