周勇　甘新年　胡光波　郑振

摘 要： 研究了智能鱼雷控制系统多通道控制算法的实现和设计问题。为使自适应控制理论在鱼雷制导控制系统中实现最佳控制效果和性能，设计了并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统。自适应控制理论能准确实时调整控制加权系数，实现系统自身性能与外界信息的匹配和沟通，达到最佳性能，并有效应用于智能鱼雷的控制平台中。提出了一种基于自适应控制理论的鱼雷制导控制多通道加权算法，根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内；推导出控制系统的状态方程，选取等效控制律参考模型设计自适应控制算法，并完成控制系统的硬件电路设计。实验结果表明，该控制系统性能稳定，控制品质和精度较高，能有效应用于鱼雷制导控制设计中。

关键词： 鱼雷制导； 自适应控制系统； 多通道控制算法； 误差补偿器

中图分类号： TN911.7?34； TP273 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）19?0014?04

Design of multi?channel control weight algorithm for torpedo control and guidance system

ZHOU Yong， GAN Xin?nian， HU Guang?bo， ZHENG Zhen

（Unit 91640 of PLA， Zhanjiang 524064， China）

Abstract： The multi?channel control algorithm for the intelligent torpedo control system is researched. A torpedo adaptive guidance control system of the parallel reference model was designed for reaching the optimal control effect and performance of the electrical control system based on the adaptive control theory. By means of the adaptive control theory， the precision and real?time adjustment of control weighting coefficient can be achieved， the matching and communication of the self performance and the out information can be implemented， and optimal performance can be realized. The adaptive control theory can be applied to the intelligent torpedo control system. A multi?channel weighting algorithm for torpedo guidance and control based on adaptive control theory is proposed. The error compensator is determined according to the multi?channel weighting control rule to make the stable error of the system to be limited in a small range. The state equation was derived. and the adaptive control algorithm was obtained according to the equivalent control law reference model. The hardware circuit design of the control system was completed. The experimental results show that the performance of the control system is stable， control quality and precision is high， and it can be applied to the torpedo guidance and control effectively.

Keywords： torpedo guidance； adaptive control system； multi channel control algorithm； error compersator

0 引 言

鱼雷制导控制系统主要由感知系统、驱动和执行系统及控制中心单元等子系统组成[1]。其中感知系统是指由感知元件组成的获取外界信息的感知器件，即传感器。它犹如人类的手足耳目，通过感知器件实现外界有用信息的输入，供中枢神经系统即控制中心单元处理，为控制执行单元提供执行指导。传感器将感知的物理信号，如声、光、电、磁场、红外、重力、加速度、距离等，通过换能转化为供系统处理的原始输入信号。实际应用中，如某型智能鱼雷的自导头段的水声换能器、导弹中的雷达系统等，都属于传感器，它通过敏感元件和换能器实现信号的检测和输入[2]。这是整个鱼雷制导控制系统的基础，是进行后续智能化机电一体控制的先导和前提；没有感知系统进行目标和环境信息的输入，鱼雷制导控制系统就无法准确发现和攻击目标。驱动和执行系统是鱼雷制导控制系统的输出机构，由控制陀螺、继电器、电磁阀及执行电机等组成，通过电机终端输出，实现机电设备的智能操作和控制[3]。控制中心单元是鱼雷制导控制系统的中枢神经，相当于人的大脑，把感知层获得的检测信号进行处理，向控制系统发出控制指令，使整个系统按既定的方案运转。控制中心单元常用的处理器有单片机、DSP、ARM等。控制中心单元的发展水平某种程度上决定了鱼雷制导控制系统的智能化水平[4]。

随着智能化程度的不断提高，鱼雷制导控制系统的控制品质和控制精度的重要性日益突出，其控制精度对不同应用层面的使用环境有不同的要求和工作机能。常见的人工智能控制有模糊技术控制、神经网络控制、粗糙集理论、免疫算法控制理论、遗传算法控制理论和专家系统控制理论等。各种控制方法各有优劣，针对应用对象的不同而有所侧重和偏颇；也有各种控制理论的相互补充和结合[5?10]。

