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针对大机动目标的拦截问题,基于积分滑模控制理论提出了有限时间收敛的积分滑模制导律。采用参数自适应调节的径向基函数神经网络扰动观测器对目标机动引起的制导系统扰动进行估计,为了进一步提高估计精度,利用自适应律消除神经网络观测器的的估计误差。根据李雅普诺夫稳定性理论证明了制导律的稳定性和有限时间收敛性。通过数值仿真说明所提制导律无论是在脱靶量方面还是在弹目视线角的控制精度上都具有优异的性能。 相似文献
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针对在轨卫星规避拦截问题,提出了一种新的基于强化学习和三维李雅普诺夫导航向量场(3D-LGV)算法。首先,采用3D-LGV产生收敛于椭圆轨道的趋近律,保证规避拦截后能再次入轨。其次,针对拦截卫星利用扰动流体动态系统算法(IFDS)产生扰动流场,利用该扰动流场对导航向量场产生的趋近律进行修正,从而保证卫星能有效地规避拦截。由于IFDS算法中扰动流场大小和方向主要受其中反应系数和方向系数的影响,采用近端策略优化深度强化学习算法作为决策层输出反应系数和方向系数,用于指导卫星在不同场景下提供合适的对导航向量场的修正。最后,通过将IFDS算法修正后的趋近律作为卫星的最终运动方向,实现了整个规避过程。在构建的不同场景下进行了对比实验,结果表明,相较于滚动时域优化算法(RHC)、人工势场算法(APF)和传统IFDS算法,基于强化学习的算法决策时间更短、规避效果更好,在不同场景下均能实现有效规避。同时,对该算法进行蒙特卡洛仿真,统计结果显示卫星规避成功率高达98%。因此,此研究对智能方法在卫星规避拦截领域的应用具有一定价值。 相似文献
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为了增强高速多体船对海浪扰动的抑制能力,减少垂向运动幅度,提出基于增量预测控制的垂向运动稳定方案。该方案在建立高速多体船的垂向耦合运动模型基础上,分析随机海浪扰动的频域和时域特性,基于积分扰动模型估计海浪扰动力和力矩。为减少海浪平均扰动力和扰动力矩对垂向运动的影响,将垂向运动模型转化为增量模型,作为预测控制的预测模型;同时,把升沉和纵摇的幅度和变化率引入目标函数中,采用滚动优化策略获得多体船的垂向运动预测控制律,分析闭环系统稳定性。仿真结果表明,所提的增量预测控制有效减小升沉和纵摇波动变化率和幅度,升沉位移减少59%,纵摇角减少47%。 相似文献
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建立了鱼雷水下空间弹道数学模型,并针对鱼雷不同的衡重特性,采用四阶龙格库塔法和全选主元高斯消去法进行了仿真计算,分别研究了不同自由角、管制舵角和初始速度时初始弹道的变化规律.仿真结果表明,在质量相对较小、质浮心距离较大时,鱼雷初始弹道更易出现拱水现象,因而不适于在浅深度发射;在质量相对较大、质浮心距离很小时,鱼雷初始弹道出现较大袋深,发射时要求大深度海区.这些现象只能在一定程度上通过调整管制舵角、自由角和发射初始速度来克服. 相似文献
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