导弹制导和控制系统

虽然导弹制导和控制系统的出现源自军事目的，但是这项技术已经应用于很多领域，比如机器人、工业过程控制和全球定位系统（GPS，Global Positioning System）。本书详细的阐述了这项技术的最新幕后，战略和战术导弹及其对给定目标的制导、控制和采取的策略。     

基于自适应反步法的非线性导弹制导/控制系统综合设计

利用基于RBF神经网络的自适应反步法结合滑模控制对非线性导弹的制导/控制系统进行了综合设计.首先把导弹的制导/控制系统转化为严反馈型,然后利用基于在线调节的神经网络反步法克服非线性系统的非匹配不确定性,引入的滑模控制项使跟踪误差趋于零.仿真结果表明,所设计的方法具有较强的实用性.     

基于改进证据理论的导弹状态评价方法

 为研究导弹状态评价方法,将导弹的状态分为优、良、中、差和故障5个等级。若一个或多个状态参数测试不合格,可以直接判定导弹处于故障状态;若所有状态参数测试均合格,表明导弹是合格的。对于测试合格的导弹,在评价特征参数状态的基础上,构建了基于改进证据理论的导弹状态评价模型,对所有特征参数的状态合成并决策,确定了测试合格的导弹的状态退化等级。针对利用证据理论在合成状态特征参数过程中的冲突分配问题,在分析现有改进证据理论方法的基础上,采用将全局冲突细分为局部冲突并按照冲突焦元值权重分配的方法,对证据理论进行了改进,通过实例分析,验证了改进方法的有效性。     

基于相互通信的多导弹协同制导

针对导弹之间有相互通信情况下的多导弹时间协同问题,提出了有导引时间约束的制导律和拓扑一致性算法相结合的制导方法。该方法引入了一个双层控制结构,上层协调层根据设计的通信拓扑结构选择相应的一致性算法,下层控制层采用基于比例导引改进的具有时间约束的制导律,利用指定时间这个变量可以把两者结合起来,给出了一种可行的基于导弹相互通信情况的多导弹协同方法,实现了在指定时间多导弹同时击中目标的任务,其仿真结果也验证了该制导方法的有效性。     

基于Vega的导弹制导视景仿真系统

导弹可视化仿真是将导弹弹道仿真节点计算出来的弹道数据以三维可视化技术展示出来的一种仿真技术,它以直观的方式验证其制导方法的准确性.在此利用Creator软件建立物体三维模型,用Vega API驱动模型,给出了导弹制导仿真系统的设计方法.利用此系统成功地完成了导弹弹道的仿真,达到了预期的效果.     

基于状态空间的广义预测控制系统闭环特性分析

从状态空间角度分析了广义预测控制的闭环特性，指出广义预测控制是状态反馈控制。在控制量加权系数λ为0的条件下，给出了柔化因子α对系统闭环性能影响的关系式。证明了闭环系统稳定性与开环对象的稳定性无关。仿真验证了分析方法的有效性。     

基于小波分解的设备状态预测方法

首次提出将小波分解应用于非平稳时间序列的预测中,通过小波分解将非平稳时间序列分解为多层近似意义上的平稳时间序列,并且用ＡＲ（ｎ）模型对分解后的时间序列进行预测,进而得到最终的预测结果．将该方法应用于压缩机轴承座磨损的趋势预测中,通过与基于ＢＰ网络的预测方法相比较表明：该方法预测精度高,而且预测速度快,可以有效地应用设备状态的预测和设备故障趋势的分析中．     

一种适用于图像制导导弹的制导律

目的　为便于目标识别和捕获,并避免碰框,研究在低巡航速度的条件下,减小图像导引头的需用框架角; 方法　将框架角信号和视线角速度信号进行综合,形成一种积分比例导引规律; 将其仿真结果与三点法、比例导引法进行比较; 结果　这种方法的需用框架角明显小于三点法和比例导引; 结论　该方法允许导弹以较低巡航速度飞行而不碰框,适用于各种图像制导导弹;     

