王思卓, 范世鵬, 林德福, 劉經(jīng)緯
(1.北京理工大學(xué) 宇航學(xué)院, 北京 100081; 2.北京理工大學(xué) 中國- 阿聯(lián)酋智能無人系統(tǒng)“一帶一路”聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室, 北京 100081)
傳統(tǒng)的比例導(dǎo)引制導(dǎo)律形式簡單、易于實(shí)現(xiàn),在工程上得到了廣泛的應(yīng)用[1-2]。隨著現(xiàn)代戰(zhàn)爭的不斷發(fā)展,目標(biāo)的防御性和機(jī)動性越來越強(qiáng),因此要求導(dǎo)彈能夠在精確命中目標(biāo)的同時滿足期望的終端落角[3-4]。如攔截導(dǎo)彈時能以較小的迎角直接與目標(biāo)碰撞。打擊地面坦克、飛機(jī)機(jī)翼等目標(biāo)時,能以適當(dāng)?shù)慕嵌葘ζ浔∪醪课贿M(jìn)行毀傷。針對此類機(jī)動目標(biāo),當(dāng)目標(biāo)機(jī)動能力較強(qiáng)時,在末制導(dǎo)段逃逸能力強(qiáng)[5],運(yùn)動狀態(tài)變化劇烈,彈目視線角速率具有大幅振蕩的特性,且隨著彈目距離的接近發(fā)散更加嚴(yán)重,使脫靶量增大[6]。此外,高機(jī)動導(dǎo)彈末制導(dǎo)段彈目距離較近,目標(biāo)運(yùn)動估測誤差等微小擾動會對彈目視線角速率獲取產(chǎn)生較大的影響。因此有必要研究帶終端角度約束的強(qiáng)魯棒性制導(dǎo)律。
隨著現(xiàn)代控制理論的發(fā)展,多種控制方法被應(yīng)用于導(dǎo)彈制導(dǎo)領(lǐng)域,如H∞控制[7-9]、李雅普諾夫函數(shù)方法[10-11]、滑模變結(jié)構(gòu)控制[12-14]等。
滑模變結(jié)構(gòu)控制具有高精度和強(qiáng)魯棒性的特點(diǎn),因而廣泛應(yīng)用于帶約束的制導(dǎo)律設(shè)計[15-16]。文獻(xiàn)[17]利用終端滑模(TSM)針對靜止目標(biāo)設(shè)計了一種有限時間收斂的角度約束制導(dǎo)律。文獻(xiàn)[18]基于零化視線角速率的思想分析了終端碰撞角和彈目視線角的關(guān)系,并針對機(jī)動目標(biāo)提出基于終端滑模的角度約束制導(dǎo)律。但終端滑模存在固有的奇異問題,容易導(dǎo)致系統(tǒng)發(fā)散。為解決該問題,文獻(xiàn)[19-20]提出基于非奇異終端滑模(NTSM)的角度約束制導(dǎo)律。NTSM雖解決了奇異問題,但其含有的不連續(xù)切換函數(shù)引起了高頻抖振現(xiàn)象,這將會激發(fā)系統(tǒng)的未建模高頻特性,導(dǎo)致系統(tǒng)制導(dǎo)性能變差,甚至破壞系統(tǒng)的穩(wěn)定性[21]。為抑制高頻抖振,邊界層法、趨近律法、觀測器法等都是有效的解決方法。文獻(xiàn)[22]利用連續(xù)的飽和函數(shù)對符號函數(shù)進(jìn)行近似處理,降低了抖振,但是該方法導(dǎo)致系統(tǒng)魯棒性隨著邊界層的增大而下降。為解決該問題,文獻(xiàn)[23]基于高階滑模算法設(shè)計了一種具有連續(xù)特性的二階滑模制導(dǎo)律,將Super-twisting算法作為滑??刂频内吔?,消除了制導(dǎo)律中的不連續(xù)項(xiàng),從而削弱了抖振。但傳統(tǒng)Super-twisting算法存在系統(tǒng)狀態(tài)遠(yuǎn)離平衡點(diǎn)時收斂速度慢、不能充分利用導(dǎo)彈過載能力的不足[24]。觀測器法是一種前饋擾動抑制的方法,其思想是在線估計系統(tǒng)的擾動并前饋到控制律中來實(shí)現(xiàn)對擾動的抑制。針對攻擊機(jī)動目標(biāo)的制導(dǎo)問題,文獻(xiàn)[25]設(shè)計了一種高增益觀測器(HGO)對系統(tǒng)擾動進(jìn)行估計。文獻(xiàn)[26]設(shè)計了一種H∞觀測器對目標(biāo)加速度進(jìn)行估計。但文獻(xiàn)[25-26]所設(shè)計的觀測器只是漸近收斂。為此,文獻(xiàn)[27]設(shè)計了一種擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(ESO)估計目標(biāo)的加速度,且是有限時間收斂的,能有效克服目標(biāo)機(jī)動帶給系統(tǒng)的干擾。但該觀測器需要目標(biāo)加速度上界信息,而該信息一般不易獲得。
