CN117288047A - 一种对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法。本发明基于弹丸飞行过程中的实时落点预测偏差，在线迭代计算补偿修正气动系数符合系数，实现落点预测模型误差校正，并将迭代后的气动系数符合系数用于落点预测模型实现弹道修正。本发明能够在不同落点预测模型误差情况下保证修正控制的有效性和正确性，避免误修正，从而降低了落点预测方法对落点预测模型精度的要求，使落点预测方法对落点预测模型误差不敏感，算法稳定性和鲁棒性较好。同时该方法不需额外建模，算法简单易实现，实时性好，且能够移植到硬件系统，从而实现在实际工程的应用。
Description
技术领域
本发明涉及常规弹药简易制导/弹道修正控制技术领域，具体涉及一种对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法。
背景技术
传统落点预测方法对模型误差敏感程度较高，对预测模型的精度要求较高，当预测模型中的气动系数存在误差时，落点预测方法的预测精度会降低，甚至会导致错误修正，影响最终修正控制精度，算法的稳定性和鲁棒性差。
针对气动系数存在误差的问题，现有研究主要通过离线或在线气动系数辨识方法来得到更准确的气动系数。其中离线气动系数辨识结果的准确性与给定试验数据的数量及选用的辨识模型均相关，若试验数据太少，受弹体个体差异和飞行环境等影响，会导致辨识结果难以匹配实际飞行弹丸的气动系数。在线气动系数辨识方法同样依赖于参数辨识模型，当模型存在误差时，会影响气动系数辨识结果，且算法比较复杂，在实际工程上应用相对较少。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法，通过迭代计算气动系数符合系数补偿值，在弹道模型存在误差情况下保证修正控制的有效性和正确性，从而降低落点预测方法对预测模型精度的要求。
本发明的对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法，在弹丸起控前，对落点预测模型的气动系数符合系数进行迭代补偿修正，具体包括：
S1，在迭代补偿修正起始工作时间t0时刻，利用落点预测模型对弹丸落点进行第一次预测；
S2，判断当前预测的落点与目标点之间的偏差是否在允许误差范围内；如果在，执行S4；如果不在，执行S3；
S3，对气动系数符合系数进行迭代补偿修正；其中，基于当前迭代过程和上一次迭代过程的预测偏差及符合系数补偿值，构建补偿值与偏差值的线性关系式，采用线性递推计算得到下一次迭代过程的气动系数符合系数补偿值；
基于采用迭代补偿修正后的气动系数符合系数的落点预测模型，对弹丸落点进行再次预测，返回S2；
S4，结束迭代补偿修正，基于采用当前迭代过程中的气动系数符合系数的落点预测模型，进行弹丸落点预测。
较优的，所述气动系数符合系数补偿值为：
其中，Δki+1、Δki、Δki-1分别为第i+1次、第i次、第i-1次弹丸落点预测时采用的气动系数符合系数补偿值；ΔXi、ΔXi-1分别为第i次、第i-1次迭代时的弹丸预测落点与目标点的偏差；初始值Δk0＝0，ΔX0为S1得到的第一次预测值与目标点偏差；α为比例系数，为初始设定值。
较优的，所述气动系数符合系数包括阻力系数符合系数和静力矩符合系数；基于阻力系数符合系数的迭代补偿修正，修正预测落点的射程偏差；基于静力矩符合系数的迭代补偿修正，修正预测落点的横向偏差。
较优的，落点预测模型采用4自由度弹道模型。
本发明还提供了一种基于落点预测模型误差迭代补偿修正的飞行控制方法，采用上述方法，在弹丸起控前，对落点预测模型的气动系数符合系数进行迭代补偿修正；弹丸起控后，基于迭代补偿修正后气动系数符合系数的落点预测模型进行弹丸落点预测，当预测落点与目标点之间的偏差大于控制阈值时，生成滚转角指令进行弹道修正，直至弹丸落地。
有益效果：
(1)本发明基于弹丸飞行过程中的实时落点预测偏差，在线迭代计算气动系数符合系数补偿值，实现落点预测模型误差校正，并将补偿后的气动系数符合系数用于落点预测模型实现弹道修正。本发明能够在不同落点预测模型误差情况下保证修正控制的有效性和正确性，避免误修正，从而降低了落点预测方法对落点预测模型精度的要求，使落点预测方法对落点预测模型误差不敏感，算法稳定性和鲁棒性较好。同时该方法不需额外建模，算法简单易实现，实时性好，且能够移植到硬件系统，从而实现在实际工程的应用。
(2)根据当前迭代过程和上一次迭代过程的预测偏差及符合系数补偿值，构建符合系数补偿值与预测偏差的线性关系式，并采用线性递推计算得到下一次迭代过程的气动系数符合系数补偿值，从而实现预测偏差的不断校正，计算方式简单，不需要建立复杂的计算模型。
(3)通过补偿修正阻力系数符合系数和静力矩符合系数即可修正预测落点的射程偏差和横向偏差，且射程偏差和横向偏差可独立修正，修正方式简单、可靠。
