Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu nâng cao chất lượng quá trình tự dẫn tên lửa trên cơ sở sử dụng kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG

HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ

NGUYỄN MINH HỒNG

NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG QUÁ TRÌNH TỰ DẪN

TÊN LỬA TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG KẾT HỢP LOGIC MỜ

VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI – NĂM 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ QUỐC PHÒNG

HỌC VIỆN KỸ THUẬT QUÂN SỰ

NGUYỄN MINH HỒNG

NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG QUÁ TRÌNH TỰ DẪN

TÊN LỬA TRÊN CƠ SỞ SỬ DỤNG KẾT HỢP LOGIC MỜ

VÀ GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 62 52 02 16

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. PGS.TS PHẠM TRUNG DŨNG

2. TS ĐOÀN THẾ TUẤN

HÀ NỘI – NĂM 2016

LỜI CAM ĐOAN

Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ một công trình nào khác.

Tác giả

Nguyễn Minh Hồng

LỜI CẢM ƠN

Trước hết, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến thầy giáo hướng dẫn khoa học, PGS.TS Phạm Trung Dũng và TS Đoàn Thế Tuấn, đã định hướng, kiểm tra kết quả nghiên cứu, giúp đỡ và khuyến khích tôi hoàn thành luận án.

Tôi cũng xin cảm ơn các nhà khoa học và tập thể cán bộ giáo viên Bộ môn Tên lửa / Khoa Kỹ thuật điều khiển đã quan tâm đóng góp ý kiến giúp đỡ tôi hoàn thiện nội dung nghiên cứu.

Tôi chân thành cảm ơn các đồng nghiệp trong Khoa Kỹ thuật điều khiển / Học viện Kỹ thuật quân sự đã chia sẻ công việc giúp tôi có thời gian tập trung thực hiện luận án.

Cuối cùng, tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè và các đồng nghiệp đã luôn động viên khuyến khích giúp tôi có thêm nghị lực để hoàn thành nội dung luận án.

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN .................................................................................................. i

LỜI CẢM ƠN ....................................................................................................... ii

MỤC LỤC ............................................................................................................ iii

DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU .................................. vi

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ .............................................................. ix

DANH MỤC CÁC BẢNG................................................................................. xiii

MỞ ĐẦU ............................................................................................................... 1

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC LUẬT DẪN TÊN LỬA TỰ DẪN ............. 7

1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu của nước ngoài ...................................... 7

1.1.1. Các luật dẫn kinh điển .......................................................................... 9

1.1.1.1. Dẫn ba điểm .................................................................................... 9

1.1.1.2. Dẫn đuổi ........................................................................................ 10

1.1.1.3. Dẫn tiếp cận tỉ lệ ........................................................................... 12

1.1.1.4. Một số hạn chế của luật dẫn kinh điển ......................................... 13

1.1.2. Các luật dẫn sử dụng lý thuyết điều khiển hiện đại ............................ 13

1.1.2.1. Dẫn tối ưu ..................................................................................... 14

1.1.2.2. Dẫn dự báo .................................................................................... 15

1.1.2.3. Dẫn trò chơi vi phân ..................................................................... 15

1.1.2.4. Một số hạn chế của các luật dẫn đã được phát triển trên cơ sở lý

thuyết điều khiển hiện đại .......................................................................... 16

1.1.3. Các luật dẫn sử dụng các công cụ của điều khiển thông minh ........... 17

1.1.3.1. Các luật dẫn sử dụng mạng neural ................................................ 19

1.1.3.2. Các luật dẫn sử dụng logic mờ ..................................................... 20

1.1.3.3. Một số hạn chế của các luật dẫn đã được phát triển trên cơ sở sử

dụng các công cụ của điều khiển thông minh ............................................ 21

1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước ............................................ 22

1.3. Đặt vấn đề nghiên cứu .............................................................................. 23

1.4. Kết luận chương ........................................................................................ 24

Chương 2: ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CỦA LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ VÀ LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ MỜ ............................................................. 26

2.1. Quan hệ động hình học tên lửa – mục tiêu trong mặt phẳng đứng ........... 27

2.2. Đánh giá chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

khi mục tiêu cơ động ........................................................................................ 33

2.2.1. Đánh giá tác động sự cơ động của mục tiêu lên luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

dựa vào biểu thức giải tích ............................................................................ 33

2.2.2. Xây dựng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ .................................................... 37

2.2.3. Kết quả khảo sát đánh giá tác động của mục tiêu cơ động lên luật dẫn

tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bằng phương pháp số .................. 42

2.3. Đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ ............................................................................. 47

2.3.1. Đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ bằng phương pháp giải tích ....................................................................... 48

2.3.2. Đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của hệ thống dẫn sử dụng

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bằng phương pháp số ........ 58

2.3.2.1. Mô hình nhiễu tản mát tâm phản xạ ............................................. 58

2.3.2.2. Mô hình nhiễu pha-đinh ............................................................... 60

2.3.2.3. Kết quả khảo sát ............................................................................ 60

2.4. Kết luận chương 2 ..................................................................................... 64

Chương 3: TỐI ƯU HOÁ LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ MỜ DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN ............................................................................... 65

3.1. Giải thuật di truyền ................................................................................... 65

3.1.1. Khái niệm ............................................................................................ 65

3.1.2. Cấu trúc giải thuật di truyền ............................................................... 66

3.2. Tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bởi giải thuật di truyền ......................... 72

3.2.1. Tối ưu hàm liên thuộc của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bởi giải thuật di

truyền ............................................................................................................ 73

3.2.1.1. Cấu trúc luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc ............. 73

3.2.1.2. Giải thuật di truyền tối ưu hàm liên thuộc .................................... 78

3.2.2. Tối ưu hệ quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bởi giải thuật di

truyền ............................................................................................................ 79

3.2.2.1. Cấu trúc luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ .............. 80

3.2.2.2. Giải thuật di truyền tối ưu hệ quy tắc mờ ..................................... 84

3.2.3. Tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

bởi giải thuật di truyền .................................................................................. 84

3.2.3.1. Cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu ..................................... 85

3.2.3.2. Giải thuật di truyền tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ ....... 85

3.3. Kết luận chương 3 ..................................................................................... 86

Chương 4: ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ MỜ TỐI ƯU ....................................................................................................................... 88

4.1. Phương pháp và điều kiện khảo sát .......................................................... 88

4.2. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc ......................................... 89

4.2.1. Kết quả thực hiện giải thuật di truyền ................................................ 89

4.2.2. Kết quả khảo sát luật dẫn .................................................................... 93

4.2.3. Nhận xét .............................................................................................. 99

4.3. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ ..................................... 100

4.3.1. Kết quả thực hiện giải thuật di truyền .............................................. 100

4.3.2. Kết quả khảo sát luật dẫn .................................................................. 102

4.3.3. Nhận xét ............................................................................................ 108

4.4. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ .............. 108

4.4.1. Kết quả thực hiện giải thuật di truyền .............................................. 108

4.4.2. Kết quả khảo sát ................................................................................ 113

4.4.3. Nhận xét ............................................................................................ 119

4.5. Kết luận chương 4 ................................................................................... 119

KẾT LUẬN CHUNG ........................................................................................ 120

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ ............................................... 123

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................. 124

DANH MỤC CÁC CHỮ CÁI VIẾT TẮT VÀ KÝ HIỆU

1. Bảng chữ cái viết tắt

TLPK Tên lửa phòng không

TLKQ Tên lửa không quân

PK-KQ Phòng không – Không quân

Thiết bị bay không người lái UAV

Tiếp cận tỉ lệ tăng cường APN

Vi – tích phân tỉ lệ PID

Tiếp cận tỉ lệ PN

Tỉ lệ mờ PF

Vi phân tỉ lệ mờ PDF

Tích phân tỉ lệ mờ PIF

Âm lớn BN

Âm vừa MN

Âm nhỏ SN

Không Z

Dương nhỏ SP

MP Dương vừa

Dương lớn BP

Giải thuật di truyền GA

VĐK Vòng điều khiển

ĐHH Động hình học

vii

2. Bảng ký hiệu

Ý nghĩa

Đơn vị Ký hiệu (cid:1841)(cid:1850)(cid:1851)

(cid:1865)/(cid:1871) (cid:1865)/(cid:1871) (cid:1865)/(cid:1871) (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870) (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870) (cid:1841)(cid:2019)(cid:4662)(cid:2019)(cid:4663) (cid:1848)(cid:3014) (cid:1848)(cid:3021) (cid:1848)(cid:3030) (cid:1866)(cid:3004) (cid:2884) (cid:1866)(cid:3004)

∥ (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

(cid:2884)

(cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870)

Hệ tọa độ gắn với mặt đất (nằm trong mặt phẳng phương vị) Hệ tọa độ quy tắc mờ Vận tốc tên lửa Vận tốc mục tiêu Vận tốc tiếp cận tên lửa – mục tiêu Lệnh gia tốc pháp tuyến tên lửa Thành phần vuông góc với đường ngắm tên lửa – mục tiêu của lệnh gia tốc pháp tuyến tên lửa Thành phần song song với đường ngắm tên lửa – mục tiêu của lệnh gia tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870) Giá trị cực đại của (cid:1866)(cid:3004) (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870) Gia tốc pháp tuyến mục tiêu Quá tải mục tiêu (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870) Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Khoảng cách giữa tên lửa và mục tiêu (cid:1865) Tọa độ tên lửa trên trục X (cid:1865) Tọa độ tên lửa trên trục Y (cid:1865) Tọa độ mục tiêu trên trục X (cid:1865) Tọa độ mục tiêu trên trục Y (cid:1865) Góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856) Tốc độ góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871) (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:2870) Gia tốc góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu

(cid:2884) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299) (cid:1866)(cid:3021) (cid:1866)(cid:3021)(cid:3042) (cid:1866)(cid:3013) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3051) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052) (cid:2019) (cid:2019)(cid:4662) (cid:2019)(cid:4663) (cid:2010) (cid:1838) (cid:2013) (cid:1877)(cid:3014)

(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856) (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856) (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856) (cid:1865)

(cid:1865) (cid:1877)(cid:3021)

(cid:1865) (cid:1877)

(cid:1871) (cid:1840)(cid:4593) (cid:2201) (cid:1846)(cid:3014) Góc đường bay của mục tiêu Góc đón Sai số góc đón Tọa độ tên lửa trên trục Y trong trường hợp tuyến tính Tọa độ mục tiêu trên trục Y trong trường hợp tuyến tính Khoảng cách tương đối tên lửa – mục tiêu trên trục Y trong trường hợp tuyến tính Hệ số dẫn Toán tử Laplace Hằng số thời gian của khâu quán tính mô tả động học của tên lửa

viii

Thời điểm gặp Thời điểm bắt đầu cơ động Thời điểm hết cơ động Giá trị của gia tốc trọng trường (cid:4666)(cid:1859) (cid:3404) 9.81 (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667) Nhiễu tản mát tâm phản xạ Nhiễu pha-đinh (cid:1871) (cid:1871) (cid:1871)

(cid:1865)(cid:2870)/(cid:1834)(cid:1878) Hàm mật độ phổ công suất của nhiễu tản mát tâm (cid:1872)(cid:3033) (cid:1872)(cid:3030)(cid:3031) (cid:1872) (cid:2868)(cid:3030)(cid:3031) (cid:1859) (cid:1873)(cid:3008)(cid:3013) (cid:1873)(cid:3007)(cid:3015) Φ(cid:2891)(cid:2896) phản xạ

(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)(cid:2870)/(cid:1834)(cid:1878) Hàm mật độ phổ công suất của nhiễu pha-đinh

(cid:1865) (cid:1865) Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:1856)(cid:3033) (cid:2026)(cid:3008)(cid:3013)

(cid:1865) (cid:2026)(cid:3007)(cid:3013)

(cid:1865) (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3008)(cid:3013)

(cid:1865) (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3007)(cid:3013)

(cid:1840) (cid:1868)(cid:3030) (cid:1868)(cid:3040) (cid:1854)

Độ trượt tại thời điểm gặp Độ lệch quân phương độ trượt gây ra bởi nhiễu tản mát tâm phản xạ Độ lệch quân phương độ trượt gây ra bởi nhiễu pha- đinh Giá trị căn quân phương của độ trượt khi nhiễu tản mát tâm phản xạ tác động vào hệ thống Giá trị căn quân phương của độ trượt khi nhiễu pha- đinh tác động vào hệ thống Kích thước quần thể Xác suất lai ghép Xác suất đột biến Tham số xác định mức độ phụ thuộc vào số lần lặp trong phép đột biến không đồng nhất Các chuỗi nhiễm sắc thể bố mẹ

Chuỗi nhiễm sắc thể con Xác suất chọn lọc Quần thể cá thể ban đầu Quần thể cá thể mới Cá thể thứ k của quần thể ban đầu Các thể thứ k của quần thể mới Giá trị chặn dưới của nhiễm sắc thể con (cid:1855)(cid:3038) Giá trị chặn trên của nhiễm sắc thể con (cid:1855)(cid:3038) Nhiễm sắc thể (cid:1855)(cid:3038) sau khi bị đột biến Hàm thích nghi Bộ số xác định hình dạng của hàm liên thuộc Các đường lưới của hệ tọa độ quy tắc mờ Các điểm khởi tạo của hệ tọa độ quy tắc mờ (cid:1853)(cid:2869), (cid:1853)(cid:2870), … , (cid:1853)(cid:3041) (cid:1854)(cid:2869), (cid:1854)(cid:2870), … , (cid:1854)(cid:3041) (cid:1855)(cid:2869), (cid:1855)(cid:2870), … , (cid:1855)(cid:3041) (cid:1868)(cid:3038) (cid:1842) (cid:1842)(cid:4593) (cid:1835)(cid:3038) (cid:4593) (cid:1835)(cid:3038) (cid:1855)(cid:3038) (cid:1855)(cid:3038) (cid:4593) (cid:1855)(cid:3038) (cid:1836)(cid:4666). (cid:4667) (cid:4666)(cid:1864)(cid:3036), (cid:1855)(cid:3036), (cid:1870)(cid:3036)(cid:4667) (cid:1864)(cid:3036) (cid:4666)(cid:1876)(cid:3036), (cid:1877)(cid:3036)(cid:4667)

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

STT Tên hình vẽ, đồ thị Trang

1 27 Hình 2.1. Quan hệ động hình học tên lửa – mục tiêu trong mặt phẳng đứng

2 33 Hình 2.2. Sơ đồ cấu trúc vòng điều khiển sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

(cid:2884)/(cid:1866)(cid:3021) vào hệ số dẫn và tỉ số (cid:1872)/(cid:1872)(cid:3033)

36 3 Hình 2.3. Sự phụ thuộc của tỉ số (cid:1866)(cid:3004)

4 Hình 2.4. Sơ đồ cấu trúc sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ 38

5 Hình 2.5. Các tập mờ chuẩn hóa của các biến vào - ra 40

6 Hình 2.6. Mô tả phương pháp đưa ra hệ quy tắc mờ 42

7 Hình 2.7a. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 44

8 Hình 2.7b. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 44

9 Hình 2.8a. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 45

10 Hình 2.8b. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 46

11 50 Hình 2.9. Sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ với tác động của nhiễu

12 Hình 2.10. Sơ đồ cấu trúc liên hợp của hệ thống dẫn 52

13 54 Hình 2.11. Độ lệch quân phương của độ trượt do tác động của nhiễu tản mát tâm phản xạ

14 56 Hình 2.12. Độ lệch quân phương của độ trượt khi có nhiễu pha- đinh tác động

15 Hình 2.13. Dạng tín hiệu của nhiễu tản mát tâm phản xạ 58

16 62 Hình 2.14. Sơ đồ cấu trúc vòng điều khiển sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có nhiễu tác động

17 Hình 3.1. Minh họa quá trình tối ưu hóa của giải thuật di truyền 67

18 Hình 3.2. Thuật toán chọn lọc sắp hạng tuyến tính 69

70 19 Hình 3.3. Lai ghép (cid:1828)(cid:1838)(cid:1850) (cid:3398) (cid:2009)

20 75 Hình 3.4. Sơ đồ cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc tối ưu

77 21 Hình 3.5a. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

78 22 Hình 3.5b. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

23 Hình 3.6. Mã hóa lời giải bài toán tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ 78

24 80 Hình 3.7. Sơ đồ cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hệ quy tắc mờ tối ưu

25 Hình 3.8. “Hệ tọa độ quy tắc mờ” dùng để xác định hệ quy tắc mờ 82

26 Hình 3.9. Mã hóa lời giải bài toán tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ 84

27 Hình 3.10. Mã hóa lời giải bài toán tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ 85

28 86 Hình 3.11. Sơ đồ cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ tối ưu

29 Hình 4.1. Giá trị hàm thích nghi cực đại qua các thế hệ 89

90 30 Hình 4.2. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

90 31 Hình 4.3. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

(cid:2884) 32 Hình 4.4. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

33 Hình 4.5. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu 91

34 Hình 4.6. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ 91

92 35 Hình 4.7. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

92 36 Hình 4.8. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

(cid:2884) 37 Hình 4.9. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

38 Hình 4.10. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu 93

39 Hình 4.11. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 93

40 Hình 4.12. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 94

41 Hình 4.13. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 95

42 Hình 4.14. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 95

43 Hình 4.15. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 96

44 Hình 4.16. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 97

45 Hình 4.17. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 98

46 Hình 4.18. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 98

47 Hình 4.19. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ 100

48 Hình 4.20. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu 100

49 Hình 4.21. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ 101

50 Hình 4.22. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu 101

51 Hình 4.23. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 102

52 Hình 4.24. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 102

53 Hình 4.25. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 103

54 Hình 4.26. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 104

55 Hình 4.27. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 105

56 Hình 4.28. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 105

57 Hình 4.29. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 106

58 Hình 4.30. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 107

59 Hình 4.31. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ 108

109 60 Hình 4.32. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

109 61 Hình 4.33. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

(cid:2884) 62 Hình 4.34. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

110

63 110 Hình 4.35. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ tối ưu

64 Hình 4.36. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ 111

111 65 Hình 4.37. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

xii

111 66 Hình 4.38. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

(cid:2884) 67 Hình 4.39. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

112

68 112 Hình 4.40. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ tối ưu

69 Hình 4.41. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 113

70 Hình 4.42. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 113

71 Hình 4.43. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 114

72 Hình 4.44. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 115

73 Hình 4.45. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 116

74 Hình 4.46. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 116

75 Hình 4.47. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu 117

76 Hình 4.48. Gia tốc pháp tuyến tên lửa 118

xiii

DANH MỤC CÁC BẢNG

STT Tên bảng biểu Trang

1 Bảng 2.1. Ý nghĩa các kí hiệu của các tập mờ 40

2 Bảng 2.2a. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tỉ lệ mờ 41

3 Bảng 2.2b. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ 41

4 Bảng 2.2c. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tích phân tỉ lệ mờ 41

5 Bảng 2.3. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp 45

6 Bảng 2.4. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp 46

7 63 Bảng 2.5. Tổng hợp kết quả mô phỏng về độ trượt và lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại của các luật dẫn

8 74 Bảng 3.1. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

9 81 Bảng 3.2. Hệ quy tắc mờ minh họa cho phương pháp “hệ tọa độ quy tắc mờ”

10 94 Bảng 4.1. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 5g

11 96 Bảng 4.2. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -5g

12 97 Bảng 4.3. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 7g

13 99 Bảng 4.4. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -7g

14 Bảng 4.5. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được 101

15 Bảng 4.6. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được 102

16 103 Bảng 4.7. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 5g

17 104 Bảng 4.8. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -5g

xiv

18 106 Bảng 4.9. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 7g

19 107 Bảng 4.10. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -7g

20 Bảng 4.11. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được 110

21 Bảng 4.12. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được 112

22 114 Bảng 4.13. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 5g

23 115 Bảng 4.14. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -5g

24 117 Bảng 4.15. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 7g

25 118 Bảng 4.16. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -7g

MỞ ĐẦU

Một đặc điểm nổi bật trong thời đại ngày nay là quá trình giảm thiểu căng

thẳng giữa các quốc gia khác nhau và sự hình thành một hệ thống đảm bảo an

ninh tập thể. Tuy nhiên, sự tiến bộ của nhân loại xét từ quan điểm quy luật và lý

trí thì còn chưa đạt đến mức độ mà một quốc gia có thể không cần đến sự tồn tại

của quân đội. Nền độc lập và bản thân sự tồn tại của đất nước phụ thuộc vào khả

năng quốc phòng của đất nước đó.

Mặc dù hiện trạng nền kinh tế Việt Nam đang còn nhiều khó khăn, nhưng

những vấn đề về cải tiến các trang bị hiện có, chế tạo các hệ thống vũ khí mới

hiện đại chủ yếu mang tính chất phòng thủ, trong đó các hệ thống phòng không

vẫn là các vấn đề được quan tâm đặc biệt. Điều này có nguyên nhân là do các

nước chế tạo vũ khí hàng đầu thế giới đang đặc biệt chú trọng phát triển các hệ

thống phá hủy có độ chính xác cao cùng các phương tiện tấn công và hoàn thiện

các phương pháp sử dụng chúng một cách hiệu quả.

Việc chế tạo các thiết bị bay có các tính năng kỹ thuật chiến đấu cao, có

diện tích phản xạ hiệu dụng nhỏ và việc sử dụng rộng rãi gây nhiễu có tổ chức

để chế áp các tổ hợp tên lửa phòng không (TLPK) đã làm suy giảm chất lượng

khai thác thông tin về các tham số chuyển động của mục tiêu. Việc hoàn thiện

các phương pháp nhằm chọc thủng hệ thống phòng không và việc sử dụng các

dạng cơ động chống tên lửa cường độ cao vốn đang là các đặc trưng cơ bản của

vũ khí có độ chính xác cao và các phương tiện mang chúng. Tất cả các yếu tố đó

đang làm suy giảm năng lực tiêu diệt mục tiêu của các tổ hợp TLPK từ đó cần

thiết phải nâng cao độ chính xác dẫn tên lửa.

Để có thể tiêu diệt được các loại phương tiện tập kích đường không hiện

đại bằng hệ thống TLPK cần phải giải quyết các vấn đề then chốt sau:

+ Cải thiện khả năng cơ động của tên lửa bằng cách ứng dụng các phương

pháp tạo lực và mômen điều khiển mới;

+ Tăng khả năng chống nhiễu bằng các giải pháp kỹ thuật như: sử dụng tự

dẫn thụ động, hạn chế tối đa thời gian làm việc của đầu tự dẫn tích cực…

+ Tăng tốc độ và độ chính xác xử lý thông tin trên khoang nhờ ứng dụng

phương tiện tính toán số tốc độ cao;

+ Tối ưu hóa quỹ đạo bay của tên lửa bằng các phương pháp dẫn mới.

Cùng với việc cải thiện khả năng cơ động của TLPK, các giải pháp tối ưu

hóa quỹ đạo bay cũng góp phần đáng kể tăng hiệu quả tiêu diệt mục tiêu. Hầu

hết các giải pháp tối ưu hóa quỹ đạo bay của TLPK đều tập trung vào hai hướng:

nghiên cứu các thuật toán dẫn mới và hoàn thiện các thuật toán đã có.

Xuất phát từ những vấn đề nêu trên, bài toán “Nghiên cứu nâng cao chất

lượng quá trình tự dẫn tên lửa trên cơ sở sử dụng kết hợp logic mờ và giải thuật

di truyền” được đặt ra với mục đích xây dựng và hoàn thiện một luật dẫn cho tên

lửa tự dẫn trong điều kiện có nhiễu và mục tiêu cơ động. Nhằm nâng cao độ chính

xác điều khiển trong giai đoạn tự dẫn khi tiêu diệt các loại mục tiêu.

Cơ sở khoa học của bài toán nghiên cứu phương pháp dẫn

- Ứng dụng lý thuyết điều khiển hiện đại để tối ưu phương pháp dẫn;

- Lý thuyết logic mờ và ứng dụng trong điều khiển;

- Tổng hợp các bộ điều khiển mờ tối ưu bằng cách kết hợp logic mờ và giải

thuật di truyền;

- Lý thuyết lọc và xử lý tối ưu thông tin trong điều khiển;

- Sử dụng phương pháp liên hợp cho phép đánh giá chất lượng của hệ

thống tại các thời điểm cần quan tâm chỉ trong một lần tính toán thay vì

phải tính toán rất nhiều lần khi sử dụng phương pháp Monte Carlo;

- Khả năng ứng dụng những thành tựu mới của công nghệ máy tính số

trong việc giải các thuật toán của lý thuyết tập mờ, các thuật toán tập mờ

kết hợp giải thuật di truyền,… cho phép hiện thực hóa các phương pháp

dẫn với thuật toán phức tạp trên cơ sở nhiều nguồn thông tin bất định liên

quan đến mục tiêu.

Cơ sở thực tiễn của bài toán nghiên cứu phương pháp dẫn

Nhu cầu nâng cao chất lượng, hiệu quả của các phương pháp dẫn tên lửa

nói chung và các phương pháp tự dẫn cho TLPK nói riêng trong quá trình thiết

kế mới và nghiên cứu cải tiến các hệ thống điều khiển luôn luôn được đặt ra như

một nhu cầu thực tế, có tính cấp thiết liên quan tới sự phát triển không ngừng

của các loại mục tiêu đường không hiện đại.

Phạm vi, đối tượng nghiên cứu của luận án

Phạm vi nghiên cứu của luận án được hạn chế trong khuôn khổ bài toán

nâng cao chất lượng dẫn tên lửa sử dụng lý thuyết tập mờ và giải thuật di truyền.

Trong triển khai nghiên cứu, luận án sử dụng, kết hợp với các lý thuyết lọc - xử

lý tín hiệu tối ưu, lý thuyết tập mờ, giải thuật di truyền và lý thuyết mô hình hóa

hệ thống làm công cụ giải quyết các bài toán con.

Đối tượng nghiên cứu của luận án là lớp các tên lửa tự dẫn.

Để chứng minh kiểm chứng chất lượng và hiệu quả của luật dẫn được

hoàn thiện, luận án sử dụng cấu trúc đầy đủ của một vòng điều khiển tự dẫn

khép kín để khảo sát, đánh giá. Tuy nhiên, trong cấu trúc vòng điều khiển kín sử

dụng để khảo sát, những khâu nằm ngoài phạm vi nghiên cứu của luận án sẽ

được lý tưởng hóa hoặc giả thiết dưới dạng các khâu có tham số và động học

biết trước.

Mục đích nghiên cứu

Mục đích lý thuyết:

- Ứng dụng lý thuyết tập mờ và giải thuật di truyền để nâng cao chất lượng

của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có tính tới ảnh hưởng của nhiễu và sự cơ động của

mục tiêu.

Mục đích thực nghiệm:

- Kiểm chứng tính đúng đắn của thuật toán dẫn đề xuất thông qua khảo

sát, phân tích và đối chiếu quá tải yêu cầu và độ trượt tại thời điểm gặp của luật

dẫn tiếp cận tỉ lệ với các luật dẫn sau hoàn thiện trong điều kiện nhiễu và mục

tiêu hiện đại cơ động bằng phương pháp mô phỏng.

Nội dung nghiên cứu của luận án gồm:

Căn cứ mục đích, phạm vi và đối tượng nghiên cứu, căn cứ phương pháp

xây dựng các bài toán cần phải giải, bố cục của luận án được trình bày như sau:

Mở đầu

Đặt vấn đề nghiên cứu.

Chương 1: Tổng quan về các luật dẫn tên lửa tự dẫn

Trong chương 1, luận án nêu tổng quan các luật dẫn tên lửa tự dẫn:

- Phân tích các công trình nghiên cứu trong nước và ngoài nước.

- Phân tích ưu điểm và hạn chế của các luật dẫn kinh điển gồm dẫn ba

điểm, dẫn đuổi và dẫn tiếp cận tỉ lệ.

- Phân tích ưu điểm và hạn chế của các luật dẫn sử dụng lý thuyết điều

khiển hiện đại gồm dẫn tối ưu, dẫn dự báo và dẫn trò chơi vi phân.

- Phân tích ưu điểm và hạn chế của những luật dẫn sử dụng các công cụ của

điều khiển thông minh.

- Trên cơ sở các phân tích trên luận án đặt ra vấn đề cần nghiên cứu và

hướng giải quyết vấn đề để nâng cao chất lượng dẫn tên lửa.

Chương 2: Đánh giá chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp

cận tỉ lệ mờ

Để đánh giá chất lượng của các luật dẫn, chương hai luận án đã giải quyết

các nội dung:

- Xây dựng quan hệ động hình học của mục tiêu và tên lửa trong mặt phẳng

đứng.

- Đánh giá chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ cổ điển với các luật dẫn mờ

trong điều kiện mục tiêu cơ động.

- Đánh giá chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ cổ điển với các luật dẫn mờ

trong điều kiện nhiễu.

Chương 3: Tối ưu hóa luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ dựa trên giải thuật di truyền

Dựa trên nội dung được nghiên cứu trong chương 2 của luận án,

chương 3 thực hiện thiết kế luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu trên cơ sở luật

dẫn vi phân tỉ lệ mờ.

- Phân tích cấu trúc giải thuật di truyền và ứng dụng trong lĩnh vực điều khiển.

