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【发明公布】一种高超声速飞行器智能鲁棒再入制导方法及系统_西安电子科技大学_202110467754.8 

申请/专利权人:西安电子科技大学

申请日:2021-04-28

公开(公告)日:2021-07-16

公开(公告)号:CN113126643A

主分类号:G05D1/08(20060101)

分类号:G05D1/08(20060101);G05D1/10(20060101)

优先权:

专利状态码:失效-发明专利申请公布后的驳回

法律状态:2023.08.11#发明专利申请公布后的驳回;2021.08.03#实质审查的生效;2021.07.16#公开

摘要:本发明属于高超声速滑翔飞行器再入轨迹规划制导技术领域,公开了一种高超声速飞行器智能鲁棒再入制导方法及系统,所述高超声速飞行器智能再入制导方法包括:基于不确定性系统建模,判断高超声速飞行器滑翔再入过程中存在的不确定性及其类型,确定不确定性参数分布形式与分布区间;开展不确定性量化分析,建立包含随机系统统计矩特性的鲁棒动态轨迹优化模型;建立鲁棒轨迹优化数值样本集合;设计深度神经网络模型架构,进行模型训练,并验证模型有效性;装载深度神经网络模型,进行鲁棒轨迹规划制导指令智能实时更新。本发明能够减少鲁棒轨迹设计时间,增强制导指令对复杂不确定性的主动防御能力,降低飞行器制导控制系统设计负担。

主权项:1.一种高超声速飞行器智能鲁棒再入制导方法,其特征在于,所述高超声速飞行器智能鲁棒再入制导方法包括:基于不确定性系统建模,依据数据挖掘与专家经验判断高超声速飞行器滑翔再入过程中存在的不确定性及其类型,并确定不确定性参数分布形式与分布区间;根据获得的不确定因素,基于非嵌入式多项式混沌理论开展不确定性量化分析,建立包含随机系统统计矩特性的鲁棒动态轨迹优化模型;通过改变不确定参数值并设计数值求解策略,建立针对多源不确定因素的鲁棒轨迹优化数值样本集合;以轨迹状态向量为输入,以轨迹控制向量为输出,设计深度神经网络模型架构;利用获得的针对多源不确定因素的鲁棒轨迹优化数值样本集合进行模型训练,并验证模型有效性;装载训练完备的深度神经网络模型,根据飞行器再入过程中导航定位系统和姿态控制系统在内的弹载控制系统输出的飞行状态信息,实现鲁棒轨迹规划制导指令智能实时更新。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 西安电子科技大学 一种高超声速飞行器智能鲁棒再入制导方法及系统

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