針對上述問題,本文基于自適應(yīng)滑模擾動觀測器和Super-twisting算法設(shè)計了一種有限時間收斂的二階滑模制導(dǎo)律,在傳統(tǒng)Super-twisting算法的基礎(chǔ)上引入快速收斂項(xiàng),提升了系統(tǒng)狀態(tài)遠(yuǎn)離平衡點(diǎn)時的收斂速度,充分利用了導(dǎo)彈的過載能力,并有效地解決了抖振問題。針對攻擊高機(jī)動目標(biāo)的情形,本文將目標(biāo)加速度視為系統(tǒng)擾動,設(shè)計了一種自適應(yīng)滑模擾動觀測器對系統(tǒng)的擾動進(jìn)行在線估計。與前述幾種觀測器不同,本文通過對該觀測器的增益進(jìn)行自適應(yīng)處理,克服了傳統(tǒng)觀測器設(shè)計增益時對系統(tǒng)上界信息的依賴,所提算法能夠在保證控制精度的同時,有效地克服滑??刂浦谐R姷母哳l抖振現(xiàn)象,并以期望的終端落角命中目標(biāo)。
在慣性坐標(biāo)系下建立彈目相對運(yùn)動關(guān)系,如圖1所示。圖1中,Oxy為地面慣性坐標(biāo)系,r為彈目相對距離,q為彈目視線角,M和T分別表示導(dǎo)彈和目標(biāo),θM和θT分別為導(dǎo)彈的彈道傾角和目標(biāo)的航跡角,vM和vT分別為導(dǎo)彈和目標(biāo)的速度,aM和aT分別為導(dǎo)彈和目標(biāo)的法向過載。規(guī)定圖1中所有角度逆時針為正。
圖1 彈目相對運(yùn)動模型Fig.1 Relative motion model of missile and target
根據(jù)圖1中的彈目相對運(yùn)動關(guān)系,得到導(dǎo)彈末制導(dǎo)階段的數(shù)學(xué)模型為
(1)
(2)
(3)
(4)
對(1)式和(2)式分別求1階導(dǎo)數(shù),可得
(5)
(6)
式中:aMr、aTr分別為導(dǎo)彈和目標(biāo)沿彈目視線方向的加速度,aMr=aMsin(q-θM),aTr=aTsin(q-θT);aMq、aTq分別為導(dǎo)彈和目標(biāo)垂直于彈目視線方向的加速度,aMq=aMcos(q-θM),aTq=aTcos(q-θT)。對于大部分氣動力控制的戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈,沿著速度方向的軸向加速度往往不可控,因此本文僅利用(6)式設(shè)計制導(dǎo)律。
假設(shè)導(dǎo)彈命中目標(biāo)時,攻角近似為0°,則落角可以近似為命中時刻導(dǎo)彈的彈道傾角和目標(biāo)航向角之差,如圖2所示。
圖2 導(dǎo)彈命中時刻落角示意圖Fig.2 Impact angle at the time of hitting the target
圖2中,θi為期望的落角,qf為命中時刻的彈目視線角,θMf和θTf分別為命中時刻導(dǎo)彈的彈道傾角和目標(biāo)航向角,則有
θi=θTf-θMf
(7)
根據(jù)零化視線角速率的思想,在命中時刻,以下關(guān)系成立:
vMsin (θMf-qf)=vTsin (θTf-qf)
(8)
根據(jù)幾何關(guān)系,可以進(jìn)一步得到:
vMsin (θTf-qf-θi)=vTsin (θTf-qf)
(9)
vMsin (θTf-qf)cosθi-vMcos (θTf-qf)sinθi=vTsin (θTf-qf)
(10)
(11)
整理可得:
(12)
(13)
q(tf)=qf
(14)
選擇系統(tǒng)的狀態(tài)變量為
(15)
對(6)式進(jìn)行整理,可得帶落角約束的制導(dǎo)系統(tǒng)狀態(tài)方程:
(16)
為分析和證明方便,引入如下引理:
引理1[28]對于如下系統(tǒng):
(17)
引理2[29]對于如下系統(tǒng):