(4)落点预测模型采用4自由度弹道模型，该模型所需测量参数较少，计算速度较快，能够实现快速落点预测，满足实际工程的实时性要求。
附图说明
图1为在线迭代计算气动系数符合系数流程图。
图2为对模型误差不敏感的二维弹道修正引信落点预测控制算法流程图。
图3为传统落点预测算法预测偏差图。
图4为对模型误差不敏感的二维弹道修正引信落点预测算法预测偏差图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法，基于预测落点偏差在线迭代计算气动系数符合系数补偿值，对预测模型中的气动系数进行修正，气动系数迭代修正流程如图1所示，落点预测控制流程如图2所示。具体包括如下步骤：
步骤1：确定落点预测模型迭代修正的起始工作时间t0。
所述起始工作时间小于弹丸起控时间tc与在线迭代耗时td的差值，即t0<tc-td。
在td时间段内，通过步骤2～步骤4迭代计算确定预测模型的气动系数符合系数，所述气动系数符合系数为实际气动系数与理论气动系数的比值，表征理论系数与实际系数的符合程度。迭代计算结束后，弹丸保持无控状态继续飞行Δt＝tc-td，在tc时刻预测得到的落点偏差可以反映弹丸实际误差的方向。因此Δt越长，能够反映的弹丸弹道散布误差值越接近实际误差值，但Δt过长会加长计算时间，因此可通过仿真确定最优起始工作时间t0。
步骤2：进行第一次落点预测。
本实施例中，落点预测模型采用4自由度弹道模型，该模型所需测量参数较少，计算速度较快，能够实现快速落点预测。
具体的，根据弹载传感器获得起始工作时间t0时刻弹丸的飞行状态参数，包括发射坐标系下的弹丸射程、高度及横偏三个方向的位置(x0，y0，z0)、速度(vx0，vy0，vz0)及弹丸转速将飞行状态参数/>作为4自由度弹道模型的初始诸元进行落点预测得到初始预测落点P0(x0，y0，z0)，其中落点预测模型的气动系数符合系数的初始值为k0，为经验设定值。通过预测落点P0(x0，y0，z0)与目标点T(xt,yt,zt)与的相对位置关系，可求解得到落点位置偏差量(Δx0，Δy0，Δz0)。其中预测落点P0与目标点T的高度一致，因此Δy0＝0，只需进行射程和横偏偏差量(Δx0，Δz0)的修正。若4自由度弹道模型预测落点与目标点的射程及横偏偏差量(Δx0,Δz0)小于偏差阈值(xta,zta)，则当前时刻的气动系数符合系数补偿值Δk为0，以当前的气动系数符合系数k0作为弹道预测模型的最终参数，执行步骤5；否则，执行步骤3和步骤4。
步骤3：确定在线迭代计算气动系数符合系数补偿值初始值。
气动系数中，弹丸阻力系数直接影响射程，升力/静力矩系数影响横偏，因此，当预测模型的气动系数存在误差时，本实施例通过改变落点预测模型中阻力系数和升力/静力矩系数，即可改变预测落点的射程和横偏，进而实现预测落点的修正。具体的，若第i次落点预测时4自由度弹道模型预测落点与目标点的射程及横偏偏差量(Δxi,Δzi)大于偏差阈值(xta,zta)，则通过阻力系数符合系数补偿值Δkcx(i)对射程偏差量Δxi进行迭代补偿，由于升力系数和静力矩均对横偏存在影响，为了减少算法需要调整的参数，最终选用静力矩系数符合系数补偿值Δkmz(i)对横偏偏差量Δzi进行迭代补偿。当然，也可以结合其他的气动系数符合系数进行落点偏差补偿。采用气动符合系数对预测落点的预测误差进行补偿，是一种全弹道参数的综合补偿，不会对某时刻弹丸的速度造成较大改变。而采用更改t0时刻弹丸的弹道倾角和弹道偏角对射程和横偏偏差进行补偿的方法，会改变弹丸不同时刻的速度值，导致在tc时刻同样存在较大预测误差。
本实施例中，补偿后的阻力系数符合系数为kcx(i)＝kcx0+Δkcx(i)，静力矩系数符合系数kmz(i)＝kmz0+Δkmz(i)，i≥0。kcx0和kmz0为符合系数初始值，为经验设定值。Δkcx(i)和Δkmz(i)为第i次落点预测时采用的符合系数补偿值，当i为0时，Δkcx(0)和Δkmz(0)均为0。由于阻力符合系数增大时射程减小，静力矩符合系数增大时横偏减小，因此Δkcx(i)和Δkmz(i)的正负与预测偏差正负相关，射程预测偏差为正值时Δkcx(i)为正值，横偏预测偏差为正值时Δkmz(i)为正值。当i为1时，α为比例系数，为初始设定值。
步骤4：在线迭代计算气动系数符合系数。
利用补偿后的阻力系数符合系数kcx(i)和静力矩系数符合系数kmz(i)进落点预测获取弹丸预测落点与目标点的偏差(Δx(i),Δz(i))。若(Δx(i),Δz(i))小于(xta,zth)则停止迭代，此时的kcx(i)和kmz(i)即为输出的弹道模型气动系数符合系数；否则继续重复步骤4，并假设气动系数符合系数补偿值和预测误差成线性关系，可确定第i+1次落点预测时的阻力系数符合系数补偿值Δkcx(i+1)和静力矩系数符合系数补偿值Δkmz(i+1)如下：
