【摘 要】
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针对火星大气进入精确制导问题,提出了基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)的智能进入制导方法。首先,考虑了进入制导约束,采用NMPC方法设计制导算法。通过引入衰减记忆滤波器,提出了基于误差信息估计的预测模型修正方法,增强系统对模型误差的鲁棒性,并利用变预测时域策略提高系统性能。然后,以NMPC制导系统为制导模板,在实际条件下生成大量
【机 构】
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南京航空航天大学航天学院,中国空空导弹研究院,航空制导武器航空科技重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61603183),航空科学基金(30160152002),博士后科学基金(2018M630560)资助课题。
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针对火星大气进入精确制导问题,提出了基于非线性模型预测控制(nonlinear model predictive control,NMPC)的智能进入制导方法。首先,考虑了进入制导约束,采用NMPC方法设计制导算法。通过引入衰减记忆滤波器,提出了基于误差信息估计的预测模型修正方法,增强系统对模型误差的鲁棒性,并利用变预测时域策略提高系统性能。然后,以NMPC制导系统为制导模板,在实际条件下生成大量样本数据集,进行深度神经网络(deep neural network,DNN)的离线训练。最后,在进入制
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