(18)
式中:c1、c2均為正常數(shù);0<α1<1,α2>1。該系統(tǒng)的平衡點(diǎn)是有限時間穩(wěn)定的,且收斂時間滿足:
(19)
引理3[30]考慮如下Super-twisting算法:
(20)
式中:k1、k2為待設(shè)計參數(shù),則該算法是有限時間收斂的。該引理的證明可參考文獻(xiàn)[31]。
引理4[32]假設(shè)V(x)是定義在U?n上的C1光滑正定函數(shù),如果對于任意β1>0和β2∈(0,1)都有定義在U?n的函數(shù)滿足:
(21)
則存在區(qū)域U0?n使得任意初值在U0?n內(nèi)的V(x)都能在有限時間內(nèi)到達(dá)V(x)≡0。另外,到達(dá)V(x)≡0的時間Tr滿足:
(22)
進(jìn)一步地,對于任意常值參數(shù)c,l>0和0<κ<1,都有定義在U?n的函數(shù)V(x)滿足:
(23)
則存在區(qū)域U0?n使得任意初值在U0?n內(nèi)的V(x)都能在有限時間內(nèi)到達(dá)V(x)≡0。另外,到達(dá)V(x)≡0的時間Tr滿足:
(24)
引理5[33]考慮如下系統(tǒng):
(25)
ua(t)=-[μa+σa(t)]sgn (ψa)
(26)
μa>0、σa(t)為自適應(yīng)增益,滿足如下的自適應(yīng)律:
(27)
(28)
ηa(t)=r0a+ra(t)
(29)
(30)
(31)
(32)
從而能夠保證有限時間內(nèi)實(shí)現(xiàn)σa(t)>|a(t)|,使得滑動模態(tài)能夠持續(xù)。此外,自適應(yīng)增益σa(t)和ηa(t)是有界的。
在參數(shù)δ0a、αa、qa給定的情況下,只需知道ρ1的階數(shù),選擇足夠大的γa,即可通過選擇合適的εa使不等式(32)式成立,而無需知道ρ1的具體值。
對于滑模面ψa,等效控制輸入ueqa就是a(t)。根據(jù)自適應(yīng)律(27)式~(31)式,σa將會不斷增大直至滑模運(yùn)動開始發(fā)生,之后σa開始減小。因此它將收斂至一個安全的鄰域內(nèi),該鄰域保持在ueqa附近,且取決于參數(shù)εa和αa。該鄰域表示為
(33)
針對制導(dǎo)系統(tǒng)(16)式設(shè)計自適應(yīng)滑模擾動觀測器。
考慮如下輔助變量:
e=z-x2
(34)
式中:z滿足如下動力學(xué)方程:
(35)
c1d>0,c2d>0,0<α1d<1,α2d>1。
考慮如下滑模面:
(36)
(35)式中的變量vz滿足如下動力學(xué)方程:
(37)
式中:μd>0;σd(t)>L1。則對系統(tǒng)擾動d的估計可由(38)式得到:
Δ=vz
(38)
證明對(34)式求導(dǎo),可得
(39)
(39)式代入(36)式,可得
Sd=vz-d
(40)
對(40)式求1階導(dǎo)數(shù),得
(41)
取如下李雅普諾夫方程:
(42)
則
(43)
由于Td>0且σd(t)>L1,則有
(44)
因此滑模面Sd將在有限時間內(nèi)收斂至0。
此時,將Sd=0代入(36)式,可得
(45)
由引理2可知,e將在有限時間內(nèi)收斂至0,收斂時間滿足:
(46)
系統(tǒng)擾動的估計誤差可由(47)式定義:
ed=Δ-d
(47)
式中:Δ是自適應(yīng)滑模擾動觀測器的輸出量。
根據(jù)(38)式和(40)式可知ed=0。因此,觀測器(34)式~(38)式能夠在有限時間內(nèi)準(zhǔn)確跟蹤擾動d。
上述內(nèi)容也說明當(dāng)σd>L1時,所提出的擾動觀測器能夠在有限時間內(nèi)對系統(tǒng)擾動d作出準(zhǔn)確估計,但在實(shí)際問題中,L1的具體值很難獲取[33],因此采用自適應(yīng)方法對該觀測器進(jìn)行改進(jìn)。
考慮(34)式~(38)式所設(shè)計的滑模擾動觀測器,增益σd將通過以下自適應(yīng)律進(jìn)行更新:
(48)
(49)
ηd(t)=r0d+rd(t)
(50)
(51)
(52)
(53)
因此,σd(t)>|L1|將在有限時間內(nèi)實(shí)現(xiàn),從而保證滑動模態(tài)能夠持續(xù)。此外,σd(t)和ηd(t)是有界的。
