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        基于序列凸規(guī)劃的攔截彈中制導(dǎo)軌跡優(yōu)化

        2023-05-30 10:48:04李炯張錦林邵雷李萬(wàn)禮賀楊超
        航空兵器 2023年1期

        李炯 張錦林 邵雷 李萬(wàn)禮 賀楊超

        引用格式:李炯,張錦林,邵雷,等.基于序列凸規(guī)劃的攔截彈中制導(dǎo)軌跡優(yōu)化[J].航空兵器,2023,30(1):37-43.

        LiJiong,ZhangJinlin,ShaoLei,etal.MidcourseGuidanceTrajectoryOptimizationofInterceptorMissileBasedonSequentialConvexProgramming[J].AeroWeaponry,2023,30(1):37-43.(inChinese)

        摘要:針對(duì)強(qiáng)非線性多約束條件下攔截彈中制導(dǎo)軌跡優(yōu)化問題,基于序列凸規(guī)劃方法和捕獲區(qū)域,提出一種針對(duì)固定時(shí)間約束下的軌跡優(yōu)化算法。序列凸優(yōu)化方法求解復(fù)雜多項(xiàng)式具有高效的計(jì)算效率,但在軌跡優(yōu)化問題中應(yīng)用序列凸規(guī)劃有控制變量的強(qiáng)非線性和固定時(shí)間內(nèi)終端約束難以收斂?jī)纱箅y點(diǎn)。首先,采用仿射變量將問題轉(zhuǎn)化為仿射系統(tǒng),并將仿射系統(tǒng)進(jìn)行凸化與離散化,來(lái)解決非線性問題,然后,提出一種終端約束加權(quán)松弛化方法來(lái)解決固定時(shí)間內(nèi)終端約束難以收斂問題,并將中制導(dǎo)問題轉(zhuǎn)化為序列凸規(guī)劃問題。仿真結(jié)果表明,所提算法能較快地生成符合多約束條件的攔截彈中制導(dǎo)軌跡。

        關(guān)鍵詞:序列凸規(guī)劃;中制導(dǎo);軌跡優(yōu)化;捕獲區(qū)域;多約束;高超聲速;攔截彈

        中圖分類號(hào):TJ765

        文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1673-5048(2023)01-0037-07

        DOI:10.12132/ISSN.1673-5048.2022.0115

        0引言

        目前高超聲速武器由于速度快、射程遠(yuǎn)等優(yōu)勢(shì),對(duì)空天安全提出巨大的挑戰(zhàn)[1-2]。攔截彈的中制導(dǎo)在攔截此類目標(biāo)時(shí),可以為具有飛行約束的末制導(dǎo)提供良好的攔截態(tài)勢(shì)[3],具有重要研究意義。

        中制導(dǎo)軌跡優(yōu)化是在攔截彈動(dòng)力學(xué)模型基礎(chǔ)上,根據(jù)預(yù)測(cè)的捕獲區(qū)域,解算滿足過程約束和終端約束的制導(dǎo)指令[4-5]。文獻(xiàn)[6]考慮攔截彈捕獲區(qū),提出一種基于高斯偽譜法的中制導(dǎo)軌跡優(yōu)化方法,具有很高的精度。文獻(xiàn)[7]提出了一種基于鄰域最優(yōu)控制理論的高超聲速攔截中彈道在線優(yōu)化修正算法。文獻(xiàn)[8]提出一種終端時(shí)間固定的廣義擬譜模型預(yù)測(cè)靜態(tài)規(guī)劃方法,成功用于中制導(dǎo)攔截。文獻(xiàn)[9]在模型預(yù)測(cè)靜態(tài)規(guī)劃理論的基礎(chǔ)上,提出一種多階段最優(yōu)軌跡規(guī)劃與制導(dǎo)方法。雖然模型預(yù)測(cè)靜態(tài)規(guī)劃能應(yīng)用于中制導(dǎo),但攔截彈攔截過程中,可能存在超出過程約束的現(xiàn)象。

