一种基于BP神经网络的自适应程序角制导方法

针对固体火箭在大气层内耗尽关机后干扰因素导致落点散布大的问题,在BP神经网络的基础上,提出了一种自适应程序角制导方法。在末制导段,建立线性变化的程序角模型,利用牛顿迭代法和数值积分方法离线获得满足落点控制的程序角参数。之后,在弹道模型中加入多种干扰因素,通过数值计算获得多组飞行状态和程序角参数,利用BP神经网络建立了二者之间的映射关系。最后,将训练好的网络模型分别引入基于程序制导和闭路制导的六自由度仿真模型中进行数值验证。仿真结果表明,所提出的制导方法能够很好地抑制推力耗尽之后干扰因素的影响,使落点散布降低一个数量级,具有显著的落点控制效果。