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公开(公告)号：CN119002545A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410919842.0
申请日：2024-07-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/695 , G05D109/28
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络优化的三维自适应多弹协同制导方法，包括以下步骤：步骤一，三维协同制导模型的建立；步骤二，多弹协同制导律的设计；步骤三，多弹协同制导律参数的优化；本发明构建了基于深度网络的弹群协同训练和测试框架，通过引入深度神经网络，基于智能体与环境的交互学习机制，实现在给定参数范围内的制导参数自主选择，有效增强了弹群协同制导效果，避免了现有技术中协同制导算法模型依赖性强、参数选择困难等问题，通过调节各飞行器的飞行时间，实现同时或依次攻击，提高对三维目标的打击概率，形成具有自主决策能力的智能化弹群协同制导方法，进而弥补传统方法的缺陷，提高飞行器集群自主协同和打击能力。
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公开(公告)号：CN118938676B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411012483.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及飞行器制导控制领域，一种拦截三维机动目标的强化学习制导控制一体化方法，包括如下步骤，步骤S1，建立三维弹‑目相对运动学模型，基于目标常见的机动模式，构造面向制导控制的六自由度拦截弹模型；步骤S2，基于现有的深度强化学习理论Actor‑Critic框架结构，确定深度强化学习方法；步骤S3，基于深度强化学习的制导控制一体化设计，搭建神经网络结构，并设计面向智能体训练和学习的状态空间、动作空间、奖励函数等，本发明提出的方法，实现六自由度飞行器外环制导回路和内环姿态控制回路的结合，避免了由于不同回路间时间常数不一致导致的制导性能下降问题。采用强化学习理论形成制导和控制一体化指令，提升了飞行器对外界环境的适应能力。
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公开(公告)号：CN118550308A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410629600.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明涉及飞行器制导控制领域，公开了一种带有等离子体激励装置的高超飞行器巡航段跟踪控制方法，包括如下步骤，步骤S1，建立飞行器纵向运动平面动力学模型；步骤S2，面向控制的纵向运动平面模型转换；步骤S3，建立等离子体激励装置的等效舵面模型；步骤S4，非线性干扰观测器的设计；步骤S5，基于扰动观测器的速度控制律设计；步骤S6，基于扰动观测器的高度控制律设计；步骤S7，控制算法的有效性验证，本发明额外考虑了等离子体激励装置作为执行机构，有效缓解了高超飞行器在大空域飞行中存在的舵面操纵效率低等问题，并结合非线性反演控制理论和干扰观测器方法，实现了带有等离子体激励装置的飞行器在巡航段高精度轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN117989923A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410330459.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及导弹制导控制技术领域，一种基于强化学习的变比例系数多弹协同制导方法，基于强化学习框架PPO实时生成比例导引系数，进而计算出导弹过载，引导多弹协同打击目标，具体步骤为：将多弹协同打击目标描述为马尔可夫决策过程；针对多弹协同打击目标的要求，设计强化学习框架；依据构建的多弹协同马尔可夫决策过程以及强化学习框架进行智能体模型训练；基于已经训练完成的智能体模型，计算多弹协同比例导引系数，构建多弹协同打击制导律，进行末端多弹协同打击目标，本发明采用比例导引制导律与智能强化学习方法相结合的实现多弹协同拦截目标，能够实现多弹末端拦截时刻一致，对于实现多弹协同打击目标具有非常重要的工程意义。
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公开(公告)号：CN116294837B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202310319729.4