        近年來(lái),凸優(yōu)化方法因?yàn)榻獾拇嬖谛裕?0]和求解復(fù)雜多項(xiàng)式高效的計(jì)算效率,在航空航天領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[11]。文獻(xiàn)[12]將強(qiáng)非線性的飛行器再入的最優(yōu)控制問題,轉(zhuǎn)化成凸優(yōu)化問題。文獻(xiàn)[13]結(jié)合基于凸優(yōu)化的算法和偽譜非線性規(guī)劃方法,構(gòu)建了一個(gè)兩階段軌跡優(yōu)化框架。文獻(xiàn)[14-15]介紹了一種凸化非凸約束的松弛技術(shù),采用正則化技術(shù)對(duì)松弛程度進(jìn)行約束。文獻(xiàn)[16]結(jié)合偽譜方法和凸優(yōu)化方法,提出一種新的大氣再入制導(dǎo)阻力能量方案,能夠無(wú)損凸化公式。文獻(xiàn)[17]將多約束的再入問題表述成一個(gè)容易求解的二階錐規(guī)劃序列。文獻(xiàn)[18]提出一個(gè)非常規(guī)的收斂條件,使序列凸規(guī)劃方法以較少的迭代次數(shù)收斂到原問題的可行解。文獻(xiàn)[19]提出一種基于自定義自適應(yīng)網(wǎng)格細(xì)化的序列凸規(guī)劃方法,在保證收斂解可行性的同時(shí),可以減少網(wǎng)格點(diǎn)的數(shù)量。文獻(xiàn)[20]提出一種拉格朗日偽譜凸優(yōu)化方法,在考慮過程約束的同時(shí),解決火星大氣進(jìn)入末端高度最大化問題。以上文獻(xiàn)表明,凸優(yōu)化方法在解決非線性多約束問題上有很多的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)。

        攔截彈中制導(dǎo)攔截問題是強(qiáng)非線性多約束的軌跡優(yōu)化問題。首先,通過仿射變量將攔截彈的非線性動(dòng)力學(xué)模型,轉(zhuǎn)化為仿射系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。其次,以目標(biāo)的預(yù)測(cè)點(diǎn)形成的捕獲區(qū)域?yàn)榻K端約束,并提出終端約束加權(quán)松弛化方法解決固定時(shí)間中制導(dǎo)終端約束難以收斂問題。然后,以過載、熱流密度、動(dòng)壓等作為過程約束,將模型與約束依次松弛化、線性化和離散化,將固定時(shí)間的中制導(dǎo)攔截問題轉(zhuǎn)化為序列凸規(guī)劃問題。最后,通過多種場(chǎng)景對(duì)本文算法的有效性與魯棒性進(jìn)行了驗(yàn)證。

        1中制導(dǎo)問題的建立

        1.1仿射動(dòng)力學(xué)模型和控制約束

        攔截彈在中段制導(dǎo)階段采用無(wú)動(dòng)力滑翔,動(dòng)力學(xué)模型建立在地面固定坐標(biāo)系上[14],x軸和z軸分別指向東和北,和h軸組成右手系,忽略地球自轉(zhuǎn)影響,攔截彈在平坦的地面上空,動(dòng)力學(xué)模型經(jīng)無(wú)量綱化處理后如下:

        x·=Vcosθcosψ

        z·=Vcosθsinψ

        h·=Vsinθ

        V·=-D-sinθ/r2

        θ·=Lcosσ/V-cosθ/(Vr2)

        ψ·=Lsinσ/(Vcosθ)(1)

        式中:(x,z,h)為攔截彈的位置坐標(biāo);r=1+h為地心到攔截彈的直線距離;V為地球相對(duì)速度,以g0re比例縮放,g0為在地球表面re處的重力加速度;θ為彈道傾角;ψ為彈道偏角。

        無(wú)量綱阻力和升力加速度如下:

        L=0.5ρ(Vg0re)2CLS/(mg0)(2)

        D=0.5ρ(Vg0re)2CDS/(mg0)(3)