不等式(53)式只是充分條件。因此,并不需要設(shè)定L2的具體值,只要參數(shù)γd選取的足夠大,不等式(53)式即可成立。
根據(jù)(16)式,aM可進(jìn)一步表示為aM=aeq+aaux,aeq為等效控制項(xiàng),aaux為輔助控制項(xiàng)。
滑模控制可分為兩個階段:第1階段是趨近段,在該時間段內(nèi),系統(tǒng)狀態(tài)將在輔助控制項(xiàng)aaux的作用下從初始狀態(tài)收斂至滑模面上;第2階段是滑動段,在該段時間內(nèi)系統(tǒng)狀態(tài)將在等效控制項(xiàng)aeq的作用下沿著滑模面滑動至平衡點(diǎn),實(shí)現(xiàn)狀態(tài)收斂。
終端滑模控制采用非線性函數(shù)作為滑模面,能使系統(tǒng)狀態(tài)在有限時間內(nèi)收斂,但是該方法存在奇異問題。為避免奇異問題,且獲得更高的控制精度,更快的收斂速度[34],本文采用非奇異終端滑模面進(jìn)行制導(dǎo)律設(shè)計。設(shè)計滑模面為
(54)
式中:β為待設(shè)計參數(shù),β>0;1<α<2。
對(54)式求1階導(dǎo)數(shù),得
(55)
將(16)式代入(55)式,可得
(56)
(57)
Super-twisting算法是一種二階滑模算法,因其能有效削弱抖振、具有強(qiáng)魯棒性和高精度控制等優(yōu)越的特性而在控制問題中被廣泛使用。但是傳統(tǒng)的超扭曲算法在系統(tǒng)狀態(tài)距離平衡點(diǎn)較遠(yuǎn)時收斂速度較慢,而引理1給出的控制系統(tǒng)是指數(shù)收斂的,在遠(yuǎn)離零點(diǎn)時收斂速度較快,結(jié)合二者的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計一種快速Super-twisting算法:
(58)
將該算法作為滑??刂频内吔?,可設(shè)計輔助控制項(xiàng)為
(59)
根據(jù)(57)式和(59)式,可得制導(dǎo)系統(tǒng)的控制律為
(60)
證明下面分|s|≠0和s=0兩種情況對穩(wěn)定性進(jìn)行討論。
1)當(dāng)|s|≠0時,定義如下李雅普諾夫函數(shù):
(61)
該李雅普諾夫函數(shù)幾乎處處可微,僅在|s|=0處不可微[35]。
對(61)式求導(dǎo)并代入(58)式,可得
(62)
構(gòu)造如下新向量:
ξT=[|s|1/2sgn (s),s,f]
(63)
則(61)式可改寫為如下形式:
V1=ξTAξ
(64)
式中:
(65)
函數(shù)V1是連續(xù)正定函數(shù),且徑向無界。由于k1,k2,k3,k4>0,有
λmin{A}‖ξ‖2≤V1≤λmax{A}‖ξ‖2
(66)
式中:‖ξ‖2=s+s2+f2,‖·‖表示歐氏范數(shù);λmin{A}和λmax{A}分別表示矩陣A的最小和最大特征值。
進(jìn)一步由(65)式可得
(67)
因此,(62)式可改寫為
(68)
式中:
(69)
(70)
(71)
由(68)式可推知:
(72)
式中:λmin{A1}和λmin{A2}分別表示矩陣A1和A2的最小特征值。
由(67)式、(68)式和(72)式可得
(73)
(73)式可表示為
(74)
由引理4可知,V1將在有限時間內(nèi)收斂至0,即s也將在有限時間收斂至0,且收斂時間滿足:
(75)
2)當(dāng)s=0時,系統(tǒng)軌跡到達(dá)滑模面(54)式,(76)式成立:
(76)
對(76)式進(jìn)行移項(xiàng)整理,可得
(77)
對于系統(tǒng)(76)式,選擇如下的李雅普諾夫函數(shù):
(78)
對(78)式求導(dǎo),可得
(79)
根據(jù)引理4可知,系統(tǒng)穩(wěn)定,且彈目視線角將在有限時間內(nèi)收斂至期望值。將x1=0代入(76)式可知,彈目視線角速率將在有限時間內(nèi)收斂至0°/s。因此,定理1成立,證畢。
