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主管单位 中华人民共和国
工业和信息化部
主办单位 哈尔滨工业大学 主编 李隆球 国际刊号ISSN 0367-6234 国内刊号CN 23-1235/T

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引用本文:王泊乔,汪瀚,陈征.面向脉冲增程的最优制导指令在线生成方法[J].哈尔滨工业大学学报,2025,57(4):21.DOI:10.11918/202403025
WANG Boqiao,WANG Han,CHEN Zheng.Real-time generation of optimal guidance commands for range-extended missiles by pulse motor[J].Journal of Harbin Institute of Technology,2025,57(4):21.DOI:10.11918/202403025
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面向脉冲增程的最优制导指令在线生成方法
王泊乔1,汪瀚1,陈征1,2
(1.浙江大学 航空航天学院, 杭州 310027; 2.浣江实验室, 浙江 诸暨 311800)
摘要:
为满足脉冲增程型导弹在线决策脉冲发动机最优点火时间及在线生成最优过载指令等需求,本研究对相关非线性最优制导方法进行了研究,提出一种最优制导指令在线生成方法。首先,建立了脉冲增程型导弹的非线性脉冲最优控制问题模型,并通过对增广目标函数进行全微分建立了该脉冲最优控制问题的最优性条件。其次,提出了一种快速生成脉冲最优轨迹数据集的参数化方法,该参数化方法根据最优性条件构建了一组参数化微分方程,使得通过对该微分方程组进行数值积分即可得到脉冲最优轨迹的数据集。最后,利用该数据集中的脉冲发动机最优点火时间和最优过载指令训练前馈神经网络,从而实现了脉冲发动机最优点火时间的在线决策和最优过载指令的在线生成。数值仿真研究结果表明,相比于传统优化方法,本研究所提出的方法不仅能够在1 ms内在线决策脉冲发动机最优点火时间和最优过载指令,而且弹道射程优于或相当于传统优化方法得到的弹道,因此所提出的方法具有在线生成脉冲增程型导弹最优制导指令的能力。
关键词:  最优制导  脉冲最优控制  导弹脉冲增程  哈密尔顿轨迹参数化  前馈神经网络
DOI:10.11918/202403025
分类号:V448.2
文献标识码:A
基金项目:国家自然科学基金(62088101)
Real-time generation of optimal guidance commands for range-extended missiles by pulse motor
WANG Boqiao1,WANG Han1,CHEN Zheng1,2
(1.School of Aeronautics and Astronautics, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China; 2.Huanjiang Laboratory, Zhuji 311800, Zhejiang, China)
Abstract:
Regarding range-extended missiles by pulse motor, in order to meet the needs of deciding optimal time for pulse engine ignition and the real-time generation of optimal overload commands, a nonlinear optimal guidance method is studied and a real-time generation method of optimal guidance commands is proposed in this research. First, a nonlinear optimal control problem model for the missile is established. Optimality conditions are then derived by fully differentiating the augmented objective function. Subsequently, a parameterized method which constructs a set of parameterized differential equations based on the optimality condition is proposed for the fast generation of pulse optimal trajectory datasets, allowing for generating datasets of optimal trajectories through numerical integration. Finally, based on the datasets containing the pulse engine optimal ignition timing and overload commands, feedforward neural networks are trained to decide the pulse engine optimal ignition time and generate the optimal overload commands in real time. Numerical simulations demonstrate that the proposed method can decide the pulse optimal ignition timing and generates the optimal overload commands within 1 ms. Moreover, the range of missile trajectory achieved is either superior to or comparable to that obtained through conventional optimization methods. Thus, this method has the capability of generating optimal guidance commands for range-extended missiles by pulse motor.
Key words:  optimal guidance  pulse optimal control  range-extended missiles by pulse motor  parameterization of Hamiltonian trajectories  feedforward neural network

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