        式中:S為攔截彈受力參考面積;CD和CL為攔截彈的阻力系數(shù)和升力系數(shù),與攻角α和馬赫數(shù)有關(guān);m為攔截彈的質(zhì)量,大氣密度ρ(h)=ρ0e-h(huán)re/H,ρ0=1.225kg/m3,H=7.11km。

        定義控制變量歸一化系數(shù)λ:

        λ=CL/CL(4)

        CD=CD[1+λ2]/2(5)

        式中:C*L和C*D分別為某馬赫數(shù)下最大升阻比對(duì)應(yīng)的升力系數(shù)和阻力系統(tǒng),可通過氣動(dòng)數(shù)據(jù)表插值得到。

        由上式,可將式(2)~(3)轉(zhuǎn)化為

        L=L^λ(6)

        D=D^[1+λ2]/2(7)

        式中:升力加速度L^=qSC*L;阻力加速度D^=qSCD/2。

        目前的動(dòng)力學(xué)模型仍不是控制仿射系統(tǒng),下面構(gòu)建仿射變量:

        u1=λcosσu2=λsinσu3=λ2(8)

        通過仿射變量可將式(1)轉(zhuǎn)化為

        dx/dt=Vcosθcosψdz/dt=Vcosθsinψdh/dt=VsinθdV/dt=-0.5[1+u3]D^-sinθ/r2

        dθ/dt=u1L^/V-cosθ/(Vr2)

        dψ/dt=u2L^/(Vcosθ)(9)

        在仿射系統(tǒng)中,控制量u必須滿足:

        u21+u22=u3(10)

        本文假設(shè)歸一化系數(shù)λ非負(fù),上限為λ-,則u3的取值范圍為

        0≤u3≤u-3(11)

        式中:u-3=λ-2。假設(shè)傾側(cè)角σ的取值范圍在區(qū)間(-90°,90°)內(nèi)為[σmin,σmax],則

        u1tan(σmin)≤u2≤u1tan(σmax)(12)

        1.2過程約束和邊界約束

        攔截彈中制導(dǎo)攔截過程中需要滿足過程約束,否則可能出現(xiàn)攔截彈失控現(xiàn)象。其中,過程約束主要有過載約束、熱流密度約束及動(dòng)壓約束等:

        n=L2+D2=u3L^2+(1+u3)2D^2/4≤nmax(13)

        Q·=kQρ0.5(Vg0re)3.15≤Q·max(14)

        q=0.5ρ(Vg0re)2≤qmax(15)

        過程約束可寫為

        L(h,V,u3)≤L-(16)

        式中:L-為攔截彈過程約束允許的最大值。

        假設(shè)攔截彈中制導(dǎo)的初始狀態(tài)為x0,初始時(shí)刻為t0,則初始條件約束為

        x(t0)=x0(17)

        攔截彈的終端約束由捕獲區(qū)域確定,最佳終端條件為零控?cái)r截狀態(tài)。假設(shè)預(yù)測(cè)的攔截彈中制導(dǎo)結(jié)束時(shí)的零控?cái)r截狀態(tài)是xp=[xp;zp;hp;~;θp;ψp]。上述零控?cái)r截狀態(tài)對(duì)攔截彈的速度大小沒有要求,但為了有效摧毀目標(biāo),攔截彈速度越大越好,速度約束在目標(biāo)函數(shù)中加以體現(xiàn)。

        攔截彈中制導(dǎo)結(jié)束時(shí)刻為tf,則終端約束為

        x(tf)=xp(18)

        由于攔截彈是在指定時(shí)間飛向指定空域,如果終端約束采用式(18)強(qiáng)等式約束,可能會(huì)造成可行域內(nèi)無(wú)解的情形。本文提出終端約束加權(quán)松弛化方法對(duì)強(qiáng)等式約束式(18)進(jìn)行松弛,以確保問題存在可行解,表達(dá)如下:

        xf-xp=κ1ω1

        zf-zp=κ1ω2

        hf-h(huán)p=κ1ω3

        θf(wàn)-θp=ω4

        ψf-ψp=ω5(19)