式中Δkcx(i-1)、kmz(i-1)、Δx(i-1)、Δz(i-1)为第i-1次落点预测时的值，Δkcx(i)、kmz(i)、Δx(i)、Δz(i)为第i次落点预测时的值，Δkcx(i+1)、kmz(i+1)为第i+1次落点预测时的值。在计算过程中，若Δx(i)≤xth但Δz(i)>zth，则Δkcx(i+1)保持不变，即Δkcx(i+1)＝Δkcx(i)，Δkmz(i+1)采用公式(1)进行更新；若Δz(i)≤zth但Δx(i)>xth，则Δkmz(i+1)保持不变即Δkmz(i+1)＝Δkmz(i)，Δkcx(i+1)采用公式(1)进行更新。
步骤5：基于弹道预测模型的最终参数进行弹丸落点预测。
本发明还提供了一种弹丸飞行控制方法，首先基于上述方法对落点预测模型进行修正，然后基于修正后的落点预测模型，进行弹道控制，弹道控制流程如图2所示，在起控前，弹丸为无控飞行模式，并基于在线迭代计算的气动系数符合系数，对落点预测模型进行修正；当到达设定的起控时间点tc时，通过弹载传感器获取tc时刻弹丸实测位置、速度及转速状态信息，并基于最终修正的落点预测模型进行落点预测，当预测偏差大于控制阈值时，生成滚转角指令进行弹道修正，直至弹丸落地。
在某一实例中，以某飞行试验实测雷达数据为输入，对提出对模型误差不敏感的二维弹道修正引信落点预测算法的预测精度进行验证。
弹丸总飞行时间约为98s，选取弹丸飞行30s为初始工作时间，弹丸飞行40s为起始预测时间，在计算机配置参数为Intel Core i5-11320H@3.2GHz下通过Matlab软件在线迭代计算得到气动系数符合系数耗时小于0.3s。
不同模型误差条件下采用传统落点预测算法的预测偏差随时间变化曲线如图3所示，采用对模型误差不敏感的二维弹道修正引信落点预测算法的预测偏差随时间变化曲线如图4所示。当预测模型气动系数无误差时，传统落点预测算法和对模型误差不敏感的落点预测算法均具有较好的预测精度，当预测模型气动系数存在5％和10％的偏差时，采用传统落点预测算法的预测偏差不断增大，而采用本文所提出的对模型误差不敏感的落点预测算法在不同模型误差下预测偏差均较小并且相差不大，验证了算法可行性。
相较于传统落点预测算法，采用本发明提出的算法能够在不同预测模型误差下均保证较高的预测精度，算法的鲁棒性和稳定性较好。
综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种对模型误差不敏感的二维修正引信落点预测控制方法，其特征在于，在弹丸起控前，对落点预测模型的气动系数符合系数进行迭代补偿修正，具体包括：
S1，在迭代补偿修正起始工作时间t0时刻，利用落点预测模型对弹丸落点进行第一次预测；
S2，判断当前预测的落点与目标点之间的偏差是否在允许误差范围内；如果在，执行S4；如果不在，执行S3；
S3，对气动系数符合系数进行迭代补偿修正；其中，基于当前迭代过程和上一次迭代过程的预测偏差及符合系数补偿值，构建补偿值与偏差值的线性关系式，采用线性递推计算得到下一次迭代过程的气动系数符合系数补偿值；
基于采用迭代补偿修正后的气动系数符合系数的落点预测模型，对弹丸落点进行再次预测，返回S2；
S4，结束迭代补偿修正，基于采用当前迭代过程中的气动系数符合系数的落点预测模型，进行弹丸落点预测。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述气动系数符合系数补偿值为：
其中，Δki+1、Δki、Δki-1分别为第i+1次、第i次、第i-1次弹丸落点预测时采用的气动系数符合系数补偿值；ΔXi、ΔXi-1分别为第i次、第i-1次迭代时的弹丸预测落点与目标点的偏差；初始值Δk0＝0，ΔX0为S1得到的第一次预测值与目标点偏差；α为比例系数，为初始设定值。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述气动系数符合系数包括阻力系数符合系数和静力矩符合系数；基于阻力系数符合系数的迭代补偿修正，修正预测落点的射程偏差；基于静力矩符合系数的迭代补偿修正，修正预测落点的横向偏差。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，落点预测模型采用4自由度弹道模型。
5.一种基于落点预测模型误差迭代补偿修正的飞行控制方法，其特征在于，采用如权利要求1～4任一所述的方法，在弹丸起控前，对落点预测模型的气动系数符合系数进行迭代补偿修正；基于迭代补偿修正后气动系数符合系数的落点预测模型进行弹丸落点预测，当预测落点与目标点之间的偏差大于控制阈值时，生成滚转角指令进行弹道修正，直至弹丸落地。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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