RO112784B1 - Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale - Google Patents

Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale Download PDF

Info

Publication number
RO112784B1
RO112784B1 RO9600418A RO9600418A RO112784B1 RO 112784 B1 RO112784 B1 RO 112784B1 RO 9600418 A RO9600418 A RO 9600418A RO 9600418 A RO9600418 A RO 9600418A RO 112784 B1 RO112784 B1 RO 112784B1
Authority
RO
Romania
Prior art keywords
synthesis
neural network
systems
intercepting
regulator
Prior art date
Application number
RO9600418A
Other languages
English (en)
Inventor
Ovidiu Grigore
Octavian Grigore
Original Assignee
Ovidiu Grigore
Octavian Grigore
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ovidiu Grigore, Octavian Grigore filed Critical Ovidiu Grigore
Priority to RO9600418A priority Critical patent/RO112784B1/ro
Publication of RO112784B1 publication Critical patent/RO112784B1/ro

Links

Landscapes

  • Aiming, Guidance, Guns With A Light Source, Armor, Camouflage, And Targets (AREA)

Description

Invenția se referă la o metodă de dirijare a rachetelor pentru interceptarea țintelor aeriene, utilizată în domeniul militar pentru lovirea țintelor mobile cu dinamică necunoscută, cum ar fi sistemele antirachetă și de lovire a avioanelor inamice, în centre de simulare pentru antrenarea piloților în cazurile de interceptare a unei ținte, precum și în domeniul civil pentru realizarea joncțiunii navelor spațiale pe orbită.
Este cunoscută o metodă de dirijare a rachetelor cu ajutorul unui pilot automat (un calculator de bord foarte complex), care poate fi proiectat prin mai multe metode: prin sinteza alocării polilor, sinteza liniar pătratică, sinteza adaptivă, sinteza optimală (sinteza cu performanță asigurată) și sinteza cu γatenuare. Aceste metode prezintă următoarele dezavantaje:
- liniarizare în prealabil a ecuațiilor rachetei, datorită faptului că sistemul dinamic ce descrie mișcarea acesteia este neliniar, problema care devine și mai complicată dacă se ține seama și de perturbațiile datorate sistemului dinamic al țintei, care de regulă este necunoscut;
- trebuie proiectat un estimator de stare (observer compozit de stare), care are rolul de a aproxima mărimile ce nu erau cunoscute.
Problema pe care o rezolvă invenția constă în realizarea unei metode care face legătura direct între intrarea și ieșirea sistemului de reglare, fără a fi nevoie să se rezolve iterativ sistemul de ecuații diferențiale care caracterizează metodele anterioare.
Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea țintelor aeriene pe baza unei rețele neurale, conform invenției, se caracterizează prin aceea că propune utilizarea unei rețele neurale în sistemele de dirijare automată a sistemelor dinamice cu aplicații în: domeniul militar - pentru interceptarea țintelor mobile cu dinamică necunoscută, cum ar fi cazul sistemelor antirachetă și de lovire a avioanelor inamice, și o realizare de centre de simulare pentru antrenarea piloților în cazurile de inter ceptare a unei ținte, în domeniul civil pentru realizarea joncțiunii navelor spațiale pe orbită.
Avantajele invenției sunt:
- utilizarea cu precădere pentru sisteme neliniare;
- elimină rezolvării numerice a unui sistem de ecuații diferențiale;
- simplitatea implementării;
- resurse materiale și financiare mai mici, prin înlocuirea unui întreg calculator de bord cu o singură rețea neurală (implementată într-un singur circuit integrat specializat);
- creșterea fiabilității sistemului, datorită compactității și simplității constructive a acestui pilot;
- timpul de răspuns mic, datorită corespondenței directe intrare-ieșire, față de metodele clasice aplicate la proiectarea unui regulator care trebuie să rezolve iterativ un sistem de ecuații diferențiale;
