微分对策及其在飞行器追逃控制中的应用研究

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1、中图分类号：TP273.1论文编号：102870315-S123学科分类号：081101硕士学位论文微分对策及其在飞行器追逃控制中的应用研究研究生姓名马艇学科、专业控制理论与控制工程研究方向飞行器控制指导教师刘春生教授南京航空航天大学研究生院自动化学院二О一五年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofAutomationEngineeringDifferentialGameandItsApplicationinPursuit-Evas

2、ionControlofAircraftsAThesisinControlTheoryandEngineeringbyMaTingAdvisedbyProf.LiuChunshengSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京

3、航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：摘要微分对策最早源于军事方面的需求，后来逐渐应用于经济、工程等其他领域，它是一种用微分方程(组)描述局中人对策活动、现象或规律的对策，是解决双方（多方）连续动态冲突、竞争或合作问题的有效工具。本文根据微分对策求解的困难性、线性微分对策的模型不确定性等特点，针对飞行器追逃问题开展了微分对策的数值计算方法、

4、模型不确定性问题等方面的研究，本文主要概括为：首先，针对微分对策的复杂性，提出一种动态环境下用于解决微分对策数值计算的滚动优化算法—非线性模型预测控制（NMPC），并且基于梯度下降法，在每一个预测域内进行预测控制，将梯度迭代法作为优化技术用于预测过程，然后实施在线滚动优化，这样在一定程度上形成了一个闭环反馈控制，进而得到追逃双方的闭环控制律。其次，由于传统优化方法具有一定局限性，考虑在预测控制中引入智能优化法，把基于模拟退火的粒子群算法（SA-PSO）作为优化策略，将一种改进的SA-PSO作为NMPC的优化技术，在保留PSO快速简单的全局

5、寻优特点下，利用SA跳出局部最优的能力，通过引入模拟退火算法跳出局部最优，并自适应调整权重参数，提升了系统收敛性能。然后通过在线滚动优化，避免了哈密顿-雅克比-埃萨克(HJI)方程的求解，且能够生成追逃双方基于当前状态的闭环最优控制输入。最后，针对一类带有不确定性的线性LTV和LTI微分对策模型，提出一类基于微分对策的鲁棒制导律，用理想标称系统（即不存在不确定性的系统）所对应的Riccati方程的解所构成的线性控制项，并将其与非线性切换函数控制项结合，共同确保系统的响应具有理想的性能，并且对系统结构的不确定性以及外界扰动具有很强的鲁棒性。

6、关键词：微分对策，追逃对抗，非线性模型预测控制，SA-PSO算法，鲁棒制导IABSTRACTDifferentialgamereferstoacountermeasureusingdifferentialequationstodescribethephenomenaorthelawamongtheplayers.Itisaneffectivetooltosolvecontinuousanddynamicconflicts,competitionsorcooperationproblemsfortwosidesormulti-players

7、.Accordingtothecharacteristicsofdifferentialgameincludingthedifficultyofsolvingandtheuncertaintyoflineardifferentialgame,therelevantstudyiscarryingonforpursuit-evasionproblemofaircraftsinthisarticle.Themaincontentsofthispapercanbesummarizedasfollows:Firstly,accordingtothe

8、complexityofthedifferentialgame,anumericalcalculationofrollingoptimizationalgorithmnamednonlinea