微分對策及其在飛行器追逃控制中的應(yīng)用研究
本文關(guān)鍵詞:微分對策及其在飛行器追逃控制中的應(yīng)用研究
更多相關(guān)文章: 微分對策 追逃對抗 非線性模型預測控制 SA-PSO算法 魯棒制導
【摘要】:微分對策最早源于軍事方面的需求,后來逐漸應(yīng)用于經(jīng)濟、工程等其他領(lǐng)域,它是一種用微分方程(組)描述局中人對策活動、現(xiàn)象或規(guī)律的對策,是解決雙方(多方)連續(xù)動態(tài)沖突、競爭或合作問題的有效工具。本文根據(jù)微分對策求解的困難性、線性微分對策的模型不確定性等特點,針對飛行器追逃問題開展了微分對策的數(shù)值計算方法、模型不確定性問題等方面的研究,本文主要概括為:首先,針對微分對策的復雜性,提出一種動態(tài)環(huán)境下用于解決微分對策數(shù)值計算的滾動優(yōu)化算法—非線性模型預測控制(NMPC),并且基于梯度下降法,在每一個預測域內(nèi)進行預測控制,將梯度迭代法作為優(yōu)化技術(shù)用于預測過程,然后實施在線滾動優(yōu)化,這樣在一定程度上形成了一個閉環(huán)反饋控制,進而得到追逃雙方的閉環(huán)控制律。其次,由于傳統(tǒng)優(yōu)化方法具有一定局限性,考慮在預測控制中引入智能優(yōu)化法,把基于模擬退火的粒子群算法(SA-PSO)作為優(yōu)化策略,將一種改進的SA-PSO作為NMPC的優(yōu)化技術(shù),在保留PSO快速簡單的全局尋優(yōu)特點下,利用SA跳出局部最優(yōu)的能力,通過引入模擬退火算法跳出局部最優(yōu),并自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重參數(shù),提升了系統(tǒng)收斂性能。然后通過在線滾動優(yōu)化,避免了哈密頓-雅克比-埃薩克(HJI)方程的求解,且能夠生成追逃雙方基于當前狀態(tài)的閉環(huán)最優(yōu)控制輸入。最后,針對一類帶有不確定性的線性LTV和LTI微分對策模型,提出一類基于微分對策的魯棒制導律,用理想標稱系統(tǒng)(即不存在不確定性的系統(tǒng))所對應(yīng)的Riccati方程的解所構(gòu)成的線性控制項,并將其與非線性切換函數(shù)控制項結(jié)合,共同確保系統(tǒng)的響應(yīng)具有理想的性能,并且對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的不確定性以及外界擾動具有很強的魯棒性。
【關(guān)鍵詞】:微分對策 追逃對抗 非線性模型預測控制 SA-PSO算法 魯棒制導
【學位授予單位】:南京航空航天大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2015
【分類號】:V249.1
【目錄】:
- 中文摘要4-5
- abstract5-10
- 第一章 緒論10-16
- 1.1 研究背景及意義10-11
- 1.2 微分對策國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
- 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀12-13
- 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀13
- 1.2.3 微分對策研究存在的主要問題13-14
- 1.3 本文主要內(nèi)容和章節(jié)安排14-16
- 第二章 微分對策的基本理論16-25
- 2.1 引言16
- 2.2 微分對策的基本概念16-17
- 2.3 微分對策的分類和性質(zhì)17-20
- 2.3.1 微分對策的分類17
- 2.3.2 微分對策的性質(zhì)17-20
- 2.4 微分對策的計算方法20-24
- 2.4.1 微分對策的解析解21-22
- 2.4.2 微分對策的數(shù)值計算22-23
- 2.4.3 微分對策的軟計算23-24
- 2.5 本章小結(jié)24-25
- 第三章 基于梯度法的非線性模型預測控制25-34
- 3.1 引言25
- 3.2 非線性模型預測控制(NMPC)25-26
- 3.3 梯度迭代法26-28
- 3.3.1 梯度迭代法簡介26-27
- 3.3.2 梯度迭代法求解追逃微分對策27-28
- 3.4 基于梯度法的預測控制律設(shè)計28-31
- 3.4.1 追逃型微分對策問題描述28-29
- 3.4.2 基于微分對策的飛行器追逃建模29-31
- 3.5 仿真驗證及結(jié)果分析31-33
- 3.6 本章小結(jié)33-34
- 第四章 基于SA-PSO的非線性模型預測控制34-44
- 4.1 引言34
- 4.2 SA-PSO算法34-37
- 4.2.1 粒子群優(yōu)化算法34-36
- 4.2.2 基于模擬退火思想的粒子群算法36-37
- 4.3 基于SA-PSO算法的預測控制律設(shè)計37-39
- 4.3.1 基于SA-PSO算法的非線性模型預測控制37-38
- 4.3.2 SA-PSO算法的改進38-39
- 4.4 仿真驗證及結(jié)果分析39-42
- 4.4.1 基于微分對策的飛行器追逃建模39
- 4.4.2 仿真驗證及結(jié)果分析39-42
- 4.5 本章小結(jié)42-44
- 第五章 模型不確定性飛行器追逃問題研究44-55
- 5.1 引言44
- 5.2 不確定線性微分對策問題描述44-45
- 5.2.1 一般線性二次微分對策(LQDG)不確定問題44-45
- 5.2.2 不確定性飛行器追逃問題的魯棒制導律45
- 5.3 不確定線性微分對策魯棒控制律設(shè)計45-50
- 5.3.1 模型不確定線性時變(LTV)系統(tǒng)魯棒控制律設(shè)計45-48
- 5.3.2 模型不確定線性時不變(LTI)系統(tǒng)魯棒控制律設(shè)計48-50
- 5.4 仿真驗證及穩(wěn)定性分析50-54
- 5.4.1 不確定情況飛行器追逃問題描述50-51
- 5.4.2 仿真結(jié)果及分析51-54
- 5.5 本章小結(jié)54-55
- 第六章 總結(jié)與展望55-57
- 6.1 工作總結(jié)55-56
- 6.2 后續(xù)研究工作展望56-57
- 參考文獻57-62
- 致謝62-63
- 在學期間發(fā)表的學術(shù)論文63
【相似文獻】
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2 王s
本文編號:638664
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