針對(duì)高速飛行器的上升段制導(dǎo)問題,提出了一種基于模型預(yù)測(cè)靜態(tài)規(guī)劃（Model Predictive Static Programming,MPSP）算法的自適應(yīng)制導(dǎo)方法,實(shí)現(xiàn)了在存在不確定情況下高速飛行器對(duì)期望末端狀態(tài)的高精度制導(dǎo)。MPSP算法在求解帶末端約束的兩點(diǎn)邊值問題方面具有高效性,能夠?qū)崿F(xiàn)飛行過程中制導(dǎo)指令的快速計(jì)算。此外,考慮到MPSP算法是一種依賴于模型的算法,而復(fù)雜多變的大氣環(huán)境帶來了氣動(dòng)參數(shù)的不確定性。采用帶遺忘因子的遞歸最小二乘法（Recursive Least Squares,RLS）在線地估計(jì)綜合升力系數(shù)和綜合阻力系數(shù)偏差,對(duì)模型進(jìn)行偏差修正,提供了制導(dǎo)方案的自適應(yīng)性。仿真結(jié)果表明,該制導(dǎo)方案能較好地完成飛行任務(wù)。 

【文章來源】：導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù). 2020,(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

制導(dǎo)方案流程Fig.1GuidanceScheme

賀前偉等基于MPSP算法的高速飛行器上升段制導(dǎo)研究第3期59圖2高度曲線Fig.2AltitudeCurves圖3速度曲線Fig.3VelocityCurves圖4航跡傾角曲線Fig.4FlightPathAngleCurves圖5攻角曲線Fig.5AngleofAttackCurves圖2~4分別給出了高度、速度和航跡傾角曲線。從圖中可以看出，這些曲線在最后時(shí)刻都可以收斂到期望值附近。表3中給出的數(shù)據(jù)也證明了在這些情況下仍有較高的制導(dǎo)精度，可以保證飛行任務(wù)的有效完成。圖5給出了控制指令攻角的曲線，可以看出攻角曲線在所有情況下都比較平滑，沒有太大的突變。從上述的仿真結(jié)果可以看出該制導(dǎo)方案在偏差情況下具有良好的性能，并且在每種情況下都能獲得較好的末端精度，驗(yàn)證了本文所提出的制導(dǎo)方案不僅能有效地完成飛行任務(wù)，而且在一定的環(huán)境不確定因素影響下能具有一定的自調(diào)節(jié)能力，抵抗外在干擾影響。4結(jié)論本文針對(duì)高速飛行器上升段制導(dǎo)問題，提出了一種基于MPSP算法的制導(dǎo)方案。MPSP算法需要預(yù)測(cè)終端輸出以及計(jì)算模型的泰勒級(jí)數(shù)展開，因此對(duì)模型精度有明顯的依賴性。然而，復(fù)雜多變的飛行環(huán)境帶來了模型的不確定性。因此，考慮了在線氣動(dòng)參數(shù)修正策略對(duì)模型進(jìn)行修正，以提供MPSP算法的自適應(yīng)性。最后，在各種偏差條件下進(jìn)行了仿真，通過與原MPSP算法的比較，驗(yàn)證了帶氣動(dòng)修正的MPSP算法的優(yōu)越性。仿真結(jié)果表明，本文提出的制導(dǎo)方案不僅能以較高的末端精度有效地完成飛行任務(wù)，而且對(duì)不確定性影響具有一定的抗干擾能力。參考文獻(xiàn)[1]李惠峰,李昭瑩.高超聲速飛行器上升段最優(yōu)制導(dǎo)間接法研究[J].宇航學(xué)報(bào),2011,32(2):297-302.LiHuifeng,LiZhaoying.Ind

賀前偉等基于MPSP算法的高速飛行器上升段制導(dǎo)研究第3期59圖2高度曲線Fig.2AltitudeCurves圖3速度曲線Fig.3VelocityCurves圖4航跡傾角曲線Fig.4FlightPathAngleCurves圖5攻角曲線Fig.5AngleofAttackCurves圖2~4分別給出了高度、速度和航跡傾角曲線。從圖中可以看出，這些曲線在最后時(shí)刻都可以收斂到期望值附近。表3中給出的數(shù)據(jù)也證明了在這些情況下仍有較高的制導(dǎo)精度，可以保證飛行任務(wù)的有效完成。圖5給出了控制指令攻角的曲線，可以看出攻角曲線在所有情況下都比較平滑，沒有太大的突變。從上述的仿真結(jié)果可以看出該制導(dǎo)方案在偏差情況下具有良好的性能，并且在每種情況下都能獲得較好的末端精度，驗(yàn)證了本文所提出的制導(dǎo)方案不僅能有效地完成飛行任務(wù)，而且在一定的環(huán)境不確定因素影響下能具有一定的自調(diào)節(jié)能力，抵抗外在干擾影響。4結(jié)論本文針對(duì)高速飛行器上升段制導(dǎo)問題，提出了一種基于MPSP算法的制導(dǎo)方案。MPSP算法需要預(yù)測(cè)終端輸出以及計(jì)算模型的泰勒級(jí)數(shù)展開，因此對(duì)模型精度有明顯的依賴性。然而，復(fù)雜多變的飛行環(huán)境帶來了模型的不確定性。因此，考慮了在線氣動(dòng)參數(shù)修正策略對(duì)模型進(jìn)行修正，以提供MPSP算法的自適應(yīng)性。最后，在各種偏差條件下進(jìn)行了仿真，通過與原MPSP算法的比較，驗(yàn)證了帶氣動(dòng)修正的MPSP算法的優(yōu)越性。仿真結(jié)果表明，本文提出的制導(dǎo)方案不僅能以較高的末端精度有效地完成飛行任務(wù)，而且對(duì)不確定性影響具有一定的抗干擾能力。參考文獻(xiàn)[1]李惠峰,李昭瑩.高超聲速飛行器上升段最優(yōu)制導(dǎo)間接法研究[J].宇航學(xué)報(bào),2011,32(2):297-302.LiHuifeng,LiZhaoying.Ind

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于可變終端時(shí)間模型預(yù)測(cè)靜態(tài)規(guī)劃的制導(dǎo)律設(shè)計(jì)[J]. 查穎,郭杰,洪海超,唐勝景.  飛行力學(xué). 2019(01)
[2]基于MPSP算法的多約束非線性制導(dǎo)律研究[J]. 楊海瀾.  計(jì)算機(jī)仿真. 2016(01)
[3]基于在線氣動(dòng)參數(shù)修正的預(yù)測(cè)制導(dǎo)方法[J]. 梁子璇,任章.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(07)
[4]高超聲速飛行器上升段最優(yōu)制導(dǎo)間接法研究[J]. 李惠峰,李昭瑩.  宇航學(xué)報(bào). 2011(02)
[5]可重復(fù)使用運(yùn)載器再入在線制導(dǎo)方法研究[J]. 湯一華,余夢(mèng)倫,楊勇,謝澤兵.  導(dǎo)彈與航天運(yùn)載技術(shù). 2010(02)



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