- Đề xuất ba thuật toán tối ưu hoá luật dẫn mờ bởi giải thuật di truyền:

+ Tối ưu hoá hàm liên thuộc của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ;

+ Tối ưu hoá quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ;

+ Tối ưu hoá hàm liên thuộc và quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ.

Chương 4: Đánh giá hiệu quả luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

- Nội dung chương 4 thực hiện các thực nghiệm khảo sát, đánh giá hiệu quả

của luật dẫn đề xuất trên cơ sở mô hình động học của VĐK kín tự dẫn với các

dạng và mức độ cơ động khác nhau của mục tiêu.

- Hiệu quả của luật dẫn đề xuất được đánh giá thông qua các tham số: quá tải

yêu cầu đối với tên lửa; độ trượt tại điểm gặp khi mục tiêu cơ động với các dạng

và mức độ khác nhau. Trên cơ sở đó để kết luận mức độ hoàn thiện luật dẫn.

Phần kết luận

Khẳng định và nêu rõ những kết quả nghiên cứu đã đạt được trong luận

án. Chỉ ra những đóng góp khoa học mới của luận án và những công trình khoa

học mà tác giả đã công bố. Kiến nghị, đề xuất hướng ứng dụng và phát triển

những kết quả nghiên cứu.

Đánh giá tính thực tiễn, tính khoa học và đóng góp mới của luận án

Tính thực tiễn:

- Với công nghệ và kỹ thuật hiện nay, phương pháp dẫn đề xuất hoàn toàn

có khả năng hiện thực hóa trong thực tế. Tuy nhiên cần xem xét kỹ hơn về vấn

đề xử lý để đảm bảo tính thời gian thực khi áp dụng mô hình cụ thể.

- Kết quả nghiên cứu của luận án có thể sử dụng trong giảng dạy và nghiên

cứu phát triển các phương pháp tự dẫn tên lửa.

Tính khoa học của luận án:

- Việc ứng dụng các lý thuyết điều khiển hiện đại để giải quyết các vấn đề

nhằm nâng cao chất lượng trong các phương pháp dẫn tên lửa truyền thống là

vấn đề luôn có ý nghĩa khoa học và thực tiễn. Luận án được xây dựng theo

hướng hoàn thiện phương pháp dẫn tiếp cận tỉ lệ nhằm nâng cao xác suất tiêu

diệt mục tiêu trong điều kiện có tác động của nhiễu và mục tiêu cơ động trên cơ

sở ứng dụng lý thuyết mờ kết hợp với giải thuật di truyền.

Đóng góp mới của luận án:

- Luận án đã khảo sát chất lượng của các luật dẫn khi có tính tới sự tác

động của hai loại nhiễu ảnh hưởng trực tiếp đến các hệ thống đầu tự dẫn vô

tuyến với mô hình cụ thể, đảm bảo sát với thực tế.

- Trên cơ sở xây dựng và mô phỏng các luật dẫn PF, PDF và PIF, luận án

đã chỉ ra rằng ứng dụng logic mờ có thể cải thiện chất lượng phương pháp dẫn

tiếp cận tỉ lệ, trong đó PDF cho kết quả tốt nhất trong 3 luật dẫn mờ nói trên.

- Ứng dụng giải thuật di truyền với các phương pháp chọn lọc, lai ghép và

đột biến phù hợp để đề xuất các thuật toán tối ưu hóa tham số luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ xây dựng trên cơ sở logic mờ.

Chương 1

TỔNG QUAN VỀ CÁC LUẬT DẪN TÊN LỬA TỰ DẪN

Quân chủng Phòng không – Không quân (PK-KQ) Việt Nam là một bộ

phận của Quân đội Nhân dân Việt Nam. Lực lượng PK-KQ Việt Nam có vị trí,

vai trò và nhiệm vụ bảo vệ vùng trời vùng biển thuộc chủ quyền đất nước. Yêu

cầu nhiệm vụ của lực lượng PK-KQ Việt Nam trong giai đoạn mới rất nặng nề.

Và đặc biệt quan trọng trong điều kiện phát triển kinh tế và bảo vệ chủ quyền

khi tranh chấp đang nóng lên trên Biển Đông, những dấu hiệu về nguy cơ mất an

ninh quốc tế và an ninh khu vực Đông Nam Á nói chung và an ninh chủ quyền

quốc gia nói riêng vẫn còn hiện hữu dưới nhiều hình thức khác nhau. Do đó,

trong giai đoạn mới, cùng với sự phát triển của nền kinh tế, lực lượng PK-KQ

Việt Nam có định hướng trên một tầm cao mới và là một trong các quân binh

chủng được ưu tiên “tiến thẳng lên hiện đại”. Điều này đòi hỏi cần phải có sự

phát triển cả về mặt vũ khí trang bị kỹ thuật cũng như con người. Đi kèm theo

đó là các cơ sở hậu cần kỹ thuật và nghiên cứu phát triển khoa học công nghệ

ứng dụng.

Tuy nhiên, do kinh tế đất nước còn khó khăn nên nguồn lực tài chính

cung cấp cho lực lượng PK-KQ còn hạn chế. Do đó bên cạnh việc mua sắm

trang bị những tổ hợp tên lửa thế hệ mới – hiện đại thì công tác cải tiến để nâng

cao hiệu quả chiến đấu của những hệ thống TLPK đang có là nhiệm vụ cần thiết.

Xuất phát từ điều đó, luận án xác định đối tượng nghiên cứu là lớp các tên

lửa tự dẫn. Mục đích của luận án là tổng hợp một luật dẫn mới từ việc ứng dụng

công cụ logic mờ và giải thuật di truyền để nâng cao chất lượng bắn của các tên

lửa tự dẫn.

1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu của nước ngoài

Mục tiêu của hệ thống dẫn trong các tên lửa tự dẫn chiến thuật là tạo ra các

lệnh phù hợp để tên lửa tiếp cận đến mục tiêu sao cho khoảng cách giữa tên lửa và

mục tiêu tại thời điểm gặp nhỏ nhất. Trong thực tế, quá trình dẫn phụ thuộc vào rất

nhiều yếu tố ràng buộc về mặt vật lý như: thời gian tự dẫn, khả năng cơ động của

tên lửa, tác động của các yếu tố bên ngoài,... Và đặc biệt là yếu tố thời gian, các tên

lửa chiến thuật đất đối không và không đối không thường có thời gian tự dẫn nhỏ

hơn 50 s [22]. Như vậy trong khoảng thời gian ngắn này, hệ thống dẫn phải tạo ra

các lệnh dẫn (đảm bảo các điều kiện vật lý của tên lửa) để tên lửa tiêu diệt được

mục tiêu. Vậy nên vấn đề chính ở đây là: hệ thống dẫn sử dụng các thông tin đang

có như thế nào để nó tạo ra các lệnh dẫn phù hợp cho phép tên lửa tiêu diệt được

mục tiêu.

Nghiên cứu, cải tiến, phát triển các phương pháp dẫn là vấn đề đã được

quan tâm từ rất sớm. Các luật dẫn được đề xuất đầu tiên và thử nghiệm là các

luật dẫn kinh điển. Chúng có các ưu điểm chính sau [20, 22, 49]:

- Dễ hiểu.

- Dễ thực hiện.

- Cần ít thông tin.

Cho tới năm 1960, với sự phát triển nhanh chóng của lý thuyết điều khiển

tối ưu thì các luật dẫn với cơ sở lý thuyết chặt chẽ đã bắt đầu xuất hiện – luật

dẫn dựa trên lý thuyết điều khiển hiện đại. Lý thuyết điều khiển tối ưu là cơ sở

để giải quyết các bài toán tối ưu động. Những bài toán mà ở đó lý thuyết điều

khiển tối ưu được áp dụng liên quan tới việc tối ưu một vài chỉ tiêu chất lượng

dưới các điều kiện ràng buộc cụ thể. Sau đó không lâu, người ta phát hiện ra

rằng với khả năng tính toán hiện có không thể tìm được lời giải tối ưu cho một

bài toán dẫn phi tuyến. Khi đó người ta phải chấp nhận xét bài toán ở dạng tuyến

tính và hy vọng có thể tìm được lời giải dễ dàng hơn. Có nhiều cách tiếp cận,

một trong những cách tiếp cận cho lời giải đơn giản nhất là tuyến tính dạng toàn

phương.

Gần đây, một hướng phát triển mới để xây dựng các luật dẫn tên lửa là áp

dụng các phương pháp điều khiển thông minh. Điều khiển thông minh là một

phương pháp điều khiển mà ở đó không cần sự tham gia của con người trong

việc đưa ra các quyết định điều khiển, ngoài ra nó còn có khả năng học, thích

nghi với sự thay đổi của tác động đầu vào. Mạng neural, logic mờ và giải thuật

di truyền, lập trình tiến hóa là những công cụ chủ yếu được sử dụng trong các

ứng dụng của điều khiển thông minh. Trong lĩnh vực dẫn tên lửa, hai công cụ

được sử dụng nhiều nhất là mạng neural và logic mờ [20, 62].

Từ những phân tích ở trên, các luật dẫn cho tên lửa tự dẫn có thể được

phân chia thành 3 nhóm chính sau:

- Các luật dẫn kinh điển.

- Các luật dẫn sử dụng lý thuyết điều khiển hiện đại.

- Các luật dẫn sử dụng công cụ điều khiển thông minh.

1.1.1. Các luật dẫn kinh điển

Người có công đầu tiên trong việc đưa ra những nguyên lý căn bản của

quá trình dẫn phải kể đến Locke [76]. Kể từ đó, một số lượng lớn các phương

pháp dẫn đã được đề xuất để nâng cao hiệu quả dẫn, thích nghi với những nhiễu

loạn tác động từ môi trường. Những phương pháp dẫn này phần lớn dựa trên lý

thuyết điều khiển kinh điển. Đến nay, những luật dẫn kinh điển phổ biến sau:

dẫn ba điểm; dẫn đuổi; dẫn tiếp cận tỉ lệ.

1.1.1.1. Dẫn ba điểm

Phương pháp dẫn này còn có tên gọi khác là dẫn theo đường ngắm, luật

dẫn sẽ luôn giữ cho tên lửa nằm trên đường ngắm nối giữa vị trí của mục tiêu

với thiết bị bám sát. Đây là phương pháp dẫn đã được áp dụng cho những loại

vũ khí có điều khiển đầu tiên trên thế giới. Đó là khi Werner Siemen đề xuất với

Bộ Quốc phòng Phổ (tháng 8 – 1870) một quả ngư lôi gắn bên dưới một chiếc

thuyền buồm và được điều khiển bởi các xung khí nén truyền qua các ống cao

su. Các lệnh được truyền từ một trạm điều khiển được đặt trên mặt đất hoặc trên

tàu. Vị trí của thuyền có gắn ngư lôi được đánh dấu bởi một bóng đèn. Cuối

cùng thì hệ thống này cũng đã được phát triển và triển khai cho Hải quân Đức

vào năm 1916. Khi này, những chiếc thuyền gắn ngư lôi đã được đẩy bởi những

động cơ đốt trong nên chúng có thể đạt được vận tốc lớn hơn 15 m/s. Tháng 10

năm 1917 đánh dấu thành công đầu tiên của hệ thống này khi một tàu của Anh

đã bị đánh chìm [49].

Mặc dù Chính phủ Đức đã kí vào Hiệp ước Versailles (1919). Nhưng đến

năm 1920, họ vẫn bắt tay vào nghiên cứu các hệ thống tự dẫn trên không và tên

lửa. Sau đó không lâu, Đức đã dẫn đầu thế giới trong lĩnh vực này. Đến năm

1943, Đức đã có hai hệ thống tự dẫn: hệ thống thứ nhất có tên SD – 1400 – X,

có biệt danh là Fritz – X và hệ thống thứ hai có tên Hs – 293, chúng đều là các

bom chống tàu tự dẫn bằng sóng điện từ. Tất cả các hệ thống không đối hải ở

thời điểm này đều sử dụng luật dẫn ba điểm [49].

Trong Chiến tranh Thế giới lần thứ II, một tên lửa không đối không có tên

X – 4 cũng sử dụng luật dẫn ba điểm đã được phát triển nhưng không có hiệu

quả chiến đấu. X – 4 có một phiên bản chống tăng có tên là X – 7 và X – 7 đã

trở thành tiền thân của rất nhiều tên lửa chống tăng sử dụng luật dẫn ba điểm ở

phương Tây và các cường quốc phương Đông vào đầu những năm 1950.

Từ đó đến nay, luật dẫn ba điểm đã có rất nhiều biến thể, cải tiến. Ha và

Chong [32] đã thiết kế luật dẫn ba điểm bằng kỹ thuật phản hồi tuyến tính. Các

tác giả đã chuyển bài toán dẫn ba điểm thành bài toán bám sát phi tuyến. Tuy

nhiên chất lượng của luật dẫn nhận được phụ thuộc rất nhiều vào động lực học

của hệ thống và sai số ước lượng. Trong tài liệu [33], các tác giả đã đề xuất sử

dụng sơ đồ điều khiển bám sát để thiết kế luật dẫn ba điểm. Kết quả khảo sát cho

thấy luật dẫn mới này đã làm giảm độ cong và độ trượt của luật dẫn ba điểm,

đồng thời độ ổn định của hệ thống khi áp dụng luật dẫn đã được chứng minh bởi

tiêu chuẩn ổn định Lyapunov.

1.1.1.2. Dẫn đuổi

Bản chất của phương pháp dẫn đuổi là tại mọi thời điểm của quá trình tự

dẫn, véc tơ vận tốc tên lửa luôn nằm trên đường ngắm tên lửa – mục tiêu, hoặc

đón trước đường ngắm một góc xác định.

Xuất phát từ bài báo của nhà Hình học – nhà Hải dương học người Pháp

Pierre Bóuguer tại Viện Khoa học Hoàng gia Pháp năm 1732 khi ông đưa ra giải

pháp cho tình huống một tàu cướp biển đang cố cướp tàu buôn. Tiếp đó, vào

năm 1811, Dubois – Aymé đã đưa ra thuật ngữ “chó săn thỏ” trong công bố của

mình [49]. Và ta cũng có thể thấy rằng, rất nhiều loài thú săn mồi theo phương

pháp dẫn đuổi. Từ một quy tắc xuất hiện trong tự nhiên, phương pháp dẫn đuổi

đã được áp dụng vào các hệ thống vũ khí. Những ứng dụng đầu tiên của luật dẫn

này xuất hiện trong Chiến tranh Thế giới II, khi độ chính xác của các hệ thống

bom tự dẫn sử dụng luật dẫn ba điểm phụ thuộc vào cự ly. Mặc dù Lực lượng

Không quân Đức đã có những thành công ban đầu với những thế hệ bom tự dẫn

sử dụng luật dẫn ba điểm (Hs – 393 và Fritz – X) nhưng họ đã quyết định

chuyển sang thế hệ bom sử dụng phương pháp dẫn đuổi không đón (Hs – 393D).

Thông thường khi áp dụng phương pháp dẫn đuổi, tên lửa sẽ tiếp cận mục

tiêu từ phía sau. Điều này sẽ làm tăng thời gian dẫn, làm tăng xác suất mất mục

tiêu. Ngoài ra, khi áp dụng phương pháp dẫn này, quỹ đạo tên lửa càng cong khi

càng về cuối quá trình dẫn. Khi đó sẽ làm tăng sai số tại thời điểm gặp và có thể

lệnh dẫn sẽ vượt qua giới hạn cho phép của tên lửa.

Để nâng cao chất lượng luật dẫn đuổi, trong tài liệu [28], các tác giả đã sử

dụng một góc bù tỉ lệ với vận tốc gió để khử ảnh hưởng của gió đến quá trình

dẫn. Kết hợp luật dẫn với lý thuyết điều khiển phi tuyến để nâng cao chất lượng

dẫn là một hướng nghiên cứu nhận được nhiều sự quan tâm, theo hướng này có

một số nghiên cứu tiêu biểu như: Tal Shima [66] áp dụng điều khiển trượt để

nâng cao chất lượng luật dẫn đuổi có đón; Seungho Yoon và Youdan Kim [63]

kết hợp dẫn đuổi và bộ điều khiển cuốn chiếu thích nghi (Adaptive

Backstepping) để xử lý tính phi tuyến của UAV; Takeshi Yamasaki và đồng

nghiệp [65] đã đề xuất luật dẫn đuổi không đón theo hướng tiếp cận sử dụng

điều khiển trượt.

1.1.1.3. Dẫn tiếp cận tỉ lệ

Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ được đề xuất lần đầu tiên bởi những nhà khoa học

người Đức tại phòng thí nghiệm Peenemu(cid:4663) nde. Tại đây, họ đã xây dựng các

phương trình và những nguyên lý căn bản của phương pháp dẫn này. Tuy nhiên

không có một ai hoặc một tài liệu nào được công bố về những nghiên cứu của họ

[49, 76]. Do đó có thể nói rằng, luật dẫn tiếp cận tỉ lệ được phát minh bởi Yuan tại

phòng thí nghiệm RCA – USA. Nghiên cứu đầu tiên về luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

được Yuan công bố vào tháng 12 năm 1943. Sau đó không lâu, Newell [52] công

bố những nghiên cứu tiêu biểu về luật dẫn tiếp cận tỉ lệ.

Trong giữa những năm 1950, những tên lửa tự dẫn sử dụng luật dẫn tiếp

cận tỉ lệ đã được phát triển và sản xuất ở nhiều nơi. Đến nay vẫn còn khá nhiều

hệ thống tên lửa áp dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ đã trở

thành luật dẫn được sử dụng phổ biến nhất trong các hệ thống tên lửa tự dẫn. Sự

phổ biến của nó là do tính đơn giản về mặt toán học cũng như khi thực hiện.

Đến nay, đã có rất nhiều nghiên cứu về nâng cao chất lượng của luật dẫn.

Trong đó, một hướng cải tiến luật dẫn tiếp cận tỉ lệ thu hút được sự quan tâm

của nhiều nhà nghiên cứu là bổ sung thêm thành phần độ lệch (bias) vào biểu

thức xác định gia tốc pháp tuyến đòi hỏi của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ để bù lại ảnh

hưởng do sự cơ động của mục tiêu và các thành phần động lực học không thể

mô hình hóa được. Trong số những nghiên cứu theo hướng đó, đáng chú ý hơn

cả là nghiên cứu của Zarchan [76]. Trong nghiên cứu của mình, tác giả đã bổ

sung thêm thành phần gia tốc pháp tuyến mục tiêu vào biểu thức xác định gia

tốc pháp tuyến đòi hỏi của tên lửa, khi đó luật dẫn nhận được chính là luật dẫn

tiếp cận tỉ lệ tăng cường (APN). Bằng lý thuyết điều khiển tối ưu, tác giả đã

chứng minh được tính tối ưu của luật dẫn APN trong trường hợp hệ số dẫn

(cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3. Bằng các mô phỏng, tác giả đã cho thấy luật dẫn APN có gia tốc pháp

tuyến đòi hỏi cũng như độ trượt tại thời điểm gặp nhỏ hơn luật dẫn tiếp cận tỉ lệ.

Tuy nhiên, luật dẫn APN đòi hỏi thông tin về gia tốc pháp tuyến mục tiêu nên để

thực hiện được luật dẫn APN buộc phải giải quyết được bài toán ước lượng gia

tốc pháp tuyến mục tiêu – đây là bài toán khó. Để khắc phục nhược điểm của

luật dẫn APN, một số tác giả đã đề xuất một luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mới cho các

tên lửa tự dẫn tầm ngắn dựa trên lý thuyết điều khiển trượt (SBPN) [62]. Kết quả

khảo sát đã cho thấy chất lượng của luật dẫn SBPN tốt hơn luật dẫn PN và tương

đương với luật dẫn APN, trong khi đó để thực hiện luật dẫn SBPN không cần

đòi hỏi nhiều thông tin như luật dẫn APN. Hoặc mới gần đây, Yuri Ulybyshev

đã đề xuất luật dẫn tiếp cận tỉ lệ với hệ số dẫn biến đổi phụ thuộc vào trạng thái

hiện tại của tên lửa và trạng thái mong muốn của tên lửa tại thời điểm gặp [75].

Tuy nhiên Yuri Ylybyshev đã xét bài toán dẫn khi giả thiết mục tiêu không cơ

động, điều này đã làm giảm tính thực tế của nghiên cứu.

1.1.1.4. Một số hạn chế của luật dẫn kinh điển

Hầu hết những luật dẫn kinh điển đều sử dụng giả thiết: mục tiêu và tên

lửa bay với vận tốc không đổi; mục tiêu không cơ động; bay với tốc độ chậm.

Tuy nhiên ngày nay, các thiết bị bay đều được hiện đại hóa, có khả năng cơ

động lớn, bay với tốc độ cao. Do đó khi áp dụng những luật dẫn này, độ trượt tại

thời điểm gặp sẽ tăng đáng kể, ảnh hưởng đến xác suất tiêu diệt mục tiêu. Mặc

dù có rất nhiều nghiên cứu nhằm nâng cao chất lượng nhóm luật dẫn kinh điển

nhưng những nghiên cứu này hoặc đòi hỏi thêm thông tin về những trạng thái

ước lượng của mục tiêu hoặc đòi hỏi thêm thông tin về trạng thái ước lượng của

hệ thống – đây vẫn đang là những bài toán khó.

1.1.2. Các luật dẫn sử dụng lý thuyết điều khiển hiện đại

Các luật dẫn hiện đại là các luật dẫn dựa trên lý thuyết ước lượng và lý

thuyết điều khiển hiện đại. Đây là một lĩnh vực khoa học rộng lớn, tuy nhiên

trong lĩnh vực dẫn thì lý thuyết điều khiển tối ưu được ứng dụng nhiều nhất. Lý

thuyết này bắt đầu phát triển từ những năm 1959 – 1961 và thu hút rất nhiều sự

quan tâm của các kỹ sư điều khiển cũng như những người quan tâm tới lĩnh vực

dẫn nói chung [49].

Những công bố đầu tiên về lý thuyết điều khiển tối ưu trong lĩnh vực dẫn

phải kể đến Bryson và Baron [35]; Bryson [15]; Kishi và Bettwy [42]; Bryson

[14]. Kể từ đó, có hàng trăm bài báo đã được công bố về áp dụng điều khiển tối

ưu trong lĩnh vực dẫn.

Dựa trên đặc điểm của hàm chỉ tiêu chất lượng, các luật dẫn dựa trên lý

thuyết điều khiển hiện đại có thể được chia thành ba nhóm chính [62]:

- Dẫn tối ưu;

- Dẫn dự báo;

- Dẫn dựa vào lý thuyết trò chơi vi phân.

1.1.2.1. Dẫn tối ưu

Trước đây luật dẫn tiếp cận tỉ lệ được áp dụng rất thành công cho các hệ

thống vũ khí tự dẫn bởi vì các thiết bị bay ở thời điểm đó bay với tốc độ chậm,

không cơ động hoặc quy luật cơ động đơn giản. Với khả năng cơ động của các

thiết bị bay ngày nay, cần phải nghiên cứu, cải tiến, phát triển các phương pháp

dẫn để nâng cao xác suất tiêu diệt mục tiêu. Dẫn tối ưu là một hướng nghiên cứu

được quan tâm từ rất sớm. Để nâng cao xác suất tiêu diệt mục tiêu bằng dẫn tối

ưu cần phải:

- Sử dụng các cảm biến để xác định các tham số về vị trí, vận tốc, gia tốc

mục tiêu. Sử dụng lý thuyết ước lượng để cung cấp những ước lượng

chính xác cho hệ thống dẫn.

- Tạo ra lệnh dẫn tối ưu từ các ước lượng nhận được để làm cực tiểu độ trượt.

Luật dẫn tối ưu là luật dẫn sử dụng thông tin về trạng thái của mục tiêu để

tạo lệnh dẫn [76]. Tuy nhiên những nghiên cứu về ước lượng trạng thái mục tiêu

rất ít [62]. Dowdle và đồng nghiệp [25] đã ước lượng gia tốc pháp tuyến mục tiêu

sử dụng bộ lọc Kalman mở rộng từ những phép đo về cự ly tương đối, tốc độ thay

đổi cự ly, góc đường ngắm và tốc độ thay đổi đường ngắm. Uhrmeister [70] ước

lượng gia tốc pháp tuyến mục tiêu từ những cảm biến quang học. Kim và cộng sự

[41] sử dụng những phép đo về cự ly và góc đường ngắm để ước lượng thông tin

về cự ly tương đối, vận tốc tương đối và gia tốc mục tiêu bằng bộ lọc Kalman mở

rộng. Một tham số quan trọng khác cần phải ước lượng khi thực hiện luật dẫn tối

ưu là (cid:1872)(cid:3034)(cid:3042) – thời gian dẫn từ thời điểm hiện tại đến thời điểm gặp. Đây là một tham

số quan trọng, độ chính xác của tham số này quyết định đến chất lượng của luật

dẫn. Đã có một số nghiên cứu đưa ra phương pháp xác định tham số này như

trong [36]. Tuy nhiên, phương pháp để xác định tham số này rất phức tạp, mới chỉ

dừng lại về mặt toán học. Hoặc trong [38], tác giả sử dụng lý thuyết điều khiển

(cid:1834)(cid:2998) để giảm sự phụ thuộc của luật dẫn vào tham số (cid:1872)(cid:3034)(cid:3042).

1.1.2.2. Dẫn dự báo

Vì các luật dẫn tối ưu sử dụng những ước lượng trạng thái mục tiêu để xác

định lệnh dẫn, đòi hỏi phải tuyến tính hóa các phương trình động hình học. Theo

hướng tiếp cận này gặp phải hai khó khăn sau:

- Mô hình chuyển động mục tiêu thường có tính phi tuyến cao do đó tuyến

tính hóa sẽ gặp phải những sai số.

- Vị trí của mục tiêu cơ động trong tương lai không chắc chắn.

Ý tưởng của phương pháp dẫn dự báo dựa trên hàm phân bố xác suất vị trí

của mục tiêu để đưa ra những phán đoán về vị trí tiếp theo của mục tiêu. Dẫn dự

báo có tính đến sự không chắc chắn trong những thông tin về sự cơ động của

mục tiêu. Gần đây, Talole và Banavar [67] đã phát biểu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

theo hướng sử dụng điều khiển dự báo và nhận thấy luật dẫn mới có chất lượng

hơn hẳn luật dẫn tiếp cận tỉ lệ truyền thống. Talole và Phadke [68] cũng đề xuất

một bộ ước lượng trạng thái mục tiêu. Bộ ước lượng đề xuất dựa trên bộ lọc dự

báo phi tuyến.

1.1.2.3. Dẫn trò chơi vi phân

Lý thuyết trò chơi vi phân xuất hiện vào những năm 1960 do nhu cầu

nghiên cứu các đối tượng có điều khiển trong tình huống xung khắc mà chuyển

động của chúng được mô tả qua hệ thống các phương trình vi phân. Những bài

toán của trò chơi vi phân có nguồn gốc từ các vấn đề thực tế như: khảo sát hệ

thống lực có nhiều thành phần tham gia điều khiển mà mỗi thành phần có một

mục đích riêng; khảo sát một hệ có điều khiển trong môi trường chịu các biến

đổi ngẫu nhiên;….[8].

Nền tảng lý thuyết của các luật dẫn trò chơi vi phân là lý thuyết điều

khiển tối ưu [22, 62]. Giả sử mục tiêu di chuyển theo một số phương án nào đó

(phương án di chuyển của mục tiêu được xác định dựa trên những thông tin về

vị trí, vận tốc, gia tốc hiện tại của mục tiêu). Dựa trên những thông tin này, tên

lửa sẽ đưa ra phương án tiếp cận mục tiêu tối ưu nhất. Tuy nhiên, luật dẫn trò

chơi vi phân có hai nhược điểm chính như sau: thứ nhất, khối lượng tính toán để

đưa ra được những phán đoán về phương án bay của mục tiêu rất lớn; thứ hai,

độ chính xác của những phán đoán về mục tiêu không cao bởi vì rất khó để có

thể khẳng định mục tiêu sẽ di chuyển tiếp theo như thế nào [22].

Để giảm khối lượng tính toán, người ta thường sử dụng thêm một số giả

thiết và tuyến tính hóa mô hình bài toán dẫn. Những công bố đầu tiên phải kể

đến là của Gutman [61] và Anderson [27]. Trong cả hai nghiên cứu này, các tác

giả đều coi tên lửa và mục tiêu là các chất điểm, bỏ qua động lực học đầu tự dẫn.

Những nghiên cứu đáng chú ý nhất là của Shinar và đồng nghiệp [12, 37]. Forte

và Shinar đề xuất luật dẫn dựa trên sự kết hợp dẫn tối ưu và dẫn trò chơi vi phân

[12]. Gần đây, Chen và Speyery [60] đã tổng hợp luật dẫn dựa trên lý thuyết trò

chơi vi phân có tính đến độ trễ của tuyến lái. Thông qua kết quả mô phỏng, các

tác giả đã chứng minh tính hiệu quả của luật dẫn.