        式中:松弛系數(shù)ω=[ω1,ω2,ω3,ω4,ω5]在目標(biāo)函數(shù)中約束;κ1為權(quán)重系數(shù),為狀態(tài)量的權(quán)重接近。

        1.3目標(biāo)函數(shù)和中制導(dǎo)問題描述

        為了有效摧毀目標(biāo),以攔截彈的最大速度為主要目標(biāo)函數(shù),加上終端約束松弛系數(shù),目標(biāo)函數(shù)為

        J0=-c1Vf+c2ωTω(20)

        綜上所述,原始的攔截彈中制導(dǎo)攔截問題就轉(zhuǎn)化成終端時(shí)間固定的最優(yōu)控制問題P1:

        P1:minJ0

        s.t.式(9)~(12),(16)~(17),(19)

        2凸化與離散化

        2.1凸化

        問題P1仍是一個(gè)非線性強(qiáng)約束問題,需要對(duì)仿射變量松弛化和對(duì)約束線性化,才能將問題P1轉(zhuǎn)化成凸優(yōu)化問題P2,之后將問題P2進(jìn)行離散化,轉(zhuǎn)化成序列凸規(guī)劃問題P3,以便于算法求解。

        2.1.1仿射變量松弛化

        從式(10)~(12)可以看出,仿射變量約束為強(qiáng)等式約束,強(qiáng)約束會(huì)造成問題P1的非凸,為將問題P1凸化,將式(10)松弛為

        u21+u22≤u3(21)

        為保證松弛后的仿射變量的有效性,目標(biāo)函數(shù)上增加c3∫tft0ψ(t)dt項(xiàng),來(lái)確保仿射變量滿足式(10)約束。

        2.1.2約束的線性化

        式(9)可以表述為

        x·=f(x)+B(x)u(22)

        f(x)=VcosθcosψVcosθsinψVsinθ-0.5D^-sinθ/r2cosθ/(Vr2)0(23)

        B(x,t)=03×103×103×1

        00-0.5D^

        L^/V00

        0L^/(Vcosθ)0(24)

        u=[u1,u2,u3](25)

        利用一階泰勒展開式對(duì)式(20)關(guān)于參考軌跡(x*,u*)線性化可得

        x·=f(x*)+A(x*)(x-x*)+B(x*)u(26)

        式中:A(x*)=f(x)xx=x*。

        利用一階泰勒展開式對(duì)式(16)關(guān)于參考軌跡的(h*,V*,u*3)線性化可得

        L(h*,V*,u*3)+L′·[h-h*,V-V*,u3-u*3]≤L-(27)

        式中:L′=Lh,LV,Lu3。

        綜上所述,問題P1轉(zhuǎn)化成了凸優(yōu)化問題P2:

        P2:minJ=-c1Vf+c2ωTω+c3∫tft0ψ(t)dt

        s.t式(11)~(12),(17),(19),(21),

        (26)~(27)

        2.2離散化

        問題P2是一個(gè)凸域內(nèi)的無(wú)限維連續(xù)參數(shù)優(yōu)化問題,無(wú)法直接進(jìn)行優(yōu)化迭代,所以將問題P2進(jìn)行離散化,轉(zhuǎn)化成有限維的序列凸規(guī)劃問題P3,以便于計(jì)算機(jī)運(yùn)算。

        將時(shí)間域[t0,tf]分成N份,離散區(qū)間Δt=(t0-tf)/N,離散點(diǎn)序列i=0,1,2,…,N-1,N。

        假設(shè)第k-1(k≥1)次迭代生成軌跡為(xk-1,uk-1),在第k次迭代過程中通過梯形法將式(26)離散化可得

        xi=xi-1+Δt2[(A(k-1)i-1xi-1+Β(k-1)i-1ui-1+F(k-1)i-1)+(A(k-1)ixi+Β(k-1)iui+F(k-1)i)](28)

