本發(fā)明屬于導(dǎo)彈與制導(dǎo)，涉及一種基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法。

背景技術(shù)：

1、直升機(jī)機(jī)載反坦克導(dǎo)彈一直在反坦克作戰(zhàn)中發(fā)揮著重要作用，通過增大導(dǎo)彈落角并且控制落角精度來攻擊坦克防護(hù)薄弱部位(如炮塔頂部等)宜為一種較理想的毀傷方式。比例導(dǎo)引律雖然控制簡單，但難以精確確定落角，而偏置比例導(dǎo)引律雖能精確控制落角，卻又存在控制復(fù)雜等問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明針對提供一種基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引控制方法，既能實(shí)現(xiàn)簡單控制方式又能精確約束末端落角，解決了傳統(tǒng)比例導(dǎo)引和偏置比例導(dǎo)引率難以解決的，對導(dǎo)引律控制方式和落角約束間的矛盾關(guān)系。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述任務(wù)，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、一種基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，包括：

4、建立導(dǎo)彈的比例導(dǎo)引律彈目幾何數(shù)學(xué)模型；

5、導(dǎo)彈采用兩段變增益導(dǎo)引律制導(dǎo)方案；其中第一段的比例導(dǎo)引系數(shù)記為n1，第二段記為n2；在期望導(dǎo)彈落角約束下，構(gòu)建變增益導(dǎo)引律系數(shù)切換與目標(biāo)視角之間的關(guān)系；

6、隨機(jī)選取多組滿足所述關(guān)系的n1和n2，通過遺傳算法求解，篩選出最優(yōu)個體的n1和n2作為兩段變增益導(dǎo)引律制導(dǎo)的比例導(dǎo)引系數(shù)，導(dǎo)彈按照該導(dǎo)引系數(shù)進(jìn)行比例導(dǎo)引控制。

7、進(jìn)一步地，所述導(dǎo)彈的比例導(dǎo)引律彈目幾何數(shù)學(xué)模型，具體如下：

8、

9、其中，r表示彈目距離，υm為導(dǎo)彈速度，ε為目標(biāo)視角，q為彈目視線角，θ為導(dǎo)彈速度傾角；參數(shù)上標(biāo)圓點(diǎn)表示該參數(shù)的導(dǎo)數(shù)，圓點(diǎn)數(shù)量表示階數(shù)。

10、進(jìn)一步地，所述構(gòu)建變增益導(dǎo)引律系數(shù)切換與目標(biāo)視角之間的關(guān)系，包括：

11、a)構(gòu)建彈目視角q和目標(biāo)視角間的關(guān)系：

12、q＝q0-(ε-ε0)/(n1-1)???(3)

13、其中，q0表示彈目初始視線角，ε0表示初始目標(biāo)視角；

14、b)構(gòu)建在落角π約束下兩段比例導(dǎo)引系數(shù)n1、n2和目標(biāo)視角εs之間關(guān)系為：

15、

16、εs表示在導(dǎo)引系數(shù)切換點(diǎn)處的目標(biāo)視角，qs表示在導(dǎo)引系數(shù)切換點(diǎn)處的彈目視角。

17、進(jìn)一步地，所述n1、n2滿足n1＜1、n2≥2。

18、進(jìn)一步地，所述變增益導(dǎo)引律制導(dǎo)表示為：

19、

20、其中n代表比例導(dǎo)引律系數(shù)，取值為n1或n2；q為彈目視線角，θ為導(dǎo)彈速度傾角。

21、進(jìn)一步地，所述遺傳算法選取的n1和n2作為遺傳算法不同的個體，對個體進(jìn)行迭代選擇得到最優(yōu)個體，包括：

22、確定遺傳算法適應(yīng)度函數(shù)；初始化遺傳算法種群規(guī)模、交叉概率、變異概率、最大迭代步數(shù)和染色體長度參數(shù)，并隨機(jī)初始化個體編碼序列；