- precizie mai bună în urmărirea țintelor datorită timpului de răspuns mai mic;
Se dă în continuare un exemplu de realizare a invenției, în legătură cu fig.
1...6, care reprezintă rezultatele comparative ale simulării funcționării unei metode cu regulator clasic și ale metodei, conform invenției, in diferite condiții inițiale:
- fig.1 aplicarea unei metode cu regulator clasic, distanța inițială 25OOm, unghiul de lovire 30°;
-fig.2 aplicarea metodei conform invenției, distanța inițială 2500m, unghiul de lovire 30o;
- fig.3 aplicarea unei metode cu regulator clasic, distanța inițială 1500m, unghiul de lovire 20°;
- fig.4 aplicarea metodei conform invenției, distanța inițialăl 500m, unghiul de lovire 20°;
- fig.5 aplicarea unei metode cu regulator clasic, distanța inițială 3000m, unghiul de lovire 20°;
-fig.6 aplicarea metodei conform invenției, distanța inițială 3OOOm, unghiul de lovire 20°.
RO 112784 Bl
Metoda clasică de proiectare a unui regulator presupune parcurgerea următoarelor etape:
1. Liniarizare în prealabil a ecuațiilor rachetei, datorită faptului că $ sistemul dinamic ce descrie mișcarea acesteia este neliniar.
2. Proiectarea unui estimator de stare (observer compozit de stare), care are rolul de a aproxima mărimile ce sunt 10 necunoscute.
3. Determinarea regulatorului aplicând una dintre metodele clasice de proiectare prin: sinteza alocării polilor, sinteza liniar pătratică, sinteza adaptivă, *5 sinteza optimală (sinteza cu performanță asigurată) și sinteza cu γ-atenuare.
Metoda conform invenției, constă în proiectarea unui regulator folosind o rețea neurală de tip perceptron neliniar, 2» care are ca ieșire comanda la momentul curent, iar intrările sunt reprezentate de stări, intrări și comanda anterioară, și, de asemenea, constă în parcurgerea următoarelor etape:
1. Determinarea unui lot cât mai mare de perechi intrare-ieșire, obținut prin rezolvarea numerică a sistemului de ecuații diferențiale, care descrie evoluția rachetei.
2. Optimizarea lotului obținut la pasul 1, astfel, încât să se determine un set minim de perechi intrare - ieșire care să descrie cât mai bine funcționarea regulatorului. □ astfel de operație se mai poate interpreta ca o partiționare a spațiului caracteristicilor k dimensional Ωχ în M regiuni de decizie corespunzătoare celor M clase de reglaj.
3. Antrenarea rețelei neurale folosind algoritmul gradientului negativ. După această etapă se determină ponderile care definesc rețeaua neurală.
4. Cu valorile obținute la pasul 3 rețeaua neurală se folosește în procesul de reglare a sistemului rachetă-țintă.
Sistemul dinamic a celor două rachete este următorul:
ίθρ = 5,23αρ I άρ = Ρρ
π): Ρρ = - 5,88pR - 728,43aR- 529,5δΗ {Φ=—Ξίη(Φ-θρΙ]-—3ίη(Φ-θτ] * R R ίθτ = 1,62ατ
τ): τ= ρτ φτ= - 2,505ρτ- 572,5ατ- 300,5δτ
în metodele clasice, deoarece θτ, ατ, pT nu se pot măsura, ele sunt aproximate cu ajutorul unui estimator de stare (observer compozit de stare). Decijpractic.sistemul diferențial ce trebuie rezolvat se va dubla (și cu ecuațiile dinamice a mărimilor estimate),
el devenind: ίθρ = 5,23<xr Ιάρ = Ρρ Ιρρ = - 5,88ρπ- 728,43αΗ- 529,5δΑ
τ = 1,62ατ
Ιάτ = ρτ
Ιρτ= - 2,5Ο5ρτ- 527,5ατ- 3ΟΟ,5δτ ΐδρ = 5,23αρ- 15(θρ-θρ) = Pr ' 15(Sp-aR)
Ιδρ = - 5,88βρ- 728,43¾ - 529,5δΗ
RO 112784 Bl
Ιθτ= 1,62ατ- 1ΟΟ(φ-Φ] = Ρτ Λ φτ =-2,5Ο5ρτ- 572,5ατ- 0,1 (φ-Φ) unde termenul χ[Φ-0τ] provine de la liniarizarea ecuației lui Φ în cele patru 5 cadrane, mărimea θτ fiind necunoscută, neputându-se măsura la bordul rachetei.
Metoda clasică de proiectare a unui regulator constă în rezolvarea sistemului anterior, care se face prin io metode numerice iterative.

