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1.
具有攻击角约束的非奇异终端滑模导引律设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了满足导弹拦截高速大机动目标时高精度制导的需求,首先对二维平面内的弹目相对运动方程进行状态扩张,对于影响制导性能的目标总扰动采用了扩张状态观测器的方法进行动态补偿。然后在非奇异终端滑模面的基础上选取了两种滑模趋近律,设计了两种具有攻击角约束的非奇异终端滑模导引律。最后数值仿真结果表明,在观测器对扩张系统状态进行实时有效估计的前提下,针对不同的期望视线角和目标机动方式,所设计的两种导引律在满足期望的性能要求的同时,可实现导弹对目标的高精度快速打击。  相似文献   
2.
针对航天器终端接近问题,解决了追踪航天器在跟踪到达期望目标点的过程中不与目标航天器发生碰撞的难题。首先,在目标航天器轨道系下建立了航天器的相对运动和避碰模型。其次,考虑外界扰动上界已知和未知两种情形,均给出了有限时间避碰控制器,且所设计的控制器都具有输入饱和特性。最后,应用Lyapunov稳定性理论证明了在所提出的控制器作用下系统是有限时间收敛的,并且,利用避碰势函数证明了所设计的控制器能够实现避碰。仿真结果表明,所提出的控制器是有效的。  相似文献   
3.
带有攻击角约束的多导弹协同制导律   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对带有攻击角约束的多导弹同时攻击机动目标问题,提出了一种带有攻击角约束的协同制导律。首先基于平面内的导弹-目标相对运动方程,建立了带有攻击角约束的协同制导模型;其次,把协同制导律的设计过程分离为两个部分:一是基于图论的有关内容,运用有限时间一致性理论设计沿着视线方向上的加速度指令来保证所有导弹与目标的相对距离在有限时间内到达一致,进而保证所有的导弹同时击中机动目标;二是利用非齐次干扰观测器对机动目标的加速度进行估计,并运用滑模控制设计视线法向上的加速度指令来保证每枚导弹与目标间的视线角速率收敛到零和视线角收敛到期望的终端视线角,即每枚导弹以期望的终端视线角成功击中目标;最后,对三枚导弹同时打击同一机动目标的情况进行仿真,仿真结果表明本文设计的带有攻击角约束的协同制导律的有效性和正确性。  相似文献   
4.
拦截高超声速飞行器的三维有限时间制导律设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于高超声速飞行器具有飞行速度快、机动能力强等特点,因此,传统的制导方式难以保证拦截弹拦截高超声速飞行器时的制导精度。为了减小弹目相对速度,降低对拦截弹的过载能力要求,按照前向制导方式,设计了有限时间收敛的三维前向滑模制导律。该制导律采用了连续的快速双幂次趋近律,不仅保证收敛速度快,同时削弱了传统制导律中存在的抖振现象。在此基础上为了处理系统扰动的上界未知的问题,又设计了自适应滑模制导律,该制导律既可以处理未知上界的外部扰动又可以保证第一种制导律所具有的良好特性。运用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的滑模制导律进行了理论证明,最后,通过数值仿真验证了所设计制导律的有效性及优越性。  相似文献   
5.
航天器有限时间饱和姿态跟踪控制   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对刚体航天器系统,对存在模型不确定性、外界干扰力矩和控制器饱和等条件下的姿态跟踪控制问题进行了研究。首先,考虑未知模型不确定性和外界干扰,且总干扰上界为未知常数,结合快速非奇异终端滑模、快速终端滑模趋近律以及辅助系统构造了基本的鲁棒有限时间饱和控制器,并通过辅助系统直接补偿了控制器饱和;其次,针对系统总干扰具有多项式上界的情形,进一步结合自适应控制算法,对其上界函数中的未知参数进行在线估计,并设计了自适应有限时间饱和控制器。同时,基于Lyapunov稳定性理论证明了所提出控制算法的有限时间收敛特性。最后,通过数值仿真验证所提出控制算法的控制效果,在两种控制器作用下姿态的跟踪精度分别为5×10-5和1×10-5,证明了所提出控制算法的有效性。  相似文献   
6.
考虑输入受限和自动驾驶仪延迟的自适应滑模制导律   总被引:1,自引:0,他引:1  
在输入受限的情况下,为了满足导弹拦截机动目标时高精度制导的需求,首先建立了满足输入受限和考虑导弹自动驾驶仪一阶动态特性的制导模型,其把目标加速度视为未知有界的外界干扰,通过设计自适应控制估计干扰的上界来避免对干扰上界的先验要求,同时结合滑模控制,设计了一种考虑输入受限和自动驾驶仪延迟的自适应滑模制导律,并且基于Lyapunov稳定性理论证明了制导系统状态渐进收敛到零。最后,在所设计的制导律下,对目标余弦机动和阶跃机动两种情况进行了仿真,得到的脱靶量分别为0.040 m和0.036 m,拦截时间分别为6.460 s和7.833 s。仿真结果表明所设计的制导律不仅保证导弹有效击中目标,并且具有较高的制导精度。  相似文献   
7.
针对随机时滞和异步相关噪声情况下的状态估计问题,提出了一种改进的高斯滤波算法(GF),并给出了其适用于高维系统的实现形式—随机时滞和异步相关容积卡尔曼滤波器(CKF-RDCN)。首先,通过满足Bernoulli分布的互不相关随机序列,来描述系统观测数据中可能存在的随机时滞现象,将量测噪声作为状态变量用以实现对观测时滞后验概率密度的估计。其次,利用一阶斯特林插值公式来近似估计,由于过程噪声和量测噪声异步相关,而导致的含有随机变量的多维积分问题。最后,依据三阶球径容积法则,给出了CKF-RDCN滤波算法的详细设计。此外,经典GF算法是所提出的改进GF算法的特例,其作为一个通用的非线性滤波算法框架,根据不同的后验概率密度估计方法,可以有不同的实现形式。仿真结果表明,相比于扩展卡尔曼滤波算法(EKF)以及容积卡尔曼滤波算法(CKF),CKF-RDCN在解决含有观测时滞和相关噪声系统的状态估计问题时,具有更高的精度和更好的数值稳定性。  相似文献   
8.
在时变通信延迟下研究了无人机群编队的鲁棒自适应控制问题。对于无人机编队系统中存在外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含位置跟踪误差和速度跟踪误差的辅助变量,提出了一种适用于时变通信延迟的鲁棒自适应编队控制策略。提出了自适应律对无人机质量、外界扰动的上界等未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性,给出了系统渐近稳定所需要满足的条件。数值仿真结果表明,所提出的控制方法既能抑制外界扰动和模型不确定性对控制器的影响,同时队形跟踪和队形保持的稳态误差分别小于0.1 m和0.05 m。  相似文献   
9.
具有乘性噪声和随机量测时滞的目标跟踪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对在机动目标跟踪过程中产生的乘性量测噪声与随机量测时滞问题,提出了一种改进的高斯滤波(GF)算法,并给出了该算法的一种具体实现形式——随机时滞和乘性噪声容积卡尔曼滤波器(CKF-RDMN)。首先,利用一组满足伯努利分布的随机序列描述随机出现的量测时滞现象。其次,利用乘性噪声满足高斯条件分布的特性,改进量测更新过程。最后依据三阶球径容积法则,对高斯积分进行求解。由于该算法是对经典GF算法的改进,因此,也可作为通用的滤波框架解决上述问题。通过与推广无迹卡尔曼滤波和推广扩展卡尔曼滤波对比,仿真结果表明,CKF-RDMN在解决乘性量测噪声与随机量测时滞问题时,具有更高的估计精度。  相似文献   
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