电视制导微型导弹制导律设计与仿真

适应微型导弹的发展趋势,研究地基电视制导微型导弹的制导方案的设计。以高精度微型导弹为对象,建立了导弹在铅垂平面内的运动方程组。针对电视导引头的工作原理,设计了初制导为程序制导、末制导为比例制导的复合制导方案,并基于MATLAB/Simulink的仿真平台,采用模块化的建模思想建立了仿真模型。通过计算机仿真,验证了所设计的制导方案的可行性和制导精度。     

基于状态预测的脉冲控制算法研究

针对采用脉冲矢量控制发动机作为控制执行机构的导弹,提出一种基于状态预测的脉冲控制算法.给出了算法的基本思路;由导弹短周期扰动运动方程组出发构造了预测模型;考虑过载指令跟踪精度及脉冲发动机能量消耗,构造了代价函数.算例设计及仿真结果表明,采用所提出的方法设计的脉冲控制算法能够保证导弹对制导回路过载指令的可靠跟踪,同时,还能够有效抑制脉冲发动机的能量消耗.     

全系数自适应控制方法在制导系统中的应用

在全系数自适应控制方法基础上,利用低阶等效和规范化模型方法,对自寻的导弹制导系统设计了一种新的自校正控制器.数字仿真结果表明,这种控制器对自寻的导弹有很好的控制效果,而且控制器算法简单,具有较强的鲁棒性。     

多目标稳态递阶系统的智能化关联预估优化方法

在稳态递阶智能系统结构模式的基础上,提出了多目标稳态递阶系统的智能化关联预估优化方法,并就其收敛问题进行了深入研究。通过典型实例的数值仿真,证实了本方法的有效性。     

基于倍频采样和状态预测的LQ控制策略

针对网络控制系统中的延时补偿问题,设计了一种新型网络控制系统工作方式.通过设置缓冲区和采用控制器节点倍频采样的方法,使系统在能够实时准确地获得系统延时的情况下,最大限度地减小系统环路中的时滞,在状态预测的基础上设计的LQ控制器,使得网络控制系统的性能得到进一步改善,仿真结果验证了该方法的有效性.     

导弹编队飞行控制方法研究

为实现多导弹协同作战时的编队飞行,基于滑模变结构、自适应及非线性动态逆控制理论研究了导弹编队飞行控制方法. 在领弹的速度、加速度以及从弹的速度未知的前提下,将领弹与从弹的相对速度以及领弹的加速度视为可估计的有界不确定量,基于滑模变结构控制理论提出一种仅需弹间相对位置和相对速度信息的鲁棒编队控制律. 采用边界层法消除了系统的抖颤现象,并根据编队稳态误差的要求分析了边界层厚度的设置方法. 运用奇异摄动理论将导弹非线性动力学系统划分为3个快慢变化不同的子系统,考虑系统所受的外部干扰并将其视作有界不确定量引入慢变子系统中,基于自适应变结构控制和非线性动态逆控制理论,设计了具有鲁棒性的导弹编队自动驾驶仪. 仿真结果表明,导弹编队自动驾驶仪能够准确跟踪编队控制指令,实现多导弹的编队飞行.      

基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测

将主成分分析（PCA）与模糊反向传播（BP）网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况.
     

基于状态观测器的一类不确定系统的鲁棒预测控制

运用线性矩阵不等式方法,研究了一类具有范数有界不确定系统的鲁棒预测控制问题．在每一采样时刻预测状态值,将无限时域“min-max”优化问题转化为凸优化问题求解,得出状态反馈预测控制律;同时设计系统的全维状态观测器,使得到的控制律满足观测器增益Lp,从而保证了闭环系统的稳定性．仿真示例验证了算法的有效性．     

基于模糊神经网络的大时滞系统的预测控制

工业生产过程中常有大时滞存在,用传统控制方法不能获得满意的控制效果。为解决这个问题,本文提出了基于模糊预测的模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks)控制器,根据过程的动态变化实施控制器的在线调整,仿真和实践都表明了该控制方案的优越性。