考虑自动驾驶仪动态鲁棒自适应变结构制导律

对于平面拦截问题,基于Lyapunov稳定性理论,应用滑模趋近律概念,将目标的机动加速度视为一类有界扰动,以视线角速率作为零输出状态变量,甚至不需要知道目标机动的界,考虑导弹自动驾驶仪的延迟,综合设计了一种具有强鲁棒性的末端导引规律。理论分析与数字仿真表明,这种制导律不但具有平直的弹道特性,而且具有很强的鲁棒性和适应性,同时方法简单、易于理解,便于工程应用。     

数字式自动驾驶仪复合稳定回路变参数设计与仿真

自动驾驶仪参数设计的传统方法是在不同马赫数下，选取一组控制回路参数，使系统整体性能最优。随着数字式弹载计算机的使用，自动驾驶仪能够很方便地实现系统变参数设计，在不同的马赫数及不同的飞行状态下，通过弹载计算机的解算来实时装订系统参数。本文针对复合稳定回路的特点，探讨了典型复合稳定回路的参数选取方法，并在Matlab环境下进行了仿真计算，旨在为工程应用提供一定的参考。     

导弹伪攻角反馈三回路驾驶仪设计分析

阐述了几种典型过载驾驶仪的结构演变过程,对传统三回路驾驶仪的结构进行了适当改进,提出了采用伪攻角作为反馈信号的三回路驾驶仪新结构。研究了驾驶仪工程指标与闭环极点之间的对应关系以及从状态反馈到输出反馈的变换技术,给出了基于输出反馈极点配置的伪攻角反馈三回路驾驶仪设计方法。研究结果表明,伪攻角反馈三回路驾驶仪消除了传统三回路驾驶仪的静差,并具有与其相似的控制特性以及鲁棒性能。分析结果显示,两种结构的三回路驾驶仪对静不稳定弹都具有较好的稳定控制性。     

两回路自动驾驶仪设计与分析

分析了参数变化引起的弹体模型和静稳定性的改变,以及降低静稳定性对导弹机动性能的改善。研究了把工程指标转化为期望的闭环系统极点的方法,以及与全状态反馈等价的从状态反馈到输出反馈的变换技术,给出了基于极点配置和输出反馈的一般性的两回路自动驾驶仪设计方法。结果表明,两回路驾驶仪可以稳定静不稳定的弹体,而执行机构的有限的资源是限制驾驶仪控制作用的关键因素之一,引入加速度计到弹体质心距离这一参数后可以在一定程度上改善系统的稳定性。     

基于预测校正的三回路驾驶仪极点配置设计

针对三回路自动驾驶仪设计中,以开环穿越频率为性能指标的极点配置算法存在的缺陷,提出了预测校正开环穿越频率极点配置设计方法。采用该方法完成了某战术导弹三回路自动驾驶仪设计;验证了该方法设计的控制系统比传统方法性能优异,满足期望开环穿越频率性能指标;分析了三回路自动驾驶仪各回路对导弹控制系统发挥的作用。通过实例分析,表明该方法克服了以往极点配置设计方法的缺点,便捷有效,收敛速度快,计算量小,非常适用于三回路自动驾驶仪的设计。     

三回路驾驶仪开环穿越频率约束极点配置设计

针对在三回路驾驶仪设计中,希望对开环穿越频率进行约束,以保证设计完成后的系统在考虑驾驶仪各硬件动态特性后仍能满足稳定性要求.在极点配置的计算方法基础上,构造以系统非主导极点为变量,以开环穿越频率为约束的非线性方程,利用方程求解程序求解相应的非主导极点值,进而完成驾驶仪设计.驾驶仪设计实例验证表明,这一方法便捷可行,非常适用于三回路驾驶仪工程设计.     

BTT导弹非线性自动驾驶仪最优滑模设计

针对BTT导弹的飞行控制问题,提出了一种基于θ-D方法的最优滑模非线性自动驾驶仪设计方法.把导弹动态模型转化成一个级联的二回路系统结构,外环控制器的设计是基于θ-D近似方法的最优控制方法,内环控制器设计采用的是滑模控制方法,内环控制器所跟随的滑模面方程由外环最优控制得出.对所设计的非线性控制器进行了仿真分析,结果表明基于θ-D方法的最优滑模自动驾驶仪在非线性导弹飞行控制中具有较高的控制精度和很好的鲁棒性.     

