一种新型自适应RBF神经网络滑模制导律

• 作者: 李士勇 章钱
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应控制 RBF神经网络 导弹拦截 滑模控制 比例导引律
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 页码范围: 339-344
• 页数: 6页
• 分类号: TJ765.3
• 字数: 3846字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2009.04.010

摘要

针对导弹拦截问题,提出一种自适应RBF神经网络滑模制导律.首先根据准平行接近原理和变结构控制理论设计滑模面,然后将滑模面作为RBF神经网络的输入变量,输出量即为导弹的加速度.为了使得导弹系统能够到达滑模面,采用自适应算法实时在线调整RBF神经网络的连接权值.该导引律将目标机动视为干扰量,在拦截过程中不需要测量目标加速度,因此该导引律对目标机动具有较强的鲁棒性.在执行上,只用到了视线角速率,因而实现简单.仿真结果表明,所提出的导引律和比例导引相比在脱靶量、拦截时间等方面有了很大的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李士勇	哈尔滨工业大学航天学院	70	1632	23.0	37.0
2	章钱	哈尔滨工业大学航天学院	6	46	4.0	6.0