Dada la resolución del guiado para interceptar objetivos de alta maniobrabilidad, se propone una nueva ley de guiado convergente en tiempo finito, que tiene en cuenta las siguientes condiciones, incluyendo la restricción del ángulo de impacto, la restricción de saturación de entrada del comando de guiado y las características dinámicas de segundo orden del piloto automático. En primer lugar, basándose en la teoría de control de modo deslizante terminal no singular, se diseña una superficie de modo deslizante terminal no singular convergente en tiempo finito. Sobre la base del método de control backstepping, aparece la ley de control virtual. Se construye un filtro no lineal de primer orden para resolver el problema de la "expansión diferencial" en el control backstepping tradicional. Mediante el diseño de un sistema auxiliar adaptativo, se aborda el problema de la saturación de la entrada del comando de guiado. El observador de perturbaciones de la red neural RBF se utiliza para estimar las perturbaciones externas desconocidas del sistema de guiado causadas por la aceleración del objetivo. Los parámetros de la red neural RBF se ajustan en línea en tiempo real, con el fin de mejorar la precisión de la estimación del observador de perturbaciones de la red neural RBF y acelerar sus características de convergencia. Al mismo tiempo, se diseña una ley adaptativa para compensar el error de estimación del observador de perturbaciones de la red neuronal RBF. A continuación, se utiliza la teoría de estabilidad de Lyapunov para demostrar la estabilidad en tiempo finito de la ley de guiado. Finalmente, las simulaciones numéricas verifican la eficacia y la superioridad de la ley de guiado propuesta.
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