本文提出了一种基于自适应控制理论的鱼雷制导控制多通道加权算法，自适应系统是通过系统本身与外界的交换来改善和调整系统自身性质或性能的系统。自适应控制是一种反馈控制，本文将以设计某型智能鱼雷武器控制系统为例，根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内，推导出控制系统的状态方程，选取等效控制律参考模型设计自适应控制算法，并完成控制系统的硬件电路设计。实验结果表明，该控制系统性能稳定，控制品质和精度较高，在鱼雷制导控制设计中有较好的应用价值。

1 自适应鱼雷制导控制系统

1.1 总体构成

自适应控制目前还没有一个公认的完整定义，其基本思想可以概括为：在系统运行过程中，系统本身能不断地、自动地检测系统参数和技术指标，通过系统本身与外界的交换来改善和调整统自身性质或性能的系统；根据系统参数或运行指标的变化，按一定规律改变控制系统参数或控制机能，使系统处于最优或接近最优的工作状态。因此自适应控制也就是一种反馈控制，但要比一般的控制复杂得多，它是一种非线性时变反馈控制。自适应鱼雷制导控制系统的基本构成框图如图1所示。其中输入参数为[u（n），][w*0，…，w*M]为自适应调整的加权系数，输出变量为[y（n）。]

1.2 自动校正控制模型

当系统的参数处于不确定的状态，而且鱼雷制导控制系统受到随机干扰时，控制系统能根据测量到的被控系统的输入输出值，用在线识别的方法估计被控系统的参数和随机干扰模型，根据其估计值，按系统的运行指标随时调整控制器参数，给出合适的控制信号，使得系统处于最优工作状态。自动校正控制模型的原理结构如图2所示。

在自动校正控制系统模型中，需要解决的问题有：如何识别参数，如何通过最小二乘法、卡尔曼滤波法、增广矩阵法等方法来估计系统的参数以及如何确定控制规律。本文使用最小方差法来确定控制规律，该方法的理论基础在于最优预报论和确定性等价原则等。

图2 自校正鱼雷控制模型

1.3 模型参考自适应控制

在模型参考自适应鱼雷制导控制系统的设计中，研究者首先要基于需求在控制系统中设置一个动态品质良好的模型；系统运行过程中，依据要求和规律，设定合适的控制信号，使被控系统的动态特性与模型相一致。模型参考自适应鱼雷制导控制系统控制原理图如图3所示。

图3中，参考模型并联于被控系统，因此称之为并联模型参考自适应鱼雷制导控制系统，与之对应的还有串联系统、串并联组合的模型参考自适应鱼雷制导控制系统。在伺服控制中常用的是并联模型参考自适应系统。设计模型参考自适应系统所依据的理论主要有参数优化理论、Lyapunov稳定性理论以及超稳定性理论等，其中普遍使用的是超稳定性理论。基于模型参考自适应系统，设计了一款基于自适应控制理论的某型智能鱼雷制导控制系统。通过系统设计，使某型智能鱼雷能够在自动控制系统的作用下，实施攻击目标要求的机动和航行，同时保证航行过程中的稳定性能。

2 控制系统设计

控制系统的设计并不是千篇一律的，而要根据具体的任务具体的应用环境而具体分析。本设计以某型智能鱼雷制导控制系统为例，设计了一款某型智能鱼雷制导控制系统。

2.1 设计任务书

要结合总体设计要求，由于控制系统和总体设计之间密切相连相互制约。本文旨在设计一款某型智能鱼雷制导控制系统，在设计任务书编制阶段，主要进行战术论证，明确设计任务的一般要求与特殊要求，设计出的控制系统的各项参数指标，既要满足战术性能，又要贴合实际，不能过分抬高指标性能；另外，要注意各项指标之间的关系，兼顾彼此。