23、根據(jù)初始化得到的個體編碼序列計算適應(yīng)度值，并使用輪盤賭選擇法，已適應(yīng)度值的大小作為選擇個體的概率對父代個體進(jìn)行選擇；對于經(jīng)過選擇的種群個體有概率的隨機(jī)進(jìn)行配對，并隨機(jī)確定交叉點(diǎn)進(jìn)行交叉互換；對交叉后的個體以變異概率隨機(jī)選擇變異點(diǎn)進(jìn)行變異，最終獲得子代種群；

24、對獲取的子代種群個體進(jìn)行解碼，同時隨機(jī)擴(kuò)充子代個體數(shù)量使其總量與父代持平，對解碼結(jié)果進(jìn)行適度值計算，并記錄平均適度值和最優(yōu)適度值；

25、重復(fù)上述步驟，直到達(dá)到最大迭代步數(shù)后停止計算。

26、進(jìn)一步地，所述交叉概率設(shè)定為0.8，變異概率設(shè)定為0.1。

27、一種導(dǎo)引設(shè)備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中的計算機(jī)程序；處理器執(zhí)行計算機(jī)程序時，實(shí)現(xiàn)所述基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引控制方法。

28、一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述介質(zhì)中存儲有計算機(jī)程序；計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)所述基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引控制方法。

29、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下技術(shù)特點(diǎn)：

30、本發(fā)明提供的方法制導(dǎo)律控制方式簡單，能夠精確地實(shí)現(xiàn)落角約束的同時，導(dǎo)彈的過載較小、控制能量消耗較小。

技術(shù)特征：

1.一種基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，所述導(dǎo)彈的比例導(dǎo)引律彈目幾何數(shù)學(xué)模型，具體如下：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，所述構(gòu)建變增益導(dǎo)引律系數(shù)切換與目標(biāo)視角之間的關(guān)系，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，所述n1、n2滿足n1<1、n2≥2。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，所述變增益導(dǎo)引律制導(dǎo)表示為：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，所述遺傳算法選取的n1和n2作為遺傳算法不同的個體，對個體進(jìn)行迭代選擇得到最優(yōu)個體，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，其特征在于，所述交叉概率設(shè)定為0.8，變異概率設(shè)定為0.1。

8.一種導(dǎo)引設(shè)備，包括處理器、存儲器以及存儲在所述存儲器中的計算機(jī)程序；處理器執(zhí)行計算機(jī)程序時，實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項所述基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引控制方法。

9.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述介質(zhì)中存儲有計算機(jī)程序；其特征在于，計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時，實(shí)現(xiàn)根據(jù)權(quán)利要求1-7中任一項所述基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引控制方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于遺傳算法的帶幾何約束沖擊角度控制的最優(yōu)導(dǎo)引方法，包括：建立導(dǎo)彈的比例導(dǎo)引律彈目幾何數(shù)學(xué)模型；導(dǎo)彈采用兩段變增益導(dǎo)引律制導(dǎo)方案，比例導(dǎo)引系數(shù)記為N<subgt;1</subgt;和N<subgt;2</subgt;；在期望導(dǎo)彈落角約束下，構(gòu)建變增益導(dǎo)引律系數(shù)切換與目標(biāo)視角之間的關(guān)系；隨機(jī)選取多組滿足所述關(guān)系的N<subgt;1</subgt;和N<subgt;2</subgt;，通過遺傳算法求解，篩選出最優(yōu)個體的N<subgt;1</subgt;和N<subgt;2</subgt;作為兩段變增益導(dǎo)引律制導(dǎo)的比例導(dǎo)引系數(shù)，導(dǎo)彈按照該導(dǎo)引系數(shù)進(jìn)行比例導(dǎo)引控制。本發(fā)明既能實(shí)現(xiàn)簡單控制方式又能精確約束末端落角，解決了傳統(tǒng)比例導(dǎo)引和偏置比例導(dǎo)引率難以解決的、對導(dǎo)引律控制方式和落角約束間的矛盾關(guān)系。

技術(shù)研發(fā)人員：嚴(yán)鵬輝,劉剛,許恒博
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國直升機(jī)設(shè)計研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2