1.1.2.4. Một số hạn chế của các luật dẫn đã được phát triển trên cơ sở lý

thuyết điều khiển hiện đại

Cho đến nay có rất nhiều nghiên cứu về việc áp dụng lý thuyết điều khiển

hiện đại vào lĩnh vực dẫn được công bố. Những kết quả mô phỏng nhận được đều

chứng minh tính hiệu quả của những luật dẫn này. Tuy nhiên, những luật dẫn này

chưa thể hiện thực hóa được bởi vì những nhược điểm của các luật dẫn này như:

- Luật dẫn tối ưu đòi hỏi những ước lượng về gia tốc pháp tuyến mục tiêu

và thời gian dẫn đến điểm gặp (cid:1872)(cid:3034)(cid:3042) phải chính xác, nếu những ước lượng này

không chính xác thì chất lượng của luật dẫn tối ưu sẽ rất kém. Mặc dù đã có rất

nhiều nghiên cứu về ước lượng gia tốc pháp tuyến mục tiêu [25, 41, 70] và (cid:1872)(cid:3034)(cid:3042)

[36, 38] nhưng những nghiên cứu này chỉ áp dụng được trong một phạm vi rất

hẹp, kết quả nhận được dừng lại ở mức độ lý thuyết vì thuật toán xác định chúng

quá phức tạp, đòi hỏi khối lượng tính toán lớn. Ngoài ra, nếu mô hình động lực

học không chính xác, chất lượng luật dẫn tối ưu suy giảm nghiêm trọng.

- Đối với luật dẫn trò chơi vi phân, dù luật dẫn không sử dụng thông tin về

gia tốc pháp tuyến của mục tiêu nên khắc phục được nhược điểm của luật dẫn tối

ưu nhưng luật dẫn trò chơi vi phân vẫn phải thực hiện một khối lượng tính toán

lớn và do đó không đảm bảo áp dụng trong các ứng dụng thời gian thực.

1.1.3. Các luật dẫn sử dụng các công cụ của điều khiển thông minh

Điều khiển thông minh là phương pháp điều khiển phỏng theo các đặc

điểm cơ bản của trí thông minh con người. Các đặc điểm cơ bản này bao gồm:

khả năng học; khả năng xử lý thông tin không chắc chắn và khả năng tìm kiếm

lời giải tối ưu. Khái niệm “điều khiển thông minh” vẫn chưa có sự thống nhất và

còn nhiều tranh cãi. Một trong những định nghĩa được nhiều người công nhận và

sử dụng là của Anstaklis [3]. Theo Anstaklis “điều khiển thông minh là quá

trình tính toán một cách hiệu quả hướng tới đạt được mục tiêu của hệ thống

phức tạp, thông tin không đầy đủ và trong điều kiện không có chỉ dẫn cụ thể làm

thế nào để đạt được mục tiêu đó”.

Điều khiển thông minh là lĩnh vực khoa học tổng hợp vì nó kết hợp lý

thuyết từ các lĩnh vực khác nhau như toán học, điều khiển học, máy tính, trí tuệ

nhân tạo, … Khoa học máy tính và đặc biệt là trí tuệ nhân tạo cung cấp phương

pháp biểu diễn tri thức, phương pháp suy diễn dựa trên cơ sở tri thức. Khái niệm

và thuật toán thích nghi trong lĩnh vực điều khiển giúp các bộ điều khiển trở nên

“thông minh”, có khả năng thích nghi và khả năng học. Sự phát triển của công

nghệ chế tạo cảm biến, cơ cấu chấp hành, công nghệ tính toán và mạng thông tin

tạo điều kiện cần thiết để thực hiện phần cứng hệ thống điều khiển thông minh.

Mạng neural, logic mờ, giải thuật di truyền là ba công cụ phù hợp nhất

cho phép thiết kế hệ thống có các đặc điểm thông minh cơ bản là khả năng học,

khả năng suy luận và khả năng tối ưu hóa. Trong những năm gần đây, mạng

neural, logic mờ và giải thuật di truyền là các phương pháp bổ sung cho nhau

trong việc thiết kế và thực thi các hệ thống thông minh nhằm phát huy triệt để

ưu điểm và giảm thiểu tối đa khuyết điểm của từng phương pháp. Hệ thống kết

hợp mạng neural, logic mờ, giải thuật di truyền được gọi là các hệ thống lai. Sau

đây là một số kết hợp được sử dụng phổ biến hiện nay:

- Hệ thống mờ - neural: cung cấp cho hệ mờ có khả năng tự chỉnh dùng

công cụ mạng neural. ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference Systems)

là một ví dụ điển hình về hệ mờ - neural.

- Mạng neural – mờ: là mạng neural trong đó một số phép toán trong mạng

được mờ hóa. Chẳng hạn có thể sử dụng logic mờ để xác định bước học

cấu trúc mạng.

- Hệ mờ di truyền: là hệ mờ trong đó các tập mờ cũng như hệ quy tắc suy

luận mờ được hiệu chỉnh tối ưu nhờ giải thuật di truyền.

Các hệ thống lai đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc thiết kế hệ

thống điều khiển thông minh và đã được ứng dụng vào nhiều quá trình công

nghiệp như cánh tay máy, điều khiển độ pH, quỹ đạo robot, hệ thống giảm xóc

chủ động trong ô tô, phân loại sản phẩm,… Tuy nhiên, các nghiên cứu về việc

ứng dụng các hệ thống lai trong lĩnh vực dẫn tên lửa còn hạn chế. Chủ yếu các

nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng các công cụ riêng lẻ của điều khiển

thông minh để tổng hợp các luật điều khiển. Dưới đây luận án sẽ giới thiệu một

vài nghiên cứu tiêu biểu.

1.1.3.1. Các luật dẫn sử dụng mạng neural

Mạng neural đã thu hút được nhiều sự quan tâm trong nhiều lĩnh vực khác

nhau như xử lý tín hiệu, điều khiển và nhận dạng. Sự thành công của mạng

neural do:

- Cấu trúc song song, lưu trữ phân tán nên có thể xử lý một số lượng lớn

thông tin. Đặc điểm này cho phép mạng neural có thể xử lý lượng lớn

thông tin trong thời gian thực và có thể nhanh hơn 100 lần so với phương

pháp tính toán tuần tự [20].

- Nhờ có khả năng học mà mạng neural có thể điều chỉnh các thông số của

mạng. Do đó mạng neural có thể học và nhận dạng được trực tiếp động

lực học phi tuyến của hệ thống phức tạp. Ngoài ra, mạng neural cũng có

thể thích nghi với sự thay đổi trong môi trường và đưa ra những quyết

định trong điều kiện làm việc không chắc chắn.

Trong lĩnh vực dẫn tên lửa, có rất nhiều sơ đồ dẫn được đề xuất sử

dụng mạng neural. Lin và Chen đề xuất một sơ đồ dẫn pha cuối sử dụng

mạng neural như một bộ điều khiển đảo. Kết quả khảo sát cho thấy sơ đồ

dẫn đề xuất không chỉ có sai số bám sát nhỏ mà còn mở rộng được vùng tiêu

diệt. Hsiao sử dụng mạng neural như một bộ điều khiển giám sát để khử các

yếu tố nhiễu loạn tác động vào đầu tự dẫn tên lửa [20]. Han và Balakrishnan

[24] sử dụng hai mạng neural để tổng hợp luật dẫn tối ưu pha giữa, các kết

quả khảo sát cho thấy luật dẫn tối ưu nhận được có khả năng xử lý tốt đối

với cả mô hình tuyến tính và phi tuyến. Luật dẫn đã khắc phục được nhược

điểm của luật dẫn tối ưu truyền thống. Choi và đồng nghiệp [47] xây dựng

luật dẫn dựa trên lý thuyết trò chơi vi phân sử dụng mạng neural. Trong

nghiên cứu này, các tác giả sử dụng phương pháp gradient để tìm lời giải tối

ưu cho bài toán “trò chơi đuổi chạy”, sau đó sử dụng mạng neural truyền

thẳng nhiều lớp để xây dựng luật dẫn hồi tiếp từ lời giải của “trò chơi đuổi

chạy”. Kulkarni và Phan [53] sử dụng hai mạng neural nối tiếp nhau để xây

dựng một bộ điều khiển phi tuyến tối ưu, mạng neural thứ nhất được sử

dụng như một bộ xấp xỉ hàm mục tiêu, mạng neural thứ hai có vai trò như

một bộ điều khiển tối ưu khi nó được huấn luyện để làm cực tiểu đầu ra của

mạng neural thứ nhất. Các tác giả thực hiện khảo sát và so sánh với bộ điều

khiển tối ưu truyền thống dựa trên mô hình động lực học đã tuyến tính hóa,

kết quả khảo sát cho thấy bộ điều khiển tối ưu phi tuyến sử dụng mạng

neural đã ổn định được thiết bị bay dù nhiễu loạn ban đầu rất lớn trong khi

bộ điều khiển tối ưu truyền thống không thể khử được ảnh hưởng của những

nhiễu loạn này.

1.1.3.2. Các luật dẫn sử dụng logic mờ

Logic mờ cung cấp một phương thức suy diễn có thể bắt chước khả năng

suy luận của con người để áp dụng vào các hệ thống cơ sở tri thức. Hệ mờ là hệ

thống xử lý thông tin dựa vào logic mờ và suy luận mờ. Hai đặc điểm chính làm

cho hệ mờ có nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực là:

- Hệ mờ phù hợp với việc suy luận không chắc chắn hay gần đúng, đặc

biệt là cho hệ thống phức tạp rất khó rút ra được mô hình toán học.

- Logic mờ cho phép ra quyết định với giá trị ước lượng trong điều kiện

thông tin không đầy đủ hoặc không chắc chắn.

Điều khiển mờ dựa trên logic mờ cung cấp một kiểu thiết kế mới mà một

bộ điều khiển có thể thiết kế cho các quá trình phức tạp, không cần mô hình toán

học chính xác, không cần dữ liệu định lượng liên quan đến quan hệ vào – ra.

Công trình đầu tiên ứng dụng bộ điều khiển mờ là mô hình động cơ hơi nước.

Sau công trình tiên phong này, nhiều sản phẩm công nghiệp cũng như dân dụng

dùng logic mờ đã phát triển ở Nhật, châu Âu và Mỹ như: điều khiển xe lửa tự

động, điều khiển robot, điều khiển ổ đĩa, máy giặt, điều khiển máy bay trực

thăng, điều khiển nhiệt độ, điều khiển tàu hàng, nhà máy xi măng,…

Nghiên cứu đầu tiên về ứng dụng logic mờ trong lĩnh vực dẫn phải kể đến

nghiên cứu của Mishra và cộng sự [40], các tác giả đã đánh giá hiệu quả của sơ

đồ dẫn sử dụng logic mờ. Bài toán dẫn được khảo sát trong mặt phẳng, giả thiết

hướng cơ động của mục tiêu thay đổi ngẫu nhiên, thông tin về góc đường ngắm

bị tác động bởi nhiễu tản mát tâm phản xạ. Họ xây dựng hai sơ đồ dẫn mờ dựa

trên luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và tiếp cận tỉ lệ tăng cường. Kết quả khảo sát cho thấy

rằng hai sơ đồ dẫn mờ cho độ trượt nhỏ hơn nhiều khi sử dụng luật dẫn tiếp cận

tỉ lệ cũng như tiếp cận tỉ lệ tăng cường.

Lin và Chen [45] sử dụng luật dẫn mờ trong pha hành trình để định hình

quỹ đạo tên lửa, sử dụng luật dẫn PID mờ cho pha cuối để bắn các mục tiêu bay

với tốc độ cao. Kết quả khảo sát trong mặt phẳng cho thấy luật dẫn đề xuất có

xác suất tiêu diệt mục tiêu lớn hơn các luật dẫn thông thường. Sau đó các tác giả

đã mở rộng nghiên cứu trong không gian 3 chiều và nhận thấy sơ đồ luật dẫn

hỗn hợp này có chất lượng bám sát cũng như khả năng chống nhiễu tốt hơn các

luật dẫn kinh điển khác.

1.1.3.3. Một số hạn chế của các luật dẫn đã được phát triển trên cơ sở sử

dụng các công cụ của điều khiển thông minh

Mặc dù trong một số trường hợp, các luật dẫn sử dụng các công cụ của

điều khiển thông minh như logic mờ hay mạng neural đều cho chất lượng tốt

hơn các luật dẫn thông thường. Tuy nhiên, các luật dẫn sử dụng các công cụ này

vẫn còn một số hạn chế như:

- Đối với các luật dẫn mờ, việc điều chỉnh các tham số của bộ điều khiển

mờ phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ quan của người thiết kế, quá trình điều chỉnh

những tham số này mất rất nhiều thời gian mà kết quả nhận được có thể sẽ

không tối ưu.

- Đối với mạng neural, để huấn luyện mạng neural đòi hỏi phải có một số

lượng lớn dữ liệu mô tả quan hệ giữa dữ liệu vào-ra của hệ thống, thời gian huấn

luyện lâu.

Tuy nhiên mạng neural và logic mờ là hai công cụ đầy tiềm năng và

hướng nghiên cứu sử dụng các công cụ của điều khiển thông minh trong tổng

hợp các luật dẫn vẫn đang là một hướng nghiên cứu mở.

1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước

Trong lĩnh vực ứng dụng logic mờ nói chung, đã có nhiều hướng

nghiên cứu cụ thể như: ứng dụng logic mờ trong xử lý ảnh và xử lý tín hiệu;

ứng dụng logic mờ trong xây dựng các hệ hỗ trợ chuẩn đoán bệnh [4]; ứng

dụng logic mờ trong hệ điều khiển biến tần động cơ không đồng bộ [2]. Tuy

nhiên các tác giả trong những nghiên cứu này đều không đặt các ràng buộc

trong quá trình xây dựng các hàm liên thuộc mà xây dựng hoàn toàn tự do

không theo một cấu trúc tính toán cụ thể nào. Vì không có cấu trúc tính toán

do vậy khi xây dựng hàm liên thuộc gặp rất nhiều khó khăn. Các kết quả sau

khi xây dựng xong phải được kiểm chứng lại, nếu kết quả không đạt được yêu

cầu thì họ phải xây dựng lại từ đầu. Hoặc mới gần đây, tác giả của [10] đã sử

dụng mô hình mờ Takagi – Sugeno để tổng hợp bộ điều khiển hệ tự động ổn

định trên khoang cho lớp các TLPK tầm trung. Tác giả của [10] đã sử dụng

phương pháp biểu đồ hệ số (CDM) để thiết kế điều khiển mờ Takagi –

Sugeno. Khi đó tác giả của [10] buộc phải giải hệ bất phương trình ma trận

tuyến tính để kiểm tra tính ổn định của hệ thống, việc giải hệ bất phương trình

sẽ trở nên rất phức tạp, thậm chí không giải được nếu số lượng luật mờ lớn và

xét đến các ràng buộc về chỉ tiêu chất lượng [10]. Hơn nữa, nếu khi điều kiện

ổn định không thỏa mãn, buộc phải lặp lại quá trình từ đầu.

Trong lĩnh vực dẫn tên lửa, các nghiên cứu trong nước, còn hạn chế ở

số lượng các nghiên cứu cũng như hạn chế về hướng tiếp cận. Gần đây có

một số nghiên cứu theo hướng áp dụng lý thuyết điều khiển tối ưu như [6, 7,

11]. Tuy nhiên, những nghiên cứu này cũng chưa khắc phục được những

nhược điểm chung của nhóm luật dẫn dựa trên lý thuyết điều khiển tối ưu,

đó là: đòi hỏi nhiều thông tin đầu vào với độ chính xác cao; khả năng chống

nhiễu kém; đòi hỏi phải có mô hình động học chính xác; không xử lý được

tính phi tuyến của bài toán dẫn. Cũng đã có một vài nghiên cứu về ứng dụng

logic mờ để tổng hợp các luật dẫn, tiêu biểu như [69]. Dù kết quả nghiên

cứu đã chứng minh được tính ưu việt của luật dẫn mờ đề xuất, nhưng việc

thiết kế tham số của luật dẫn mờ dựa trên kinh nghiệm và mang tính chủ

quan. Khó có thể khẳng định được đây là thiết kế cho kết quả tốt nhất.

1.3. Đặt vấn đề nghiên cứu

Như đã trình bày trong phần 1.1, các luật dẫn kinh điển thường đơn giản,

dễ hiểu, dễ thực hiện. Nhưng đối với những mục tiêu bay ngày nay, nhóm các

luật dẫn này không đảm bảo xác suất tiêu diệt mục tiêu khi mục tiêu có khả năng

cơ động cao, bay với tốc độ lớn, có nhiều biện pháp ngụy trang. Các luật dẫn

dựa trên lý thuyết điều khiển hiện đại đã chứng minh được hiệu quả về mặt lý

thuyết. Nhưng đến nay, nhóm luật dẫn này vẫn chưa khả thi trong thực tế bởi vì

luật dẫn này đòi hỏi quá nhiều thông tin như [22]: mô hình toán học về hệ thống

dẫn phải chính xác; gia tốc pháp tuyến của mục tiêu; thời gian dẫn tới điểm gặp

(cid:3435)(cid:1872)(cid:3034)(cid:3042)(cid:3439);… Việc xác định chính xác những thông tin này không hề đơn giản và vẫn

đang là một bài toán lớn.

Các luật dẫn sử dụng mạng neural hay logic mờ đã khắc phục được

nhược điểm của các luật dẫn tối ưu, đó là: không cần một mô hình toán học

chính xác về hệ thống; có khả năng chống nhiễu tốt; có khả năng xử lý các

hệ thống phức tạp, có tính phi tuyến cao. Nhưng việc thiết kế những luật dẫn

này mang nặng tính chủ quan, dựa trên phương pháp “thử sai” nên mất rất

nhiều thời gian và đôi khi kết quả nhận được không như mong muốn hoặc

rất khó khẳng định đó là kết quả tối ưu.

Xuất phát từ những phân tích về ưu nhược điểm của các phương pháp

dẫn, luận án đề xuất một phương pháp tiếp cận mới trong thiết kế luật dẫn.

Luận án sẽ kết hợp hai công cụ của điều khiển thông minh là logic mờ và giải

thuật di truyền để tổng hợp luật dẫn mờ tối ưu. Luật dẫn được đề xuất sẽ phát

huy được những ưu điểm và khắc phục nhược điểm của từng công cụ. Logic

mờ sẽ cho phép luật dẫn làm việc với hệ thống điều khiển bay có tính phi

tuyến, phức tạp mà không cần một mô hình toán học chặt chẽ, chính xác.

Logic mờ cho phép hệ thống điều khiển bay vẫn làm việc tốt khi thông tin

nhận được từ mục tiêu không chắc chắn, thay đổi hoặc gián đoạn (do ảnh

hưởng của nhiễu, sự cơ động của mục tiêu, chất lượng cảm biến bị suy giảm,

…). Trong khi đó giải thuật di truyền có khả năng tối ưu hóa dữ liệu đầu ra

rất tốt, đòi hỏi rất ít thông tin về quá trình cần tối ưu. Bộ điều khiển mờ sử

dụng trong luật dẫn đề xuất có hệ quy tắc mờ và sự phân bố của các tập mờ

được tối ưu tự động bởi giải thuật di truyền theo hàm mục tiêu.

Để chứng minh được hiệu quả của luật dẫn đề xuất, luận án sẽ thực hiện

giải quyết hai bài toán chính sau:

Bài toán thứ nhất: Khảo sát đánh giá ảnh hưởng sự cơ động mục tiêu và

nhiễu lên chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ.

Bài toán thứ hai: Tối ưu hoá tham số và cấu trúc các luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ mờ dựa trên giải thuật di truyền.

Sau khi đề xuất hướng giải quyết cho hai bài toán nêu trên, luận án tiến

hành khảo sát đồng thời cả ba luật dẫn: luật dẫn tiếp cận tỉ lệ; luật dẫn tiếp cận

tỉ lệ mờ; luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu sử dụng giải thuật di truyền để chứng

minh cho tính hiệu quả của luật dẫn mờ tối ưu đã đề xuất.

1.4. Kết luận chương

Trong chương 1, luận án đã tóm tắt sơ lược những kết quả nghiên cứu

trong nước và ngoài nước về thiết kế, tổng hợp các luật dẫn cho các thiết bị bay

nói chung, trọng tâm là các hệ thống tên lửa tự dẫn. Luận án cũng đưa ra những

ưu điểm, nhược điểm của từng nhóm luật dẫn. Xuất phát từ những phân tích đó,

việc nghiên cứu, cải tiến các luật dẫn luôn là vấn đề cấp bách để đáp ứng được

những đòi hỏi của chiến tranh hiện đại.

Điều khiển thông minh đang là một hướng nghiên cứu mới, có rất nhiều

tiềm năng. Ứng dụng các công cụ của điều khiển thông minh trong tổng hợp các

luật dẫn vẫn còn hạn chế trong việc kết hợp các công cụ để phát huy hết thế

mạnh của chúng. Từ đó luận án đã đề xuất một phương pháp tiếp cận mới: kết

hợp logic mờ và giải thuật di truyền để tổng hợp luật dẫn mờ tối ưu.

Chương 2

ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG CỦA LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ

VÀ LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ MỜ

Trong chương này, đầu tiên, luận án đưa ra những phương trình cơ bản

mô tả quan hệ động hình học của bài toán dẫn. Trên cơ sở đó, luận án sẽ tiến

hành nghiên cứu ảnh hưởng của sự cơ động mục tiêu và nhiễu tới chất lượng của

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ.

Để đánh giá chất lượng của luật dẫn khi mục tiêu cơ động hoặc có sự tác

động của nhiễu, luận án sẽ tiếp cận theo hai hướng khác nhau:

- Hướng thứ nhất: Sử dụng mô hình vòng điều khiển tuyến tính

- Hướng thứ hai: Sử dụng mô hình vòng điều khiển phi tuyến

Sử dụng mô hình vòng điều khiển tuyến tính cho phép ta đánh giá các

tham số như: gia tốc pháp tuyến tên lửa, độ trượt phụ thuộc như thế nào vào các

tham số hệ số dẫn, thời điểm gặp, vận tốc tiếp cận, gia tốc pháp tuyến mục tiêu.

Dựa vào các biểu thức giải tích, ta có thể hình dung một cách định tính về mối

liên hệ giữa các tham số. Dựa trên cơ sở đó để đề ra phương án khảo sát, đánh

giá hiệu quả của các luật dẫn. Tiếp cận theo hướng thứ nhất chỉ có thể áp dụng

cho luật dẫn tiếp cận tỉ lệ.

Sử dụng mô hình vòng điều khiển phi tuyến cho phép ta đánh giá các tham

số chính xác hơn (khi so sánh với mô hình vòng điều khiển tuyến tính). Tuy nhiên

những kết quả này ở dưới dạng các con số rời rạc, khi đó sẽ gây khó khăn cho việc

đưa ra những nhận xét, đánh giá có tính logic. Mô hình phi tuyến áp dụng được cho

cả luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ.

Do đó trong những phần 2.2, phần 2.3 của chương này, luận án đều thực

hiện đánh giá các luật dẫn theo cả hai hướng tiếp cận.

2.1. Quan hệ động hình học tên lửa – mục tiêu trong mặt phẳng đứng

Để khảo sát, đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố: sự cơ động của mục tiêu,

tác động của nhiễu đến luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, ta xét tương quan động hình học

tên lửa – mục tiêu trong mặt phẳng đứng như trên hình 2.1 với các giả thiết:

- Tên lửa và mục tiêu được coi là các chất điểm;

- Bỏ qua sự tác động của các yếu tố môi trường đến quá trình dẫn;

(cid:2010)

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021)

(cid:1848)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021)

(cid:2010)′

(cid:2010)

Mục Tiêu (cid:4666) (cid:1846) (cid:4667)

(cid:1848)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3014)

(cid:1877)

(cid:1838) (cid:3397) (cid:2013)

(cid:1877)(cid:3021)

(cid:2884) (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:2019)

(cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

(cid:2019)

∥ (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

(cid:1877)(cid:3014)

Tên Lửa (cid:4666) (cid:1839) (cid:4667)

(O) Gốc tọa độ

(cid:1850)

- Tên lửa và mục tiêu bay với vận tốc không đổi.

Hình 2.1. Quan hệ động hình học tên lửa – mục tiêu trong mặt phẳng đứng

Trong hình 2.1:

- Hệ tọa độ OXY là hệ tọa độ mặt đất (coi mặt đất phẳng).

∥ lần lượt là véc tơ gia tốc pháp tuyến tên lửa (vuông góc với

- (cid:1848)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3014), (cid:1848)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021) lần lượt là véc tơ vận tốc tên lửa và vận tốc mục tiêu.

(cid:2884), (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

- (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004), (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

véc tơ vận tốc) và các véc tơ gia tốc pháp tuyến tên lửa thành phần (thành

phần vuông góc với đường ngắm và thành phần song song với đường

ngắm).

- (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021) là véc tơ gia tốc pháp tuyến của mục tiêu (vuông góc với véc tơ vận

tốc của mục tiêu).

- (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014): khoảng cách giữa tên lửa và mục tiêu.

- (cid:2019): góc đường ngắm.

- (cid:2010)′: góc hợp bởi véc tơ vận tốc tên lửa và trục OX theo chiều dương.

- (cid:2010) (cid:3404) (cid:2024) (cid:3398) (cid:2010)′.

- (cid:1838): góc đón.

- (cid:2013): sai số góc đón.

Trong trường hợp tổng quát, véc tơ gia tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004) luôn

∥ . Bởi vì đối với luật dẫn

được phân tích thành 2 véc tơ thành phần: thành phần vuông góc với đường

(cid:2884) và thành phần song song với đường ngắm (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

ngắm (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

mục tiêu. Trong hai thành phần: (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004) và (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

tiếp cận tỉ lệ, thông tin ta cần quan tâm là tốc độ quay của đường ngắm tên lửa - ∥ thì chỉ có thành phần vuông góc (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004) (cid:2884) (cid:2884) và (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004) mới gây ra sự quay của đường ngắm. Do đó, tác dụng làm quay đường ngắm của (cid:2884) tương đương nhau. Bởi vậy, thay vì phân tích bài toán dẫn với (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004), ta (cid:2884). sẽ phân tích bài toán dẫn với thành phần (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

Vận tốc tiếp cận (cid:1848)(cid:3030) được xác định dựa trên tốc độ thay đổi khoảng cách

giữa tên lửa và mục tiêu như sau:

(cid:1848)(cid:3030) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3014) (cid:4666)2.1(cid:4667)

Bởi vì véc tơ gia tốc pháp tuyến (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021) của mục tiêu vuông góc với véc tơ

vận tốc mục tiêu (cid:1848)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021) nên tốc độ góc của mục tiêu được xác định như sau:

(cid:2010)(cid:4662) (cid:3404) (cid:4666)2.2(cid:4667) (cid:1866)(cid:3021) (cid:1848)(cid:3021)

Biểu diễn (cid:1848)(cid:3021) thành hai thành phần tương ứng trên hai trục tọa độ như sau:

(cid:4666)2.3(cid:4667) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1848)(cid:3021) cos (cid:2010) (cid:3404) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3051) (cid:4682) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021) sin (cid:2010) (cid:3404) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3052)

Các phương trình vi phân mô tả quan hệ các thành phần cự ly, vận tốc, gia

tốc tên lửa như sau:

(cid:4682) (cid:1848)(cid:4662)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3051) (cid:2884) (cid:2884) (cid:4666)2.4(cid:4667) (cid:1848)(cid:4662)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3052)

(cid:2884) là các thành phần gia tốc pháp tuyến tên lửa vuông góc với

(cid:4666)2.5(cid:4667) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051) (cid:4682) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052)

(cid:2884) và (cid:1866)(cid:3004)(cid:3052)

(cid:2884) , chúng ta xác định các

Với (cid:1866)(cid:3004)(cid:3051)

(cid:2884) và (cid:1866)(cid:3004)(cid:3052)

đường ngắm trên 2 trục tọa độ. Để xác định (cid:1866)(cid:3004)(cid:3051)

thành phần khoảng cách tương đối và vận tốc tương đối giữa tên lửa – mục tiêu

như sau:

(cid:3420) (cid:4666)2.6(cid:4667) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052)

(cid:3420) (cid:4666)2.7(cid:4667) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052)

Mặt khác, ta có:

(cid:4666)2.8(cid:4667) (cid:2019) (cid:3404) tan(cid:2879)(cid:2869) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)

Khi đó ta có tốc độ góc đường ngắm được xác định bởi (2.9)

(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:4666)2.9(cid:4667) (cid:1844)(cid:2870)

(cid:3117) (cid:3118) (cid:4666)2.10(cid:4667)

Với

(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3397) (cid:1844)(cid:2870)

(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052)(cid:3439)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014) (cid:3404) (cid:3435)(cid:1844)(cid:2870)

Từ (2.10) ta có vận tốc tiếp cận mục tiêu (cid:1848)(cid:3030)

(cid:4666)2.11(cid:4667) (cid:1848)(cid:3030) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3014) (cid:3404) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3397) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

Độ lớn gia tốc pháp tuyến tên lửa được xác định theo luật dẫn tiếp cận tỉ

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1840)(cid:4593)(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019)(cid:4662) (cid:4666)2.12(cid:4667) (cid:1866)(cid:3004)

lệ cho bởi (2.12)

Trong đó (cid:1840)′ là hệ số dẫn, thông thường (cid:1840)′ được chọn giá trị nguyên trong

(cid:2884) vuông góc với đường ngắm tên lửa – mục tiêu nên hình chiếu

khoảng từ 3 đến 5.