设计任务书需要的一手（原始）资料有：总体性能，以某型智能鱼雷武器为例，包括航速、航程、流体动力特性、结构特性等；动力装置系统特性；主要技术战术指标和战术弹道；对控制装置的要求：工作范围、动态特性、精度、重量、体积、位置、环境条件等；现有相关某型智能鱼雷武器装备有关控制系统的工作原理、动作特点、实验采集数据和实验仿真曲线等。

2.2 系统硬件设计和软件设计

中央处理单元是整个鱼雷制导控制系统的核心，也是鱼雷制导控制系统控制中心单元的核心，实现计算机和被控对象（本系统中的某型智能鱼雷）之间信息的交换和传输以及控制信息的处理。在此设计阶段，要着重考虑硬件和软件系统的结合以及兼容性、可靠性、稳定性等因素，以保证整个控制系统的正常有效运行。硬件设计主要包括接口设计、输入输出通道设计、其他逻辑电路、放大驱动电路和信号调理电路的设计等。

计算机软件设计也是整个鱼雷制导控制系统的重要组成部分，主要包括系统的控制程序、数据信号采集和处理程序、巡回检测程序。对于控制系统来说，软件程序设计首要考虑实时性，没有实时性的控制系统，无法有效抑制系统的误差与延时。本文根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内。本系统根据鱼雷进行攻击的实时性需求，需要在允许的时间范围内对系统进行控制、计算和处理。控制系统软件设计的另一个重要要求是针对性，及时对每个动作进行针对性的单独设计，选择合适的控制算法，从而编制相应的控制程序。

2.3 模型参考自适应鱼雷制导控制系统的设计

本文设计的鱼雷制导控制器包含偏差、偏差变化率和偏差积分的三维多态自适应控制器。设鱼雷控制系统的状态方程为：

[x1=x3x3=fθ（X，t）+gθ（X，t）u（t）+dθ（t）x2=x4x4=fx（X，t）+gx（X，t）u（t）+dx（t）] （1）

式中：[X=[θ，x，θ，x]T；][fx（X，t），][fθ（X，t），][gx（X，t），][gθ（X，t）]分别表示智能鱼雷在航行控制中的干扰项，通过求得系统偏差和偏差变化率以及量化积分，求得控制量值域的量化值为：

[ueqx=Xm?Umλ（-fx-λxex-αex+x）（Amλgx+Bmgθ） ] （2）

式中：[Xm∈Rn，][Um∈Rm，][Am，][Bm]是相应维数的控制权值系数。设前馈调节器为[K（t），]反馈调节器为[F（t），]得到模型参考自适应鱼雷制导控制系统框图，如图4所示。综上分析，分3步设计模型参考自适应鱼雷制导控制系统。

（1） 首先采用专家规则微分补偿的思想，得到最佳的补偿逼近函数，构造最佳专家补偿函数：

[ueqx=λ（-fx-λxex-αxσx+xd）（Amλgx+Bmgθ）] （3）

则等价的非线性时变反馈系统为：

[usw=-KsatS（t）μ（λgx+gθ）] （4）

（2） 确定自适应控制规律，使得等价非线性时变反馈回路满足波夫积分不等式：

[η（0，t1）=0t1vTwdt≥-r20] （5）

（3） 确定线性补偿器，把鱼雷控制数据的多状态随机分布特征变换到自适应控制律[s]域中，得到：

[ （s2+λxs+αx）λex（s）+（s2+λθs+βθ）eθ（s）=λ（s+1+λx）ex（0）+（s+1+λθ）eθ（0）] （6）

其转移概率函数矩阵为：

[H（s）=D[sI-Am]-1I] （7）

一般来说，所选取的参考模型都是渐进稳定的，可根据自适应多通道加权控制律，确定补偿器[D，]得到系统的稳态误差限定在：

[limt→∞e（t）=lims→0se（s）=limss→0（λex（s）+eθ（s））=lims→0λs（s+1+C）ex（0）s2+Cs+C+lims→0s（s+1+C）eθ（0）s2+Cs+C=0] （8）