(60)式所設(shè)計的制導(dǎo)律具有如下優(yōu)點(diǎn):1)不需要提前知道目標(biāo)的加速度上界,更有利于實(shí)際實(shí)施;2) 能保證系統(tǒng)狀態(tài)有限時間內(nèi)收斂,且能夠充分利用導(dǎo)彈的過載能力,系統(tǒng)狀態(tài)在遠(yuǎn)離零點(diǎn)時的收斂速度得到提升;3)不期望的高頻抖振現(xiàn)象得到有效抑制,有利于控制系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。
為了驗(yàn)證本文所提出的制導(dǎo)律的有效性,進(jìn)行仿真分析。導(dǎo)彈和目標(biāo)、自適應(yīng)滑模擾動觀測器相關(guān)參數(shù)值、制導(dǎo)律設(shè)定分別如表1、表2和表3所示。
表1 導(dǎo)彈和目標(biāo)相關(guān)參數(shù)值Table 1 Parameters of missile and target
表2 自適應(yīng)滑模擾動觀測器相關(guān)參數(shù)Table 2 Parameters of adaptive sliding mode disturbance observer
表3 制導(dǎo)律相關(guān)參數(shù)Table 3 Parameters of guidance law
重力加速度取g=9.8 m/s2,導(dǎo)彈的最大加速度aMmax=30g。為充分驗(yàn)證制導(dǎo)律的魯棒性,假設(shè)目標(biāo)可能采取以下3種不同機(jī)動方式規(guī)避我方導(dǎo)彈攔截:
圖4 場景1仿真結(jié)果Fig.4 Simulation results of Scenario 1
1)場景1。目標(biāo)做常值機(jī)動:aT=50 m/s2。
2)場景2。目標(biāo)做正弦機(jī)動:aT=50sin (0.25πt)。
3)場景3。目標(biāo)做特定機(jī)動:機(jī)動加速度如圖3所示。
圖3 目標(biāo)特定機(jī)動方式Fig.3 Specific maneuver mode of target
針對這3種不同場景,利用制導(dǎo)律(60)式得出的仿真結(jié)果如圖4~圖6所示,圖4是場景1的仿真圖,圖5是場景2的仿真圖,圖6是場景3的仿真圖。
圖5 場景2仿真結(jié)果Fig.5 Simulation results of Scenario 2
圖6 場景3仿真結(jié)果Fig.6 Simulation results of Scenario 3
為說明制導(dǎo)律(60)式的魯棒性,選擇終端落角為30°,在3種場景下繪制導(dǎo)彈法向加速度與目標(biāo)機(jī)動加速度的對比曲線,如圖7所示。
圖7 3種場景下加速度對比曲線Fig.7 Acceleration comparison under three scenarios
圖7表明,在制導(dǎo)過程末段,目標(biāo)機(jī)動加速度與導(dǎo)彈過載加速度絕對值大小相當(dāng),此時目標(biāo)機(jī)動加速度將給制導(dǎo)系統(tǒng)帶來較大干擾。
3種仿真場景下的脫靶量和實(shí)際終端落角分別如表4、表5、表6所示。
由于自適應(yīng)滑模擾動觀測器能夠在線估計系統(tǒng)擾動,對于不同目標(biāo)機(jī)動類型以及不同的終端落角角度約束,制導(dǎo)律(60)式均能夠完成高精度攔截任務(wù),脫靶量均小于0.2 m,彈目視線角在3種場景下均能收斂到期望值,且誤差小于0.5°。彈目視線角速率在3種情況下均能收斂到0°/s。由于制導(dǎo)律(60)式是非光滑的連續(xù)信號,傳統(tǒng)滑??刂茙淼母哳l抖振得到了很好的抑制,且由于引入了快速收斂項(xiàng),其收斂速度得到了提升(見表7)。
為了進(jìn)一步演示制導(dǎo)律(60)式的優(yōu)勢,將其與傳統(tǒng)的Super-twisting非奇異終端滑模制導(dǎo)律(ST-NTSM)以及標(biāo)準(zhǔn)的NTSM進(jìn)行對比仿真。為了描述方便,將(60)式的制導(dǎo)律命名為快速Super-twisting非奇異終端滑模制導(dǎo)律(FST-NTSM)。ST-NTSM[36]定義為
(80)
式中:Z2為擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(81)式的輸出量:
