航天器智能预测控制进入制导方法

摘要

本发明公开了一种航天器智能预测控制进入制导方法。首先考虑了航天器大气进入的约束条件，采用非线性模型预测控制方法设计了制导系统，引入了衰减记忆滤波器，提出了基于误差信息估计的预测模型修正方法，并结合变预测时域策略，增强了控制系统对模型误差的鲁棒性。然后以该制导系统作为制导模板，生成样本数据集并进行多层神经网络的离线训练，逼近航天器实时飞行状态与制导指令之间的映射关系。最后，在进入制导过程中利用训练好的神经网络代替求解复杂优化问题和积分预测的过程，减小了在线解算制导指令的时间。仿真结果表明，本发明提出的制导方法在存在较大模型不确定性等误差情况下制导的精度和实时性均能满足任务需求。