本文關(guān)鍵詞：微分對(duì)策及其在飛行器追逃控制中的應(yīng)用研究

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【摘要】：微分對(duì)策最早源于軍事方面的需求,后來逐漸應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)、工程等其他領(lǐng)域,它是一種用微分方程(組)描述局中人對(duì)策活動(dòng)、現(xiàn)象或規(guī)律的對(duì)策,是解決雙方(多方)連續(xù)動(dòng)態(tài)沖突、競(jìng)爭(zhēng)或合作問題的有效工具。本文根據(jù)微分對(duì)策求解的困難性、線性微分對(duì)策的模型不確定性等特點(diǎn),針對(duì)飛行器追逃問題開展了微分對(duì)策的數(shù)值計(jì)算方法、模型不確定性問題等方面的研究,本文主要概括為:首先,針對(duì)微分對(duì)策的復(fù)雜性,提出一種動(dòng)態(tài)環(huán)境下用于解決微分對(duì)策數(shù)值計(jì)算的滾動(dòng)優(yōu)化算法—非線性模型預(yù)測(cè)控制(NMPC),并且基于梯度下降法,在每一個(gè)預(yù)測(cè)域內(nèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)控制,將梯度迭代法作為優(yōu)化技術(shù)用于預(yù)測(cè)過程,然后實(shí)施在線滾動(dòng)優(yōu)化,這樣在一定程度上形成了一個(gè)閉環(huán)反饋控制,進(jìn)而得到追逃雙方的閉環(huán)控制律。其次,由于傳統(tǒng)優(yōu)化方法具有一定局限性,考慮在預(yù)測(cè)控制中引入智能優(yōu)化法,把基于模擬退火的粒子群算法(SA-PSO)作為優(yōu)化策略,將一種改進(jìn)的SA-PSO作為NMPC的優(yōu)化技術(shù),在保留PSO快速簡(jiǎn)單的全局尋優(yōu)特點(diǎn)下,利用SA跳出局部最優(yōu)的能力,通過引入模擬退火算法跳出局部最優(yōu),并自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重參數(shù),提升了系統(tǒng)收斂性能。然后通過在線滾動(dòng)優(yōu)化,避免了哈密頓-雅克比-埃薩克(HJI)方程的求解,且能夠生成追逃雙方基于當(dāng)前狀態(tài)的閉環(huán)最優(yōu)控制輸入。最后,針對(duì)一類帶有不確定性的線性LTV和LTI微分對(duì)策模型,提出一類基于微分對(duì)策的魯棒制導(dǎo)律,用理想標(biāo)稱系統(tǒng)(即不存在不確定性的系統(tǒng))所對(duì)應(yīng)的Riccati方程的解所構(gòu)成的線性控制項(xiàng),并將其與非線性切換函數(shù)控制項(xiàng)結(jié)合,共同確保系統(tǒng)的響應(yīng)具有理想的性能,并且對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的不確定性以及外界擾動(dòng)具有很強(qiáng)的魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：微分對(duì)策 追逃對(duì)抗 非線性模型預(yù)測(cè)控制 SA-PSO算法 魯棒制導(dǎo)
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V249.1
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• abstract5-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 微分對(duì)策國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13
• 1.2.3 微分對(duì)策研究存在的主要問題13-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容和章節(jié)安排14-16
• 第二章 微分對(duì)策的基本理論16-25
• 2.1 引言16
• 2.2 微分對(duì)策的基本概念16-17
• 2.3 微分對(duì)策的分類和性質(zhì)17-20
• 2.3.1 微分對(duì)策的分類17
• 2.3.2 微分對(duì)策的性質(zhì)17-20
• 2.4 微分對(duì)策的計(jì)算方法20-24
• 2.4.1 微分對(duì)策的解析解21-22
• 2.4.2 微分對(duì)策的數(shù)值計(jì)算22-23
• 2.4.3 微分對(duì)策的軟計(jì)算23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-25
• 第三章 基于梯度法的非線性模型預(yù)測(cè)控制25-34
• 3.1 引言25
• 3.2 非線性模型預(yù)測(cè)控制（NMPC）25-26
• 3.3 梯度迭代法26-28
• 3.3.1 梯度迭代法簡(jiǎn)介26-27
• 3.3.2 梯度迭代法求解追逃微分對(duì)策27-28
• 3.4 基于梯度法的預(yù)測(cè)控制律設(shè)計(jì)28-31
• 3.4.1 追逃型微分對(duì)策問題描述28-29
• 3.4.2 基于微分對(duì)策的飛行器追逃建模29-31
• 3.5 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析31-33
• 3.6 本章小結(jié)33-34
• 第四章 基于SA-PSO的非線性模型預(yù)測(cè)控制34-44
• 4.1 引言34
• 4.2 SA-PSO算法34-37
• 4.2.1 粒子群優(yōu)化算法34-36
• 4.2.2 基于模擬退火思想的粒子群算法36-37
• 4.3 基于SA-PSO算法的預(yù)測(cè)控制律設(shè)計(jì)37-39
• 4.3.1 基于SA-PSO算法的非線性模型預(yù)測(cè)控制37-38
• 4.3.2 SA-PSO算法的改進(jìn)38-39
• 4.4 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析39-42
• 4.4.1 基于微分對(duì)策的飛行器追逃建模39
• 4.4.2 仿真驗(yàn)證及結(jié)果分析39-42
• 4.5 本章小結(jié)42-44
• 第五章 模型不確定性飛行器追逃問題研究44-55
• 5.1 引言44
• 5.2 不確定線性微分對(duì)策問題描述44-45
• 5.2.1 一般線性二次微分對(duì)策（LQDG）不確定問題44-45
• 5.2.2 不確定性飛行器追逃問題的魯棒制導(dǎo)律45
• 5.3 不確定線性微分對(duì)策魯棒控制律設(shè)計(jì)45-50
• 5.3.1 模型不確定線性時(shí)變（LTV）系統(tǒng)魯棒控制律設(shè)計(jì)45-48
• 5.3.2 模型不確定線性時(shí)不變（LTI）系統(tǒng)魯棒控制律設(shè)計(jì)48-50
• 5.4 仿真驗(yàn)證及穩(wěn)定性分析50-54
• 5.4.1 不確定情況飛行器追逃問題描述50-51
• 5.4.2 仿真結(jié)果及分析51-54
• 5.5 本章小結(jié)54-55
• 第六章 總結(jié)與展望55-57
• 6.1 工作總結(jié)55-56
• 6.2 后續(xù)研究工作展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 致謝62-63
• 在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文63

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2 王s

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