申请/专利权人：天津大学

申请日：2023-11-06

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117311390B

主分类号：G05D1/46

分类号：G05D1/46;G05D109/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.19#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明属于空天往返飞行器闭环跟踪智能组合制导技术领域，具体涉及一种空天往返飞行器闭环跟踪智能组合制导方法，包括以下步骤：S1：设计一个LSTM的飞行器轨迹预测算法；S2：建立RLV再入段误差模型并转化约束控制问题；S3：设计基于自适应动态规划的飞行器跟踪控制器。本发明采用预测矫正框架，基于LSTM方法进行预测和自适应动态规划结合设计控制器，能够在有限时域内确保选定的性能指标函数达到最优，得到最优反馈制导律，提高了控制器的自主性。

主权项：1.一种空天往返飞行器闭环跟踪智能组合制导方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：设计一个LSTM的飞行器轨迹预测算法；所述S1包括以下步骤：S101：通过每一时间步系统状态数据和距离终点的误差数据组合进行数据信息融合和特征提取，搭建RLV轨迹预测问题的信息数据集和数据库；S102：通过输入数据获得环境和系统间的耦合信息，搭建LSTM网络进行状态预测，使用反向传播算法更新预测网络权值，得到系统的预测状态模型，实现每一时间步的系统状态轨迹的实时预测；S103：在飞行过程中，利用得到的预测模型不断对飞行终点进行预测，并根据预测落点与期望终点的偏差作为控制误差，输入给控制器来调整控制量；S2：建立RLV再入段误差模型并转化约束控制问题；S3：设计基于自适应动态规划的飞行器跟踪控制器；所述S3包括以下步骤：设计基于自适应动态规划的控制算法，构建评判网络去近似最优性能指标函数并求解最优控制策略，采用策略梯度法，对神经网络所有权值的范数进行更新，利用网络输出迭代，最终获得最优控制策略。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学 一种空天往返飞行器闭环跟踪智能组合制导方法

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