(81)
函數(shù)fal(E1,a,b)定義為
(82)
擴(kuò)張狀態(tài)觀測器參數(shù)選取為:β01=50,β02=500,a=0.01,b=0.1。
NTSM[37]定義為
(83)
式中:α=9/7;β=1;K為符號增益,K=400。
選擇終端落角為30°,在場景2下對3種制導(dǎo)律進(jìn)行對比仿真,仿真結(jié)果如圖8所示。
表4 場景1下的脫靶量和實(shí)際終端落角Table 4 Miss distance and actual terminal angle of Scenario 1
表5 場景2下的脫靶量和實(shí)際終端落角Table 5 Miss distance and actual terminal angle of Scenario 2
表6 場景3下的脫靶量和實(shí)際終端落角Table 6 Miss distance and actual terminal angle of Scenario 3
表7 彈目視線角收斂時間(2%誤差)Table 7 Convergence time of LOS angle (2% error)
圖8 3種制導(dǎo)律對比仿真結(jié)果Fig.8 Comparison of the three guidance laws
圖8(d)、圖8(e)表明,在3種制導(dǎo)律的導(dǎo)引下,彈目視線角均能收斂至30°且彈目視線角速率均能收斂至0°/s。由圖8(b)可以看出,NTSM的法向過載變化曲線中出現(xiàn)了不期望的高頻抖振,這將對執(zhí)行機(jī)構(gòu)產(chǎn)生極大的不利影響,且在一定程度上會激發(fā)系統(tǒng)的未建模部分。此外,NTSM中的增益K的選擇需要提前獲知目標(biāo)機(jī)動信息的上界,而該信息在實(shí)際情況中往往很難獲得,從而限制了該制導(dǎo)律的實(shí)際應(yīng)用范圍。而FST-NTSM由于采用了自適應(yīng)滑模擾動觀測器對系統(tǒng)擾動進(jìn)行估計并補(bǔ)償,因此不需要知道目標(biāo)機(jī)動的上界,且發(fā)揮了Super-twisting算法的優(yōu)勢,使得不希望出現(xiàn)的高頻抖振得到解決。由圖8和表7可以看出,NTSM、ST-NTSM的收斂速度相對較慢,而在對海作戰(zhàn)、攻擊艦載重要目標(biāo)等作戰(zhàn)場景中,戰(zhàn)機(jī)稍縱即逝,需要導(dǎo)彈具有高敏捷性實(shí)現(xiàn)快速攻擊,即彈目視線角快速收斂至期望值。而FST-NTSM由于采用了快速Super-twisting算法作為趨近律,在末制導(dǎo)初期出現(xiàn)更長時間的過載飽和,這說明該段時間內(nèi)導(dǎo)彈的過載能力得到了最大限度的利用,因此相較于NTSM收斂速度提升了29.3%,相較于ST-NTSM提升了30.8%。
本文基于滑??刂评碚?,研究了考慮目標(biāo)機(jī)動干擾和落角約束的制導(dǎo)問題。選取的非奇異終端滑模面可有效避免奇異問題,并使系統(tǒng)狀態(tài)在有限時間內(nèi)收斂,在傳統(tǒng)Super-twisting算法基礎(chǔ)上引入快速收斂項(xiàng),使導(dǎo)彈的過載能力得到充分利用,提升了系統(tǒng)狀態(tài)的收斂速度。針對攻擊高機(jī)動目標(biāo)的場景,設(shè)計了自適應(yīng)滑模擾動觀測器對系統(tǒng)擾動進(jìn)行在線估計,對觀測器增益進(jìn)行自適應(yīng)使其選取不依賴于系統(tǒng)擾動上界信息。在不同目標(biāo)機(jī)動方式、不同終端落角約束等多種情況下,采用所提出的制導(dǎo)律均可精確命中目標(biāo),脫靶量均小于0.2 m,實(shí)際終端落角值均可收斂到期望落角值。本文提出的制導(dǎo)律與NTSM、ST-NTSM相比,在有效降低抖振的同時,能夠充分利用導(dǎo)彈的過載能力,加快系統(tǒng)狀態(tài)的收斂速度。
然而,本文僅在平面上進(jìn)行分析,沒有考慮飛行器動力學(xué),這可能會影響模型的準(zhǔn)確性。后續(xù)研究將會考慮飛行器動力學(xué)等環(huán)節(jié),使模型更加準(zhǔn)確。