Bởi vì (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004) (cid:2884) trên hai trục tọa độ được xác định như sau: của (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3004)

(cid:2884) sin (cid:2019) (cid:2884) cos (cid:2019)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1866)(cid:3004) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3051) (cid:2884) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3052)

(cid:4666)2.13(cid:4667) (cid:4682)

Ngoài ra để mô phỏng, chúng ta cần một vài điều kiện ban đầu cho các

phương trình vi phân. Khi dẫn bằng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, véc tơ vận tốc tên lửa

đón trước đường ngắm một lượng đón (cid:1838) nào đó. Lượng đón này có thể tính

thông qua liên hệ động hình học trên hình 2.1.

(cid:1838) (cid:3404) sin(cid:2879)(cid:2869) (cid:1848)(cid:3021) sin(cid:4666)(cid:2010) (cid:3397) (cid:2019)(cid:4667) (cid:4666)2.14(cid:4667) (cid:1848)(cid:3014)

Trong thực tế, tên lửa không được phóng chính xác vào điểm gặp mong

muốn. Do đó, luôn tồn tại một lượng sai số góc đón ban đầu (cid:2013), lượng sai số này

sẽ dần dần được bù khử trong quá trình điều khiển để sao cho tên lửa gặp mục

tiêu tại điểm gặp mong muốn. Do vậy, các thành phần vận tốc ban đầu của tên

lửa được tính như sau:

(cid:3420) (cid:4666)2.15(cid:4667) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051)(cid:4666)0(cid:4667) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014) cos(cid:4666)(cid:1838) (cid:3397) (cid:2013) (cid:3397) (cid:2019)(cid:4667) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052)(cid:4666)0(cid:4667) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014) sin(cid:4666)(cid:1838) (cid:3397) (cid:2013) (cid:3397) (cid:2019)(cid:4667)

Như vậy, với luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, để xác định được quỹ đạo của tên lửa

và quỹ đạo mục tiêu ta thực hiện giải hệ phương trình vi phân sau (từ (2.2),

(2.3), (2.4), (2.5), (2.6), (2.7), (2.9), (2.11), (2.12) và (2.13)):

(cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3051) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1848)(cid:3021) cos (cid:2010) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021) sin (cid:2010)

(cid:2010)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021) (cid:1848)(cid:3021)

(cid:1747) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750)

(cid:4666)2.16(cid:4667)

(cid:1844)(cid:4662) (cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1848)(cid:4662)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3051) (cid:2884) (cid:1848)(cid:4662)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3052) (cid:2884) (cid:2884) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1866)(cid:3004) (cid:2884) sin (cid:2019) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3051) (cid:2884) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004) (cid:2884) cos (cid:2019) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3052) (cid:2884) (cid:3404) (cid:1840)(cid:4593)(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019)(cid:4662) (cid:1866)(cid:3004) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1844)(cid:2870)

(cid:3021)(cid:3014) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3397) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1848)(cid:3030) (cid:3404) (cid:3398)

(cid:1748) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1749) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052)

(cid:2884) cũng chính là gia tốc pháp

Hệ phương trình vi phân (2.16) đúng với trường hợp tên lửa được coi là

chất điểm, khi đó lệnh gia tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:3004)

tuyến thực của tên lửa (cid:1866)(cid:3013). Trong luận án sẽ mô hình hóa động học của tên lửa là

một khâu quán tính với hằng số thời gian (cid:1846)(cid:3014). Khi đó ta có biểu thức liên hệ giữa (cid:2884) và (cid:1866)(cid:3013) như sau: (cid:1866)(cid:3004)

(cid:4666)2.17(cid:4667) 1 1 (cid:3397) (cid:2201)(cid:1846)(cid:3014) (cid:1866)(cid:3013) (cid:2884) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004)

Trong đó (cid:2201) là toán tử Laplace.

Biến đổi (2.17) sang miền thời gian ta được:

(cid:2884) (cid:3398) (cid:1866)(cid:3013) (cid:1866)(cid:3004) (cid:1846)(cid:3014)

(cid:4666)2.18(cid:4667) (cid:1866)(cid:4662) (cid:3013) (cid:3404)

Khi đó hệ phương trình vi phân (2.16) trở thành:

(cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3051) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1848)(cid:3021) cos (cid:2010) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3021)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021) sin (cid:2010)

(cid:2010)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021) (cid:1848)(cid:3021)

(cid:1747) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750)

(cid:4666)2.19(cid:4667)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1840)(cid:4593)(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019)(cid:4662) (cid:1866)(cid:3004) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052)(cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051)

(cid:1866)(cid:4662) (cid:3013) (cid:3404) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1844)(cid:4662) (cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1848)(cid:4662)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3013)(cid:3051) (cid:1848)(cid:4662)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3013)(cid:3052) (cid:1866)(cid:3013)(cid:3051) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019) (cid:1866)(cid:3013)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019) (cid:2884) (cid:3398) (cid:1866)(cid:3013) (cid:1866)(cid:3004) (cid:1846)(cid:3014)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1844)(cid:2870)

(cid:1848)(cid:3030) (cid:3404) (cid:3398)

(cid:1748) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1749) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3051) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3398) (cid:1848)(cid:3014)(cid:3052)

Ta có sơ đồ cấu trúc mô tả vòng điều khiển như trên hình 2.2. Trong sơ đồ

này, ta coi đầu tự dẫn, bộ lọc nhiễu và hệ thống điều khiển bay lý tưởng (bỏ qua

động học của chúng). Khâu tên lửa được coi là khâu quán tính bậc một với hằng

số thời gian (cid:1846)(cid:3014).

Độ trượt

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:3493)(cid:1850)(cid:2870) (cid:3397) (cid:1851)(cid:2870)

Mô hình mục tiêu

(cid:1866)(cid:3021) sin (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

atan

(cid:1850)

(cid:1851) (cid:1850)

(cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019)

(cid:2201)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:1840)(cid:4593)(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019)(cid:4662)

(cid:1635) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3013)

1 1 (cid:3397) (cid:2201)(cid:1846)(cid:3014)

Hình 2.2. Sơ đồ cấu trúc vòng điều khiển sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

2.2. Đánh giá chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

mờ khi mục tiêu cơ động

2.2.1. Đánh giá tác động sự cơ động của mục tiêu lên luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

dựa vào biểu thức giải tích

Để đánh giá chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ bằng phương pháp giải

tích, ta sẽ sử dụng thêm một số giả thiết về góc để có thể tuyến tính hóa các

phương trình vi phân phi tuyến mô tả tương quan động hình học tên lửa – mục

tiêu. Theo hình 2.1, thành phần gia tốc tương đối giữa tên lửa và mục tiêu trên

(cid:2884)(cid:1855)(cid:1867)(cid:1871)(cid:2019) (cid:4666)2.20(cid:4667)

trục Y được xác định như sau:

(cid:1877)(cid:4663) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010) (cid:3398) (cid:1866)(cid:3004)

Để có thể rút ra được biểu thức giải tích, ta sử dụng các giả thiết sau: Mục

tiêu chuyển động với vận tốc không đổi; các góc (cid:2010) và (cid:2019) đủ nhỏ để (cid:1855)(cid:1867)(cid:1871) (cid:2010) (cid:3406) 1 và

(cid:2884) (cid:4666)2.21(cid:4667)

(cid:1855)(cid:1867)(cid:1871) (cid:2019) (cid:3406) 1 [1, tr38]. Khi đó (2.20) trở thành:

(cid:1877)(cid:4663) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021) (cid:3398) (cid:1866)(cid:3004)

Mặt khác, khi dẫn bằng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, lệnh gia tốc pháp tuyến tên

lửa được cho bởi (2.12). Thay (2.12) vào (2.21) ta nhận được:

(cid:1877)(cid:4663) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021) (cid:3398) (cid:1840)(cid:4593)(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019)(cid:4662) (cid:4666)2.22(cid:4667)

Với điều kiện ban đầu:

(cid:1877)(cid:4666)0(cid:4667) (cid:3404) (cid:1877)(cid:2868) (cid:4666)2.23(cid:4667) (cid:3420) (cid:1877)(cid:4662)(cid:4666)0(cid:4667) (cid:3404) (cid:1848)(cid:2868) (cid:4666)2.24(cid:4667)

Tích phân hai vế phương trình vi phân (2.22) theo thời gian ta được

(cid:1877)(cid:4662) (cid:3397) (cid:1840)′(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021)(cid:1872) (cid:3397) (cid:1829)(cid:2869) (cid:4666)2.25(cid:4667)

Với C1 là hằng số tích phân.

Mặt khác, do giả thiết góc (cid:2019) đủ nhỏ nên ta có:

(cid:4666)2.26(cid:4667) (cid:3404) (cid:2019) (cid:3406) sin (cid:2019) (cid:3404) (cid:1877) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014) (cid:1877) (cid:1848)(cid:3030)(cid:4666)(cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:1872)(cid:4667)

Với (cid:1872)(cid:3033) là thời gian tự dẫn và (cid:1872) là thời điểm hiện tại.

Từ (2.25) và (2.26) ta nhận được biểu thức sau

(cid:1877)(cid:4662) (cid:3397) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021)(cid:1872) (cid:3397) (cid:1829)(cid:2869) (cid:4666)2.27(cid:4667) (cid:1840)′(cid:1877) (cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:1872)

Với điều kiện đầu (2.23) và (2.24) ta xác định được hằng số tích phân (cid:1829)(cid:2869) như sau:

(cid:4666)2.28(cid:4667) (cid:1829)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1848)(cid:2868) (cid:3397) (cid:1840)(cid:4593)(cid:1877)(cid:2868) (cid:1872)(cid:3033)

Phương trình (2.27) có dạng phương trình vi phân bậc nhất

(cid:1877)(cid:4662) (cid:3397) (cid:1853)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:1877) (cid:3404) (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:4666)2.29(cid:4667)

Trong đó:

(cid:3015)(cid:4594) (cid:3047)(cid:3281)(cid:2879)(cid:3047)

(cid:1853)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:3404) ; (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3021)(cid:1872) (cid:3397) (cid:1829)(cid:2869).

Để giải (2.29), ta nhân cả hai vế của (2.29) với biểu thức (cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047). Khi đó (2.29)

trở thành:

(cid:1877)(cid:4662) (cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:3397) (cid:1853)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047)(cid:1877) (cid:3404) (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:4666)2.30(cid:4667)

Ta nhận thấy vế trái của (2.30) chính là vi phân của biểu thức (cid:1877)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047). Ta viết

(cid:4593)

lại (2.30) như sau:

(cid:3404) (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:4666)2.31(cid:4667) (cid:3435)(cid:1877)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047)(cid:3439)

Tích phân hai vế (2.31) theo thời gian ta được:

(cid:1877)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:3404) (cid:3505) (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:1856)(cid:1872) (cid:3397) (cid:1829)(cid:2870) (cid:4666)2.32(cid:4667)

Trong đó (cid:1829)(cid:2870) là hằng số tích phân. Từ (2.32) ta có

(cid:1877) (cid:3404) (cid:1857)(cid:2879) (cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:3428)(cid:3505) (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3047)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3047) (cid:1856)(cid:1872) (cid:3397) (cid:1829)(cid:2870)(cid:3432) (cid:4666)2.33(cid:4667)

(cid:3047)

(cid:3295) (cid:3116)

(cid:3347)(cid:3117) (cid:3116)

Hay

(cid:2868)

(cid:4681) (cid:4666)2.34(cid:4667) (cid:1877)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1857)(cid:2879) (cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3099)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3099) (cid:4680)(cid:3505) (cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2869)(cid:4667)(cid:1857)(cid:1516) (cid:3028)(cid:4666)(cid:3099)(cid:3118)(cid:4667)(cid:3031)(cid:3099)(cid:3118) (cid:1856)(cid:2028)(cid:2869) (cid:3397) (cid:1829)(cid:2870)

(cid:2884) như sau [76]

Từ (2.21) và (2.34) và sau khi biến đổi ta nhận được biểu thức giải tích mô tả gia

(cid:3015)(cid:4594)(cid:2879)(cid:2870)

(cid:2884) (cid:3404)

tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:3004)

(cid:3429)1 (cid:3398) (cid:4678)1 (cid:3398) (cid:4679) (cid:3433) (cid:1866)(cid:3021) (cid:4666)2.35(cid:4667) (cid:1866)(cid:3004) (cid:1840)(cid:4593) (cid:1840)(cid:4593) (cid:3398) 2 (cid:1872) (cid:1872)(cid:3033)

(cid:2884).

Biểu thức (2.35) mô tả quan hệ giữa hệ số dẫn, gia tốc pháp tuyến của mục tiêu,

(cid:2884)/(cid:1866)(cid:3021) vào các yếu tố: hệ số dẫn (cid:1840)′; tỉ số

tỉ số giữa thời điểm dẫn và tổng thời gian dẫn với gia tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:3004)

Hình 2.3 mô tả sự phụ thuộc của tỉ số (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1872)/(cid:1872)(cid:3033).

(cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3

(cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 4

(cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 5

(cid:2884)/(cid:1866)(cid:3021) vào hệ số dẫn và tỉ số (cid:1872)/(cid:1872)(cid:3033)

Hình 2.3. Sự phụ thuộc của tỉ số (cid:1866)(cid:3004)

Từ biểu thức (2.35) và hình (2.3) ta có nhận xét sau:

 Tại thời điểm bắt đầu tự dẫn, gia tốc pháp tuyến đòi hỏi của tên lửa cực

tiểu. Trong quá trình tự dẫn, gia tốc pháp tuyến đòi hỏi của tên lửa tăng

theo thời gian tự dẫn. Tại thời điểm gặp, gia tốc pháp tuyến đòi hỏi của

tên lửa đạt giá trị lớn nhất và phụ thuộc vào gia tốc pháp tuyến của mục

tiêu theo biểu thức sau:

(cid:1635) (cid:3435)(cid:1872)(cid:3033)(cid:3439) (cid:3404) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3021) (cid:1840)(cid:4593) (cid:1840)(cid:4593) (cid:3398) 2

 Khi tăng hệ số dẫn từ 3 đến 5, gia tốc pháp tuyến đòi hỏi tại thời điểm

gặp sẽ giảm. Với hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3, tại thời điểm gặp, gia tốc pháp tuyến

đòi hỏi gấp 3 lần gia tốc pháp tuyến của mục tiêu. Khi đó nếu khả năng

của tên lửa không đáp ứng được giá trị của gia tốc pháp tuyến sẽ gây ra

độ trượt rất lớn tại thời điểm gặp.

Biểu thức (2.35) và hình (2.3) là những kết quả nhận được khi chúng ta sử

dụng thêm một số giả thiết về góc để có thể tuyến tính hóa các phương trình vi

phân. Nhờ đó mà mối quan hệ giữa gia tốc pháp tuyến đòi hỏi của tên lửa với sự

cơ động của mục tiêu và với hệ số dẫn được mô tả tường minh bằng biểu thức

giải tích toán học.

2.2.2. Xây dựng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

Đã có rất nhiều nghiên cứu về xây dựng luật dẫn sử dụng logic mờ [13,

18, 19, 29, 40, 45, 59]. Phần lớn trong những nghiên cứu ứng dụng logic mờ,

các tác giả sử dụng kinh nghiệm để thiết kế luật dẫn. Ngoài ra, trong một số

nghiên cứu có sử dụng các công cụ của điều khiển phi tuyến để nâng cao chất

lượng của luật dẫn mờ, tuy nhiên những phương pháp này đòi hỏi khá nhiều

thông tin về hệ thống. Trong chương này, luận án này sẽ đánh giá ảnh hưởng

của sự cơ động mục tiêu và nhiễu tới chất lượng của hệ thống dẫn sử dụng 3 luật

dẫn mờ được đề xuất trong [13]. Ba luật dẫn mờ đó là: tỉ lệ mờ (PF); tích phân tỉ

lệ mờ (PIF); vi phân tỉ lệ mờ (PDF). Trên hình 2.4 là sơ đồ cấu trúc của vòng tự

dẫn sử dụng các luật dẫn mờ.

Trên hình 2.4, khi chuyển mạch “1” và chuyển mạch “2” mở ta có luật

dẫn tỉ lệ mờ; khi chuyển mạch “1” mở, chuyển mạch “2” đóng ta có luật dẫn tích

phân tỉ lệ mờ; khi chuyển mạch “1” đóng, chuyển mạch “2” mở ta có luật dẫn vi

phân tỉ lệ mờ.

Độ trượt

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:3493)(cid:1850)(cid:2870) (cid:3397) (cid:1851)(cid:2870)

Mô hình mục tiêu

(cid:1866)(cid:3021) sin (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

atan

(cid:1850)

(cid:1851) (cid:1850)

(cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019)

(cid:2201)

(cid:2019)(cid:4662)

(cid:2019)

(cid:2019)(cid:4663)

(cid:2884) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3013)

1 1 (cid:3397) (cid:2201)(cid:1846)(cid:3014)

Hình 2.4. Sơ đồ cấu trúc sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

Cấu trúc các luật dẫn mờ được chọn theo trình tự như trong [3]:

1. Chọn các biến vào – ra: các biến vào – ra của các luật dẫn mờ như sau:

- Luật dẫn tỉ lệ mờ (PF): có một biến đầu vào là tốc độ quay đường

(cid:1635) . Tập cơ sở của các biến đầu vào – ra được chọn như

ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:2019)(cid:4662), có một biến đầu ra là lệnh gia tốc pháp

tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:3004) sau:

 Tốc độ góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu:

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:4662)

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431)(cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:4667)

(cid:1635)

(cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:4662)

(cid:4675) (cid:4666)(cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667)  Lệnh gia tốc pháp tuyến: (cid:4674)(cid:3398)(cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2890)(cid:4667) , (cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2890)(cid:4667)

- Luật dẫn tích phân tỉ lệ mờ (PIF): có 2 biến đầu vào là tốc độ quay

(cid:1635) . Tập cơ

đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:2019)(cid:4662) và góc đường ngắm tên lửa – mục

tiêu (cid:2019), có một biến đầu ra là lệnh gia tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:3004) sở của các biến đầu vào – ra được chọn như sau:

 Tốc độ góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu:

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2893)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:4662)

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2893)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431)(cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:4667)

(cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:4662)

(cid:1635)

 Góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu: (cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2893)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2893)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431)(cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)(cid:4667)

(cid:4675) (cid:4666)(cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667)  Lệnh gia tốc pháp tuyến: (cid:4674)(cid:3398)(cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2893)(cid:2890)(cid:4667) , (cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2893)(cid:2890)(cid:4667)

- Luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ (PDF): có 2 biến đầu vào là tốc độ quay

đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:2019)(cid:4662) và gia tốc góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:2019)(cid:4663), có một biến đầu ra là lệnh gia tốc pháp tuyến tên lửa (cid:1866)(cid:3004) (cid:1635) . Tập cơ sở của các biến đầu vào – ra được chọn như sau:

 Tốc độ góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu:

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:4662)

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431)(cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:4667)

(cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:4662)

 Gia tốc góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu:

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:4663)

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431)(cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667)

(cid:1635)

(cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:4663)

(cid:4675) (cid:4666)(cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667)  Lệnh gia tốc pháp tuyến: (cid:4674)(cid:3398)(cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667) , (cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667)

2. Chuẩn hóa tập cơ sở của các biến vào – ra về miền giá trị [-1, 1]: các hệ

số của khối tiền xử lý và khối hậu xử lý được xác định như sau:

- Luật dẫn tỉ lệ mờ:

(cid:2869) (cid:3090)(cid:4662) (cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:1635)

(cid:1635)(cid:4666)(cid:3017)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)

 Các hệ số khối tiền xử lý: (cid:1837)(cid:3090)(cid:4662) (cid:4666)(cid:3017)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2869) (cid:3041)(cid:3252)(cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3138)(cid:4667)

 Các hệ số khối hậu xử lý: (cid:1837)(cid:3041)(cid:3278)

- Luật dẫn tích phân tỉ lệ mờ:

(cid:2869) (cid:3090)(cid:4662) (cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3141)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:2869) (cid:3090)(cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3141)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:1635)

(cid:1635)(cid:4666)(cid:3017)(cid:3010)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)

; (cid:1837)(cid:3090)(cid:4666)(cid:3017)(cid:3010)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)  Các hệ số khối tiền xử lý: (cid:1837)(cid:3090)(cid:4662) (cid:4666)(cid:3017)(cid:3010)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2869) (cid:3041)(cid:3252)(cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3141)(cid:3138)(cid:4667)

 Các hệ số khối hậu xử lý: (cid:1837)(cid:3041)(cid:3278)

- Luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ:

(cid:2869) (cid:3090)(cid:4662) (cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3136)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:2869) (cid:3090)(cid:4663) (cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3136)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:1635)

(cid:1635)(cid:4666)(cid:3017)(cid:3005)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)

 Các hệ số khối tiền xử lý: (cid:1837)(cid:3090)(cid:4662) (cid:4666)(cid:3017)(cid:3005)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404) ; (cid:1837)(cid:3090)(cid:4663) (cid:4666)(cid:3017)(cid:3005)(cid:3007)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2869) (cid:3041)(cid:3252)(cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3136)(cid:3138)(cid:4667)

 Các hệ số khối hậu xử lý: (cid:1837)(cid:3041)(cid:3278)

(cid:2884) bằng 7, chọn số lượng tập mờ

3. Định nghĩa các tập mờ mô tả các giá trị ngôn ngữ của biến vào và biến ra

của luật dẫn mờ: Chọn số lượng tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662) và biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004) cho hai biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663) và (cid:2019) bằng 3. Các tập mờ này được phân

hoạch mờ trên tập cơ sở chuẩn hóa và hàm liên thuộc có dạng tam giác

‐1

Tốc độ góc đường ngắm

Lệnh gia tốc pháp tuyến

‐1

Gia tốc góc đường ngắm

Góc đường ngắm

(hình 2.5).

Hình 2.5. Các tập mờ chuẩn hóa của các biến vào - ra

Trong hình 2.5, ý nghĩa các kí hiệu của các tập mờ được cho trong bảng

2.1 dưới đây.

Kí BN MN SN Z SP MP BP hiệu

Dương Dương Dương Âm Âm Âm Ý Không nhỏ vừa lớn lớn vừa nhỏ nghĩa

Bảng 2.1. Ý nghĩa các kí hiệu của các tập mờ

4. Hệ quy tắc mờ: Nhận được hệ quy tắc mờ dựa trên kinh nghiệm và

phương pháp “thử sai”. Trên hình 2.6 mô tả tương quan vị trí giữa tên lửa

– mục tiêu trong trường hợp xây dựng hệ quy tắc mờ cho luật dẫn tỉ lệ

mờ. Phân tích một cách tương tự trong 2 trường hợp luật dẫn vi phân tỉ lệ

mờ và tích phân tỉ lệ mờ, từ đó ta có bảng 2.2a, bảng 2.2b và bảng 2.2c

lần lượt là bảng mô tả các hệ quy tắc mờ của luật dẫn tỉ lệ mờ, vi phân tỉ

lệ mờ và tích phân tỉ lệ mờ.

BN MN SN Z SP MP BP (cid:2245)(cid:4662)

(cid:1635) (cid:2196)(cid:2159)

BN MN SN Z SP MP BP

Bảng 2.2a. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tỉ lệ mờ

(cid:1635) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

BN MN SN MP BP SP Z

BN BN MN SN SP MP Z SN

BN MN SN MP SP BP Z Z (cid:2245)(cid:4663)

SN Z MP BP BP SP SP MN

Bảng 2.2b. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ

(cid:1635) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

BN MN SN SP MP BP Z

BN BN MN SN Z SP MP SN

BN MN SN SP MP BP Z Z (cid:2245)

MN SN Z MP BP BP SP SP

Bảng 2.2c. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tích phân tỉ lệ mờ

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1828)(cid:1840)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1839)(cid:1840)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1828)(cid:1840) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1839)(cid:1840) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1852)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1852) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1845)(cid:1840)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1845)(cid:1840) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1839)(cid:1842) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1839)(cid:1842)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1845)(cid:1842) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1845)(cid:1842)

Ghi chú

Tên lửa

Mục tiêu

(cid:2019)(cid:4662) (cid:3404) (cid:1828)(cid:1842)

(cid:2884) (cid:3404) (cid:1828)(cid:1842) (cid:1866)(cid:3004)

Biểu diễn giá trị dương

Biểu diễn giá trị âm

Hình 2.6. Mô tả phương pháp đưa ra hệ quy tắc mờ

5. Chọn phương pháp suy diễn: MAX – MIN.

6. Chọn phương pháp giải mờ: Chọn phương pháp giải mờ trọng tâm

(COA).

2.2.3. Kết quả khảo sát đánh giá tác động của mục tiêu cơ động lên luật dẫn

tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bằng phương pháp số

Từ các hệ phương trình vi phân (2.19), hình 2.2 và hình 2.4, trong phần

này sẽ thực hiện khảo sát hình dạng quỹ đạo tên lửa và gia tốc pháp tuyến tên

lửa khi bắn mục tiêu cơ động với mô hình phi tuyến. Các tham số tên lửa, mục

tiêu sử dụng cho khảo sát như sau:

 Các tham số tên lửa:

- Vận tốc tên lửa: (cid:1848)(cid:3014) (cid:3404) 1000 (cid:1865)/(cid:1871).

- Tọa độ tên lửa trên trục X: (cid:1844)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) 0 (cid:1865).

- Tọa độ tên lửa trên trục Y: (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) 0 (cid:1865).

- Hệ số dẫn (sử dụng cho luật dẫn tiếp cận tỉ lệ): (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3.

- Không có sai số góc dẫn: (cid:2013) (cid:3404) 0 (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856).

- Động học tên lửa được mô hình hóa là khâu quán tính bậc một với

hằng số thời gian (cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871).

 Các tham số mục tiêu:

- Vận tốc mục tiêu: (cid:1848)(cid:3021) (cid:3404) 400 (cid:1865)/(cid:1871).

- Tọa độ mục tiêu trên trục X: (cid:1844)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3404) 15000 (cid:1865).

- Tọa độ mục tiêu trên trục Y: (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3404) 10000 (cid:1865).

- Mục tiêu cơ động một phía theo quy luật:

(cid:1866)(cid:3021) (cid:3404) (cid:4688)

0, (cid:1872) (cid:3407) (cid:1872)(cid:3030)(cid:3031) (cid:1866)(cid:3021)(cid:3116) ∗ (cid:1859), (cid:1872)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3409) (cid:1872) (cid:3409) (cid:1872)(cid:2868)(cid:3030)(cid:3031) 0, (cid:1872) (cid:3408) (cid:1872)(cid:2868)(cid:3030)(cid:3031)

Với (cid:1859) (cid:3404) 9.8 (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870), (cid:3627)(cid:1866)(cid:3021)(cid:3116)(cid:3627) (cid:3404) 5, (cid:1872)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3404) 2(cid:1871) và (cid:1872)(cid:2868)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3404) 10(cid:1871).

a) Trường hợp mục tiêu cơ động chúc xuống (cid:4666)(cid:1866)(cid:3021)(cid:3116) (cid:3404) (cid:3398)5(cid:4667)

Kết quả mô phỏng đạt được trong trường hợp này như sau:

PIF

PDF

QĐ MT

QĐ TL (PF)

QĐ TL (PN)

QĐ TL (PIF)

QĐ TL (PDF)

Hình 2.7a. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Hình 2.7b. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Gia tốc pháp tuyến Độ trượt (m) cực đại (g)

Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ (PN) 6.035 30.309

Luật dẫn tỉ lệ mờ (PF) 1.596 14.981

Luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ (PDF) 0.392 8.430

Luật dẫn tích phân tỉ lệ mờ (PIF) 1.011 16.320

Bảng 2.3. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp

b) Trường hợp mục tiêu cơ động ngóc lên (cid:4666)(cid:1866)(cid:3021) (cid:3404) 5(cid:1859)(cid:4667)

PIF

PDF

Kết quả khảo sát trong trường hợp này nhận được như sau:

Hình 2.8a. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

QĐMT

QĐTL(PDF)

QĐTL(PF)

QĐTL (PIF)

QĐTL(PN)

Hình 2.8b. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Lệnh gia tốc pháp Độ trượt (m) tuyến cực đại (g)

Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ (PN) 0.429 63.802

Luật dẫn tỉ lệ mờ (PF) 0.215 15.285

Luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ (PDF) 0.087 4.381

Luật dẫn tích phân tỉ lệ mờ (PIF) 0.354 17.781

Bảng 2.4. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp

 Nhận xét:

Từ kết quả mô phỏng ta có thể nhận thấy gia tốc pháp tuyến của tên lửa

khi áp dụng luật dẫn PN có giá trị khá lớn tại thời điểm gặp và có thể vượt qua

quá tải cho phép của tên lửa (hình 2.7a, hình 2.8a). Một cách trực quan, ta cũng

có thể thấy rằng độ cong quỹ đạo khi áp dụng luật dẫn PN lớn hơn độ cong của

ba luật dẫn mờ còn lại (hình 2.7b, hình 2.8b).

Mặc dù kết quả khảo sát nhận được khi ta coi tên lửa có khả năng đáp ứng

được mọi giá trị của gia tốc pháp tuyến đòi hỏi nhưng từ bảng 2.3 và bảng 2.4 ta

thấy độ trượt khi áp dụng luật dẫn PN lớn hơn ba luật dẫn mờ còn lại.

