【摘 要】
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高速飞行器以其远程打击、快速打击和精确打击的优势,正逐渐成为未来战争中的重要作战力量。飞行器轨迹规划与制导是高速飞行器技术中的重要组成部分。本文以高速飞行器为研究对象,着眼于不确定条件下飞行器轨迹规划与制导问题展开研究,主要研究成果包括以下几个方面:研究了基于数据驱动模糊控制的在线轨迹规划方法。首先采用粒子群算法进行离线轨迹优化,生成高精度的轨迹样本数据;之后基于数据驱动的模糊控制方法从样本数据中
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高速飞行器以其远程打击、快速打击和精确打击的优势,正逐渐成为未来战争中的重要作战力量。飞行器轨迹规划与制导是高速飞行器技术中的重要组成部分。本文以高速飞行器为研究对象,着眼于不确定条件下飞行器轨迹规划与制导问题展开研究,主要研究成果包括以下几个方面:研究了基于数据驱动模糊控制的在线轨迹规划方法。首先采用粒子群算法进行离线轨迹优化,生成高精度的轨迹样本数据;之后基于数据驱动的模糊控制方法从样本数据中提取模糊规则,建立完备的模糊规则库,进而完成在线轨迹规划任务。同时针对某些不确定条件下通过模糊映射得到的轨迹存在终端精度欠佳的情况,引入预测校正的轨迹修正方法,与模糊控制组成闭环系统,提高了轨迹规划的终端精度。研究了基于点对点迭代学习控制的轨迹跟踪方法。在上一章轨迹规划的基础上,对不同偏差条件下规划得到的标称轨迹是否可行进行验证,分别提出了一种基于共轭梯度和粒子群优化的数据驱动点对点迭代学习控制。首先基于共轭梯度法进行了控制器设计,提出了一种基于共轭梯度点对点迭代学习控制的飞行器轨迹跟踪方法,并对高度跟踪进行了仿真验证。之后针对系统收敛速度受控制器参数影响较大的问题,提出了基于粒子群算法的迭代学习控制,并通过仿真验证了该方法的有效性。研究了基于终端迭代学习控制的制导方法。在上一章点对点迭代学习轨迹跟踪的基础上,更进一步提出了一种基于终端迭代学习控制的制导方法。首先基于数据驱动思想设计了终端迭代学习控制器;之后结合飞行器制导原理,提出一种新颖的基于终端迭代学习控制的制导方法,利用终端迭代学习控制对飞行器高度和速度进行同时跟踪,并进行了仿真验证。仿真结果表明这种制导方法具有较高的终端精度和较好的鲁棒性。总之,论文研究了不确定条件下飞行器轨迹规划与制导的理论方法,并针对助推段高速飞行任务进行了设计分析。论文在轨迹规划和制导方面取得了一些研究成果,为今后的深入研究奠定了基础。
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