由此确定的补偿器[D]必须使得[H（s）]为严格正实矩阵，从而使等价非线性时变反馈系统全局渐进稳定，即：

[limt→∞e=0] （9）

完成控制律算法设计和控制系统设计后，下一步将进行仿真分析和硬件实现。

3 系统仿真实验和结果分析

为了测试算法和系统设计性能，进行仿真实验。建立一个以某型智能鱼雷为研究对象的鱼雷制导控制器，设计物理模型和仿真环境，人为地创造与某型智能鱼雷相一致的工作环境和条件，进行数学模型构建；设计一款某型智能鱼雷制导控制系统模型，并进行性能分析和数字仿真研究；硬件电路设计中，根据本系统设计要求，采用模型参考自适应控制算法，确定输入相关矩阵；系统控制律设计中，设定某型智能鱼雷航向方程为：

[Vs=S（t）S（t）=KmS（λλxex+λθeθ+λex+eθ）δ=KmS（λλxex+λθeθ+λfx+λdx+fθ+dθ+（gθ+λgx）?（gθ+λgx）-1（-fθ-λθeθ+θd..-βσθ-Ksgn（Sμ）-λfx-λλxex+λxd-λασx））δ=S（λΔfx+Δfθ+λdx+dθ-λασx-βσθ-Ksgn（Sμ））δ≤-ηSμ-αλμ-βμ≤0]

式中：[Km]为控制律导引曲线偏差；[δ]为控制系统滑模干扰线性化处理融合度；[θ]为滑模误差偏移角度，其中[sinθp=θp，][cosθp=1。]得到的自适应系统的性能表面等高线图如图5所示，图中等高线椭圆的主轴是输入相关矩阵的特征向量。通过硬件设计要求得到的控制系统电路图如图6所示，作为并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统的主板电路。

在硬件设计的基础上，进行某型智能鱼雷制导控制系统的软件设计和数字仿真。软件设计中，对某型智能鱼雷制导控制系统的俯仰、偏航和横滚3个通道单独进行设计，分别设计出控制算法，并得到俯仰、偏航和横滚3个通道的控制系统输出信号界面图，如图7所示。可以看出，本系统设计的控制系统软件界面，能够很好地显示出某型智能鱼雷制导控制系统3通道的控制过程，实时性好，准确性高，具有良好的人机交互性，应用性能较好。

4 结 论

基于自适应信号处理原理，提出一种基于自适应控制理论的鱼雷制导控制多通道加权算法，设计出并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统，实现了通过自适应系统本身与外界的交换来改善和调整系统自身性质或性能的目标。根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内，推导出控制系统的状态方程，选取等效控制律参考模型设计自适应控制算法，完成控制系统的硬件电路设计。研究表明，本文设计的自适应控制算法和鱼雷指导控制系统，性能稳定，控制品质和精度较高，在鱼雷制导控制领域具有很高的应用价值。

参考文献

[1] 李鹏，马建军，李文强，等.一类不确定非线性系统的改进积分型滑模控制[J].控制与决策，2009（24）：1463?1472.

[2] 李鹏，孙未蒙，李文强，等.一种改进积分滑模面在飞控中的应用[J].控制工程，2010，17（3）：269?271.

[3] 杨兴明，余忠宇.两轮移动倒立摆的开关切换模糊极点配置控制器设计[J].电路与系统学报，2012，17（4）：58?62.

[4] 李清玲.基于OPENGL的三维人体运动仿真[J].计算机仿真，2011，28（4）：270?273.

[5] LIANG Hong， HONG Kang， YANG Chang?sheng. Lattice structure adaptive IIR notch filter based on least square kurtosis [J]. Systems Engineering and Electronics， 2009， 20 （6）： 1188?1192.