Trong ba luật dẫn mờ, luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ (PDF) có độ trượt tại thời

điểm gặp nhỏ hơn cả.

2.3. Đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

Trong quá trình các thiết bị kỹ thuật vô tuyến đo tọa độ mục tiêu, hoạt

động của chúng bị các nhiễu bên ngoài và bên trong có đặc trưng ngẫu nhiên tác

động. Chúng là nguyên nhân gây nên sự thăng giáng tín hiệu đầu ra của máy đo

tọa độ, làm phát sinh sai số trong việc xác định tọa độ góc của mục tiêu. Các

nhiễu này có thể được phân chia thành nhiễu bên ngoài và nhiễu bên trong,

nhiễu tự nhiên và nhiễu nhân tạo, nhiễu góc và nhiễu cự ly,…. Trong đầu tự dẫn

vô tuyến, hai loại nhiễu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của các phép đo là

nhiễu pha-đinh và nhiễu tản mát tâm phản xạ [49]. Do đó trong luận án sẽ chọn

hai loại nhiễu này để nghiên cứu ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của hệ

thống dẫn.

Trong các phép đo tọa độ góc luôn tồn tại một loại nhiễu không phụ

thuộc cự ly hay còn được gọi là nhiễu pha-đinh. Nhiễu pha-đinh được sinh ra

bởi những yếu tố ngẫu nhiên như: sự không ổn định tham số của máy phát, sự

hấp thụ bức xạ vô tuyến trong khí quyển trên khoảng cách từ máy phát tới mục

tiêu và từ mục tiêu tới máy đo tọa độ, sự thay đổi ngẫu nhiên phân cực sóng

truyền và một số nguyên nhân khác.

Nhiễu tản mát tâm phản xạ mục tiêu là nhiễu ảnh hưởng lớn nhất đến

chất lượng của các hệ thống tự dẫn tiếp cận tỉ lệ. Có nhiều nguyên nhân sinh

ra nhiễu tản mát tâm phản xạ, trước hết là hình dáng bên ngoài của mục tiêu rất

phức tạp. Khi chiếu xạ mục tiêu bằng tín hiệu liên tục hay tín hiệu xung, các

phần riêng biệt trên bề mặt mục tiêu sẽ phản xạ sóng vô tuyến về các hướng

khác nhau và vào các thời điểm khác nhau. Vì vậy, các sóng vô tuyến phản xạ sẽ

khác nhau về biên độ và pha, sóng vô tuyến đi đến từ các phần khác nhau trên bề

mặt mục tiêu sẽ giao thoa với nhau. Khi đó vị trí của tâm tín hiệu mục tiêu bị

dịch chuyển một cách ngẫu nhiên so với tâm hình học của mục tiêu thật. Sự tản

mát của tâm phản xạ không chỉ xảy ra trong vùng kích thước mục tiêu mà thực

nghiệm còn cho thấy tâm phản xạ trong quá trình tản mát thậm chí có thể ra khỏi

phạm vi kích thước mục tiêu. Hàm mật độ phổ công suất của nhiễu là hàm của

kích thước vật lý của mục tiêu và có độ tương quan cao [58, 76].

2.3.1. Đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ bằng phương pháp giải tích

Tương tự như phần 2.2.1, để có thể đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến

chất lượng dẫn khi sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ bằng phương pháp giải tích,

luận án sẽ tuyến tính hóa các phương trình mô tả tương quan động hình học tên

lửa – mục tiêu. Ngoài ra, để nhận được biểu thức giải tích mô tả quan hệ giữa độ

trượt và nhiễu tác động, luận án sẽ sử dụng phương pháp liên hợp [23, 76].

Phương pháp liên hợp cho phép đánh giá ảnh hưởng của từng yếu tố tác

động vào chất lượng của hệ thống tuyến tính tại các thời điểm quan sát khác

nhau. Phương pháp liên hợp đặc biệt hữu ích khi đánh giá chất lượng của hệ

thống khi tác động đầu vào ngẫu nhiên. Trong luận án sử dụng phương pháp liên

hợp để đánh giá ảnh hưởng của các tác động nhiễu ngẫu nhiên đến chất lượng

của hệ thống dẫn tại các thời điểm gặp khác nhau chỉ trong một lần mô phỏng

thay vì phải lặp lại rất nhiều mô phỏng khi sử dụng phương pháp Monte Carlo

[23, 76].

Giả sử một hệ thống tuyến tính có hàm đáp ứng xung (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872), (cid:2028)(cid:4667) với (cid:1872) là thời

điểm quan sát và (cid:2028) là thời điểm đặt xung. Khi đó với đầu vào là (cid:1876)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) thì đầu ra

(cid:1877)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) của hệ thống được xác định bởi tích chập sau:

(cid:3047)

(cid:2879)(cid:2998)

(cid:1877)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:3404) (cid:3505) (cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)(cid:1860)(cid:4666)(cid:1872) (cid:3398) (cid:2028)(cid:4667)(cid:1856)(cid:2028) (cid:4666)2.36(cid:4667)

(cid:3047)

Bình phương hai vế phương trình (2.36) ta nhận được

(cid:2879)(cid:2998)

(cid:4666)2.37(cid:4667) (cid:1877)(cid:2870)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:3404) (cid:3505) (cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2869)(cid:4667)(cid:1860)(cid:4666)(cid:1872) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2869)(cid:4667)(cid:1856)(cid:2028)(cid:2869) (cid:3505) (cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2870)(cid:4667)(cid:1860)(cid:4666)(cid:1872) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2870)(cid:4667)(cid:1856)(cid:2028)(cid:2870) (cid:2879)(cid:2998)

Nếu đầu vào (cid:1876)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) ngẫu nhiên, ta có thể lấy kỳ vọng của hai vế của phương trình

(cid:3047)

(2.37) ta nhận được:

(cid:2879)(cid:2998)

(cid:4666)2.38(cid:4667) (cid:1831)(cid:4670)(cid:1877)(cid:2870)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3404) (cid:3505) (cid:3505) (cid:1860)(cid:4666)(cid:1872) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2869)(cid:4667)(cid:1860)(cid:4666)(cid:1872) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2870)(cid:4667)(cid:1831)(cid:4670)(cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2869)(cid:4667)(cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2870)(cid:4667)(cid:4671)(cid:1856)(cid:2028)(cid:2869)(cid:1856)(cid:2028)(cid:2870)

Nếu (cid:1876)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) là nhiễu tạp trắng Gauss với hàm mật độ phổ công suất Φ, khi đó ta có:

(cid:1831)(cid:4670)(cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2869)(cid:4667)(cid:1876)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2870)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3404) Φ(cid:2012)(cid:4666)(cid:2028)(cid:2869) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2870)(cid:4667) (cid:4666)2.39(cid:4667)

(cid:3047)

Kết hợp (2.38) và (2.39), khi đó (2.38) trở thành:

(cid:4666)2.40(cid:4667) (cid:1831)(cid:4670)(cid:1877)(cid:2870)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3404) Φ (cid:3505) (cid:1860)(cid:2870)(cid:4666)(cid:1872) (cid:3398) (cid:2028)(cid:4667)(cid:1856)(cid:2028) (cid:2868)

Từ mối quan hệ giữa hệ thống ban đầu và hệ thống liên hợp [23, 76], ta viết lại

(cid:2870)

(2.40) như sau:

(cid:3047) (cid:1831)(cid:4670)(cid:1877)(cid:2870)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3404) Φ (cid:3505) (cid:1860)∗(cid:3427)(cid:3435)(cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:2028), (cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:1872)(cid:3439)(cid:3431)

(cid:2868)

(cid:1856)(cid:2028) (cid:4666)2.41(cid:4667)

Thực hiện phép đổi biến

(cid:4676) (cid:1876) (cid:3404) (cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:2028) (cid:1856)(cid:1876) (cid:3404) (cid:3398)(cid:1856)(cid:2028)

(cid:2870)

Khi đó (2.41) trở thành:

(cid:3047)(cid:3281) (cid:1831)(cid:4670)(cid:1877)(cid:2870)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)(cid:4671) (cid:3404) Φ (cid:3505) (cid:3427)(cid:1860)∗(cid:3435)(cid:1876), (cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:1872)(cid:3439)(cid:3431) (cid:3047)(cid:3281)(cid:2879)(cid:3047)

(cid:1856)(cid:1876) (cid:4666)2.42(cid:4667)

Nếu thời điểm quan sát đầu ra của hệ thống là (cid:1872) (cid:3404) (cid:1872)(cid:3033) thì (2.42) trở thành

(cid:3047)(cid:3281)

(cid:4666)2.43(cid:4667) (cid:1831)(cid:3427)(cid:1877)(cid:2870)(cid:3435)(cid:1872)(cid:3033)(cid:3439)(cid:3431) (cid:3404) Φ (cid:3505) (cid:4670)(cid:1860)∗(cid:4666)(cid:1876), 0(cid:4667)(cid:4671)(cid:2870)(cid:1856)(cid:1876) (cid:2868)

Từ phương trình (2.43) ta nhận được biểu thức xác định giá trị độ lệch quân

(cid:3047)(cid:3281)

phương đầu ra của hệ thống tại thời điểm quan sát như sau:

(cid:2868)

(cid:4666)2.44(cid:4667) (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3052)(cid:3281) (cid:3404) (cid:3495)(cid:1831)(cid:3427)(cid:1877)(cid:2870)(cid:3435)(cid:1872)(cid:3033)(cid:3439)(cid:3431) (cid:3404) (cid:3496)Φ (cid:3505) (cid:4670)(cid:1860)∗(cid:4666)(cid:1876), 0(cid:4667)(cid:4671)(cid:2870)(cid:1856)(cid:1876)

Để đánh giá tác động của nhiễu lên chất lượng của hệ thống dẫn sử dụng

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, ta sử dụng sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn với tác động của các

Độ trượt

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)

Nhiễu pha-đinh (cid:1873)(cid:3007)(cid:3015)

Nhiễu tản mát tâm phản xạ

(cid:2019)

(cid:1877)(cid:3021)

(cid:1848)(cid:3030)(cid:1849)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)

1 (cid:1848)(cid:3030)(cid:3435)(cid:1872)(cid:3033) (cid:3398) (cid:1872)(cid:3439)

(cid:3398)1

(cid:1877)(cid:3014)

nguồn nhiễu như sau [76]:

Hình 2.9. Sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ với tác động

của nhiễu

Trong hình 2.9, (cid:1873)(cid:3008)(cid:3013) và (cid:1873)(cid:3007)(cid:3015) lần lượt là nhiễu tản mát tâm phản xạ và

nhiễu pha-đinh. Như đã giới thiệu ở phần trên, nhiễu tản mát tâm phản xạ có

tính tương quan cao, hàm mật độ phổ công suất phụ thuộc chủ yếu vào đặc điểm

vật lý của mục tiêu. Tuy nhiên, để có thể đánh giá được ảnh hưởng của nhiễu

đến chất lượng của hệ thống dẫn một cách tường minh bằng biểu thức giải tích,

người ta giả thiết chúng là nhiễu tạp trắng Gauss. Giả thiết này đã được nhiều

tác giả sử dụng và đã được chấp nhận trong những nghiên cứu về ảnh hưởng của

nhiễu đến chất lượng của hệ thống dẫn [44, 59, 76]. Hàm mật độ phổ công suất

tương ứng của chúng như sau [76]:

Φ(cid:2891)(cid:2896) (cid:3404) 0.4 m(cid:2870)/Hz: hàm mật độ phổ công suất của nhiễu tản mát tâm phản xạ;

Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:3404) 6.5 (cid:3400) 10(cid:2879)(cid:2876) rad(cid:2870)/Hz: hàm mật độ phổ công suất của nhiễu pha- đinh.

(cid:3015)(cid:4594) (cid:3046)(cid:4666)(cid:2869)(cid:2878)(cid:2201)(cid:3021)(cid:3262)(cid:4667)

Trong hình 2.9, (cid:1849) (cid:3404) với (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3. .5 là hệ số dẫn và (cid:1848)(cid:3030) (cid:3404)

1200 (cid:1865)/(cid:1871) là vận tốc tiếp cận tên lửa – mục tiêu. Áp dụng các quy tắc của

phương pháp liên hợp [23, 76] đối với sơ đồ cấu trúc trên hình 2.9 ta nhận được

sơ đồ cấu trúc liên hợp như trên hình 2.10. Trong hình 2.10, (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3007)(cid:3015) và (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3008)(cid:3013)

tương ứng là độ lệch quân phương của độ trượt khi nhiễu pha-đinh và nhiễu tản

mát tâm phản xạ tác động vào hệ thống dẫn, (cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) và (cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) tương ứng là đáp ứng

của hệ thống liên hợp đối với tác động của nhiễu pha-đinh và nhiễu tản mát tâm

phản xạ trong miền thời gian.

Giả sử (cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) và (cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) trong miền tần số có dạng tương ứng là (cid:1832)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667) và

(cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667). Trong tài liệu [76] đã chứng minh rằng, trong miền tần số, biểu thức

(cid:3015)(cid:4594)

1 (cid:3398) (cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667) có dạng sau:

(cid:2869) (cid:3021)(cid:3262)

(cid:1871) (cid:4685) (cid:4666)2.45(cid:4667) 1 (cid:3398) (cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1857)(cid:1516) (cid:3024)(cid:3031)(cid:3046) (cid:3404) (cid:4684) (cid:1871) (cid:3397)

(cid:3015)(cid:4594)

Do đó ta có:

(cid:2869) (cid:3021)(cid:3262)

(cid:1871) (cid:4685) (cid:4666)2.46(cid:4667) (cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667) (cid:3404) 1 (cid:3398) (cid:4684) (cid:1871) (cid:3397)

Thực hiện phép biến đổi (cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667) sang miền thời gian bằng toán tử Laplace ngược

ta được:

(cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404) (cid:2278)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4670)(cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667)(cid:4671) (cid:4666)2.47(cid:4667)

Trong đó (cid:2278)(cid:2879)(cid:2869) là toán tử biến đổi Laplace ngược.

Φ(cid:2890)(cid:2898)

(cid:4670)(cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)(cid:4671)(cid:2870)

(cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)

1 (cid:1871)

(cid:2930) (cid:3496)Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:3505) (cid:1858)(cid:2870)(cid:4666)τ(cid:4667)dτ (cid:2868)

(cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3007)(cid:3015)

(cid:2012)

(cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)

(cid:4670)(cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)(cid:4671)(cid:2870)

Φ(cid:2891)(cid:2896)

(cid:1848)(cid:3030)(cid:1849)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)

1 (cid:1871)

1 (cid:1848)(cid:3030)(cid:2028)

(cid:2930) (cid:3496)Φ(cid:2891)(cid:2896) (cid:3505) (cid:1860)(cid:2870)(cid:4666)τ(cid:4667)dτ (cid:2868)

(cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3008)(cid:3013)

(cid:3398)1

Hình 2.10. Sơ đồ cấu trúc liên hợp của hệ thống dẫn

Trường hợp: nhiễu tản mát tâm phản xạ

(cid:2930)

Từ hình 2.10 và công thức (2.44) ta có:

(cid:2868)

(cid:4666)2.48(cid:4667) (cid:2026)(cid:3008)(cid:3013) (cid:3404) (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3008)(cid:3013) (cid:3404) (cid:3496)Φ(cid:2891)(cid:2896) (cid:3505) h(cid:2870)(cid:4666)τ(cid:4667)dτ

 Trường hợp hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3

(cid:3347)

(cid:2879)

Từ (2.46) và (2.47) ta có:

(cid:3269)(cid:3262)(cid:4666)6(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2870) (cid:3398) 6(cid:1846)(cid:3014)(cid:2028) (cid:3397) (cid:2028)(cid:2870)(cid:4667) (cid:2871) 2(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1857) (cid:4666)2.49(cid:4667) (cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2879)

thay (2.49) vào (2.48) ta nhận được:

(cid:3118)(cid:3178) (cid:3152)(cid:3145) (cid:4678)

(cid:2871) t (cid:2872) (cid:3398) 78T(cid:2897) (cid:2873) 16T(cid:2897)

33T(cid:2897) (cid:3398) e (cid:3397) ⋯ (cid:2026)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:3015)(cid:4594)(cid:2880)(cid:2871)(cid:4667) (cid:3404) (cid:3496)Φ(cid:2891)(cid:2896) (cid:4680) 33 16T(cid:2897)

(cid:2870) t(cid:2870) (cid:3398) 20T(cid:2897)t(cid:2871) (cid:3397) 2t(cid:2872) (cid:2873) 16T(cid:2897)

66T(cid:2897) (cid:4666)2.50(cid:4667) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:4679)(cid:4681) (cid:3397) ⋯

 Trường hợp hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 4

Từ (2.46) và (2.47) ta có:

(cid:3347)

(cid:2879)

(cid:3269)(cid:3262)(cid:4666)24(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2871) (cid:3398) 36(cid:1846)(cid:3014) (cid:2870) (cid:2028) (cid:3397) 12(cid:1846)(cid:3014)(cid:2028)(cid:2870) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2871)(cid:4667) (cid:2872) 6(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1857) (cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404) (cid:4666)2.51(cid:4667)

(cid:2872)(cid:1872)(cid:2870)

(cid:2879)

thay (2.51) vào (2.48) ta nhận được:

(cid:3118)(cid:3295) (cid:3269)(cid:3262) (cid:4678)

(cid:2874) (cid:3398) 2934(cid:1846)(cid:3014) (cid:2873)(cid:1872) (cid:3397) 3978(cid:1846)(cid:3014) (cid:2875) 288(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2870)(cid:1872)(cid:2872) (cid:3398) 84(cid:1846)(cid:3014)(cid:1872)(cid:2873) (cid:3397) 4(cid:1872)(cid:2874)

(cid:2871)(cid:1872)(cid:2871) (cid:3397) 654(cid:1846)(cid:3014)

837(cid:1846)(cid:3014) (cid:3398) (cid:1857) (cid:3397) ⋯ (cid:2026)(cid:3008)(cid:4666)(cid:3015)(cid:4594)(cid:2880)(cid:2872)(cid:4667) (cid:3404) (cid:3496)Φ(cid:2891)(cid:2896) (cid:3428) 93 32T(cid:2897)

(cid:2875) 288(cid:1846)(cid:3014)

(cid:3398)2340(cid:1846)(cid:3014) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) … (cid:3397) (cid:4679)(cid:4681) (cid:4666)2.52(cid:4667)

 Trường hợp hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 5

(cid:3347)

(cid:2879)

Từ (2.46) và (2.47) ta có:

(cid:2870) (cid:2028)(cid:2870) (cid:3398) 20(cid:1846)(cid:3014)(cid:2028)(cid:2871) (cid:3397) (cid:2028)(cid:2872)(cid:4667)

(cid:3269)(cid:3262)(cid:4666)120(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2872) (cid:3398) 240(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2871) (cid:2028) (cid:3397) 120(cid:1846)(cid:3014) (cid:2873) 24(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1857) (cid:4666)2.53(cid:4667) (cid:1860)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2879)

thay (2.53) vào (2.48) ta nhận được:

(cid:3118)(cid:3295) (cid:3269)(cid:3262) (cid:4678)

(cid:2876) (cid:3398) 40230(cid:1846)(cid:3014) (cid:2875)(cid:1872) (cid:2875) 288(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2871)(cid:1872)(cid:2873)

(cid:2874)(cid:1872)(cid:2870) (cid:3398) 65220(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2872)(cid:1872)(cid:2872) (cid:3398) 7476(cid:1846)(cid:3014)

8685(cid:1846)(cid:3014) (cid:3398) (cid:1857) (cid:3397) ⋯ (cid:2026)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:3015)(cid:4594)(cid:2880)(cid:2873)(cid:4667) (cid:3404) (cid:3496)Φ(cid:2891)(cid:2896) (cid:3428) 965 256T(cid:2897)

(cid:2873)(cid:1872)(cid:2871) (cid:3397) 29790(cid:1846)(cid:3014) (cid:2875) 288(cid:1846)(cid:3014)

74970(cid:1846)(cid:3014) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:3397) ⋯ … (cid:3397)

(cid:2870)(cid:1872)(cid:2874) (cid:3398) 72(cid:1846)(cid:3014)(cid:1872)(cid:2875) (cid:3397) 2(cid:1872)(cid:2876) (cid:2875) 288(cid:1846)(cid:3014)

1028(cid:1846)(cid:3014) (cid:4666)2.54(cid:4667) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:4679)(cid:4681) … (cid:3397)

Từ các biểu thức (2.50), (2.52) và (2.54) ta có đồ thị biểu diễn sự phụ thuộc của

độ lệch quân phương vào hằng số thời gian của hệ thống dẫn, thời điểm gặp và

hệ số dẫn.

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 0.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 0.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 0.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1.5 (cid:1871)

Hình 2.11. Độ lệch quân phương của độ trượt do tác động của nhiễu tản mát tâm

phản xạ

Trường hợp: nhiễu pha-đinh (nhiễu không phụ thuộc cự ly)

(cid:3047)

Từ hình 2.10, ta có:

(cid:2868)

(cid:4666)2.55(cid:4667) (cid:2026)(cid:3007)(cid:3015) (cid:3404) (cid:1870)(cid:1865)(cid:1871)(cid:3007)(cid:3015) (cid:3404) (cid:3496)Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:3505) (cid:1858)(cid:2870)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667)(cid:1856)(cid:2028)

Trong đó:

(cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404) (cid:2278)(cid:2879)(cid:2869)(cid:4668)(cid:4670)1 (cid:3398) (cid:1834)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667)(cid:4671)(cid:1848)(cid:3030)(cid:1849)(cid:4666)(cid:1871)(cid:4667)(cid:4669) (cid:4666)2.56(cid:4667)

 Trường hợp hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3

(cid:3347)

(cid:2879)

Từ (2.46) và (2.56) ta có:

(cid:3269)(cid:3262)(cid:4666)6(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2870) (cid:3398) 6(cid:1846)(cid:3014)(cid:2028) (cid:3397) (cid:2028)(cid:2870)(cid:4667) (cid:2871) 2(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1848)(cid:3030)(cid:2028)(cid:1857) (cid:4666)2.57(cid:4667) (cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2872) t(cid:2870)

(cid:2879)

(cid:2873) t (cid:3397) 18T(cid:2897)

9T(cid:2897)

(cid:2874) (cid:3397) 18T(cid:2897)

(cid:3118)(cid:3178) (cid:3152)(cid:3145) (cid:4678)

(cid:3398) e

(cid:3397) ⋯

(cid:2026)(cid:3015)(cid:4666)(cid:3015)(cid:4594)(cid:2880)(cid:2871)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3030)(cid:3496)Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:4680)

9T(cid:2897) 32

(cid:2873) 32(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2871)(cid:1872)(cid:2871) (cid:3397) 102(cid:1846)(cid:3014)

(cid:3398)84(cid:1846)(cid:3014)

(cid:4666)2.58(cid:4667)

(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:4679)(cid:4681) … (cid:3397)

(cid:2870)(cid:1872)(cid:2872) (cid:3398) 36(cid:1846)(cid:3014)(cid:1872)(cid:2873) (cid:3397) 4(cid:1872)(cid:2874) (cid:2873) 32(cid:1846)(cid:3014)

Thay (2.57) vào (2.55) ta nhận được:

 Trường hợp hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 4

(cid:3347)

(cid:2879)

Từ (2.46) và (2.56) ta có

(cid:3269)(cid:3262)(cid:4666)24(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2871) (cid:3398) 36(cid:1846)(cid:3014) (cid:2870) (cid:2028) (cid:3397) 12(cid:1846)(cid:3014)(cid:2028)(cid:2870) (cid:3398) (cid:2028)(cid:2871)(cid:4667) (cid:2872) 6(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1848)(cid:3030)(cid:2028)(cid:1857) (cid:4666)2.59(cid:4667) (cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404)

(cid:2873)(cid:1872)(cid:2871)

(cid:2879)

(cid:2876) (cid:3397) 90(cid:1846)(cid:3014)

Thay (2.59) vào (2.55) ta nhận được:

(cid:2874)(cid:1872)(cid:2870) (cid:3398) 708(cid:1846)(cid:3014)

(cid:3118)(cid:3295) (cid:3269)(cid:3262) (cid:4678)

(cid:2875)(cid:1872) (cid:3397) 90(cid:1846)(cid:3014) (cid:2875) 144(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2870)(cid:1872)(cid:2874) (cid:3398) 40(cid:1846)(cid:3014)(cid:1872)(cid:2875) (cid:3397) 2(cid:1872)(cid:2876)

45(cid:1846)(cid:3014) (cid:3398) (cid:1857) (cid:3397) ⋯ (cid:2026)(cid:3007)(cid:3015)(cid:4666)(cid:3015)(cid:4594)(cid:2880)(cid:2872)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3030)(cid:3496)Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:3428) 5T(cid:2897) 16

(cid:2872)(cid:1872)(cid:2872) (cid:3398) 948(cid:1846)(cid:3014)

1374(cid:1846)(cid:3014) (cid:4666)2.60(cid:4667) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:2871)(cid:1872)(cid:2873) (cid:3397) 292(cid:1846)(cid:3014) … (cid:3397) (cid:4679)(cid:4681) (cid:2875) 144(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 0.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 0.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 0.5 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871)

(cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1.5 (cid:1871)

Hình 2.12. Độ lệch quân phương của độ trượt khi có nhiễu pha-đinh tác động

 Trường hợp hệ số dẫn (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 5

(cid:3347)

(cid:2879)

Từ (2.46) và (2.56) ta có

(cid:2870) (cid:2028)(cid:2870) (cid:3398) 20(cid:1846)(cid:3014)(cid:2028)(cid:2871) (cid:3397) (cid:2028)(cid:2872)(cid:4667)

(cid:3269)(cid:3262)(cid:4666)120(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2872) (cid:3398) 240(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2871) (cid:2028) (cid:3397) 120(cid:1846)(cid:3014) (cid:2873) 24(cid:1846)(cid:3014)

(cid:1848)(cid:3030)(cid:2028)(cid:1857) (cid:4666)2.61(cid:4667) (cid:1858)(cid:4666)(cid:2028)(cid:4667) (cid:3404)

Từ (2.61) và (2.55) ta nhận được

(cid:2876)(cid:1872)(cid:2870)

(cid:2879)

(cid:3118)(cid:3295) (cid:3269)(cid:3262) (cid:4678)

(cid:2869)(cid:2868) (cid:3397) 3150(cid:1846)(cid:3014) (cid:2877) (cid:1872) (cid:3397) 3150(cid:1846)(cid:3014) (cid:2875) 144(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2872)(cid:1872)(cid:2874)

(cid:2873)(cid:1872)(cid:2873) (cid:3397) 50060(cid:1846)(cid:3014)

1575(cid:1846)(cid:3014) (cid:3398) (cid:1857) (cid:3397) ⋯ (cid:2026)(cid:3007)(cid:3015)(cid:4666)(cid:3015)(cid:4594)(cid:2880)(cid:2873)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1848)(cid:3030)(cid:3496)Φ(cid:2890)(cid:2898) (cid:3428) 175T(cid:2897) 512

(cid:2875)(cid:1872)(cid:2871) (cid:3397) 97050(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2874)(cid:1872)(cid:2872) (cid:3398) 99420(cid:1846)(cid:3014) (cid:2875) 288(cid:1846)(cid:3014)

(cid:2870)(cid:1872)(cid:2876) (cid:3398) 140(cid:1846)(cid:3014)(cid:1872)(cid:2877) (cid:3397) 4(cid:1872)(cid:2869)(cid:2868)

(cid:2871)(cid:1872)(cid:2875) (cid:3397) 1930(cid:1846)(cid:3014)

(cid:3398)36300(cid:1846)(cid:3014) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:3397) ⋯ … (cid:3397)

(cid:2875) 144(cid:1846)(cid:3014)

(cid:3398)13400(cid:1846)(cid:3014) (cid:4666)2.62(cid:4667) (cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364)(cid:3364) (cid:4679)(cid:4681) … (cid:3397)

Từ (2.58), (2.60) và (2.62) ta có đồ thị biểu diễn sự phụ thuộc của độ lệch quân

phương độ trượt do tác động của nhiễu pha-đinh vào hằng số thời gian của hệ

thống dẫn, hệ số dẫn và thời điểm gặp như trên hình 2.12.

Nhận xét:

 Ảnh hưởng của hằng số thời gian hệ thống dẫn: Hằng số thời gian của hệ

thống dẫn là một tham số ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng của quá trình

dẫn. Từ hình 2.11 và hình 2.12 ta nhận thấy sự ảnh hưởng của hằng số thời

gian hệ thống dẫn lên độ lệch quân phương của độ trượt (biểu diễn sự tản

mát của độ trượt quanh giá trị độ trượt trung bình) có tính chất trái ngược

nhau:

- Đối với nhiễu tản mát tâm phản xạ: Độ lệch quân phương giảm khi

tăng hằng số thời gian hệ thống dẫn (hình 2.11)

- Đối với nhiễu pha-đinh: Độ lệch quân phương tăng khi tăng hằng số

thời gian hệ thống dẫn (hình 2.12)

 Ảnh hưởng của hệ số dẫn: Hệ số dẫn là một tham số ảnh hưởng chính đến

quỹ đạo bay của tên lửa. Nó là một yếu tố quyết định đến giá trị của gia

tốc pháp tuyến tên lửa. Mức độ ảnh hưởng của hệ số dẫn lên chất lượng

của hệ thống dẫn không giống nhau khi có nhiễu khác nhau tác động lên

hệ thống dẫn.

