机动再入飞行器神经网络闭路初制导研究

摘要：

解决有限推力模型的再入飞行器初制导问题,利用传统开环控制的关机方程达不到要求的精度.提出了一种前馈反馈神经网络闭路初制导律.利用遗传算法生成能量最省轨迹,作为神经网络训练样本,利用遗传算法离线训练前馈三层BP网络,构成前馈神经网络控制器.状态反馈控制器采用在线神经PID控制器.仿真结果表明,该闭路初制导能够完成有限推力情况下的再入初制导任务,对初始位置误差、推力方向偏差和测量误差不敏感,具有一定的鲁棒性和适应性.

关键词：神经网络、初制导律、遗传算法、最优轨迹

所属期刊栏目：19

分类号：V412.3(基础理论及试验)

资助基金：航天创新基金

在线出版日期：2007-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1-4