        式中:xi=x(ti);ui=u(ti);A(k-1)i-1=A(x(k-1)(ti-1));B(k-1)i-1=B(x(k-1)(ti-1));F(k-1)i-1=f(k-1)i-1-A(k-1)i-1x(k-1)i-1;f(k-1)i-1=f(x(k-1)(ti-1)。

        為了減少問題P2在第k次迭代過程中可行解的尋優(yōu)范圍,采用變信賴域方法對(duì)可行解加以約束:

        xi-x(k-1)i≤ξεxui-u(k-1)i≤ξεu(29)

        式中:信賴域松弛系數(shù)ξ在目標(biāo)函數(shù)中加以約束;εx與εu為狀態(tài)量的信賴域區(qū)間。

        同理可得,在第k次迭代過程中,式(27)可轉(zhuǎn)化為

        L′·[h-h(k-1),V-V(k-1),u3-u(k-1)3]+L(h(k-1),V(k-1),u(k-1)3)≤L-(30)

        綜上所述,無(wú)限維的問題P2轉(zhuǎn)化成了有限維的問題P3,表述如下:

        P3:minJ=-c1Vf+c2ωTω+c3∑Ni=0ψiΔt+c4ξ

        s.t.式(11)~(12),(17)~(19),(21),

        (28)~(30)

        3序列凸規(guī)劃算法

        3.1算法求解步驟

        由于原中制導(dǎo)問題P1具有強(qiáng)非線性,僅采用一次線性化來(lái)處理問題P1中的非線性動(dòng)力學(xué)約束與過程約束,所求迭代解對(duì)于問題P1一般不可行。本文采用連續(xù)線性化方法,對(duì)非線性動(dòng)力學(xué)約束與過程約束進(jìn)行線性化,從而產(chǎn)生一系列迭代解序列。

        序列凸規(guī)劃算法是以相鄰兩次迭代解的最大偏差值作為收斂條件,滿足該條件,則認(rèn)為算法收斂并結(jié)束,迭代解為滿足問題P1的最優(yōu)可行解。收斂條件如下:

        x(k+1)-x(k)≤δx

        u(k+1)-u(k)≤δu(31)

        求解步驟如下。

        步驟1:令k=0,給出初始參考軌跡x0,初始參考控制指令(u01,u02,u03)。

        步驟2:基于參考軌跡xk與參考控制指令(uk1,uk2,uk3)計(jì)算所需的迭代參數(shù)。

        步驟3:求解問題P3,獲得迭代解(xk+1,uk+1)。

        步驟4:判斷迭代解是否滿足式(31),滿足該收斂條件,則算法結(jié)束;否則,令k=k+1,進(jìn)入步驟2。

        4數(shù)值仿真

        本文數(shù)值仿真過程均在IntelCorei7-105102.30GHz、8GRAM和Windows10操作系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)上進(jìn)行,并采用嵌入式圓錐求解器ECOS[21]求解問題P3。

        攔截彈模型參數(shù)m0=900kg,S=0.4839m2,仿射變量λ的界限為[0,4.4016],傾側(cè)角σ的界限為[-60°,60°]。過程約束nmax=3.5g0,Q·max=1000kW/m2,qmax=150kPa。目標(biāo)函數(shù)中的權(quán)重系數(shù)為c1=100,c2=10,c3=0.01,c4=0.01。終端約束權(quán)重系數(shù)κ1=0.001。中制導(dǎo)攔截初始狀態(tài)為(0km,0km,40km,2500m/s,5°,0°)。

        初始參考軌跡是攔截彈以最大歸一化系數(shù)λ-飛行,z軸直接從起點(diǎn)指向終點(diǎn),該軌跡生成方法具有生成速度快的優(yōu)點(diǎn)。

        序列凸規(guī)劃算法信賴域約束為

        εx=e5re,e4re,e4re,500g0re,10π180,10π180(32)

        εu=[η-/2,η-/2,η-2/2](33)

        本文序列凸規(guī)劃算法收斂域約束為

        δx=e3re,e2re,e2re,50g0re,π180,π180(34)