- Đối với nhiễu tản mát tâm phản xạ: Độ lệch quân phương tăng đáng

kể khi tăng hệ số dẫn (hình 2.11)

- Đối với nhiễu pha-đinh: Độ lệch quân phương gần như không thay đổi

khi tăng hệ số dẫn (hình 2.12)

 Ảnh hưởng của vận tốc tiếp cận: Từ biểu thức (2.48), (2.49) và (2.55),

(2.56) ta nhận thấy vận tốc tiếp cận không ảnh hưởng đến độ tản mát của

độ trượt khi nhiễu tản mát tâm phản xạ tác động vào hệ thống. Đối với

nhiễu pha-đinh, độ tản mát độ trượt phụ thuộc tỉ lệ vào vận tốc tiếp cận.

2.3.2. Đánh giá ảnh hưởng của nhiễu đến chất lượng của hệ thống dẫn sử

dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bằng phương pháp số

2.3.2.1. Mô hình nhiễu tản mát tâm phản xạ

Luận án sẽ thực hiện mô phỏng, khảo sát ảnh hưởng của nhiễu lên chất

lượng dẫn khi có xét tới tính phi tuyến của vòng tự dẫn bằng phương pháp số.

Khi sử dụng phương pháp số, ta có thể sử dụng các mô hình về nhiễu sát với

thực tế hơn. Tuy nhiên, kết quả nhận được ở dưới dạng các giá trị số rời rạc và

để có thể đưa ra các nhận xét buộc phải thực hiện mô phỏng nhiều lần để rút ra

các đặc trưng thống kê của kết quả.

Hình 2.13. Dạng tín hiệu của nhiễu tản mát tâm phản xạ

Trong tài liệu [39], tác giả đã đưa ra mẫu bản ghi dạng tín hiệu của nhiễu

tản mát tâm phản xạ được ghi lại bởi thiết bị bay không người lái BQM-3A như

trên hình 2.13, các tác giả sử dụng đồ thị phân vị để chứng minh nhiễu tản mát

tâm phản xạ không phải là biến ngẫu nhiên có phân bố Gauss. Từ hình 2.13, ta

nhận thấy đối với nhiễu tản mát tâm phản xạ, các giá trị dao động xung quanh

giá trị trung bình với xác suất lớn, đỉnh xuất hiện với xác suất nhỏ và “rất nhọn”.

Tất cả những đặc điểm này chứng tỏ nhiễu tản mát tâm phản xạ là biến ngẫu

nhiên có phương sai lớn, hàm phân bố mật độ xác suất trải rộng về hai phía

nhưng thấp và các giá trị tập trung cao xung quanh giá trị trung bình. Từ những

đặc trưng ở trên, trong các nghiên cứu về nâng cao chất lượng bám mục tiêu [39,

48, 55, 71] các tác giả đã đưa ra 3 mô hình cho nhiễu tản mát tâm phản xạ như

- (i): Là biến ngẫu nhiên có phân bố Student;

- (ii): Là sự kết hợp của hai biến ngẫu nhiên có phân bố Gauss;

- (iii): Là sự kết hợp của biến ngẫu nhiên có phân bố Gauss và biến ngẫu

nhiên có phân bố Laplace.

Trong ba mô hình kể trên, vì mô hình (i) rất phức tạp, không phù hợp khi

đưa vào vòng tự dẫn. Trong [72], tác giả đã chỉ ra rằng mô hình (iii) phù hợp

nhất để mô tả nhiễu tản mát tâm phản xạ theo phương trình sau:

(cid:1858)(cid:3034)(cid:3039)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667) (cid:3404) (cid:4666)1 (cid:3398) (cid:2035)(cid:4667)(cid:1858)(cid:3034)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667) (cid:3397) (cid:2035)(cid:1858)(cid:3039)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667) (cid:3404) (cid:4666)1 (cid:3398) (cid:2035)(cid:4667)(cid:1840)(cid:4666)(cid:1876); 0, (cid:2026)(cid:4667) (cid:3397) (cid:2035)(cid:1838)(cid:4666)(cid:1876); 0, (cid:2020)(cid:4667) (cid:4666)2.63(cid:4667)

Trong đó:

(cid:1858)(cid:3034)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667): là phân bố Gauss (cid:1840)(cid:4666)(cid:1876); 0, (cid:2026)(cid:4667) có giá trị trung bình bằng 0 và

phương sai (cid:2026).

(cid:1858)(cid:3039)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667): là phân bố Laplace (cid:1838)(cid:4666)(cid:1876); 0, (cid:2020)(cid:4667) có giá trị trung bình bằng 0

phương sai (cid:2020).

(cid:2035): là một số dương nhỏ hơn 1.

Như vậy mô hình nhiễu tản mát tâm phản xạ được đặc trưng bởi một bộ

tham số (cid:4666)(cid:2026), (cid:2020), (cid:2035)(cid:4667). Trong [55], ONUR ÖZGÜR đã đề xuất thuật toán để xác định

bộ tham số (cid:4666)(cid:2026), (cid:2020), (cid:2035)(cid:4667). Theo đó, bộ tham số đặc trưng cho nhiễu tản mát tâm phản

xạ có các giá trị sau đây:

(cid:2026) (cid:3404) 2.887 (cid:3400) 10(cid:2879)(cid:2872), (cid:2020) (cid:3404) 2 (cid:3400) 10(cid:2879)(cid:2872), (cid:2035) (cid:3404) 0.8 (cid:4666)2.64(cid:4667)

2.3.2.2. Mô hình nhiễu pha-đinh

Nhiễu pha-đinh được phân thành nhiều dạng như: pha-đinh phẳng; pha-

đinh chọn lọc tần số; pha-đinh nhanh; pha-đinh chậm. Trong trường hợp bài

toán dẫn, pha-đinh chủ yếu gây ra bởi hiện tượng sóng điện từ bị hấp thụ và bị

tán xạ do mưa, tuyết, sương mù hay các phần tử khác tồn tại trong môi trường

dẫn đến tín hiệu thu được bị thăng giáng. Khi đó hiện tượng pha-đinh được coi

là pha-đinh phẳng [46], tín hiệu thu về biến đổi ngẫu nhiên theo phân bố

(cid:3299)(cid:3118) (cid:3118)(cid:3345)(cid:3118) (cid:4666)2.65(cid:4667)

Rayleigh với hàm mật độ phân bố xác suất (cid:1858)(cid:3045)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667) như sau [46]:

(cid:1858)(cid:3045)(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1876) (cid:2026)(cid:2870) (cid:1857)(cid:2879)

Trong đó: (cid:1831)(cid:4668)(cid:1876)(cid:2870)(cid:4669) (cid:3404) 2(cid:2026)(cid:2870) (cid:3404) 1.3 (cid:3400) 10(cid:2879)(cid:2872) và (cid:1876) (cid:3410) 0.

2.3.2.3. Kết quả khảo sát

Các tham số về tên lửa, mục tiêu như sau:

 Các tham số tên lửa:

- Vận tốc tên lửa: (cid:1848)(cid:3014) (cid:3404) 1000 (cid:1865)/(cid:1871).

- Tọa độ trên trục X của tên lửa: (cid:1844)(cid:3014)(cid:3051) (cid:3404) 0 (cid:1865).

- Tọa độ trên trục Y của tên lửa: (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052) (cid:3404) 0 (cid:1865).

- Hệ số dẫn (sử dụng cho luật dẫn tiếp cận tỉ lệ): (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3.

- Không có sai số góc dẫn: (cid:2013) (cid:3404) 0 (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856).

- Động học tên lửa được mô hình hóa là khâu quán tính với hằng số

thời gian (cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871).

 Các tham số mục tiêu:

- Vận tốc mục tiêu: (cid:1848)(cid:3021) (cid:3404) 400 (cid:1865)/(cid:1871).

- Tọa độ trên trục X của mục tiêu: (cid:1844)(cid:3021)(cid:3051) (cid:3404) 15000 (cid:1865).

- Tọa độ trên trục Y của mục tiêu: (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052) (cid:3404) 10000 (cid:1865).

- Mục tiêu cơ động một phía theo quy luật:

(cid:1866)(cid:3021) (cid:3404) (cid:4688)

Với (cid:1859) (cid:3404) 9.8 (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870), (cid:1866)(cid:3021)(cid:3116) (cid:3404) 5, (cid:1872)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3404) 2(cid:1871) và (cid:1872)(cid:2868)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3404) 10(cid:1871).

Sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn cho trên hình 2.14. Trong hình 2.14, việc

chuyển tín hiệu (cid:2019)(cid:4662) sang tiếp điểm 1 hoặc tiếp điểm 2 tượng trưng cho việc sử

dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ hay sử dụng luật dẫn mờ.

Bởi vì các nhiễu tác động đầu vào ngẫu nhiên nên giá trị độ trượt và lệnh

gia tốc pháp tuyến cực đại nhận được cũng ngẫu nhiên. Do đó, luận án sẽ thực

hiện nhiều mô phỏng (100 lần), dựa trên những giá trị ngẫu nhiên đó để xác định

các đặc trưng thống kê của độ trượt cũng như lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại.

Kết quả mô phỏng nhận được cho trong bảng 2.5.

Nhận xét:

Từ bảng 2.5 ta nhận thấy trong hai loại nhiễu thì nhiễu pha-đinh ảnh

hưởng tới chất lượng các luật dẫn nhiều hơn, gây ra độ tản mát các tham số lớn

hơn.

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:3493)(cid:1850)(cid:2870) (cid:3397) (cid:1851)(cid:2870)

Mô hình mục tiêu

(cid:1866)(cid:3021) sin (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

atan

(cid:1850)

(cid:1851) (cid:1850)

(cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019)

(cid:2019)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1873)(cid:3007)(cid:3015)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1871)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:2019)(cid:4662)

(cid:1840)(cid:4593)(cid:1848)(cid:3030)(cid:2019)(cid:4662)

(cid:2884) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3013)

1 1 (cid:3397) (cid:1871)(cid:1846)(cid:3014)

Hình 2.14. Sơ đồ cấu trúc vòng điều khiển sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và luật

dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có nhiễu tác động

Loại nhiễu tác động vào hệ thống dẫn

Thông tin cần quan tâm

Luật dẫn

Nhiễu tản mát tâm phản xạ

Nhiễu pha-đinh

0.444

0.434

0.215

0.155

Độ trượt trung bình (m)

PDF

0.087

0.051

PIF

0.354

0.358

64.028

64.180

15.387

15.382

6 3

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực

PDF

4.481

4.483

PIF

17.783

17.785

6.461x10-6

0.005

3.518x10-5

0.0035

đại trung bình (g)

Độ lệch quân phương độ trượt

(m)

PDF

3.647x10-5

0.0032

PIF

4.112x10-5

0.0040

2.308x10-4

2.045

9.072x10-5

0.4027

Độ lệch quân phương lệnh gia

PDF

5.228x10-5

0.247

PIF

6.290x10-5

0.383

tốc pháp tuyến cực đại (g)

Bảng 2.5. Tổng hợp kết quả mô phỏng về độ trượt và lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại của các luật dẫn

2.4. Kết luận chương 2

Trong chương hai, luận án đã tiến hành nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng

của sự cơ động mục tiêu và tác động của nhiễu đến chất lượng của luật dẫn tiếp

cận tỉ lệ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ.

Từ kết quả nghiên cứu và phân tích có thể rút ra các kết luận sau:

- Trong trường hợp mục tiêu cơ động, độ trượt và gia tốc pháp tuyến cực

đại của phương pháp dẫn tiếp cận tỉ lệ lớn hơn nhiều so với phương pháp dẫn

tiếp cận tỉ lệ mờ.

- Trong trường hợp hệ thống chịu tác động của nhiễu, phương pháp

dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ cũng cho chất lượng cải thiện hơn phương pháp dẫn

tiếp cận tỉ lệ.

- Các tham số của luật dẫn mờ được áp đặt mang tính chất chủ quan phụ

thuộc nhiều vào kinh nghiệm, khó có thể khẳng định kết quả nhận được đã tối

ưu hay chưa? Do vậy bài toán đặt ra là xác định tối ưu các tham số của luật dẫn

mờ để nâng cao hiệu quả của phương pháp dẫn.

Chương 3

TỐI ƯU HOÁ LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ MỜ

DỰA TRÊN GIẢI THUẬT DI TRUYỀN

3.1. Giải thuật di truyền

3.1.1. Khái niệm

Ý tưởng áp dụng các nguyên tắc của sự tiến hóa trong tự nhiên vào hệ

thống trí tuệ nhân tạo đã được đề cập cách đây khoảng 4 thập niên. Đến sau năm

1970 giải thuật di truyền (Genetic Algorithms) mới chính thức được giới thiệu

bởi John Holland. Ngày nay, giải thuật di truyền được sử dụng để giải quyết các

vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực khác nhau: tối ưu hóa, lập trình tự động,

máy học, kinh tế, nghiên cứu về sự tiến hóa, …

Sự tiến hóa là một quá trình không điều khiển, các sinh vật tốt hơn sẽ

thích nghi nhiều hơn với môi trường, sinh vật sống sót sẽ sinh sản. Đó là quá

trình chọn lọc và tiến hóa tự nhiên. Các sinh vật được đặc trưng bởi các phân tử

nucleotid trong dãy AND, mỗi nucleotid có chứa 4 base (A, C, G và T). Các

base này được sắp xếp trong các nhiễm sắc thể cùng với các gen. Bộ gen của

loài người có khoảng 100.000 gen (mỗi gen chứa khoảng 3.000 cặp base) và 46

nhiễm sắc thể. Trong sinh sản hữu tính, mỗi tế bào chứa 2 bộ nhiễm sắc thể (một

từ mẹ và một từ cha). Kiểu hình của một sinh vật là kết quả của sự tương tác

giữa kiểu gen với môi trường. Môi trường thay đổi có thể ảnh hưởng kiểu gen

(sự biến dị) và tạo nên khả năng thích nghi mới của sinh vật và con cháu.

Trong giải thuật di truyền, mỗi đoạn ngắn (bit string) tương đương với một

nhiễm sắc thể trong sinh học. Ba điều kiện hoạt động của giải thuật di truyền

gồm: định nghĩa hàm thích nghi, định nghĩa và thể hiện đặc trưng di truyền, định

nghĩa và tiến hành các toán tử di truyền. Sự tối ưu hóa có thể kết thúc với một

trong hai điều kiện: đủ số vòng lặp (thế hệ) hay đạt điều kiện tối ưu.

Việc sử dụng giải thuật di truyền có nhiều ưu điểm: có khả năng tìm kiếm

rất tốt, cần ít thông tin nhưng vẫn có thể làm việc với một không gian tìm kiếm

rộng lớn mà chưa rõ; làm việc dựa vào các yếu tố phần tử ngẫu nhiên thay vì có

quy luật, rất hiệu quả đối với trường hợp có nhiều đỉnh tối ưu cục bộ hoặc bị tác

động bởi nhiễu; có thể tìm kiếm nhiều giải pháp trong cùng một lúc, rất có hiệu

quả khi tìm đỉnh tối ưu toàn cục;…

3.1.2. Cấu trúc giải thuật di truyền

Lưu đồ giải thuật di truyền: Sơ đồ 3.1 mô tả quá trình xử lý của giải

thuật di truyền được chia thành các bước như sau [9]:

- Bước 1: Chọn mô hình cho giải pháp của bài toán, chọn một số tượng

trưng cho toàn bộ các giải pháp có thể có cho bài toán.

- Bước 2: Chỉ định cho mỗi giải pháp một bộ ký hiệu. Bộ ký hiệu có thể là

dãy các chữ số {0;1} thuộc hệ nhị phân, dãy số thập phân hoặc dãy các số

thực, và cũng có thể là dãy gồm các chữ hay hỗn hợp của chữ và số.

- Bước 3: Tìm hàm thích nghi cho bài toán và tính hệ số thích nghi cho

từng giải pháp.

- Bước 4: Dựa trên hệ số thích nghi của các giải pháp để thực hiện sự chọn

lọc và biến đổi các giải pháp đó. Các phương pháp biến đổi gồm: lai tạo

và đột biến.

- Bước 5: Tính các hệ số thích nghi cho các giải pháp mới và loại bỏ những

giải pháp kém nhất để chỉ giữ lại một số nhất định các giải pháp tốt.

- Bước 6: Nếu chưa tìm được giải pháp tối ưu hay tương đối khá nhất hay

chưa hết số lần lặp (thế hệ) ấn định, trở lại bước 4 để tìm giải pháp mới.

- Bước 7: Tìm được giải pháp tối ưu hoặc số lần lặp cho phép đã hết thì báo

cáo kết quả tìm được.

Tạo quần thể mới

Bắt đầu Tạo quần thể ban đầu

Không đạt

Đánh giá hàm thích nghi

n ế i b t ọ Đ

p é h g i a L

c ọ l n ọ h C

Đạt

Điều kiện dừng

Kết thúc Chọn phần tử tốt nhất

Hình 3.1. Minh họa quá trình tối ưu hóa của giải thuật di truyền

Mã hóa – giải mã: Bước đầu tiên trong giải thuật di truyền là mã hóa, ánh

xạ các biến. Ba cách thông dụng cho việc mã hóa: mã hóa nhị phân, mã hóa thập

phân và mã hóa số thực.

- Mã hóa nhị phân: Đây là phương pháp mã hóa cơ bản được Holland đưa

ra để giải bài toán tối ưu hàm. Bộ gen dùng để mã hóa lời giải chỉ gồm hai

ký hiệu {0;1}. Ưu điểm của phương pháp mã hóa nhị phân là đơn giản.

Bởi vì độ chính xác mong muốn của lời giải phụ thuộc vào độ dài của

chuỗi nhị phân nên khuyết điểm của phương pháp mã hóa nhị phân là

chuỗi nhiễm sắc thể thường rất dài, nên giải thuật di truyền thường chạy

rất chậm.

- Mã hóa thập phân: Bộ gen dùng để mã hóa lời giải gồm có mười ký hiệu

{0;1;2;3;4;5;6;7;8;9}. Lời giải của bài toán được mã hóa thành chuỗi

nhiễm sắc thể, mỗi chuỗi nhiễm sắc thể gồm nhiều đoạn gen, mỗi đoạn

gen tương ứng với một biến. Trong mỗi đoạn gen này sử dụng một chữ số

để biểu diễn dấu của thông số, vị trí của dấu chấm thập phân được lưu trữ

để sử dụng trong bước giải mã. Ưu điểm của phương pháp mã hóa thập

phân: chiều dài nhiễm sắc thể được rút ngắn đáng kể so với phương pháp

mã hóa nhị phân, do đó giải thuật di truyền sẽ chạy nhanh hơn. Tuy nhiên

khi sử dụng phương pháp mã hóa thập phân thì độ chính xác lời giải vẫn

phụ thuộc vào chiều dài nhiễm sắc thể, do đó phương pháp này không phù

hợp khi giải những bài toán tối ưu có không gian tìm kiếm lớn, liên tục.

- Mã hóa số thực: Trong trường hợp không gian tìm kiếm liên tục, phương

pháp mã hóa số thực khắc phục một cách triệt để khuyết điểm của phương

pháp mã hóa nhị phân và phương pháp mã hóa thập phân. Khi sử dụng

phương pháp mã hóa số thực, chuỗi nhiễm sắc thể gồm các gen là các số

thực, độ chính xác của lời giải chỉ phụ thuộc vào khả năng của máy tính

thực hiện thuật toán. Ngoài ra, mã hóa số thực biểu diễn lời giải rất gần

với phát biểu tự nhiên của nhiều bài toán do đó không cần quá trình mã

hóa và giải mã, vì vậy giúp cho giải thuật di truyền được thực hiện nhanh

hơn. Nhược điểm của phương pháp mã hóa số thực là không sử dụng

được phép toán lai ghép và đột biến cơ bản của phương pháp mã hóa nhị

phân. Từ những phân tích ở trên, luận án sẽ sử dụng phương pháp mã

hóa số thực để biểu diễn lời giải của bài toán tối ưu.

Các phép toán di truyền: Trong giải thuật di truyền có ba phép toán cơ

bản gồm: chọn lọc, lai ghép và đột biến. Trước tiên, luận án đưa ra những ký

hiệu sử dụng trong mục này: Giả sử (cid:1827) (cid:3404) (cid:4666)(cid:1853)(cid:2869), (cid:1853)(cid:2870), … , (cid:1853)(cid:3041)(cid:4667) và (cid:1828) (cid:3404) (cid:4666)(cid:1854)(cid:2869), (cid:1854)(cid:2870), … , (cid:1854)(cid:3041)(cid:4667)

là hai chuỗi nhiễm sắc thể cha mẹ, gọi (cid:1829) (cid:3404) (cid:4666)(cid:1855)(cid:2869), (cid:1855)(cid:2870), … , (cid:1855)(cid:3041)(cid:4667) là chuỗi nhiễm sắc thể

con.

- Phép toán chọn lọc: Nguyên tắc cơ bản của phương pháp chọn lọc là

nhiễm sắc thể có độ thích nghi càng cao sẽ có xác suất chọn lọc càng lớn.

Chọn lọc không chỉ xác định cá thể nào đó được tồn tại mà còn xác định

số lượng con của các thể đó có thể có. Vì vậy phép toán chọn lọc rất quan

trọng đối với chất lượng của giải thuật di truyền. Có nhiều phép toán chọn

lọc như: chọn lọc tỉ lệ; chọn lọc đấu vòng; chọn lọc cắt; chọn lọc sắp hạng

tuyến tính; chọn lọc sắp hạng lũy thừa. Trong những phép toán chọn lọc

đó, chọn lọc tỉ lệ được đưa ra đầu tiên trong những nghiên cứu về giải

thuật di truyền. Nhược điểm của chọn lọc tỉ lệ là cường độ chọn lọc sẽ rất

kém khi độ thích nghi của các cá thể trong quần thể xấp xỉ nhau; ngược

lại khi các cá thể trong quần thể có độ thích nghi quá chênh lệch nhau sẽ

dẫn tới hiện tượng hội tụ sớm, lời giải tối ưu nhận được chỉ là cực trị cục

bộ [3]. Chọn lọc sắp hạng tuyến tính là một biến thể của chọn lọc tỉ lệ

nhằm khắc phục hiện tượng hội tụ sớm ở phương pháp chọn lọc tỉ lệ. Do

đó trong luận án sẽ áp dụng phương pháp chọn lọc sắp hạng tuyến tính

cho giải thuật di truyền. Đối với phương pháp sắp hạng tuyến tính, các cá

thể được sắp xếp theo thứ tự tăng dần độ thích nghi, cá thể tốt nhất được

gắn hạng N, cá thể xấu nhất được gắn hạng 1. Xác suất chọn lọc của mỗi

cá thể tỉ lệ tuyến tính với hạng của nó:

(cid:3428)(cid:2015) (cid:3397) 2(cid:4666)1 (cid:3398) (cid:2015)(cid:4667) (cid:3432) (cid:4666)3.1(cid:4667) (cid:1868)(cid:3038) (cid:3404) 1 (cid:1840) (cid:1863) (cid:3398) 1 (cid:1840) (cid:3398) 1

Trong đó 0 (cid:3407) (cid:2015) (cid:3407) 1. Thuật toán chọn lọc sắp hạng tuyến tính được cho

(cid:4593) là cá

trong hình 3.2 [3]. Trong đó: (cid:1840) là kích thước quần thể; (cid:1842) là quần thể ban

(cid:4593) (cid:3404) (cid:1835)(cid:3037), với (cid:1862) thỏa mãn (cid:1871)(cid:3037)(cid:2879)(cid:2869) (cid:3409) (cid:1870) (cid:3407) (cid:1871)(cid:3037)

(cid:4593) (cid:4667)

(cid:4593) , … , (cid:1835)(cid:3015)

(cid:4593), (cid:1835)(cid:2870)

đầu; (cid:1842)′ là quần thể mới; (cid:1835)(cid:3038) là cá thể thứ k của quần thể ban đầu; (cid:1835)(cid:3038) thể thứ k của quần thể mới.

(cid:1842)(cid:4593) (cid:3404) (cid:1855)(cid:1860)(cid:1867)(cid:1866)_(cid:1864)(cid:1867)(cid:1855)_(cid:1871)(cid:1853)(cid:1868)_(cid:1860)(cid:1853)(cid:1866)(cid:1859)_(cid:1872)(cid:1873)(cid:1877)(cid:1857)(cid:1866)_(cid:1872)(cid:1861)(cid:1866)(cid:1860)(cid:4666)(cid:1842), (cid:2015)(cid:4667) (cid:4668) (cid:1842) ← sắp xếp (cid:1842) theo thứ tự tăng dần độ thích nghi (cid:1871)(cid:2868) (cid:3404) 0; (cid:2188)(cid:2197)(cid:2200) (cid:1863) (cid:3404) 1: (cid:1840) (cid:3419)(cid:1871)(cid:3038) (cid:3404) (cid:1871)(cid:3038)(cid:2879)(cid:2869) (cid:3397) (cid:1868)(cid:3038)(cid:3435)(cid:1868)(cid:3038) được xác định bởi (cid:4666)3.1(cid:4667)(cid:3439)(cid:3423) (cid:2188)(cid:2197)(cid:2200) (cid:1863) (cid:3404) 1: (cid:1840) (cid:4668) (cid:1870) (cid:3404) (cid:1870)(cid:1853)(cid:1866)(cid:1856)(cid:1867)(cid:1865)(cid:4670)0, (cid:1871)(cid:3015)(cid:4667); (cid:1835)(cid:3038) (cid:4669) (cid:1842)(cid:4593) ← (cid:4666)(cid:1835)(cid:2869) (cid:4669)

Hình 3.2. Thuật toán chọn lọc sắp hạng tuyến tính

- Phép toán lai ghép: là phép toán kết hợp đặc điểm của hai nhiễm sắc thể

cha mẹ để tạo ra hai nhiễm sắc thể con. Phép toán lai ghép thường không

tác động đến tất cả các nhiễm sắc thể mà chỉ xảy ra giữa hai nhiễm sắc thể

cha mẹ được lựa chọn ngẫu nhiên với xác suất (cid:1868)(cid:3030) (xác suất lai ghép).

Nguyên tắc thực hiện phép lai ghép là bắt cặp ngẫu nhiên hai nhiễm sắc

thể trong quần thể sau khi đã qua bước chọn lọc để tạo ra hai nhiễm sắc

thể con, mỗi nhiễm sắc thể con thừa hưởng một phần gen của cha, một

phần gen của mẹ. Các phương pháp lai ghép sử dụng cho phương pháp

mã hóa nhị phân và mã hóa thập phân gồm: lai ghép một điểm; lai ghép

nhiều điểm; lai ghép đều. Đối với phương pháp mã hóa số thực, người ta

không thể áp dụng các phương pháp lai ghép của phương pháp mã hóa nhị

phân và thập phân. Khi sử dụng phương pháp mã hóa số thực, các phương

pháp lai ghép để tạo ra nhiễm sắc thể con gồm: lai ghép đơn giản; lai ghép

rời rạc; lai ghép (cid:2158)(cid:2168)(cid:2180) (cid:3398) (cid:2235) (Blend alpha crossover); lai ghép số học; lai

ghép đường thẳng; lai ghép trực giác; lai ghép tuyến tính BGA. Tài liệu

[3] đã chỉ ra rằng: đối với phương pháp mã hóa số thực, phép lai ghép

(cid:1828)(cid:1838)(cid:1850) (cid:3398) (cid:2009) (đặc biệt là trường hợp (cid:2009) (cid:3404) 0.5) và lai ghép đường thẳng phù

hợp nhất. Trong luận án sẽ áp dụng lai ghép (cid:2158)(cid:2168)(cid:2180) (cid:3398) (cid:2235) cho giải thuật di

truyền. Dưới đây là tóm tắt về phép lai ghép (cid:2158)(cid:2168)(cid:2180) (cid:3398) (cid:2235).

Gen (cid:1855)(cid:3038) của nhiễm sắc thể con được chọn ngẫu nhiên trong đoạn

(cid:3427)(cid:1855)(cid:3038), (cid:1855)(cid:3038)(cid:3431):

(cid:1855)(cid:3038) (cid:3404) (cid:1870)(cid:1853)(cid:1866)(cid:1856)(cid:1867)(cid:1865)(cid:3435)(cid:3427)(cid:1855)(cid:3038), (cid:1855)(cid:3038)(cid:3431)(cid:3439) (cid:4666)3.2(cid:4667)

Trong đó:

(cid:1855)(cid:3038) (cid:3404) min(cid:4666)(cid:1853)(cid:3038), (cid:1854)(cid:3038)(cid:4667) (cid:3398) (cid:2009)|(cid:1853)(cid:3038) (cid:3398) (cid:1854)(cid:3038)| (cid:4666)3.3(cid:4667)

(cid:2009)|(cid:1853)(cid:3038) (cid:3398) (cid:1854)(cid:3038)|

(cid:1855)(cid:3038) (cid:3404) max(cid:4666)(cid:1853)(cid:3038), (cid:1854)(cid:3038)(cid:4667) (cid:3397) (cid:2009)|(cid:1853)(cid:3038) (cid:3398) (cid:1854)(cid:3038)| (cid:4666)3.4(cid:4667)

(cid:1855)(cid:3038) (cid:1853)(cid:3038) (cid:1854)(cid:3038) (cid:1855)(cid:3038)

Hình 3.3. Lai ghép (cid:1828)(cid:1838)(cid:1850) (cid:3398) (cid:2009)

- Phép toán đột biến: Phép đột biến thay đổi ngẫu nhiên một hoặc nhiều

gen của cá thể để làm tăng sự đa dạng về cấu trúc trong quần thể. Đột biến

xảy ra với xác suất (cid:1868)(cid:3040) thấp. Các phương pháp đột biến đối với phương

pháp mã hóa thập phân và nhị phân gồm có: đột biến một điểm; đột biến

nhiều điểm, đột biến đều. Tương tự đối như phép toán lai ghép, khi sử

dụng phương pháp mã hóa số thực phép toán đột biến cũng sẽ khác.

