基于PID神經網絡的滑翔增程制導炮彈解耦控制系統設計

摘要：針對低速旋轉的滑翔增程制導炮彈存在的俯仰和偏航通道控制耦合性問題，本文闡述了利用基于PID神經網絡進行雙通道解耦控制設計。為此，首先描述了滑翔增程炮彈動力學模型，基于對該模型的分析基礎上提出了PID神經網絡的結構和計算方法，并采用增加動量項的權值修正和自適應可變學習率對其進行改進。在此基礎上，通過粒子群優化算法對網絡的初始權值進行優化。通過matlab仿真并對其結果進行分析可以得到，該設計方法較好地滿足了系統的解耦控制要求，且能迅速接近控制目標，同時可以很好地克服彈體處于不同馬赫時氣動參數變化對控制系統造成的影響，能實現較為理想的控制效果。

關鍵詞：PID神經網絡，解耦控制，粒子群優化，動量項，自適應學習速率

Design of Decoupling Control System for Glide Extended Range Guided Munition Based on PID Neural Network

Abstract: For the existing control coupling between pitch and yaw channels in low-speed rotation of the glide extended range guided munition， this paper describes the dual-channel decoupling control design using PID neural network. To this end， the paper first describes the dynamic model of glide extended range guided munition， based on the analysis of the model a structure and calculation method of PID neural network，is proposed ， and it is improved by modified weight which uses increasing momentum term and adaptive variable learning rate. On this basis， through particle swarm optimization algorithm the initial weights of the network is optimized. By simulation through Matlab and analysis of the results ，it can be obtained that the method designed satisfies the requirements of decoupling control system， and can rapidly approaching the control target， at the same time it can well overcome the impact of the control system caused by the changes of missile aerodynamic parameters in different Maches，so a better control results can be achieved through this design.

Keywords: PID neural network， decoupling control， particle swarm optimization， momentum， adaptive learning rate

1 引言(Introduction)

滑翔增程制導炮彈是一種增程效率高，實現遠程精確打擊的一種新型制導彈藥。它的前部有舵翼，彈尾部有尾翼。該炮彈以一定的初速發射，出炮口后尾翼張開保持穩定飛行， 出炮口幾秒后彈上的小型火箭助推發動機工作， 給彈丸以推力幫助彈丸(爬高) 增程，發動機工作結束后炮彈像普通尾翼彈一樣繼續在升弧段上飛行，彈載彈道參數探測系統開始工作，在彈道升弧段某位置上舵翼張開，開始滑翔和制導控制， 不斷調整炮彈的位置和姿態，向前滑翔至給定目標。該彈采用方案制導方式，通過設計合適的尾翼斜切角， 使得彈體在滑翔控制段保持一定的低速轉速。采用兩對電動舵機并基于旋轉實現俯仰和偏航雙通道控制原理達到相應的控制要求。然而由于彈體始終保持一定的轉速在旋轉，這必然造成俯仰和偏航兩通道產生耦合問題；同時彈體飛行過程中氣動參數主要隨速度的變化而變化，使得模型也隨之發生變化，因此，采用經典控制理論可能將無法達到滿意的控制效果。本文基于對滑翔增程彈飛行過程中的多變量耦合行問題進行分析，采用了一種簡單有效且易于實現的PID神經網絡對彈體的飛行過程進行控制。

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