        δu=[η-/10,η-/10,η-2/10](35)

        4.1算法驗(yàn)證

        以攔截彈狀態(tài)(400km,25km,25km,~,0°,10°)為中制導(dǎo)終端約束,飛行時(shí)間為tf=175s,以攔截彈速度最大為主要目標(biāo)函數(shù),對(duì)本文算法進(jìn)行驗(yàn)證。

        中制導(dǎo)軌跡每次迭代后位置信息的變化如圖1所示,其軌跡從初始參考軌跡逐漸向最終軌跡收斂,結(jié)果顯示,第5次與第6次的迭代軌跡符合收斂域約束,即第6次迭代軌跡為最終收斂軌跡。

        收斂軌跡的速度變化情況如圖2所示,其速度變化符合圖1(a)軌跡運(yùn)動(dòng)關(guān)系,中制導(dǎo)結(jié)束時(shí),速度為1859.4m/s。

        6次迭代求解的時(shí)間如表1所示,初始參考軌跡生成時(shí)間約為0.069s,總運(yùn)算時(shí)間為6次軌跡求解時(shí)間加初始參考軌跡生成時(shí)間,約為1.829s。

        收斂軌跡過程約束的變化情況如圖3所示,過載、熱流密度與動(dòng)壓過程約束均符合約束。其中,在100~150s之間過程約束存在凸起現(xiàn)象,這是因?yàn)槭諗康能壽E高度呈現(xiàn)凹形曲線,空氣密度曲線呈現(xiàn)凸形,進(jìn)而導(dǎo)致過程約束呈現(xiàn)凸形曲線。

        收斂軌跡的控制量變化信息如圖4所示,其中控制量u1與u2可以用u3和傾側(cè)角σ表示。收斂軌跡的控制量均滿足控制量約束。

        由仿真結(jié)果可得,本文算法能解決強(qiáng)非線性多約束問題,得到滿足約束的中制導(dǎo)軌跡。

        4.2魯棒性分析

        以不同彈道傾角為終端約束變化條件,以驗(yàn)證本文算法的魯棒性。攔截彈終端約束為(350km,18km,26km,~,~,10°),彈道傾角分別取(-1°,1°,3°,5°,7°),飛行時(shí)間為tf=155s,以攔截彈速度最大為主要目標(biāo)函數(shù),對(duì)本文算法的魯棒性進(jìn)行分析。

        在不同彈道傾角的終端約束下,攔截彈收斂軌跡的剖面圖如圖5所示。由圖可知,在不同的彈道傾角下,攔截彈能在固定飛行時(shí)間內(nèi)到達(dá)期望位置。

        不同彈道傾角下收斂軌跡的求解時(shí)間如表2所示。求解過程中,最少迭代4次,最多迭代6次,軌跡收斂。

        不同彈道傾角下收斂軌跡的速度變化情況如圖6所示。由圖可知,在上述仿真條件下,攔截彈到達(dá)同一期望位置時(shí)的彈道傾角越大,其速度越小。結(jié)合圖5(a)可知,在上述高拋彈道中,終端彈道傾角越大,其高拋彈道的最低點(diǎn)越低,攔截彈的速度越小。

        不同彈道傾角下收斂軌跡的彈道傾角和彈道偏角的變化情況如圖7所示。最終彈道傾角與彈道偏角能收斂到期望角度。綜上所述,本文優(yōu)化方法能在不同終端狀態(tài)約束條件下生成滿足約束的中制導(dǎo)軌跡。

        4.3優(yōu)化方法對(duì)比

        以攔截彈狀態(tài)(400km,20km,24km,~,0°,10°)為中制導(dǎo)終端約束,飛行時(shí)間為tf=175s,以攔截彈速度最大為主要目標(biāo)函數(shù),對(duì)序列凸規(guī)劃算法(SCP)和高斯偽譜法(GPM)進(jìn)行對(duì)比。

