Passivity-based Robust Design of Proportional-Derivative Navigation Guidance Law
Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a robust augmented proportional navigation guidance (PNG) law synthesis based on the passivity approach and applied to missiles whose ∞ight control dy- namics are represented by a second-order model with bounded parametric uncertainties. Instrumental in designing the proposed guidance law is an appropriate subsystem decom- position that enables passivation by both feedback and feedforward control. L2 stability of the missile-target closed-loop system is then inferred by the application of the passivity theorem and the extension of the Kalman-Yakubovich-Popov lemma to linear-time varying systems, thus ensuring robust stability of the null miss distance when the maneuvering target acceleration is in L2. Numerical simulations demonstrate the efiectiveness of the proposed guidance law. proposed. Uncertainties in the target and in the ∞ight control system of the missile are taken into account in the guidance synthesis by means of a parameter adaptation scheme. The ∞ight control dynamics are modeled as a second-order state-space form to which is added exogenous disturbances representing approxi- mation errors due to the use of curve fltting techniques in the modeling of the aerodynamic coe-cients. The guidance law proposed in, 4 although proven efiective by means of numerical simulations that show reduced miss distances as compared with PNG and sliding mode guidance laws, is relatively complex, showing little physical insight. Building upon previous results obtained by the authors in, 5 we propose in this article a robust augmented proportional navigation guidance law for the interception of maneuvering targets with acceleration in L2. Our proposed law is labeled proportional-derivative navigation guidance or PDNG. The pursuer dynamics is modeled as a second-order linear uncertain system, with parametric uncertainties expressed in polytopic form, whereas the missile-target relative kinematics is represented by a double integrator mapping the missile-target relative lateral accelerations to the miss distance. The terminal guidance law is obtained by a passivation of the missile-target closed-loop dynamics, which is represented by a linear, parameter-uncertain, time-varying model. This model is expressed in a suitable feedback subsystem decomposition. The time dependence arises from the fact that the PNG law is equivalent to an output feedback whose gains are functions of the time to go. The robust strict passivity property is obtained by output feedback and robust feedforward control laws whose parameters are tuned by applying an extension of the Kalman-Yakubovich- Popov (KYP) lemma to linear-time varying systems 6 and leveraging previous results obtained by the authors
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».