申请日：2023-03-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于摄动制导的分导弹头落点的控制方法，涉及一种独立重返分导弹头落点的控制方法。本发明解决了现有分导弹头落点控制方法因采用轨道力学中的二体假设，忽略地球自转和大气阻力的影响，导致求解速度增量的结果模型误差较大的问题。本发明方法：S1：装订发射点和目标点经纬度；S2：采用牛顿迭代计算发射方位角和一级最大负攻角；S3：启用摄动制导计算各分导弹头需要的速度增量；S4：将获得的各分导弹头速度增量保存写入弹载计算机当地文件内，在各分导弹头指定的分导时刻分导舱分别对其施加所对应的速度增量，进行全弹道飞行即完成分导弹头的落点控制。本发明方法具有迭代变量少，计算速度快，结果精度高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116858037A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310598858.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于摄动制导的大气层外拦截中制导弹道修正方法，解决了现有中制导技术无法拦截机动进攻弹的问题，属于精确制导与控制领域。本发明包括：搜索预测命中点发射拦截弹；如果进攻弹机动导致拦截弹零控脱靶量大于阈值，则更新预测命中点；基于摄动制导理论将拦截弹t2时刻的空间位置在t1时刻的弹道参数附近进行泰勒级数展开，转化成只需要迭代发射系三轴速度增量的摄动表达式，根据预测命中点确定用于弹道修正的速度增量Δvxk,Δvyk,Δvzk，在t1时刻对拦截弹施加Δvxk,Δvyk,Δvzk使得拦截弹t2时刻的空间位置和预测命中点的偏差在设定范围内。在t1时刻对拦截弹第k次迭代的初始速度上施加Δvxk,Δvyk,Δvzk，使拦截弹持续飞向进攻弹完成弹道修正。
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公开(公告)号：CN115092421B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210713937.8
申请日：2022-06-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B64G1/24
Abstract: 一种基于轨道预报和Lambert变轨方法，涉及航天器技术领域，针对现有技术中单次脉冲需要的推力过大的问题，本申请根据轨道六根数的性质设计一种基于轨道预报的中制导策略以改善拦截弹进入末制导阶段的拦截条件。同时，本申请考虑到了拦截弹在中制导阶段推力大小有限的问题，通过本申请可以实现在有限推力下保证中制导阶段在一定时间内完成。本申请可以使拦截弹的末制导开启时具有很好的拦截条件。本申请可以实现在导弹攻防对抗场景下，拦截弹中制导阶段有限推力的条件下，使用多脉冲变轨为中末制导交接班提供良好的角度约束交班条件。
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公开(公告)号：CN118466207A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410629598.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及飞行器制导控制领域，公开了一种基于深度强化学习的反坦克导弹三维轨迹规划方法，包括如下步骤，建立反坦克导弹非线性动力学模型；建立反坦克导弹与目标相对运动学模型；建立面向反坦克导弹训练的深度强化学习框架；建立智能体训练的状态空间和动作空间；建立面向打击固定目标点的奖励函数及神经网络；设计基于深度强化学习的弹道规划模型训练和测试方法，本发明深度强化学习算法直接对飞行攻角和侧滑角指令进行学习，避免了在传统轨迹规划方法中，从过载指令到攻角/侧滑角指令的复杂解算过程，智能轨迹在线规划算法，能充分发挥反坦克导弹打击能力，实现反坦克导弹射程全覆盖三维轨迹规划。
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公开(公告)号：CN118550308B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410629600.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/28
Abstract: 本发明涉及飞行器制导控制领域，公开了一种带有等离子体激励装置的高超飞行器巡航段跟踪控制方法，包括如下步骤，步骤S1，建立飞行器纵向运动平面动力学模型；步骤S2，面向控制的纵向运动平面模型转换；步骤S3，建立等离子体激励装置的等效舵面模型；步骤S4，非线性干扰观测器的设计；步骤S5，基于扰动观测器的速度控制律设计；步骤S6，基于扰动观测器的高度控制律设计；步骤S7，控制算法的有效性验证，本发明额外考虑了等离子体激励装置作为执行机构，有效缓解了高超飞行器在大空域飞行中存在的舵面操纵效率低等问题，并结合非线性反演控制理论和干扰观测器方法，实现了带有等离子体激励装置的飞行器在巡航段高精度轨迹跟踪控制。
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公开(公告)号：CN118938676A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411012483.7
申请日：2024-07-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及飞行器制导控制领域，一种拦截三维机动目标的强化学习制导控制一体化方法，包括如下步骤，步骤S1，建立三维弹‑目相对运动学模型，基于目标常见的机动模式，构造面向制导控制的六自由度拦截弹模型；步骤S2，基于现有的深度强化学习理论Actor‑Critic框架结构，确定深度强化学习方法；步骤S3，基于深度强化学习的制导控制一体化设计，搭建神经网络结构，并设计面向智能体训练和学习的状态空间、动作空间、奖励函数等，本发明提出的方法，实现六自由度飞行器外环制导回路和内环姿态控制回路的结合，避免了由于不同回路间时间常数不一致导致的制导性能下降问题。采用强化学习理论形成制导和控制一体化指令，提升了飞行器对外界环境的适应能力。
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