This paper proposes an adaptive sliding mode control scheme for an autopilot design of Skid-to-Turn (STT) missiles. The feedback linearization controller eliminates nonlinear terms in STT dynamics and makes the entire system linear. But the modeling errors in dynamics and the external disturbances exert bad influence on the performance of the feedback linearization controller. To handle these uncertainties, an adaptive control scheme is developed, where a bound of the uncertainties is estimated by an adaptive law based on a sliding surface. The asymptotic output tracking is proved by using the Lyapunov stability theory. Simulations for STT missiles illustrate the validity of the proposed scheme.
In this paper, we present a method to design a coupled autopilot for STT missiles which have severe aerodynamic cross-coupling. The aerodynamic model is derived in the meneuver plane and, based on that model, an autopilot scheduled by the normal acceleration and the estimated bank angle is designed. Bank angle is obtained by a simple estimator. With the proposed autopilot, it is shown by computer simulations that induced moments are properly compensated and the performance is supiorior to the conventional autopilot.
This paper presents a new practical autopilot design approach to acceleration control for tail-controlled STT(Skid-to-Turn) missiles. The approach is novel in that the proposed parametric affine missile model adopts acceleration as th controlled output and considers the couplings between the forces as well as the moments and control fin deflections. The aerodynamic coefficients in the proposed model are expressed in a closed form with fittable parameters over the whole operating range. The parameters are fitted from aerodynamic coefficient look-up tables by the function approximation technique which is based on the combination of local parametric models through curve fitting using the corresponding influence functions. In this paper in order to employ the results of parametric affine modeling in the autopilot controller design we derived a parametric affine missile model and designed a feedback linearizing controller for the obtained model. Stability analysis for the overall closed loop sys-tem is provided considering the uncertainties arising from approximation errors. the validity of the proposed modeling and control approach is demonstrated through simulations for an STT missile.
This paper presents an adaptive control against uncertainties in tail-controlled STT (Skid-to-Turn) missiles. We derive an analytic uncertainty model from a parametric affine missile model developed by the authors. Based on this analytic model, an adaptive feedback linearizing control law accompanied by a sliding mode control law is proposed. We provide analyses of stability and output tracking performance of the overall adaptive missile system. The performance and validity of the proposed adaptive control scheme are demonstrated by simulation.
This paper presents an adaptive control against uncertainties in tail-controlled STT (skid-to-Turn) missiles. First, we derive an analytic uncertainty model from a parametricaffine missile model developed by the authors. Based on this analytic model, an adaptive feedbacklinearizing control law accompanied by a sliding model control law is proposed. We provide analyses of stability and output tracking performance of the overall adaptive missile system. The performance and validity of the proposed adaptive control scheme is demonstrated by simulation.
We propose a new linearized model which can be used very efficiently for the design and analysis of the autopilot of aerodynamically controlled skid-to-turn missiles. Proposed model is based on the linearized equations of the missile dynamics derived in the aerodynamic frame where xz plane contains the missile longitudinal axis and velocity vector. However, to take the effect due to the small perturbation of the missile body into consideration, we introduce a new frame which is identical to the aerodynamic frame in the trim state but after small perturbation it moves fixed with the missile body, and finally, the proposed model is set up in this frame. It is shown by nonlinear simulations and stability analysis of a numerical example that the new model describes the missile motion better than the conventional one linearized in the body frame with a certain amount of simplification.
BTT 미사일은 STT 미사일과 달리 피치와 롤 채널이 동역학적으로 결합되어 있기 때문에 유도 법칙 개발 시 3차원 추적 기하학을 고려하여야 한다. 기존 연구결과들과는 달리 본 논문에서는 3차원 추적 기하학뿐만 아니라 자동조종장치의 피치와 롤 채널 동역학을 모두 고려한 BTT 미사일의 최적 종말 유도 법칙을 제안한다. 그 결과, 제안하는 유도 법칙은 상대적으로 느린 자동조종장치 동역학에서도 시간 지연 효과로 인한 성능 하락 없이 작은 요격 오차의 높은 요격 성능을 보장한다. 또한, 제안하는 최적 유도 법칙은 잔여 비행시간의 함수를 계수로 하는 궤환 형태로 구해진다. 끝으로 다양한 요격 상황에서의 모의실험을 통해 그 성능을 입증한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권2호
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pp.255-270
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2006
In this paper, a design method of nonlinear autopilot for ship-to-ship missiles is proposed. Ship-to-ship missiles have strongly coupled dynamics through roll, yaw, and pitch channel in comparison with general STT type missiles. Thus it becomes difficult to employ previous control design method directly since we should find three different solutions for each control fin deflection and should verify the stability for more complicated dynamics. In this study, we first propose a control loop structure for roll, yaw, and pitch autopilot which can determine the required angles of all three control fins. For yaw and pitch autopilot design, missile model is reduced to a minimum phase model by applying a singular perturbation like technique to the yaw and pitch dynamics. Based on this model, a multi-input multi-output (MIMO) nonlinear autopilot is designed. And the stability is analyzed considering roll influences on dynamic couplings of yaw and pitch channel as well as the aerodynamic couplings. Some additional issues on the autopilot implementation for these coupled missile dynamics are discussed. Lastly, 6-DOF (degree of freedom) numerical simulation results are presented to verify the proposed method.
In order to control the missiles by aerodynamics, control surfaces sometime called fins are used. Deflection angles of these fins are the right control variables of the aerodynamics, but aerodynamicists prefer to use analytic variables called aileron, elevator and rudder instead of these physical variables, because these three analytic variables dominantly influence on the roll, pitch and yaw channels of the missile maneuver, respectively, and each can be assumed a linear combination of four fin deflection angles. On that basis, roll, pitch and yaw autopilots for controlling the attitudes or lateral acceleration of the missile are designed, and as a consequence outputs of each autopilot are aileron, elevator and rudder commands, respectively. In the existing fin control scheme for the typical tail-fin controlled cruciform missiles, firstly these outputs are distributed to four fin defection commands, and after that four fins are actuated by fin controllers so that their deflections follow the commands. This paper shows that performance of such control schemes can be degraded significantly when fin actuators have certain physical constraints such as slew rate, voltage or current limit, uncertainty of actuator dynamics, and so on, and propose a new control scheme which alleviates such problems. This scheme can be widely applied to various fin actuation systems. But in this paper, for convenience, tail-fin controlled cruciform missile is taken as an example, and it is shown that a proposed control scheme gives better performance than the existing one.
This paper is to estimate aerodynamic coefficients needed to determine the missiles' controller design and stability from simulation data of Skid-to-Turn missile. Method of determining aerodynamic coefficients is to apply Neural Network and Recursive Least Square and results were compared and researched. Also analysing actual flight test data was considered and sensor noise was added. Estimate parameter of data with sensor noise added and estimated performance and reliability for both methods that did not need initial values. Both Neural Network and Recursive Least Square methods showed excellent estimate results without adding the noise and with noise added Neural Network method showed better estimate results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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