[6] 张毅，周丙寅，胡光波.井下直线电机泵故障检测仪硬件系统设计[J].计算机与数字工程，2012，40（11）：162?166.

[7] 黄信安，刘刚.基于GPS的炮瞄雷达辅助引导系统软件设计与实现[J].现代电子技术，2014，37（1）：41?43.

[8] 王雪松，程玉虎，郝名林.基于细菌觅食行为的分布估计算法在预测控制中的应用[J].电子学报，2010，38（2）：333?338.

[9] 齐昕，周晓敏，马祥华，等.感应电机预测控制改进算法[J].电机与控制学报，2013，17（3）：62?69.

[10] 刘颖，苏俊峰，朱明强.基于迭代容积粒子滤波的蒙特卡洛定位算法[J].信息与控制，2013，42（5）：632?637.

[x1=x3x3=fθ（X，t）+gθ（X，t）u（t）+dθ（t）x2=x4x4=fx（X，t）+gx（X，t）u（t）+dx（t）] （1）

式中：[X=[θ，x，θ，x]T；][fx（X，t），][fθ（X，t），][gx（X，t），][gθ（X，t）]分别表示智能鱼雷在航行控制中的干扰项，通过求得系统偏差和偏差变化率以及量化积分，求得控制量值域的量化值为：

[ueqx=Xm?Umλ（-fx-λxex-αex+x）（Amλgx+Bmgθ） ] （2）

式中：[Xm∈Rn，][Um∈Rm，][Am，][Bm]是相应维数的控制权值系数。设前馈调节器为[K（t），]反馈调节器为[F（t），]得到模型参考自适应鱼雷制导控制系统框图，如图4所示。综上分析，分3步设计模型参考自适应鱼雷制导控制系统。

（1） 首先采用专家规则微分补偿的思想，得到最佳的补偿逼近函数，构造最佳专家补偿函数：

[ueqx=λ（-fx-λxex-αxσx+xd）（Amλgx+Bmgθ）] （3）

则等价的非线性时变反馈系统为：

[usw=-KsatS（t）μ（λgx+gθ）] （4）

（2） 确定自适应控制规律，使得等价非线性时变反馈回路满足波夫积分不等式：

[η（0，t1）=0t1vTwdt≥-r20] （5）

（3） 确定线性补偿器，把鱼雷控制数据的多状态随机分布特征变换到自适应控制律[s]域中，得到：

[ （s2+λxs+αx）λex（s）+（s2+λθs+βθ）eθ（s）=λ（s+1+λx）ex（0）+（s+1+λθ）eθ（0）] （6）

其转移概率函数矩阵为：

[H（s）=D[sI-Am]-1I] （7）

一般来说，所选取的参考模型都是渐进稳定的，可根据自适应多通道加权控制律，确定补偿器[D，]得到系统的稳态误差限定在：

[limt→∞e（t）=lims→0se（s）=limss→0（λex（s）+eθ（s））=lims→0λs（s+1+C）ex（0）s2+Cs+C+lims→0s（s+1+C）eθ（0）s2+Cs+C=0] （8）

由此确定的补偿器[D]必须使得[H（s）]为严格正实矩阵，从而使等价非线性时变反馈系统全局渐进稳定，即：

[limt→∞e=0] （9）

完成控制律算法设计和控制系统设计后，下一步将进行仿真分析和硬件实现。

3 系统仿真实验和结果分析

为了测试算法和系统设计性能，进行仿真实验。建立一个以某型智能鱼雷为研究对象的鱼雷制导控制器，设计物理模型和仿真环境，人为地创造与某型智能鱼雷相一致的工作环境和条件，进行数学模型构建；设计一款某型智能鱼雷制导控制系统模型，并进行性能分析和数字仿真研究；硬件电路设计中，根据本系统设计要求，采用模型参考自适应控制算法，确定输入相关矩阵；系统控制律设计中，设定某型智能鱼雷航向方程为：

