公开(公告)号：CN115407664A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211357268.1

申请日：2022-11-01

Applicant: 北京航天自动控制研究所

Inventor： 程晓明 ,  禹春梅 ,  尚腾 ,  陈曦 ,  靳蕊溪 ,  李明华 ,  郑卓 ,  李瑶 ,  胡凤荣

IPC: G05B13/04

Abstract: 一种基于神经网络训练的非程序制导方法，属于飞行器制导与控制领域。首先生成包括最优制导指令和最优初始协态的样本；建立神经网络，以最优制导指令与最优初始协态作为神经网络输出，对神经网络进行训练；实际飞行过程中，以当前扰动状态量和拉偏状态量作为神经网络输入，实时产生初始协态和制导指令；基于初始协态，进行弹道规划求解，判断求解结果在1s内是否能够收敛，如果能收敛，则采用初始协态产生的最优制导指令进行制导；如果不能收敛，则采用制导指令进行制导。本发明解决现有弹道规划方法实时性不足、收敛性不足、无法应对复杂非凸在线弹道规划等问题，既能实现制导指令实时生成又能满足终端约束的高精度要求，保证终端精度。