带落角约束的均值聚类神经网络滑模制导律研究

• 作者: 张嘉文 史金光 刘佳佳 徐东辉
• 来源期刊: 电光与控制
• 关键词: 电视末制导炮弹 滑模控制 落角约束 均值聚类 RBF神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 学术研究|Academic Research
• 页码范围: 46-50,55
• 页数: 6页
• 分类号: TJ413+.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-637X.2021.03.009

摘要

为提高电视末制导炮弹对地面目标的命中精度,减小炮弹的落角误差,同时实现以期望落角命中目标,在分析带落角约束滑模制导律特点的基础上,针对RBF(Radial Basis Function)神经网络滑模制导律难以以期望落角命中目标的不足,提出了一种结合均值聚类与RBF神经网络的滑模制导律,使得神经网络在学习过程中能根据炮弹的实时飞行状态不断调整聚类中心,使中心值始终是目前飞行状态下的最优解,实现制导律的优化.对静目标与动目标算例的数值仿真表明:相比带落角约束的滑模控制,RBF神经网络滑模控制、均值聚类RBF神经网络滑模控制由于均值聚类的加入,求得的切换项增益能使炮弹以期望落角命中目标,且具有较强的鲁棒性.