高速再入飞行器的鲁棒自动驾驶仪设计

针对高速再入飞行器的自动驾驶仪设计问题,基于鲁棒参数化方法,采用特征结构配置和模型参考跟踪理论设计BTT飞行器姿态控制系统的鲁棒控制器,完成对于制导信号的快速跟踪。本设计的鲁棒镇定器是一个不随滚动角速度变化也无需切换的定常反馈镇定律,结构简单,便于工程实现。通过分析高速再入飞行器的特点,给出了简单可行的控制方案。将所设计的控制器应用于飞行器非线性模型进行了六自由度仿真试验。仿真时考虑了系统执行机构的时滞和饱和特性。仿真结果验证了所设计的控制器的有效性。     

用现代时域法设计BTT导弹自动驾驶仪

本文先建立了高性能BTT导弹控制系统和两个横向加速度指令数学模型。由于高性能BTT导弹滚转速率较大,俯仰、偏航通道间存在强动力学耦合,但滚动通道可以近似解耦。然后,用本文给出的模型跟随理论设计俯仰一偏航通道自动驾驶仪,用线性二次型理论设计滚动通道自动驾驶仪。为了满足远程全空域BTT导弹作战要求,自动驾驶仪中的增益是滚转速率和动压头的函数。最后,利用某典型地空导弹动力学模型进行了六自由度数字仿真,计算结果表明设计出的自动驾驶仪对导弹结构参数、气动参数、高度等变化具有良好的鲁棒性,导弹侧滑角、脱靶量很小。     

BTT导弹自动驾驶仪LQG/LTR积分控制设计

为实现BTT导弹准确跟踪指令的要求,采用LQG/LTR积分多变量控制方法设计自动驾驶仪。以某飞机型BTT导弹为例根据其气动特点建立了俯仰独立、偏航-滚转耦合的气动模型,分别设计了俯仰及偏航-滚转通道自动驾驶仪,对设计结果进行仿真。仿真表明所设计的自动驾驶仪能够很好的跟踪指令,鲁棒稳定定性较强,具备一定抵抗通道间耦合的能力。     

Missile robust gain scheduling autopilot design using full block multipliers

Reduction of conservatism is one of the key and difficult problems in missile robust gain scheduling autopilot design based on multipliers. This article presents a scheme of adopting linear parameter-varying (LPV) control approach with full block multipliers to design a missile robust gain scheduling autopilot in order to eliminate conservatism. A model matching design structure with a high demand on matching precision is constructed based on the missile linear fractional transformation (LFT) model. By applying full block S-procedure and elimination lemma, a convex feasibility problem with an infinite number of constraints is formulated to satisfy robust quadratic performance specifications. Then a grid method is adopted to transform the infinite-dimensional convex feasibility problem into a solvable finite-dimensional convex feasibility problem, based on which a gain scheduling controller with linear fractional dependence on the flight Mach number and altitude is derived. Static and dynamic simulation results show the effectiveness and feasibility of the proposed scheme.     

控制系统最速响应鲁棒性设计

为了简化实际中控制系统鲁棒性的设计,提出一种有约束多目标最优化的鲁棒性时域设计方法。该法先对名义值系统进行设计,把自动驾驶仪的上升时间转化为目标函数,将系统超调量、稳态误差等性能指标转化为约束条件,采用有约束最优化方法设计名义值系统的控制器;然后考虑系统的鲁棒性,将参数的波动范围转化为对象族,采用优化方法设计出对象族的控制器,即考虑了系统的鲁棒性,通过仿真证明该算法是可行的。     

Novel backstepping design for blended aero and reaction-jet missile autopilot

The advanced missile uses blended control of nero-fin and reaction-jet to improve missile maneuverability. The blended control design, which is multi-inputs and multi-outputs （MIMO）, severe nonlinear, and model uncertain, is much more complex than conventional nero-fin control. A novel nonlinear backstepping control approach is proposed to design the blended autopilot. Missile model is reformed to a new one by state reconstruction technique so that it is easy to be handled by the backstepping method. Then a Lyapunov function is chosen to avoid oscillation caused in normal backstepping way when control parameters are mismatched. In distribution of both inputs, optimal energy logic is proposed. In addition, a fuzzy cerebellar model articulation controller （FCMAC） neural network is used to guarantee controller robustness to uncertainties. Finally, simulation results demonstrate the efficiency and advantages of the proposed method.