[Vs=S（t）S（t）=KmS（λλxex+λθeθ+λex+eθ）δ=KmS（λλxex+λθeθ+λfx+λdx+fθ+dθ+（gθ+λgx）?（gθ+λgx）-1（-fθ-λθeθ+θd..-βσθ-Ksgn（Sμ）-λfx-λλxex+λxd-λασx））δ=S（λΔfx+Δfθ+λdx+dθ-λασx-βσθ-Ksgn（Sμ））δ≤-ηSμ-αλμ-βμ≤0]

式中：[Km]为控制律导引曲线偏差；[δ]为控制系统滑模干扰线性化处理融合度；[θ]为滑模误差偏移角度，其中[sinθp=θp，][cosθp=1。]得到的自适应系统的性能表面等高线图如图5所示，图中等高线椭圆的主轴是输入相关矩阵的特征向量。通过硬件设计要求得到的控制系统电路图如图6所示，作为并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统的主板电路。

在硬件设计的基础上，进行某型智能鱼雷制导控制系统的软件设计和数字仿真。软件设计中，对某型智能鱼雷制导控制系统的俯仰、偏航和横滚3个通道单独进行设计，分别设计出控制算法，并得到俯仰、偏航和横滚3个通道的控制系统输出信号界面图，如图7所示。可以看出，本系统设计的控制系统软件界面，能够很好地显示出某型智能鱼雷制导控制系统3通道的控制过程，实时性好，准确性高，具有良好的人机交互性，应用性能较好。

4 结 论

基于自适应信号处理原理，提出一种基于自适应控制理论的鱼雷制导控制多通道加权算法，设计出并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统，实现了通过自适应系统本身与外界的交换来改善和调整系统自身性质或性能的目标。根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内，推导出控制系统的状态方程，选取等效控制律参考模型设计自适应控制算法，完成控制系统的硬件电路设计。研究表明，本文设计的自适应控制算法和鱼雷指导控制系统，性能稳定，控制品质和精度较高，在鱼雷制导控制领域具有很高的应用价值。

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[8] 王雪松，程玉虎，郝名林.基于细菌觅食行为的分布估计算法在预测控制中的应用[J].电子学报，2010，38（2）：333?338.

[9] 齐昕，周晓敏，马祥华，等.感应电机预测控制改进算法[J].电机与控制学报，2013，17（3）：62?69.

[10] 刘颖，苏俊峰，朱明强.基于迭代容积粒子滤波的蒙特卡洛定位算法[J].信息与控制，2013，42（5）：632?637.

[x1=x3x3=fθ（X，t）+gθ（X，t）u（t）+dθ（t）x2=x4x4=fx（X，t）+gx（X，t）u（t）+dx（t）] （1）

式中：[X=[θ，x，θ，x]T；][fx（X，t），][fθ（X，t），][gx（X，t），][gθ（X，t）]分别表示智能鱼雷在航行控制中的干扰项，通过求得系统偏差和偏差变化率以及量化积分，求得控制量值域的量化值为：

[ueqx=Xm?Umλ（-fx-λxex-αex+x）（Amλgx+Bmgθ） ] （2）

式中：[Xm∈Rn，][Um∈Rm，][Am，][Bm]是相应维数的控制权值系数。设前馈调节器为[K（t），]反馈调节器为[F（t），]得到模型参考自适应鱼雷制导控制系统框图，如图4所示。综上分析，分3步设计模型参考自适应鱼雷制导控制系统。