Những phép đột biến được sử dụng cho phương pháp mã hóa số thực

gồm: đột biến ngẫu nhiên; đột biến không đồng nhất; đột biến

Mu(cid:4663) hlennein; đột biến rời rạc; đột biến liên tục. Theo [9], phép toán đột

biến không đồng nhất phù hợp nhất đối với giải thuật di truyền sử dụng

phương pháp mã hóa số thực. Đối với phép đột biến không đồng nhất, nếu

gọi (cid:1872) là số thế hệ và (cid:1859)(cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) là số thế hệ tối đa thì:

(cid:4593) (cid:3404) (cid:3420) (cid:1855)(cid:3038)

(cid:4666)3.5(cid:4667) (cid:1855)(cid:3038) (cid:3397) ∆(cid:4666)(cid:1872), (cid:1855)(cid:3038) (cid:3040)(cid:3028)(cid:3051) (cid:3398) (cid:1855)(cid:3038)(cid:4667) nếu (cid:2028) (cid:3404) 0 (cid:1855)(cid:3038) (cid:3398) ∆(cid:4666)(cid:1872), (cid:1855)(cid:3038) (cid:3398) (cid:1855)(cid:3038) (cid:3040)(cid:3036)(cid:3041)(cid:4667) nếu (cid:2028) (cid:3404) 1

(cid:3277)

(cid:4672)(cid:2869)(cid:2879)

(cid:4673)

(cid:3295) (cid:3282)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299)

Trong đó, (cid:2028) là số ngẫu nhiên có giá trị bằng 0 hoặc 1 và:

∆(cid:4666)(cid:1872), (cid:1876)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1876) (cid:4680)1 (cid:3398) (cid:1870) (cid:4681) (cid:4666)3.6(cid:4667)

Với (cid:1870) là giá trị ngẫu nhiên nằm trong đoạn [0,1] và (cid:1854) là tham số xác định

mức độ phụ thuộc vào số lần lặp (thông thường (cid:1854) (cid:3404) 5 [9]).

Hàm thích nghi: Hàm thích nghi dùng để đánh giá các cá thể, cá thể nào

có độ thích nghi tốt hơn sẽ tồn tại qua quá trình chọn lọc tự nhiên và có nhiều cơ

hội để lai ghép. Thường hàm thích nghi chính là hàm cần tìm cực trị hoặc biến

đổi tương đương của hàm cần tìm cực trị.

Do giải thuật di truyền tìm kiếm nghiệm làm cực đại hàm thích nghi (qua

quá trình tiến hóa giá trị hàm thích nghi của các cá thể trong quần thể tăng dần)

nên để áp dụng giải thuật di truyền, ta có thể định nghĩa hàm thích nghi như sau:

 Nếu tìm cực đại của hàm (cid:1836)(cid:4666)(cid:2016)(cid:4667):

(cid:1858)(cid:1861)(cid:1872)(cid:1866)(cid:1857)(cid:1871)(cid:1871) (cid:3404) (cid:1836)(cid:4666)(cid:2016)(cid:4667) (cid:3397) (cid:1829) (cid:4666)3.7(cid:4667)

 Nếu tìm cực tiểu của hàm (cid:1836)(cid:4666)(cid:2016)(cid:4667):

(cid:1858)(cid:1861)(cid:1872)(cid:1866)(cid:1857)(cid:1871)(cid:1871) (cid:3404) (cid:4666)3.8(cid:4667) 1 (cid:1836)(cid:4666)(cid:2016)(cid:4667) (cid:3397) (cid:1829)

Trong hai công thức trên, (cid:1858)(cid:1861)(cid:1872)(cid:1866)(cid:1857)(cid:1871)(cid:1871) là hàm thích nghi, (cid:1829) là hệ số được

công thêm vào hàm (cid:1836)(cid:4666)(cid:2016)(cid:4667) để đảm bảo giá trị của hàm thích nghi luôn dương.

3.2. Tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bởi giải thuật di truyền

Luận án sẽ kết hợp lý thuyết logic mờ với giải thuật di truyền để tổng hợp

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ di truyền cho hệ thống dẫn tên lửa. Trong chương 2,

luận án đã thực hiện khảo sát với 3 luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ dựa trên 3 luật điều

khiển kinh điển đó là: dẫn tỉ lệ mờ (PF); dẫn tích phân tỉ lệ mờ (PIF); dẫn vi

phân tỉ lệ mờ (PDF). Bảng 2.5 cho thấy khi áp dụng ba luật dẫn mờ PF, PIF và

PDF đều có độ trượt và lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại nhỏ hơn khi áp dụng luật

dẫn tiếp cận tỉ lệ. Độ trượt và lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại khi áp dụng luật

dẫn PDF nhỏ nhất trong ba luật dẫn mờ (PF, PIF, PDF) đã khảo sát. Do đó luận

án sẽ kết hợp giải thuật di truyền với logic mờ để tổng hợp luật dẫn vi phân tỉ lệ

mờ cho hệ thống dẫn.

Đối với một bộ điều khiển mờ nói chung, hai thành phần quan trọng nhất

gồm: hệ quy tắc mờ và các hàm liên thuộc [26, 74]. Trong những nghiên cứu về

nâng cao chất lượng bộ điều khiển mờ bởi giải thuật di truyền, các tác giả thực

hiện tối ưu bộ điều khiển mờ theo những phương án sau:

- Phương án 1: Tối ưu hàm liên thuộc, hệ quy tắc mờ được chọn cố định

theo phân tích chủ quan của người thiết kế [26].

- Phương án 2: Tối ưu hệ quy tắc mờ, các hàm liên thuộc được chọn cố

định dựa theo kinh nghiệm chủ quan của người thiết kế [31, 56, 64].

- Phương án 3: Tối ưu đồng thời hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ [56, 74].

Trong 3 phương án tối ưu đã nêu, phương án 1 và phương án 2 thường

đơn giản hơn. Tuy nhiên chất lượng bộ điều khiển mờ không được thật sự tối ưu

trong nhiều trường hợp bởi có một thành phần phụ thuộc vào kinh nghiệm chủ

quan của người thiết kế.

Tối ưu bộ điều khiển mờ theo phương án 3 thường cho bộ điều khiển có

chất lượng tốt hơn. Tuy nhiên, khi này chiều dài nhiễm sắc thể dùng để mã hóa

các tham số cần tối ưu sẽ tăng lên, đòi hỏi tài nguyên máy tính phục vụ cho quá

trình tối ưu lớn, làm chậm quá trình tối ưu.

Để có thể lựa chọn được phương án tối ưu luật dẫn mờ hiệu quả nhất, luận

án sẽ giải quyết bài toán tối ưu luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ theo cả 3 phương án

trên. Dựa trên kết quả mô phỏng để có những so sánh, đánh giá đối với từng

phương án tối ưu.

3.2.1. Tối ưu hàm liên thuộc của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bởi giải thuật di

truyền

Trong phần này, luận án sẽ thực hiện thiết kế luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có

hàm liên thuộc tối ưu (tối ưu theo phương án 1), hệ quy tắc mờ được chọn dựa

trên cơ sở những phân tích ở phần 2.2.2 của luận án.

3.2.1.1. Cấu trúc luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc

Sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên

thuộc tối ưu được thể hiện trên hình 3.4. Dưới đây là cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ mờ với hàm liên thuộc tối ưu:

1. Các biến vào – ra: Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu có 2 biến đầu vào là

tốc độ quay đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:2019)(cid:4662) và gia tốc góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu (cid:2019)(cid:4663), có một biến đầu ra là lệnh gia tốc pháp tuyến (cid:1866)(cid:3004) (cid:1635) . Tập cơ sở của các biến đầu vào – ra được chọn như sau:

 Tốc độ góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu:

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:4662)

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431) (cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:4667)

(cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:4662)

 Gia tốc góc đường ngắm tên lửa – mục tiêu:

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667), (cid:2019)(cid:4663)

(cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667)(cid:3431)(cid:4666)(cid:1870)(cid:1853)(cid:1856)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667)

(cid:2884)

(cid:3427)(cid:3398)(cid:2019)(cid:4663)

(cid:4675) (cid:4666)(cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870)(cid:4667)  Gia tốc pháp tuyến đòi hỏi: (cid:4674)(cid:3398)(cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:3017)(cid:3005)(cid:3007)(cid:4667) , (cid:1866)(cid:3004) (cid:2923)(cid:2911)(cid:2934)(cid:4666)(cid:2900)(cid:2888)(cid:2890)(cid:4667)

2. Chuẩn hóa tập cơ sở của các biến vào – ra về miền giá trị [-1, 1]: Các hệ

số của khối tiền xử lý và khối hậu xử lý được xác định như sau:

(cid:2869) (cid:3090)(cid:4662) (cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3136)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:2869) (cid:3090)(cid:4663) (cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3136)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:3132)

(cid:2869) (cid:3041)(cid:3252)(cid:3171)(cid:3159)(cid:3182)(cid:4666)(cid:3148)(cid:3136)(cid:3138)(cid:4667)

(cid:3404)  Các hệ số khối hậu xử lý: (cid:1837)(cid:3041)(cid:3278)(cid:4666)(cid:3265)(cid:3253)(cid:3255)(cid:4667)

(cid:2884), chọn 3 tập mờ cho biến ngôn

3. Định nghĩa các tập mờ mô tả các giá trị ngôn ngữ của biến vào và biến ra

của bộ điều khiển mờ: Chọn 7 tập mờ (giá trị ngôn ngữ) cho biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662) và biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004) ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663). Các tập mờ này được phân hoạch mờ trên tập cơ sở chuẩn

hóa và hàm liên thuộc có dạng tam giác (hình 3.5a và hình 3.5b).

4. Hệ quy tắc mờ: Bảng 3.1 mô tả hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tiếp

cận tỉ lệ mờ tối ưu

(cid:2884) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

BN MN SN MP BP Z SP

BN BN MN SN SP MP Z SN

BN MN SN MP BP Z SP Z (cid:2245)(cid:4663)

BP SP SN Z MP BP SP MN

Bảng 3.1. Hệ quy tắc mờ sử dụng cho luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

5. Chọn phương pháp suy diễn: MAX – MIN.

6. Chọn phương pháp giải mờ: Chọn phương pháp giải mờ trọng tâm

(COA).

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:3493)(cid:1850)(cid:2870) (cid:3397) (cid:1851)(cid:2870)

Mô hình mục tiêu

(cid:1866)(cid:3021) sin (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

atan

(cid:1850)

(cid:1851) (cid:1850)

(cid:2019)

(cid:1873)(cid:3007)(cid:3015)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:2201)

(cid:2019)(cid:4662)

(cid:2019)(cid:4663)

Khối tiền xử lý

⋮

L u ậ t d ẫ m m ờ

Khối hậu xử lý

(cid:1635) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3013)

1 1 (cid:3397) (cid:2201)(cid:1846)(cid:3014)

Hình 3.4. Sơ đồ cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc tối ưu

Phương pháp xác định các hàm liên thuộc:

Giả sử các hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ vào – ra phân hoạch trên

tập nền chuẩn hóa. Khi đó phương pháp tham số hóa hình dạng của hàm liên

thuộc được thể hiện trên hình 3.5a và 3.5b. Mỗi hàm liên thuộc (cid:1861), (cid:1861) ∈

(cid:4668)(cid:1828)(cid:1840), (cid:1839)(cid:1840), (cid:1845)(cid:1840), (cid:1852), (cid:1845)(cid:1842), (cid:1839)(cid:1842), (cid:1828)(cid:1842)(cid:4669) sẽ được đặc trưng bởi một bộ ba tham số

(cid:4666)(cid:1864)(cid:3036), (cid:1855)(cid:3036), (cid:1870)(cid:3036)(cid:4667). Trong đó:

(cid:1864)(cid:3036): vị trí điểm gập trái của hàm liên thuộc (cid:1861)

(cid:1855)(cid:3036): vị trí đỉnh của hàm liên thuộc (cid:1861)

(cid:1870)(cid:3036): vị trí điểm gập phải của hàm liên thuộc (cid:1861)

Trong hình 3.5a, mối quan hệ giữa các tham số (cid:1864)(cid:3036), (cid:1855)(cid:3036) và (cid:1870)(cid:3036) mô tả các hàm

liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663) như sau:

(cid:4666)3.9(cid:4667)

(cid:1864)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2870) (cid:3404) (cid:3398)1 1 (cid:3407) (cid:1870)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2871) (cid:3407) 1 (cid:3421) (cid:1870)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1870)(cid:2871) (cid:3404) 1

Như vậy, để xác định được sự phân bố của 3 hàm liên thuộc của biến

ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663), luận án sẽ sử dụng một tham số đặc trưng (cid:1874)(cid:2869) thỏa mãn:

(cid:3398)1 (cid:3407) (cid:1874)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3407) 1 (cid:4666)3.10(cid:4667)

(cid:2884) như sau:

Trong hình 3.5b, mối quan hệ giữa các tham số (cid:1864)(cid:3036), (cid:1855)(cid:3036) và (cid:1870)(cid:3036) mô tả các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662) và các hàm liên thuộc của biến ngôn

ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1747) (cid:1750) (cid:1750)

(cid:4666)3.11(cid:4667)

(cid:1748) (cid:1750) (cid:1750) (cid:1749) (cid:3398)1 (cid:3404) (cid:1864)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2870) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2870) (cid:1855)(cid:2869) (cid:3407) (cid:1870)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2871) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2871) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3407) (cid:1870)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2872) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2872) (cid:1855)(cid:2871) (cid:3407) (cid:1870)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2872) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2873) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2873) (cid:1855)(cid:2872) (cid:3407) (cid:1870)(cid:2872) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2873) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2874) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2874) (cid:1855)(cid:2873) (cid:3407) (cid:1870)(cid:2873) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2874) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2875) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2875) (cid:1855)(cid:2874) (cid:3407) (cid:1870)(cid:2874) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2875) (cid:3404) (cid:1870)(cid:2875) (cid:3404) 1

Để xác định hình dạng của đầy đủ 7 hàm liên thuộc, ta chỉ cần xác định

được giá trị của 5 tham số: (cid:1855)(cid:2870), (cid:1855)(cid:2871), (cid:1855)(cid:2872), (cid:1855)(cid:2873) và (cid:1855)(cid:2874) thỏa mãn điều kiện sau:

(cid:3398)1 (cid:3404) (cid:1855)(cid:2869) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2871) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2872) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2873) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2874) (cid:3407) (cid:1855)(cid:2875) (cid:3404) 1 (cid:4666)3.12(cid:4667)

Có nhiều phương pháp để biểu diễn các tham số mô tả hàm liên thuộc

thỏa mãn điều kiện (3.12) [74]. Trong đó, phương pháp biểu diễn các tham số

của hàm liên thuộc được đề xuất trong [73], bằng việc sử dụng phương pháp

biểu diễn này, các tác giả đã làm tối thiểu số lượng các biến dùng để mô tả các

hàm liên thuộc do đó làm giảm đáng kể chiều dài của nhiễm sắc thể. Theo

phương pháp đó, các giá trị (cid:1855)(cid:2869), (cid:1855)(cid:2870), (cid:1855)(cid:2871), (cid:1855)(cid:2872), (cid:1855)(cid:2873), (cid:1855)(cid:2874) và (cid:1855)(cid:2875) được xác định như sau:

, … ,0, … , (cid:4666)3.13(cid:4667) (cid:1855)(cid:3036)(cid:2878)(cid:2872) (cid:3404) sgn(cid:4666)(cid:1861)(cid:4667). (cid:1859)(cid:3030). |(cid:1861)|(cid:3044)(cid:3278) với (cid:1861) (cid:3404) (cid:3398) (cid:1866) (cid:3398) 1 2 (cid:1866) (cid:3398) 1 2

Trong đó:

- (cid:1866) (cid:3404) 7, 0 (cid:3407) (cid:1869)(cid:3030) (cid:3407) 4 lần lượt là số lượng hàm liên thuộc và hệ số phân

bố hàm liên thuộc.

- sgn(cid:4666). (cid:4667) là hàm lấy dấu:

sgn(cid:4666)(cid:1876)(cid:4667) (cid:3404) (cid:3420) 1 (cid:1861)(cid:1858) (cid:1876) (cid:3410) 0 (cid:3398)1 (cid:1861)(cid:1858) (cid:1876) (cid:3407) 0

- (cid:1859)(cid:3030) là hệ số chuẩn hóa:

(cid:2879)(cid:3044)(cid:3278) (cid:1866) (cid:3398) 1 (cid:3440) 2

(cid:4666)3.14(cid:4667) (cid:1859)(cid:3030) (cid:3404) (cid:3436)

Như vậy, để xác định được sự phân bố và hình dạng của 7 hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662) và 7 hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004) (cid:2884), luận án sẽ sử dụng 2 tham số đặc trưng (cid:1874)(cid:2870) và (cid:1874)(cid:2871) thỏa mãn:

(cid:1852)

(cid:1845)(cid:1842)

(cid:1845)(cid:1840)

(cid:3398)1

(cid:1864)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2870)

(cid:1870)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2871)

(cid:1870)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2871)

0 (cid:3407) (cid:1874)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1869)(cid:3030)(cid:4666)(cid:3090)(cid:4662) (cid:4667) (cid:3407) 4 (cid:4666)3.15(cid:4667) (cid:4682) 0 (cid:3407) (cid:1874)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1869)(cid:3030)(cid:4666)(cid:3041)(cid:3252) (cid:3132)(cid:4667) (cid:3407) 4 (cid:4666)3.16(cid:4667)

Hình 3.5a. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

(cid:1845)(cid:1840)

(cid:1852)

(cid:1828)(cid:1842)

(cid:1845)(cid:1842)

(cid:1828)(cid:1840)

(cid:1839)(cid:1840)

(cid:1839)(cid:1842)

(cid:3398)1

(cid:1864)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2870) (cid:1870)(cid:2869) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2871) (cid:1870)(cid:2870) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2872)

(cid:1870)(cid:2871) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2872) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2873)

(cid:1870)(cid:2872) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2873) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2874)

(cid:1870)(cid:2873) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2874) (cid:3404) (cid:1864)(cid:2875) (cid:1870)(cid:2874) (cid:3404) (cid:1855)(cid:2875) (cid:3404) (cid:1870)(cid:2875)

Hình 3.5b. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

3.2.1.2. Giải thuật di truyền tối ưu hàm liên thuộc

Mã hóa: Sử dụng phương pháp mã hóa số thực, mỗi lời giải (bộ tham số

đặc trưng xác định hình dạng và phân bố của các hàm liên thuộc) của bài toán

(cid:1874)(cid:2869)

(cid:1874)(cid:2870)

(cid:1874)(cid:2871)

Chuỗi NST

tối ưu luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ là một bộ (cid:4666)(cid:1874)(cid:2869), (cid:1874)(cid:2870), (cid:1874)(cid:2871)(cid:4667) như sau:

Hình 3.6. Mã hóa lời giải bài toán tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

Hàm thích nghi: Để đánh giá chất lượng của luật dẫn, người ta thường

(cid:2884)

quan tâm tới hai tham số: độ trượt tại thời điểm gặp (cid:4666)(cid:1856)(cid:3033)(cid:4667), lệnh gia tốc pháp

(cid:4667). Do đó luận án sẽ sử dụng hàm thích nghi là hàm

tuyến tên lửa cực đại (cid:4666)(cid:1866)(cid:3004)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299) của cả hai tham số: độ trượt thời điểm gặp; lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại. Một

luật dẫn tốt nếu khi áp dụng luật dẫn đó, hai tham số ở trên nhỏ hơn khi áp dụng

(cid:2884)

những luật dẫn khác. Để cực tiểu hai tham số ở trên, luận án sẽ sử dụng hàm

luôn dương nên hệ số (cid:1829) trong (3.8)

thích nghi có dạng (3.8). Bởi vì (cid:1856)(cid:3033), (cid:1866)(cid:3004)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299) được gán bằng 0. Hàm thích nghi có dạng tổng quát sau:

(cid:2884)

(cid:3404) (cid:4666)3.17(cid:4667) (cid:1858)(cid:1861)(cid:1872)(cid:1866)(cid:1857)(cid:1871)(cid:1871) (cid:3404) (cid:4667) 1 (cid:1836)(cid:4666)(cid:1856)(cid:3033), (cid:1866)(cid:3004)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299) 1 (cid:1863)(cid:2869)(cid:1856)(cid:3033) (cid:3397) (cid:1863)(cid:2870)(cid:1866)(cid:3004)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299)

Trong (3.17), (cid:1863)(cid:2869) và (cid:1863)(cid:2870) là các trọng số điều chỉnh vai trò của hai tham số: (cid:1856)(cid:3033) và

(cid:2884) (cid:1866)(cid:3004)(cid:3288)(cid:3276)(cid:3299) phần ở mẫu số của biểu thức (3.17).

đối với quá trình tối ưu và đồng thời đồng nhất thứ nguyên của 2 thành

Kích thước quần thể: Kích thước quần thể là một trong những tham số

quan trọng, quyết định đến chất lượng của giải thuật di truyền. Nếu kích thước

quần thể quá nhỏ, giải thuật di truyền sẽ hội tụ sớm; ngược lại nếu kích thước

quần thể quá lớn sẽ làm giải thuật di truyền chậm hội tụ và phí tài nguyên máy

tính [3]. Trong nghiên cứu [21], các tác giả đã thực hiện nhiều mô phỏng trên

một số hàm kiểm tra và kết luận rằng: giải thuật di truyền làm việc tốt với kích

thước quần thể từ 20 đến 30. Trong những nghiên cứu của Goldberd [34], tác giả

đã đề xuất công thức tính kích thước quần thể, theo đó kích thước quần thể tăng

khi tính phi tuyến của bài toán tăng. Dựa trên những kết quả nghiên cứu đã có và

phương pháp “thử sai”, luận án sẽ chọn kích thước quần thể N = 30. Ban đầu,

quần thể được khởi tạo ngẫu nhiên.

Điều kiện dừng: Giải thuật di truyền dừng khi đạt 100 thế hệ hoặc sau 30

thế hệ mà hàm thích nghi thay đổi không quá 10-6.

Các phép toán di truyền: Chọn lọc sắp hạng tuyến tính; lai ghép

(cid:1828)(cid:1838)(cid:1850) (cid:3398) (cid:2009) với (cid:2009) (cid:3404) 0.5 và xác suất lai ghép (cid:1868)(cid:3030)= 0.8; đột biến không đồng nhất

với tham số (cid:1854) = 5 và xác suất đột biến (cid:1868)(cid:3040) (cid:3404) 0.01.

3.2.2. Tối ưu hệ quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bởi giải thuật di

truyền

Luận án sẽ thực hiện thiết kế luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hệ quy tắc mờ

tối ưu (tối ưu theo phương án 2), các hàm liên thuộc của các biến ngôn ngữ vào

– ra được phân hoạch và phân bố đều trên tập nền chuẩn hóa như trong phần

2.2.2.

3.2.2.1. Cấu trúc luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ

Sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn sử dụng luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ có hệ quy tắc

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:3493)(cid:1850)(cid:2870) (cid:3397) (cid:1851)(cid:2870)

Mô hình mục tiêu

(cid:1866)(cid:3021) sin (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

atan

(cid:1850)

(cid:1851) (cid:1850)

(cid:2019)

(cid:1873)(cid:3007)(cid:3015)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:2201)

(cid:2019)(cid:4662)

(cid:2019)(cid:4663)

Khối tiền xử lý

R1: If … Then … ⋮ Rn: If … Then …

⋮

mờ tối ưu được thể hiện trên hình 3.7.

L u ậ t d ẫ m m ờ

Khối hậu xử lý

(cid:1635) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3013)

1 1 (cid:3397) (cid:2201)(cid:1846)(cid:3014)

Hình 3.7. Sơ đồ cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hệ quy tắc mờ tối ưu

Dưới đây là cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu:

1. Các biến vào – ra: Tương tự phần 3.2.1.1.

2. Chuẩn hóa tập cơ sở của các biến vào – ra về miền giá trị [-1, 1]: Tương

tự phần 3.2.1.1.

3. Định nghĩa các tập mờ mô tả các giá trị ngôn ngữ của biến vào và biến ra

của bộ điều khiển mờ: Số lượng và hình dạng các hàm liên thuộc của các

biến ngôn ngữ vào – ra được phân hoạch và phân bố đều trên tập nền

chuẩn hóa như trong phần 2.2.2.

4. Hệ quy tắc mờ: Để thực hiện tối ưu hệ quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ mờ bởi giải thuật di truyền, đòi hỏi phải có phương pháp để biểu diễn

hệ quy tắc mờ bởi một tập các tham số (tham số hóa hệ quy tắc mờ).

Trong những nghiên cứu về thiết kế bộ điều khiển mờ tối ưu bởi giải thuật

di truyền, các tác giả đã đề xuất rất nhiều phương pháp để biểu diễn hệ

quy tắc mờ [74]. Tuy nhiên, những phương pháp này thường áp dụng

phương pháp mã hóa nhị phân hoặc thập phân nên chiều dài nhiễm sắc thể

rất lớn, làm chậm giải thuật di truyền và tốn tài nguyên máy tính. Xuất

phát từ ý tưởng được Young Jun Park, Hyung Suck Cho và Dong Hyuk

Cha đề xuất trong [73], trong nghiên cứu của mình các tác giả đưa ra khái

niệm “hệ tọa độ quy tắc mờ” để biểu diễn hệ quy tắc mờ. Bằng việc sử

dụng hệ tọa độ quy tắc mờ để biểu diễn hệ quy tắc mờ, các tác giả đã làm

giảm đáng kể chiều dài nhiễm sắc thể. Ý tưởng của phương pháp này

được thể hiện trên bảng 3.2 và hình 3.8.

(cid:2884) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

Z BN MN SN SP MP BP

BN BN MN SN Z SP MP SN

BN MN SN Z SP MP BP Z (cid:2245)(cid:4663)

SN Z SP MP BP BP SP MN

Bảng 3.2. Hệ quy tắc mờ minh họa cho phương pháp “hệ tọa độ quy tắc mờ”

(cid:2019)(cid:4663)

Đường phân chia

S P

Đường khởi tạo

(cid:1864)(cid:2874)

(cid:4666)(cid:1876)(cid:2875), (cid:1877)(cid:2875)(cid:4667)

(cid:1864)(cid:2870)

Góc khởi tạo

(cid:2016)

(cid:2019)(cid:4662)

‐1

(cid:4666)(cid:1876)(cid:2870), (cid:1877)(cid:2870)(cid:4667)

Điểm khởi tạo

(cid:4666)(cid:1876)(cid:2869), (cid:1877)(cid:2869)(cid:4667)

Đường lưới

(cid:1864)(cid:2869)

S N

‐1

Hình 3.8. “Hệ tọa độ quy tắc mờ” dùng để xác định hệ quy tắc mờ

Xây dựng hệ tọa độ quy tắc mờ:

- Trên mỗi trục của hệ tọa độ (cid:1841)(cid:2019)(cid:4662)(cid:2019)(cid:4663) ta biểu diễn các tập mờ của các

biến ngôn ngữ đầu vào bởi các điểm sao cho các điểm này được phân bố

đều trên đoạn (cid:4670)(cid:3398)1,1(cid:4671). Trên hình 3.8, trục ngang là trục (cid:2019)(cid:4662) biểu diễn 7 tập

mờ gồm: BN, MN, SN, Z, SP, MP và BP. Tương tự, trục dọc biểu diễn 3

tập mờ của biến ngôn ngữ (cid:2019)(cid:4663) gồm: SN, Z và SP.

- Dựng hình vuông cơ sở đi qua bốn điểm có tọa độ sau:

(cid:4668)(cid:4666)(cid:3398)1; (cid:3398)1(cid:4667), (cid:4666)1; (cid:3398)1(cid:4667), (cid:4666)1; 1(cid:4667), (cid:4666)(cid:3398)1,1(cid:4667)(cid:4669)

- Từ các điểm biểu diễn các tập mờ của biến ngôn ngữ đầu vào, ta

dựng các đường lưới đi qua các điểm này sao cho các đường lưới vuông

góc với trục chứa các điểm đó và nằm trong hình vuông cơ sở. Giao điểm

của các đường lưới được gọi là điểm đầu ra.

