[发明专利]一种非线性系统脱靶量分析方法

说明书

技术领域

本发明属于飞行器控制领域，尤其涉及一种非线性系统脱靶量分析方法。

背景技术

对于精确制导武器而言，脱靶量是衡量制导系统制导精度的主要性能指标。进入21世纪以来，随着微电子技术及控制理论的蓬勃发展，提高制导精度已成为导弹武器研发的重点方向。一方面，技术的革新为提高导弹制导性能提供了坚实的基础。激光、红外、射频等一系列高精度导引头的出现，以及在发动机、弹体材料、舵机控制上的改进，促使了导弹制导精度的提高。另一方面，由于作战场景改变，战争对于武器的主要需求已从原子弹式的杀伤力，转变为对于精确快速打击的要求，这也从客观上迫使各国在制导武器研发上不断投入以提高制导精度。同时，由于战场环境对制导武器机动能力以及质量的要求，对于直接命中杀伤的需求越来越迫切，对脱靶量估计精度提出了更高的要求。脱靶量分析方法，可以帮助设计者整体、客观的了解制导系统的性能，针对设计需求和目的进行评价，进而提高制导精度和对目标进行成功拦截。因此，高效和可行的脱靶量分析方法研究具有现实意义。

近年来，为了在飞行器设计阶段能够对影响飞行器制导精度的因素做出详细的评价，研究者提出了一些脱靶量分析方法，主要有Monte-Carlo仿真分析法，小偏差线性化分析法，协方差分析描述函数分析法，伴随分析法以及针对非线性制导系统的统计线性化伴随分析法(SLAM)。

Monte-Carlo仿真分析方法是一种基于模型仿真随机散布的分析方法，其优点是不对系统是线性/非线性进行限制，因此广泛的应用于制导系统的性能测定和分析中；典型的缺点是计算量大且需耗费大量的时间，以及该方法只能停留在仿真层面，很难进一步揭示系统内部响应关系。

小偏差线性化分析方法分析弱非线性系统常用方法，其核心思想是对非线性系统在某一点上进行一阶泰勒展开，得到在该点上非线性系统的近似线性系统。其优点是当制导系统的非线性程度较弱时，运用该方法能够将此非线性系统转化为线性系统并运用线性系统中的分析方法对脱靶量进行分析。但是，其缺点在于当制导系统的非线性程度较强时，由此方法得到的脱靶量分析结果误差很大。

协方差分析描述函数分析法也是一种基于统计学的分析方法，该方法不能直接应用于非线性制导系统，因此首先要将非线性导系统近似为线性系统后才能应用。与Monte-Carlo方法，其优点在于节省了大量的计算量。但是，由于该方法仅能运用于线性制导系统且每次仅能对单一扰动量进行脱靶量分析，当制导系统面临多个扰动量同时作用的情况，这种方法无法满足同时对方法扰动量对脱靶量影响的分析。

伴随分析法，是一种针对线性系统的精确分析方法，通过建立原制导系统的伴随系统进行脱靶量的分析。这种方法与协方差分析描述函数分析法相比其优点在于能够同时对多个干扰量引起的脱靶量进行分析。但是，由于该方法仅能运用于线性制导系统，因此其应用范围受到局限。

统计线性化伴随分析法(SLAM)是一种可以直接运用非线性制导系统的脱靶量分析方法。这种方法运用直接统计线性化方法(CADET)计算非线性制导系统的非线性环节增益，在每一时刻将非线性制导系统转化为其对应的线性系统，并运用伴随分析方法进行脱靶量分析。与同样可用于非线性制导系统分析的Monte-Carlo仿真分析法相比，这种算法大大减小了计算量；与小偏差线性化分析方法相比，这种方法可直接运用于强非线性制导系统分析且避免了线性化带来的误差。但是，其缺点在于：(1)运用直接统计线性化方法(CADET)计算非线性制导系统的非线性环节增益时,需要非线性环节随机输入信号概率密度函数的先验信息。对于典型随机信号,如服从高斯分布，三角分布和均匀分布的随机信号，它们的概率密度函数较易获得，但是对于实际中非线性环节的未知随机信号这一先验信息很难得知，除非在非线性环节前添加整形滤波环节，才可得到这一信息。同时，在进行增益运算时涉及到积分运算，由于此运算耗时较长，因此影响该方法的运算效率。(2)在运用伴随分析方法在线性系统中进行脱靶量分析时，由于必须根据原系统制导系统框图绘制其伴随系统框图才能进行脱靶量分析，因此从另一个方面也影响了该方法的时效性。

综上所述，已提出的脱靶量分析方法存在以下缺点：

(1)仅适用于线性系统或弱非线性系统，不能对强非线性系统进行脱靶量分析；

(2)计算量大，运算效率可行性不高。

发明内容

针对现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种非线性系统脱靶量分析方法，该方法能够运用于强非线性制导系统且运算效率和可行性高。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：