基于RBF神经网络的空空导弹控制器设计

摘要：

应用倾斜转弯(Bank to Turn, BTT)及推力矢量控(Thrust Vector Control, TVC)技术设计并建立了空空导弹六自由度模型. 在此基础上考虑气动参数变化和建模不确定性引起的误差对导弹控制系统的影响, 为消除误差影响, 引入RBF神经网络分别对快慢回路进行补偿, 利用李亚普诺夫(Lyapunov)稳定性定理推导了神经网络权值、中心及带宽的自适应规律, 并证明了闭环系统的稳定性. 通过对某型空空导弹大机动仿真研究, 结果表明RBF神经网络自适应控制方法补偿作用显著, 不仅改善了控制系统的动态性能, 而且使系统具有良好的抗干扰和容错能力.

关键词：空空导弹、控制律设计、六自由度模型、推力矢量、RBF神经网络

分类号：TJ765.3(火箭、导弹)

资助基金：航天支撑技术基金05C52007

在线出版日期：2008-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：6-12