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机构地区:[1]国防科技大学航天与材料工程学院,湖南长沙410073
出 处:《国防科技大学学报》2008年第3期21-26,共6页Journal of National University of Defense Technology
基 金:教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-05-0901);国防科技大学优秀研究生创新资助项目
摘 要:针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的复合导引律。该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过在最优导引律的基础上引入滑模变结构控制,增强导引律的鲁棒性。为了减小控制量的抖振和能量损耗,提出了采用RBF(径向基函数)神经网络自适应调节切换项增益的方案,数学仿真验证了该方案的有效性。仿真结果还表明,与最优导引律相比,复合导引律在外界干扰的影响下仍能保持较高的制导精度。Because perpendicular impact on the target was required for reentry maneuvering warhead, the integrated guidance law with terminal angular constraint, which comprised diving-plane guidance equation and turning-plane guidance equation, was derived. The robustness was enhanced by adding sliding mode variable structure control to the optimal guidance law. For the sake of reduction of chattering and energy consumption, the RBF(Radius Basis Function) neural network was used to adjust adaptively switching gain, which was demonstrated to be effective through computer simulation. Simulation results still show that, compared with optimal guidance law, the integrated guidance law can still hold the guidance precision when disturbance exists.
关 键 词:再入机动弹头 末端落角约束 复合导引律 滑模变结构控制 RBF神经网络
分 类 号:TJ765[兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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