        本文算法與高斯偽譜法收斂軌跡的剖面圖如圖8所示。兩者收斂軌跡并不重合,主要是由于兩方法內(nèi)部初始參考軌跡生成方法不同與配點(diǎn)方式不同造成的。本文算法迭代6次,求解的總時(shí)間為1.666s,高斯偽譜法的運(yùn)算時(shí)間為6.619s,從時(shí)間上對(duì)比,本文算法求解中制導(dǎo)問題的速度更快。

        兩種優(yōu)化方法終端誤差如表3所示,高斯偽譜法表格顯示誤差由于小于保留位數(shù),顯示為0。從表3可以看出,高斯偽譜法的求解精度要高于本文優(yōu)化方法。

        兩種方法收斂軌跡的終端速度變化如圖9所示,本文算法的終端速度為1943.8m/s,高斯偽譜法的終端速度為1942.3m/s。終端速度相差僅1.5m/s,這與兩者目標(biāo)函數(shù)相同、終端約束相同有關(guān)。

        兩種方法收斂軌跡的過程約束與控制量的變化情況如圖10所示,過程約束與控制量均未超出約束。

        綜上所述,兩種方法都能解決強(qiáng)非線性多約束中制導(dǎo)問題,但本文算法比高斯偽譜法的求解速度更快,精度略差。

        5結(jié)論

        本文提出的針對(duì)目標(biāo)捕獲區(qū)域的中制導(dǎo)軌跡優(yōu)化方法,能快速求解出滿足約束的中制導(dǎo)軌跡。針對(duì)優(yōu)化問題固定時(shí)間內(nèi)終端約束難以收斂問題,提出一種終端約束加權(quán)松弛化方法,能避免收斂域內(nèi)無(wú)解的情況,同時(shí)將中制導(dǎo)模型轉(zhuǎn)化為仿射系統(tǒng),以解決控制變量的強(qiáng)非線性約束。

        進(jìn)一步研究是尋找新的初始參考軌跡生成方法,靠近收斂軌跡的初始參考軌跡能減少收斂次數(shù)與問題求解時(shí)間。

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        MidcourseGuidanceTrajectoryOptimizationofInterceptor

        MissileBasedonSequentialConvexProgramming

        LiJiong,ZhangJinlin*,ShaoLei,LiWanli,HeYangchao

        (AirandMissileDefenseCollege,AirForceEngineeringUniversity,Xian710051,China)

        Abstract:Aimingatthetrajectoryoptimizationproblemofinterceptormidcourseguidanceunderstrongnonlinearmulti-constraintconditions,atrajectoryoptimizationalgorithmforfixedtimeconstraintsisproposedbasedonsequentialconvexprogrammingmethodandcaptureregion.Sequentialconvexoptimizationmethodhashighcomputationalefficiencyforsolvingcomplexpolynomials.However,intrajectoryoptimizationproblems,thestrongnonlinearityofcontrolvariablesandtheconvergencedifficultyoffixedtimeterminalconstraintsaretwomaindifficulties.Firstly,theproblemistransformedintoanaffinesystembyusingaffinevariables,andtheaffinesystemisconvexizedanddiscretizedtosolvethenonlinearity.Then,aimingattheproblemthatterminalconstraintsaredifficulttoconvergeinafixedtime,aweightedrelaxationmethodofterminalconstraintsisproposedtotransformthemidcourseguidanceproblemintoasequenceconvexprogrammingproblem.Thesimulationresultsshowthattheproposedalgorithmcanquicklygeneratethemidcourseguidancetrajectoryofinterceptorthatmeetsmultipleconstraints.

        Keywords:sequenceconvexprogramming;midcourseguidance;trajectoryoptimization;captureregion;multipleconstraints;hypersonic;interceptor

        收稿日期:2022-05-30

        基金項(xiàng)目:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(62173339;61873278;61773398)

        作者簡(jiǎn)介:李炯(1979-),男,安徽涇縣人,博士,副教授。

        *通信作者:張錦林(1997-),男,河南周口人,碩士研究生。

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