智能滑模变结构制导律：抑制抖振新进展

"滑模变结构制导律的抖振问题研究 (2015年)，辛腾达，范惠林，闫琳" 滑模变结构制导律是现代导弹及航天器制导技术中的一种重要策略，它以其强鲁棒性在面对系统参数变化和外部干扰时展现出优越性能。然而，滑模变结构制导律在实施过程中存在的一个显著问题是“抖振”（Chattering），这是由于控制系统在滑模面上快速切换而导致的一种高频振荡现象。这种抖振不仅消耗能量，还可能对系统硬件造成损伤，降低制导系统的稳定性和精度。 为了解决这一问题，研究者们提出了一系列抑制抖振的方法。模糊控制（Fuzzy Control）是其中一种，它利用模糊逻辑来处理不确定性，通过对滑模控制信号进行平滑处理，可以有效地减少抖振。模糊系统可以根据实时的系统状态和偏差来动态调整控制规则，从而实现对滑模变结构控制的平滑过渡，减轻了高频振荡。 另一种有效的方法是采用径向基函数（Radial Basis Function, RBF）神经网络控制。RBF神经网络因其快速的学习能力和良好的非线性逼近能力，常被用于滑模控制的设计中。通过训练神经网络，可以构建一个近似的滑模控制器，减少传统滑模控制的抖振现象，并提高控制系统的跟踪性能和抗干扰能力。 智能滑模变结构制导律结合了模糊控制和RBF神经网络的优势，形成了一种新的控制策略。这种智能滑模控制不仅可以实现更精确的制导，而且能有效地抑制滑模面上的高频抖振，提高了系统的稳定性和可靠性。随着人工智能技术的发展，智能滑模变结构制导律有望成为未来解决滑模抖振问题的主流方法。 滑模变结构制导律虽然具有强鲁棒性，但其抖振问题一直是实际应用中的挑战。通过模糊控制和RBF神经网络等智能控制策略的引入，能够有效缓解这一问题，提升制导系统的整体性能。这方面的研究对推进航天器和导弹制导技术的进步具有重要意义。