Claims (5)

  1. Revendicări
    1 .Metodă de dirijare a rachetelor 15 pentru interceptarea țintelor aeriene pe baza unei rețele neurale, pornind de la metoda clasică de proiectare a unui regulator cu următoarele etape: 1). liniarizare în prealabil a ecuațiilor rachetei, 20 datorită faptului că sistemul dinamic ce descrie mișcarea acesteia este neliniar, 2). proiectarea unui estimator de stare, observer compozit de stare, care are rolul de a aproxima mărimile ce sunt 25 necunoscute și 3). determinarea regulatorului aplicând una dintre metodele clasice de proiectare prin: sinteza alocării polilor, sinteza liniar pătratică, sinteza adaptivă, sinteza optimală ca sinteză cu performanță asigurată, și sinteza cu γ-atenuare, caracterizată prin aceea că utilizează o rețea neurală de tip perceptron neliniar în sistemele de dirijare automată a sistemelor dinamice, proiectată pe baza unui algoritm de învățare.
  2. 2. Metodă, conform revendicării
    1, caracterizată prin aceea că se utilizează în domeniul militar, pentru interceptarea țintelor mobile cu dinamică necunoscută.
  3. 3. Metodă, conform revendicării
    2, caracterizată prin aceea că se utilizează în domeniul militar, pentru sistemele antirachetă și de lovire a avioanelor inamice.
  4. 4. Metodă, conform revendicării
    1 și 2, caracterizată prin aceea că se utilizează în domeniul militar, pentru realizarea de centre de simulare pentru antrenarea piloților, în cazurile de interceptare a unei ținte.
  5. 5. Metodă, conform revendicării
    1, caracterizată prin aceea că se utilizează în domeniul civil, pentru realizarea joncțiunii navelor spațiale pe orbită.
RO9600418A 1996-02-29 1996-02-29 Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale RO112784B1 (ro)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RO9600418A RO112784B1 (ro) 1996-02-29 1996-02-29 Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RO9600418A RO112784B1 (ro) 1996-02-29 1996-02-29 Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RO112784B1 true RO112784B1 (ro) 1997-12-30

Family

ID=20103387

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RO9600418A RO112784B1 (ro) 1996-02-29 1996-02-29 Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale

Country Status (1)

Country Link
RO (1) RO112784B1 (ro)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hu et al. New impact time and angle guidance strategy via virtual target approach
US5435503A (en) Real time missile guidance system
CN109557814B (zh) 一种有限时间积分滑模末制导律
Sharma et al. Adaptive, integrated guidance and control for missile interceptors
Guo et al. Entry guidance with terminal time control based on quasi-equilibrium glide condition
CN110347170A (zh) 可重复使用运载器再入段鲁棒容错制导系统及工作方法
Shinar et al. Analysis of three-dimensional optimal evasion with linearized kinematics
RO112784B1 (ro) Metoda de dirijare a rachetelor pentru interceptarea tintelor aeriene pe baza unei retele neurale
Steinberg Potential role of neural networks and fuzzy logic in flight control design and development
CN117022676B (zh) 不完全信息下的航天器微分博弈拦截控制方法
Guelman The stability of proportional navigation systems
Athans et al. A practical scheme for adaptive aircraft flight control systems
Wang et al. Entry guidance command generation for hypersonic glide vehicles under threats and multiple constraints
Wenjie et al. Trajectory tracking control design for UAV based on MPC and active disturbance rejection
CN115358098A (zh) 一种远场安全性分析方法、系统、电子设备及存储介质
Chen et al. Fractional calculus guidance algorithm in a hypersonic pursuit-evasion game
Li et al. Discussion on Neighborhood Optimal Trajectory Online Correction Algorithm and Its Application Range
Gad et al. Design of an intelligent lateral autopilot for short range surface-to-surface aerodynamically controlled missile
Verba Methods for aircraft guidance with changes in control priorities
Cocanougher et al. Application of hardware-in-the-loop simulation to operational test and evaluation
Chang Characteristic model-based adaptive discrete-time sliding mode design for hypersonic vehicle attitude control
Don et al. Synthesis of Guidance Law for an Anti-Ship Missile Class Using Artificial Neural Networks
Yakimenko et al. Near-optimal trajectory generation for autonomous aircraft landing
Shinar et al. An explicit feedback approximation for medium‐range interceptions in a vertical plane
Li et al. Three-Dimensional Cooperative Guidance with Multiple Constraints Based on Proximal Policy Optimization