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一种飞行器近距空战机动智能决策机模型设计方法 

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申请/专利权人:中国空气动力研究与发展中心空天技术研究所

摘要:本发明公开了一种飞行器近距空战机动智能决策机模型设计方法,涉及航空飞行器空战智能决策技术领域,其技术方案要点是:通过给出6自由度空战机动智能决策模型中的外环机动决策机设计,然后给出内环姿态控制律设计,最后得出飞行器6自由度近距空战机动智能决策流程。该模型设计方法将6自由度机动决策分为外环航迹机动决策与内环姿态控制两个层次加以实现,相较于直接针对飞行器6自由度模型进行训练得到的端到端机动决策模型,这样得到的智能决策机更加容易实现,同时由于结合成熟的控制技术,该设计方法得到的机动决策模型具有更好的可靠性,有利于工程应用。

主权项:1.一种飞行器近距空战机动智能决策机模型设计方法,其特征是:具体包括以下步骤:1外环神经网络决策机设计;2内环动态逆控制器设计;步骤1中外环神经网络决策机设计的具体步骤是:S1:建立飞机外环航迹运动动力学方程,为: 其中,x与y分别代表飞行器在地面坐标系的横坐标与纵坐标,h为高度,V为速度幅值,χ为航迹方位角,γ为航迹倾斜角,α为迎角,μ为绕速度矢滚转角,为发动机油门,T为发动机推力,Tmax为发动机最大推力,其是高度与马赫数的函数,D=QCD为阻力,L=QCL为升力,为动压,ρ为大气密度,CD与CL分别为飞行器的阻力系数与升力系数,不考虑舵面偏角与侧滑角的影响,其是迎角的函数,分别写为CD=CDα与CL=CLα,m为飞机质量,g为重力加速度,模型中,状态量为X=[xyhVγχ]T,控制量为U=[αμη]T;S2:在获得飞行器完备的升力模型、阻力模型和推力模型的基础上,基于深度强化学习算法,搭建准确可信的双机近距空战或多机近距空战环境模型对飞行器近距空战机动智能决策机进行训练,最终得到迎角指令αcmd、绕速度矢滚转角指令ηcmd与油门指令ηcmd;步骤2中内环动态逆控制器设计的具体步骤是:S1:采用以下控制律解算得到舵偏指令; 其中δd为副翼,δe为升降舵,δr为方向舵;Q为动压,S为飞行器参考面积,b与c分别为飞行器横向参考长度和纵向参考长度;代表相应的气动操作导数;kp、kq、kr为增益参数,p、q、r为飞行器体系下表示的三轴角速度;假设飞行器的惯量张量为则fp、fq与fr计算为 其中分别是舵偏角为零时飞行器受到的气动力矩沿体系x、y、z方向的分量;S2:计算指令角速度指令角速度pcmd、qcmd与rcmd计算为 其中α为迎角,β为侧滑角,μ为绕速度矢滚转角,kα、kβ、kμ为增益参数,αcmd为迎角指令,βcmd为侧滑角指令,μcmd为绕速度矢滚转角指令;fα、fβ与fμ计算为: 上式中,航迹倾斜角导数与航迹方位角导数信息计算为: 其中,Fp为飞行器在航迹坐标系p下受到的合外力,其为 其中,为飞机沿体系各坐标方向受到的过载,为从地面坐标系到航迹坐标系的方向余弦阵,为从体系到航迹坐标系的方向余弦阵,My-α表示绕y轴旋转角度-α,Mz-β表示绕z轴旋转角度-β,Mx-μ表示绕x轴旋转角度-μ,Myγ表示绕y轴旋转角度γ,Mzχ表示绕z轴旋转角度χ。

全文数据:

权利要求:

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