（1） 首先采用专家规则微分补偿的思想，得到最佳的补偿逼近函数，构造最佳专家补偿函数：

[ueqx=λ（-fx-λxex-αxσx+xd）（Amλgx+Bmgθ）] （3）

则等价的非线性时变反馈系统为：

[usw=-KsatS（t）μ（λgx+gθ）] （4）

（2） 确定自适应控制规律，使得等价非线性时变反馈回路满足波夫积分不等式：

[η（0，t1）=0t1vTwdt≥-r20] （5）

（3） 确定线性补偿器，把鱼雷控制数据的多状态随机分布特征变换到自适应控制律[s]域中，得到：

[ （s2+λxs+αx）λex（s）+（s2+λθs+βθ）eθ（s）=λ（s+1+λx）ex（0）+（s+1+λθ）eθ（0）] （6）

其转移概率函数矩阵为：

[H（s）=D[sI-Am]-1I] （7）

一般来说，所选取的参考模型都是渐进稳定的，可根据自适应多通道加权控制律，确定补偿器[D，]得到系统的稳态误差限定在：

[limt→∞e（t）=lims→0se（s）=limss→0（λex（s）+eθ（s））=lims→0λs（s+1+C）ex（0）s2+Cs+C+lims→0s（s+1+C）eθ（0）s2+Cs+C=0] （8）

由此确定的补偿器[D]必须使得[H（s）]为严格正实矩阵，从而使等价非线性时变反馈系统全局渐进稳定，即：

[limt→∞e=0] （9）

完成控制律算法设计和控制系统设计后，下一步将进行仿真分析和硬件实现。

3 系统仿真实验和结果分析

为了测试算法和系统设计性能，进行仿真实验。建立一个以某型智能鱼雷为研究对象的鱼雷制导控制器，设计物理模型和仿真环境，人为地创造与某型智能鱼雷相一致的工作环境和条件，进行数学模型构建；设计一款某型智能鱼雷制导控制系统模型，并进行性能分析和数字仿真研究；硬件电路设计中，根据本系统设计要求，采用模型参考自适应控制算法，确定输入相关矩阵；系统控制律设计中，设定某型智能鱼雷航向方程为：

[Vs=S（t）S（t）=KmS（λλxex+λθeθ+λex+eθ）δ=KmS（λλxex+λθeθ+λfx+λdx+fθ+dθ+（gθ+λgx）?（gθ+λgx）-1（-fθ-λθeθ+θd..-βσθ-Ksgn（Sμ）-λfx-λλxex+λxd-λασx））δ=S（λΔfx+Δfθ+λdx+dθ-λασx-βσθ-Ksgn（Sμ））δ≤-ηSμ-αλμ-βμ≤0]

式中：[Km]为控制律导引曲线偏差；[δ]为控制系统滑模干扰线性化处理融合度；[θ]为滑模误差偏移角度，其中[sinθp=θp，][cosθp=1。]得到的自适应系统的性能表面等高线图如图5所示，图中等高线椭圆的主轴是输入相关矩阵的特征向量。通过硬件设计要求得到的控制系统电路图如图6所示，作为并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统的主板电路。

在硬件设计的基础上，进行某型智能鱼雷制导控制系统的软件设计和数字仿真。软件设计中，对某型智能鱼雷制导控制系统的俯仰、偏航和横滚3个通道单独进行设计，分别设计出控制算法，并得到俯仰、偏航和横滚3个通道的控制系统输出信号界面图，如图7所示。可以看出，本系统设计的控制系统软件界面，能够很好地显示出某型智能鱼雷制导控制系统3通道的控制过程，实时性好，准确性高，具有良好的人机交互性，应用性能较好。

4 结 论

基于自适应信号处理原理，提出一种基于自适应控制理论的鱼雷制导控制多通道加权算法，设计出并联参考模型自适应鱼雷制导控制系统，实现了通过自适应系统本身与外界的交换来改善和调整系统自身性质或性能的目标。根据自适应多通道加权控制律，确定误差补偿器，使系统的稳态误差限定在较小范围内，推导出控制系统的状态方程，选取等效控制律参考模型设计自适应控制算法，完成控制系统的硬件电路设计。研究表明，本文设计的自适应控制算法和鱼雷指导控制系统，性能稳定，控制品质和精度较高，在鱼雷制导控制领域具有很高的应用价值。

参考文献

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