基于FPGA的便携式导弹快速测试方法研究

针对当前导弹测试方法繁琐复杂、测试效率较低等问题,同时结合导弹快速发射等实际需求;论文提出了一种基于FPGA的便携式测试方法;该方法以Cyclon Ⅳ FPGA芯片作为核心数据综合处理单元,核心处理单元采用双核处理器架构,搭载对应的通信板、模拟量以及数字量板卡,分别完成对应的测试指令发送和对应的数据采集,数据处理软件采用μc/OSⅡ操作系统完成整个系统任务的调度;同时采用便携式智能数据终端来实施查看并自主分析测试数据;实验表明该方法在可降低测试设备体积、降低测试方法复杂度的同时提高测试效率,从而实现快速发射。

基于神经网络的不确定电路网络电流预测算法

随着人工智能的快速发展,机器学习已广泛应用于军事和民用领域。针对复杂、存在不确定器件且难以用常规分析方法进行分析的电路网络。结合BP神经网络和某型号的部分不确定电路网络的分析需求,提出一种基于神经网络的不确定电路网络电流分析预测方法。首先采用神经网络对不确定电路网络进行建模,然后根据建立的模型对已有电路网络数据进行训练分析。最后根据神经网络的分析数据,完成整个电路网络在含有不确定器件的情况下,不同位置点的电流极端值范围。同时,将预测的数据与采用Multisim仿真的数据进行对比来验证上述方法的有效性。

基于扩张状态观测器的有限时间收敛制导律

针对导弹稳定控制系统动态响应特性,设计了一种有限时间收敛制导律。视稳定控制系统为一阶惯性环节,建立了平面弹目相对运动模型。将模型存在的误差和目标机动等效为干扰项,利用扩张状态观测器对干扰进行估计和补偿。将加速度积分控制设计与反步控制相结合,提高制导控制系统对机动目标的鲁棒性。制导律能够使弹目视线角速度有限时间收敛到零附近,通过仿真验证了所设计制导律的优越性。