10、导弹制导律仿真与重力辅助优化研究

导弹制导律仿真与重力辅助优化研究

1. 仿真初始条件

在导弹的制导仿真中,首先需要设定一系列的初始条件,这些条件对于后续的仿真结果有着至关重要的影响。以下是本次仿真所设定的初始条件:
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 导弹初始位置 (xM(0), yM(0)) | (200 m, 3200 m) |
| 导弹飞行速度 VM | 1000 m/s |
| 导弹初始飞行路径角 γM(0) | 0° |
| 目标初始位置 (xT(0), yT(0)) | (1000 m, 3100 m) |
| 目标速度 VT | 600 m/s |
| 目标初始飞行路径角 γT(0) | 30° |

2. 所提出制导律的特性

为了研究所提出的制导律的基本特性,本次仿真设置了不同的制导增益 N(N = 0, 1, 2, 3)。在这个阶段,假设目标不进行规避机动。
- 零努力脱靶量(ZEM)收敛情况 :从图 5.1a 中可以看出,ZEM 在撞击时刻能够收敛到零,这保证了成功拦截,与解析解的分析结果相匹配。同时,较大的制导增益 N 会使 ZEM 的收敛速度更快。
- 积分 ZEM 的响应 :图 5.1b 展示了不同制导增益下积分 ZEM 的响应情况。结果表明,所提出的制导律满足终端约束 $\int_{0}^{t_f} zdt = 0$。并且,增加制导增益 N 可以减少 ZEM 的变化,从而提高对外部干扰的鲁棒性。
- 所需的制导命令 :图 5.1c 给出了不

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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