基于伪谱法的神经网络制导控制器设计

摘要：

针对可重复使用运载火箭(Reusable Launch Vehicle,RLV)再入段制导周期长和弱鲁棒性问题,提出一种基于hp自适应伪谱法的神经网络制导控制器.首先建立RLV再入段的弹道优化模型,利用hp自适应伪谱法离线进行弹道优化,得到有干扰和标准条件下的多条最优弹道数据,构成RLV再入段状态量x、y、z、vx、vy、vz和控制量α、β的样本库;再用样本库训练BP神经网络,得到神经网络制导控制器;最后对RLV再入段进行仿真验证,结果表明:存在初值偏差和环境干扰的条件下,制导周期小于0.01 s且制导误差较小,该控制器鲁棒性强、有工程应用价值.

关键词：RLV、hp自适应伪谱法、BP神经网络、弹道优化、制导控制器

所属期刊栏目：41

分类号：TJ7;V448.1(火箭、导弹)

在线出版日期：2020-10-23（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：77-83