舰载导弹的小扰动抑制优化制导控制技术研究

2016-11-19 06:10邓异
智能计算机与应用 2016年5期

摘 要:舰载导弹在大气小扰动下容易出现控制失稳,通过控制优化设计,提高导弹制导的稳定性。针对传统的PID神经网络模糊控制精度较低的问题,提出一种基于小扰动抑制和参数自整定误差修正的舰载导弹制导控制优化算法,首先构建舰载导弹的被控对象模型和纵向运动数学模型,根据控制约束参量进行舰载导弹制导控制约束参量分析,然后采用小扰动抑制方法进行扰动误差和控制参量的自整定修正,实现控制算法优化设计。最后通过仿真实验进行性能测试,仿真结果表明,采用该控制方法进行舰载导弹的小扰动抑制和制导控制设计,降低了导弹的轨迹输出误差,俯仰角等运动参量的跟踪性能较好,提高了控制品质。

关键词:舰载导弹;小扰动;制导控制;俯仰角

中图分类号:TJ765. 3 文献标识码:A

0 引 言

舰载导弹是搭载在水面舰艇上,主要用于执行防空反导,水面舰艇攻击等作战任务,目前已经发展成为水面舰艇的核心作战武器。舰载导弹经过30多年的改进演变,目前已经形成较为完整的制导控制体系和发射体系,而今的舰载导弹也已构建了较为成熟的垂直发射系统,带来了舰艇空间在更大限度上不断上升的利用效率,增强了舰艇的安全可靠及抗损性[1]。随着制导控制技术的变革与飞跃式进步,对舰载导弹的控制精度也随即提出了更高的要求,舰载导弹的制导控制是保障导弹稳定可靠飞行和发射的关键技术,通过对舰载导弹的制导控制技术的优化设计,能够有效提高导弹对目标的命中率和可靠性,因此,研究舰载导弹的制导控制技术优化具有重要意义。

舰载导弹在整个飞行过程中,由于大气密度等飞行条件的影响,容易产生大气的小扰动,在小扰动条件下则会导致飞行控制失稳,需要进行稳定性控制和小扰动抑制。传统方法中,对舰载导弹的小扰动抑制控制方法主要有PID神经网络模糊控制方法、自适应误差补偿方法、反演积分控制方法和滑膜控制方法等[2-5],通过构建导弹的飞行动力学系统模型,采用相关的控制方法进行参量镇定和误差修正,提高了控制精度,取得了一定的成果。其中,文献[5]采用 鲁棒控制方法进行了舰载导弹的小扰动抑制和制导控制,基本满足制导控制的精度要求,且计算开销较小,能够应用在实践中,但是随着干扰强度的增大,控制精度和导弹飞行轨迹的误差修正能力不好。针对上述问题,本文提出一种基于小扰动抑制和参数自整定误差修正的舰载导弹制导控制优化算法,首先构建舰载导弹的被控对象模型和纵向运动数学模型,根据控制约束参量进行舰的载导弹制导控制约束参量分析,然后采用小扰动抑制方法进行扰动误差和控制参量的自整定修正,实现控制算法优化设计。最后通过仿真实验进行性能测试,得出有效性结论,展示了本文方法在提高导弹制导控制性能方面的优越性。

1 被控对象描述和舰载导弹运动数学模型构建

1.1 小扰动条件下舰载导弹制导控制对象描述

在舰载导弹的制导控制设计中,重要的一步是构建舰载导弹制导控制对象模型和运动数学模型,通过控制系统优化设计,进行飞行扰动的补偿和控制参量的镇定性设计,舰载导弹在发射出箱后飞行时容易受到大气小扰动的影响,导致飞行失稳,在舰载导弹的制导控制设计中,采用陀螺仪、加速度计和姿态基准采集器进行运动参量采集[6],舰载导弹制导控制流程结构框图如图1所示。

4 结束语

通过对舰载导弹的制导控制技术的优化设计,提高导弹对目标的命中率和可靠性,本文提出一种基于小扰动抑制和参数自整定误差修正的舰载导弹制导控制优化算法,构建舰载导弹的被控对象模型和纵向运动数学模型,根据控制约束参量进行舰载导弹制导控制约束参量分析,然后采用小扰动抑制方法进行扰动误差和控制参量的自整定修正,实现控制算法优化设计。通过仿真实验进行性能测试,研究得出,采用该控制方法进行舰载导弹的小扰动抑制和制导控制设计,降低了导弹的轨迹输出误差,俯仰角等运动参量的跟踪性能较好,提高了控制品质,展示了较高的应用价值。

参考文献:

[1] 周勇,甘新年,胡光波,等.鱼雷制导控制系统多通道控制加权算法设计[J].现代电子技术,2014,37(19):14-17.

[2] 徐为民 徐攀. 不确定扰动下双起升桥吊双吊具鲁棒自适应滑模同步协调控制[J]. 控制与决策, 2016, 31(7): 1192-1198.

[3] 赵石磊, 郭红, 刘宇鹏. 基于轨迹跟踪的线性时滞系统容错控制[J]. 信息与控制, 2015,44(4): 469-473.

[4] 明平松 刘建昌. 随机多智能体系统稳定性综述[J]. 控制与决策, 2016, 31(3): 385-393.

[5] ACHANTA R, SHAJI A, SMITH K, et al. SLIC superpixels compared to state-of-the-art superpixel methods[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2012, 34(11): 2274-2281.

[6] 黄朝,许鑫, 刘敦歌,等. 基于多传感器的微弱磁异常信号提取方法研究[J].电子测量技术,2015,38(10):91-95.

[7] 邓异,梁燕,周勇.水声换能器基阵信号采集系统优化设计[J].物联网技术,2015,5(4):36-37,41.

[8] 葛立志.基于全弹道控制分析的水下航行器攻击模型视景仿真[J].舰船电子工程,2015,35(3):137-141.

[9] 刘家亮,王海燕,姜喆,等.垂直线列阵结构对PTRM阵处理空间增益的影响[J].鱼雷技术,2010,18(4): 263-267.

[10] 王勋, 张代兵, 沈林成. 一种基于虚拟力的无人机路径跟踪控制方法[J]. 机器人, 2016, 38(3): 329-336.