打击静态目标的轴对称巡航导弹飞行的多维泰勒网优化控制研究

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在现代化战场中,巡航导弹因其强大的杀伤力与定点打击能力对战争局势的发展起到了不可替代的作用。巡航导弹是一种具有精确打击特点的高科技武器。同时,由于巡航导弹较高的性价比与灵活的机动性,因此越来越多的国家开始重视研制巡航导弹。一个设计良好的控制系统对于巡航导弹的精确打击能力起到了举足轻重的作用。随着控制理论的不断发展,至今涌现出一大批优秀的控制方法。巡航导弹模型复杂,具有非线性与强耦合的特点。本文针对打击静态目标的轴对称巡航导弹的全弹道飞行轨迹运用了三种不同的控制方法设计了相应的控制系统,并且使用了MATLAB仿真来对比各自的优缺点,这里重点介绍PID神经网络控制与多维泰勒网优化控制及其控制效果。本文首先分析了理想条件下导弹非线性、全耦合的六自由度运动方程组,考虑到巡航导弹实际飞行中所需的物理环节,加入了舵机与速率陀螺仪等结构。同时分析了大气风扰动模型,并将大气风扰动模型加入到导弹系统中。本文的主要内容包括:1.分析了并建立了导弹动力学系统仿真模型,分别分析了理想条件下和大气风扰动影响下的导弹运动方程组。2.选取PID神经网络控制方法作为第一种控制方法,将其应用于导弹控制系统设计中。从已有的研究来看,PID神经网络控制对于一般非线性系统有着较好的控制效果。本文根据巡航导弹机理模型采用分通道设计方法,对每个通道分别设计了PID神经网络控制器,然后进行全通道仿真。3.采用了新提出的多维泰勒网优化控制作为第二种控制方法。本文首先介绍了多维泰勒网优化控制理论,然后介绍了用极小值原理求取被控对象模型的最优控制信号算法及用共轭梯度法优化多维泰勒网控制器参数算法。本文在分通道情况下设计了多维泰勒网优化控制器,然后运用共轭梯度法进行优化,最后进行全通道仿真。4.设计了系统仿真界面。无风情况下进行仿真实验,分别比较PID神经网络控制器与多维泰勒网优化控制器的控制效果。建立风模型,加入风干扰后再比较三种控制方法的控制效果。同等条件下,对于本文所建立的导弹模型进行飞行控制,相比较PID神经网络控制与PID控制,仿真结果表明在给定几种风干扰情况下多维泰勒网在导弹轨迹控制方面具有更好的抗干扰性。
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