1 空军工程大学, 理学院，西安 710051
2 空军工程大学, 理学院，西安 710051
3 空军工程大学, 防空反导学院，西安 710051
为拦截空间高速机动目标, 建立了考虑自动驾驶仪动态特性的三维耦合制导模型。针对模型的强非线性和不确定性, 设计了考虑导弹动态特性和目标机动的三维非线性导引律；然后利用扩张观测器估计目标机动加速度。仿真表明扩张观测器在有噪声干扰的情况下性能优于滑模微分器。将扩张观测器估计的目标机动加速度补偿到导引律中, 形成三维非线性导引律。在拦截高速机动目标时, 所设计的导引律相比于增广比例导引律和其他两种非线性三维导引律有较好的导引性能。
目标拦截 三维导引律 扩张观测器 机动目标 自动驾驶仪 target interception three-dimensional guidance law extended state observer maneuvering target autopilot
1 第二炮兵工程大学,西安 710025
2 中国人民解放军96111部队,陕西 韩城 715400
基于三维空间坐标系下的飞行器-目标相对运动方程,应用动态面控制方法设计了一种新型三维空间导引律,并证明了其稳定性。在导引律的设计过程中,通过引入一阶低通滤波器,使得导引律的最终表达形式中不含有中间变量的高阶导数,更易于实际应用。仿真结果表明,在目标非机动和复杂正弦机动两种情况下,采用该导引律的飞行器都能够获得较小的脱靶量,并且在目标机动时,该导引律具有更高的制导精度。
导引律 动态面控制 三维导引模型 guidance law dynamic surface control 3D guidance model
空空导弹采用变结构导引律攻击大机动目标时存在视线角速率易发散和变结构参数项不易确定等缺点。针对上述问题，在变结构控制理论的基础上，提出一种基于变指数趋近律的参数自适应变结构三维导引律，利用多输入多输出RBF神经网络对变结构参数项进行在线调整。仿真结果表明，该导引律能有效削弱变结构控制的抖振，进一步提高导引精度，具有很强的自适应能力和鲁棒性，满足空空导弹战术指标要求。
空空导弹 多输入多输出RBF神经网络 变结构导引律 三维导引 自适应调参 air-to-air missile multi-input multi-output RBF neural network variable structure guidance law three-dimensional guidance adaptive parameter adjustment
针对导弹采用变结构导引律攻击机动目标时，容易引起视线角速率抖动的问题，在变结构控制理论的基础上，利用RBF神经网络具有自主学习的能力，提出了一种基于RBF神经网络的变结构趋近律参数项在线自适应调节的三维导引律，克服了导引过程中变结构趋近律参数项不易确定的缺点，从而降低变结构控制的抖振，提高了导弹的命中精度。仿真结果表明，该导引律有很强的自适应能力和鲁棒性，满足导引要求。
导弹 RBF神经网络 变结构 三维导引律 自适应调参 missile RBF neural network variable structure threedimensional guidance law adaptive parameter adjustment
以已推导所得的导弹-目标相对运动三维非线性模型作为研究对象,为获得快速收敛的跟踪效果,引入有限时间控制理论,设计具有有限时间收敛效果的非线性导引律。从理论角度论证了导弹在有限时间内成功拦截非机动目标的可行性,并估算了有效拦截时间的范围。计算机仿真结果表明,所设计导引律能够使整个导弹-目标相对运动系统稳定,控制导弹在有限时间内击中目标,实现零脱靶量打击,提高了导弹的拦截性能。
导弹三维导引律 李雅普诺夫稳定 非线性 有限时间控制 停息时间 three-dimensional guidance law Lyapunov stability nonlinearity finite-time control settling time