Xác định hệ quy tắc mờ từ hệ tọa độ quy tắc mờ:

Giả sử ta có một hệ quy tắc mờ được biểu diễn trên bảng quy tắc

mờ (bảng 3.2), ta nhận thấy bảng quy tắc mờ có thể được phân chia thành

những miền có cùng kết luận. Những miền này được biểu diễn trên hệ tọa

độ quy tắc mờ (hình 3.8) bởi những đường phân chia, đường phân chia có

hình dạng bất kỳ. Để đơn giản, luận án chọn đường phân chia là các

đường thẳng và song song với nhau. Trên hình 3.8, giá trị mờ của các

điểm đầu ra phụ thuộc vào điểm đầu ra đó nằm trong miền nào của hệ tọa

độ quy tắc mờ. Hệ tọa độ quy tắc mờ được chia thành 7 miền (bởi 6

đường phân chia (cid:1864)(cid:2869), … , (cid:1864)(cid:2874)) tương ứng với 7 tập mờ của biến ngôn ngữ đầu (cid:2884) lần lượt là: (cid:4668)(cid:1828)(cid:1840); (cid:1839)(cid:1840); (cid:1845)(cid:1840); (cid:1852); (cid:1845)(cid:1842); (cid:1839)(cid:1842); (cid:1828)(cid:1842)(cid:4669). Đường phân chia (cid:1864)(cid:3036) ra (cid:1866)(cid:3004) ( (cid:1861) (cid:3404) 1. .6 ) trực giao với đoạn thẳng nối 2 điểm khởi tạo (cid:4666)(cid:1876)(cid:3036), (cid:1877)(cid:3036)(cid:4667) và

(cid:4666)(cid:1876)(cid:3036)(cid:2878)(cid:2869), (cid:1877)(cid:3036)(cid:2878)(cid:2869)(cid:4667). Tọa độ của những điểm khởi tạo được xác định như sau:

(cid:1876)(cid:3036) (cid:3404) (cid:1838). sgn(cid:4666)(cid:1861)(cid:4667). (cid:1859)(cid:3051). |(cid:1861)|(cid:3044)(cid:3299) (cid:4666)3.18(cid:4667)

(cid:1877)(cid:3036) (cid:3404) (cid:1876)(cid:3036). tan (cid:2016) (cid:4666)3.19(cid:4667)

(cid:3041)(cid:2879)(cid:2869)

Trong đó:

(cid:2870)

(cid:2884).

- , … ,0, … , với (cid:1866) (cid:3404) 7 là số hàm liên thuộc của biến ngôn (cid:1861) (cid:3404) (cid:3398)

ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

- (cid:2016) là góc khởi tạo, (cid:3398)90(cid:3042) (cid:3407) (cid:2016) (cid:3407) 180(cid:3042).

- (cid:1869)(cid:3051) là hệ số phân bố, 0 (cid:3407) (cid:1869)(cid:3051) (cid:3407) 4.

- (cid:1838) là hệ số giới hạn vị trí của các điểm khởi tạo, (cid:1838) được xác định như

(cid:3628) (cid:3410) 1 sgn(cid:4670)tan(cid:4666)(cid:2016)(cid:4667)(cid:4671) nếu (cid:3628) 1 tan (cid:2016) (cid:4666)3.20(cid:4667) (cid:1838) (cid:3404) (cid:3422)

trường hợp còn lại 1 tan (cid:2016)

- (cid:1859)(cid:3051) được xác định bởi:

(cid:2879)(cid:3044)(cid:3299) (cid:1866) (cid:3398) 1 (cid:3440) 2

(cid:4666)3.21(cid:4667) (cid:1859)(cid:3051) (cid:3404) (cid:3436)

Như vậy, một hệ quy tắc mờ sẽ được xác định bởi hai tham số đặc trưng: (cid:1869)(cid:3051) và (cid:2016).

5. Chọn phương pháp suy diễn: MAX – MIN.

6. Chọn phương pháp giải mờ: Chọn phương pháp giải mờ trọng tâm

(COA).

3.2.2.2. Giải thuật di truyền tối ưu hệ quy tắc mờ

Mã hóa: Sử dụng phương pháp mã hóa số thực, mỗi lời giải (bộ tham số

đặc trưng xác định hệ quy tắc mờ) của bài toán tối ưu luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ là

(cid:2016)

(cid:1869)(cid:3051)

Chuỗi NST

một bộ (cid:4666)(cid:1869)(cid:3051), (cid:2016)(cid:4667) như sau:

Hình 3.9. Mã hóa lời giải bài toán tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

Hàm thích nghi: Tương tự phần 3.2.1.2 (3.17)

Kích thước quần thể: Kích thước quần thể N = 30. Ban đầu, quần thể

được khởi tạo ngẫu nhiên.

Điều kiện dừng: Giải thuật di truyền dừng khi đạt 100 thế hệ hoặc sau 40

thế hệ mà hàm thích nghi thay đổi không quá 10-6.

Các phép toán di truyền: Chọn lọc sắp hạng tuyến tính; lai ghép

(cid:1828)(cid:1838)(cid:1850) (cid:3398) (cid:2009) với (cid:2009) (cid:3404) 0.5 và xác suất lai ghép (cid:1868)(cid:3030) (cid:3404) 0.8; đột biến không đồng nhất

với tham số (cid:1854) = 5 và xác suất đột biến (cid:1868)(cid:3040) (cid:3404) 0.1.

3.2.3. Tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

bởi giải thuật di truyền

Trong phần này, luận án sẽ thực hiện thiết kế luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có

hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ tối ưu (tối ưu theo phương án 3).

3.2.3.1. Cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

Sơ đồ cấu trúc vòng tự dẫn sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hệ quy

tắc mờ tối ưu được thể hiện trên hình 3.11. Dưới đây là cấu trúc luật dẫn tiếp cận

tỉ lệ mờ tối ưu:

1. Các biến vào – ra: Tương tự phần 3.2.1.1.

2. Chuẩn hóa tập cơ sở của các biến vào – ra về miền giá trị [-1, 1]: Tương

tự phần 3.2.1.1.

3. Định nghĩa các tập mờ mô tả các giá trị ngôn ngữ của biến vào và biến ra

của bộ điều khiển mờ: Tương tự phần 3.2.1.1.

4. Hệ quy tắc mờ: Tương tự phần 3.2.2.1.

5. Chọn phương pháp suy diễn: MAX – MIN.

6. Chọn phương pháp giải mờ: Chọn phương pháp giải mờ trọng tâm

(COA).

3.2.3.2. Giải thuật di truyền tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ

Mã hóa: Sử dụng phương pháp mã hóa số thực, mỗi lời giải (bộ tham số

đặc trưng xác định hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ) của bài toán tối ưu luật dẫn

(cid:2016)

(cid:1874)(cid:2869)

(cid:1874)(cid:2870)

(cid:1874)(cid:2871)

(cid:1869)(cid:3051)

Chuỗi NST

vi phân tỉ lệ mờ là một bộ (cid:4666)(cid:1874)(cid:2869), (cid:1874)(cid:2870), (cid:1874)(cid:2871), (cid:1869)(cid:3051), (cid:2016)(cid:4667) như sau:

Hình 3.10. Mã hóa lời giải bài toán tối ưu luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

Hàm thích nghi: Tương tự phần 3.2.1.2 (3.17)

Kích thước quần thể: Kích thước quần thể N = 30. Ban đầu, quần thể

được khởi tạo ngẫu nhiên.

Điều kiện dừng: Giải thuật di truyền dừng khi đạt 100 thế hệ hoặc sau 30

thế hệ mà hàm thích nghi thay đổi không quá 10-6.

Các phép toán di truyền: Chọn lọc sắp hạng tuyến tính; lai ghép

(cid:1828)(cid:1838)(cid:1850) (cid:3398) (cid:2009) với (cid:2009) (cid:3404) 0.5 và xác suất lai ghép (cid:1868)(cid:3030) (cid:3404) 0.8; đột biến không đồng nhất

với tham số (cid:1854) = 5 và xác suất đột biến (cid:1868)(cid:3040) (cid:3404) 0.01.

(cid:1851)

(cid:1866)(cid:3021) cos (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:3493)(cid:1850)(cid:2870) (cid:3397) (cid:1851)(cid:2870)

Mô hình mục tiêu

(cid:1866)(cid:3021) sin (cid:2010)

1 (cid:2201)(cid:2870)

(cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

atan

(cid:1850)

(cid:1851) (cid:1850)

(cid:2019)

(cid:1873)(cid:3007)(cid:3015)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:1866)(cid:3013) cos (cid:2019)

(cid:1866)(cid:3013) sin (cid:2019)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667) (cid:1844)(cid:3021)(cid:3014)

(cid:1873)(cid:3008)(cid:3013)(cid:4666)(cid:1872)(cid:4667)

(cid:2201)

(cid:2019)(cid:4662)

(cid:2019)(cid:4663)

Khối tiền xử lý

R1: If … Then … ⋮ Rn: If … Then …

L u ậ t d ẫ m m ờ

Khối hậu xử lý

(cid:1635) (cid:1866)(cid:3004)

(cid:1866)(cid:3013)

1 1 (cid:3397) (cid:2201)(cid:1846)(cid:3014)

Hình 3.11. Sơ đồ cấu trúc luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc và hệ quy

tắc mờ tối ưu

3.3. Kết luận chương 3

Trên cơ sở giải thuật di truyền và luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ đã đề xuất và

khảo sát ở chương 2, trong chương 3 luận án đề xuất ba thuật toán tối ưu hoá các

tham số và cấu trúc của luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ:

1. Thuật toán tối ưu hoá hàm liên thuộc của luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ.

2. Thuật toán tối ưu hoá hệ quy tắc của luật dẫn vi phân tỉ lệ mờ.

3. Thuật toán tối ưu hoá đồng thời hàm liên thuộc và hệ quy tắc của luật

dẫn vi phân tỉ lệ mờ.

Với thuật toán thứ nhất, luận án đã làm tăng hiệu quả thực hiện của thuật

toán di truyền bằng cách sử dụng phương pháp tham số hóa hình dạng của các

hàm liên thuộc thông qua các biểu thức (3.13). Với phương pháp đã đề xuất, để

tham số hóa các hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ chỉ cần một gen và

không phụ thuộc vào số lượng hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ, trong khi

đó nếu sử dụng phương pháp mã hóa nhị phân thông thường thì chiều dài nhiễm

sắc thể sẽ phụ thuộc vào số lượng hàm liên thuộc của một biến ngôn ngữ (với

phương pháp mã hóa nhị phân thông thường sẽ cần tối thiểu 2 gen để mã hóa

hình dạng của một hàm liên thuộc tam giác nên để mã hóa các hàm liên thuộc

của biến ngôn ngữ (cid:2019)(cid:4663) cần tối thiểu 8 gen, hoặc để mã hóa biến ngôn ngữ (cid:2019)(cid:4662) cần tối

thiểu 14 gen).

Đối với thuật toán tối ưu thứ hai, luận án sử dụng hệ tọa độ quy tắc mờ để

biểu diễn hệ quy tắc mờ của luật dẫn. Do đó để biểu diễn hệ quy tắc mờ chỉ cần

2 gen, trong khi đó nếu sử dụng phương pháp mã hóa nhị phân hoặc thập phân

để biểu diễn trực tiếp hệ quy tắc mờ thì chúng ta cần ít nhất 21 gen để biểu diễn

21 luật của hệ quy tắc mờ.

Thuật toán tối ưu đồng thời hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ cho phép ta

chọn ra được những tham số tốt nhất của hệ quy tắc mờ và hàm liên thuộc. Bằng

cách áp dụng đồng thời công thức biến đổi (3.13) và sử dụng hệ tọa độ quy tắc

mờ, luận án chỉ cần sử dụng tới 5 gen để mã hóa toàn bộ các hàm liên thuộc của

các biến ngôn ngữ vào / ra và hệ quy tắc mờ.

Để khẳng định tính tối ưu của luật dẫn đã đề xuất, các luật dẫn này cần

phải được kiểm chứng thông qua các mô phỏng. Đây là vấn đề sẽ được giải

quyết ở chương 4 của luận án.

Chương 4

ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ LUẬT DẪN TIẾP CẬN TỈ LỆ MỜ TỐI ƯU

Trong chương này, luận án sẽ thực hiện đánh giá hiệu quả của luật dẫn

tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu đề xuất ở chương 3. Để làm nổi bật lên hiệu quả của luật

dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu đã đề xuất, luận án sẽ thực hiện khảo sát đồng thời cả

ba luật dẫn: luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ và luật dẫn tiếp cận

tỉ lệ mờ tối ưu.

Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu sẽ được khảo sát trong ba trường hợp:

- Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc.

- Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ.

- Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu đồng thời hàm liên thuộc và hệ quy

tắc mờ.

Để làm cơ sở cho phần mô phỏng, phần đầu tiên của chương 4, luận án sẽ

đưa ra phương pháp khảo sát để chứng minh cho hiệu quả của luật dẫn tiếp cận

tỉ lệ mờ tối ưu đã đề xuất.

4.1. Phương pháp và điều kiện khảo sát

Luận án sẽ thực hiện nhiều khảo sát (100 lần) về chất lượng của ba luật dẫn:

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ; luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ và luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

(hàm liên thuộc tối ưu, hệ luật mờ tối ưu, hàm liên thuộc và hệ luật mờ tối ưu) với

các tham số tên lửa, tham số mục tiêu và nhiễu sử dụng cho khảo sát như sau:

 Các tham số tên lửa:

- Vận tốc tên lửa: (cid:1848)(cid:3014) (cid:3404) 1000 (cid:1865)/(cid:1871).

- Tọa độ của tên lửa: (cid:3435)(cid:1844)(cid:3014)(cid:3051), (cid:1844)(cid:3014)(cid:3052)(cid:3439) (cid:3404) (cid:4666)0,0(cid:4667) (cid:1865). - Hệ số dẫn (sử dụng cho luật dẫn tiếp cận tỉ lệ): (cid:1840)(cid:4593) (cid:3404) 3.

- Không có sai số góc dẫn: (cid:2013) (cid:3404) 0 (cid:1870)(cid:1853)(cid:1856).

- Động học tên lửa được mô hình hóa là khâu quán tính với hằng số

thời gian (cid:1846)(cid:3014) (cid:3404) 1 (cid:1871).

 Các tham số mục tiêu:

- Vận tốc mục tiêu: (cid:1848)(cid:3021) (cid:3404) 400 (cid:1865)/(cid:1871).

- Tọa độ của mục tiêu: (cid:3435)(cid:1844)(cid:3021)(cid:3051), (cid:1844)(cid:3021)(cid:3052)(cid:3439) (cid:3404) (cid:4666)15000, 10000(cid:4667) (cid:1865).

- Mục tiêu cơ động một phía theo quy luật:

(cid:1866)(cid:3021) (cid:3404) (cid:4688)

với (cid:1859) (cid:3404) 9.8 (cid:1865)/(cid:1871)(cid:2870); (cid:1866)(cid:3021)(cid:3116) (cid:3404) 5, (cid:3398)5, 7, (cid:3398)7; (cid:1872)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3404) 2(cid:1871) và (cid:1872)(cid:2868)(cid:3030)(cid:3031) (cid:3404) 10(cid:1871).

 Tham số nhiễu: Quá trình dẫn bị tác động bởi hai loại nhiễu: nhiễu pha-

đinh và nhiễu tản mát tâm phản xạ với các tham số hàm mật độ phổ công

suất của chúng như sau:

- Nhiễu tản mát tâm phản xạ: là kết hợp của phân bố Gauss với phân bố

Laplace, có hàm mật độ xác suất được cho ở biểu thức (2.63) và với các

đặc trưng thống kê được xác định theo (2.64).

- Nhiễu pha-đinh: là phân bố Rayleigh với hàm mật độ phân bố xác xuất (2.65).

Kết quả khảo sát cụ thể được trình bày ở phần tiếp theo của chương này.

4.2. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc

4.2.1. Kết quả thực hiện giải thuật di truyền

0.03204

0.03202

0.03200

0.03198

0.03196

0.03194

0.03192

0.03190

0.03188

0.03186

0.03184

100

50 sè thÕ hÖ

a) Tại điều kiện tối ưu: Mục tiêu cơ động 5g

Hình 4.1. Giá trị hàm thích nghi cực đại qua các thế hệ

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaD

SN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaDD

Hình 4.2. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

MN SNZSP MP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.4

0.6

0.8

0.2

0 acceleration

(cid:2884) Hình 4.4. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3004)

Hình 4.3. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

0.5

-0.5

0.5

-0.5

lambdaDD

-1

lambdaD

Hình 4.5. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

i h g n h c Ý h t

m μ h Þ r t ¸ i g

b) Tại điều kiện tối ưu: Mục tiêu cơ động 7g

Hình 4.6. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ

SNZSP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaD

SN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaDD

Hình 4.7. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

MN SNZSP MP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.4

0.6

0.8

0.2

0 acceleration

(cid:2884) Hình 4.9. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu ra (cid:1866)(cid:3030)

Hình 4.8. Các hàm liên thuộc của biến ngôn ngữ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

0.6

0.4

0.2

-0.2

-0.4

-0.6

0.5

-0.5

-1

lambdaDD

lambdaD

Hình 4.10. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

4.2.2. Kết quả khảo sát luật dẫn

QĐ TL (PDF)

QĐMT

QĐ TL (PDFGA)

QĐ TL (PN)

a) Trường hợp mục tiêu cơ động 5g

Hình 4.11. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

PDFGA

PDF

Hình 4.12. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ và

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 0.435 0.089 0.024

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.0072 0.0065 0.0064

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 63.937 4.827 3.183

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến

2.121 0.308 0.284 cực đại (g)

Bảng 4.1. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 5g

QĐTL (PN)

QĐMT

QĐTL (PDF)

QĐTL (PDFGA)

b) Trường hợp mục tiêu cơ động -5g

PDF

PDFGA

Hình 4.13. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Hình 4.14. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 6.402 0.401 0.192

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.3014 0.0208 0.0181

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 29.471 8.587 6.429

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực

2.084 0.381 0.266 đại (g)

Bảng 4.2. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -5g

QĐMT

QĐTL (PDF)

QĐTL (PDFGA)

QĐTL (PN)

c) Trường hợp mục tiêu cơ động 7g

Hình 4.15. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

PDF

PDFGA

Hình 4.16. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 0.517 0.103 0.036

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.0775 0.0247 0.0195

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 26.097 4.921 3.682

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.390 0.308 0.237 đại (g)

Bảng 4.3. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 7g

QĐTL (PN)

QĐMT

QĐTL (PDF)

QĐTL (PDFGA)

d) Trường hợp mục tiêu cơ động -7g

PDFGA

PDF

Hình 4.17. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Hình 4.18. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 4.983 0.791 0.309

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.2715 0.0253 0.0193

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 50.018 11.528 10.101

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.081 0.708 0.511 đại (g)

Bảng 4.4. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -7g

4.2.3. Nhận xét

Hình 4.1 và hình 4.6 biểu diễn giá trị của hàm thích nghi khi thực hiện

giải thuật di truyền. Ta có thể thấy rằng trong cả hai trường hợp, giá trị hàm

thích nghi ban đầu tăng khá nhanh và càng về những thế hệ sau càng ổn định.

Điều này cho thấy giải thuật di truyền đang hội tụ về lời giải tối ưu.

Mặc dù luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu nhận được khi mục tiêu cơ động

5g và 7g nhưng kết quả khảo sát cho thấy: chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ

mờ tối ưu không chỉ tốt tại điều kiện tối ưu mà khi thay đổi điều kiện khảo sát,

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu vẫn cho kết quả tốt hơn luật dẫn tiếp cận tỉ lệ và

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ trên cả hai tham số: độ trượt; lệnh gia tốc pháp tuyến

cực đại (bảng 4.1, bảng 4.2, bảng 4.3 và bảng 4.4).

Về mặt trực quan, ta có thể dễ dàng nhận thấy rằng quỹ đạo của tên lửa

khi áp dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu có độ cong nhỏ nhất, đặc biệt là

trong trường hợp mục tiêu cơ động -7g (hình 4.17).

100

4.3. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ

4.3.1. Kết quả thực hiện giải thuật di truyền

0.0276

0.0274

0.0272

0.027

0.0268

0.0266

0.0264

0.0262

25 20 sè thÕ hÖ

a) Tại điều kiện tối ưu: Mục tiêu cơ động 5g

0.5

-0.5

0.5

-0.5

lambdaDD

-1

lambdaD

Hình 4.19. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ

Hình 4.20. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

101

(cid:2884) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

Z BN MN SN SP MP BP

BN BN BN BN SN MN MN MN

MP MP MP Z MN MN MN Z (cid:2245)(cid:4663)

BP BP BP BP MP MP MP SP

Bảng 4.5. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được

i h g n h c Ý h t

m μ h Þ r t ¸ i g

b) Tại điều kiện tối ưu: Mục tiêu cơ động 7g

0.5

-1

-0.5

0.5

-0.5

lambdaDD

-1

lambdaD

Hình 4.21. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ

Hình 4.22. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu

(cid:2884) (cid:2196)(cid:2159)

102

(cid:2245)(cid:4663)

SP SP Z Z MP SP SP SP BP BP BP SP (cid:2245)(cid:4662) Z Z Z Z SN Z SP

SN BN MN Z SN SN Z SN BN BN SN SN Bảng 4.6. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được

4.3.2. Kết quả khảo sát luật dẫn

QĐTL (PDF)

QĐMT

QĐTL (PDFGA)

QĐTL (PN)

a) Trường hợp mục tiêu cơ động 5g

PDFGA

PDF

Hình 4.23. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Hình 4.24. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

103

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 0.435 0.089 0.043

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.0074 0.0065 0.0065

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 63.601 4.805 3.703

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực

2.128 0.318 0.291 đại (g)

Bảng 4.7. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 5g

QĐTL (PN)

QĐMT

QĐTL (PDF)

QĐTL (PDFGA)

b) Trường hợp mục tiêu cơ động -5g

Hình 4.25. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

PDFGA

PDF

104

Hình 4.26. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 6.410 0.400 0.259

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.3019 0.0210 0.0207

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 30.067 8.583 7.409

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực

2.003 0.396 0.301 đại (g)

Bảng 4.8. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -5g

105

QĐMT

QĐTL (PDFGA)

QĐTL (PDF)

QĐTL (PN)

c) Trường hợp mục tiêu cơ động 7g

PDF

PDFGA

Hình 4.27. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Hình 4.28. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

106

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 0.517 0.103 0.049

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.0771 0.0248 0.0219

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 26.207 4.918 3.878

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.281 0.311 0.304 đại (g)

Bảng 4.9. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 7g

QĐMT

QĐTL (PDFGA)

QĐTL (PN)

QĐTL (PDF)

d) Trường hợp mục tiêu cơ động -7g

Hình 4.29. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

PDFGA

PDF

107

Hình 4.30. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 5.001 0.790 0.396

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.2720 0.0258 0.0204

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 50.104 11.412 8.761

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.017 0.690 0.600 đại (g)

Bảng 4.10. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -7g

108

4.3.3. Nhận xét

Từ hình 4.20 và hình 4.21 ta nhận thấy giá trị hàm thích nghi cực đại qua

các thế hệ không có nhiều biến động, giải thuật di truyền dừng khi chưa đến thế

hệ thứ 100. Điều này là do các trường hợp (khả năng) của hệ quy tắc mờ là hữu

hạn, rời rạc. Trong khi đó ta sử dụng phương pháp mã hóa số thực nên không

gian tìm kiếm là vô hạn liên tục. Do đó luôn tồn tại những khoảng trống giữa

không gian tìm kiếm của giải thuật di truyền (vô hạn, liên tục) với không gian

lời giải (hữu hạn, rời rạc). Nếu khi giải thuật di truyền thực hiện các phép toán

lai ghép, đột biến mà rơi vào những khoảng trống này sẽ làm tăng thời gian hội

tụ của giải thuật di truyền (nguồn gen sinh ra không hiệu quả với bài toán). Để

cải thiện chất lượng của giải thuật di truyền trong trường hợp này, luận án đã

tăng xác suất đột biến lên 0.1, thay đổi điều kiện dừng.

Từ hình 4.23, hình 4.25, hình 4.27 và hình 4.29 ta thấy luật dẫn tiếp cận tỉ

lệ mờ tối ưu luôn có độ cong quỹ đạo nhỏ nhất. Cũng tương tự như trường hợp

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc tối ưu, luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có

hệ quy tắc mờ tối ưu vẫn làm việc tốt khi điều kiện tối ưu thay đổi (hình 4.25,

hình 4.26, hình 4.29 và hình 4.30).

4.4. Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ

4.4.1. Kết quả thực hiện giải thuật di truyền

0.044

0.042

0.04

0.038

0.036

0.034

0.032

0.03

0.028

100

50 sè thÕ hÖ

a) Tại điều kiện tối ưu: Mục tiêu cơ động 5g

Hình 4.31. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ

SNZSP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaD

109

SN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaDD

Hình 4.32. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

Hình 4.33. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

SN Z SP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.4

0.6

0.8

0.2

0 acceleration

(cid:2884) Hình 4.34. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu ra (cid:1866)(cid:3030)

110

(cid:2884) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

BN MN SN SP MP Z BP

Z Z SP BP SN SN Z SN

Z Z SP MP MN SN Z Z (cid:2245)(cid:4663)

Z Z SP SP BN SN Z SP

0.5

-0.5

0.5

-0.5

lambdaDD

-1

lambdaD

Bảng 4.11. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được

Hình 4.35. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên thuộc và hệ quy

tắc mờ tối ưu

111

i h g n h c Ý h t

m μ h Þ r t ¸ i g

b) Tại điều kiện tối ưu: Mục tiêu cơ động 7g

SN Z SP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaD

Hình 4.36. Giá trị hàm thích nghi qua các thế hệ

SN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.2

0.4

0.6

0.8

0 lambdaDD

Hình 4.37. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4662)

Hình 4.38. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu vào (cid:2019)(cid:4663)

SN Z SP

BN 1

0.8

0.6

0.4

0.2

-1

-0.8

-0.6

-0.4

-0.2

0.4

0.6

0.8

0.2

0 acceleration

(cid:2884) Hình 4.39. Hàm liên thuộc tối ưu của các tập mờ đầu ra (cid:1866)(cid:3030)

112

(cid:2884) (cid:2196)(cid:2159)

(cid:2245)(cid:4662)

BN MN SN SP MP Z BP

Z Z SP BP SN SN Z SN

Z Z SP SP SN SN Z Z (cid:2245)(cid:4663)

Z Z SP SP BN SN Z SP

0.5

-0.5

0.5

-1

-0.5

lambdaD

0.5

-1

lambdaDD

Bảng 4.12. Hệ quy tắc mờ tối ưu nhận được

Hình 4.40. Mặt đặc tính của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc và hệ

quy tắc mờ

113

4.4.2. Kết quả khảo sát

QĐMT

QĐTL (PDFGA)

QĐTL (PN)

QĐTL (PDF)

a) Trường hợp mục tiêu cơ động 5g

PDFGA

PDF

Hình 4.41. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Hình 4.42. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

114

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 0.435 0.089 0.016

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.0070 0.0065 0.0063

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 63.740 4.820 2.392

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực

2.192 0.312 0.226 đại (g)

Bảng 4.13. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 5g

QĐTL (PDF)

QĐTL (PN)

QĐMT

QĐTL (PDFGA)

b) Trường hợp mục tiêu cơ động -5g

Hình 4.43. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

PDFGA

PDF

115

Hình 4.44. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 6.398 0.400 0.097

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.3017 0.0206 0.0196

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 30.107 8.587 3.478

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.206 0.395 0.301 đại (g)

Bảng 4.14. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -5g

116

QĐTL (PN)

QĐMT

QĐTL (PDF)

QĐTL (PDFGA)

c) Trường hợp mục tiêu cơ động 7g

PDF

PDFGA

Hình 4.45. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

Hình 4.46. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

117

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 0.516 0.104 0.026

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.0774 0.0248 0.0185

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 25.836 4.923 2.587

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.289 0.319 0.220 đại (g)

Bảng 4.15. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động 7g

QĐMT

QĐTL (PN)

QĐTL (PDF)

QĐTL (PDFGA)

d) Trường hợp mục tiêu cơ động -7g

Hình 4.47. Quỹ đạo tên lửa – mục tiêu

PDFGA

PDF

118

Hình 4.48. Gia tốc pháp tuyến tên lửa

Luật dẫn có tác động của

nhiễu tản mát tâm phản xạ

Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả luật dẫn và nhiễu pha-đinh

PN PDF PDFGA

Độ trượt trung bình (m) 4.993 0.794 0.128

Độ lệch quân phương độ trượt (m) 0.2699 0.0255 0.0201

Lệnh gia tốc pháp tuyến cực đại trung bình (g) 50.174 11.420 4.747

Độ lệch quân phương lệnh gia tốc pháp tuyến cực 2.206 0.701 0.468 đại (g)

Bảng 4.16. Kết quả khảo sát tại thời điểm gặp khi mục tiêu cơ động -7g

119

4.4.3. Nhận xét

So sánh hình 4.31 với hình 4.1 và hình 4.19, hình 4.36 với hình 4.6 và

hình 4.21 ta thấy giá trị hàm thích nghi cực đại qua các thế hệ khi tối ưu đồng

thời hàm liên thuộc và hệ luật mờ lớn hơn so với trường hợp tối ưu từng thành

phần. Điều này chứng tỏ chất lượng của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ có hàm liên

thuộc và hệ quy tắc mờ tối ưu tốt hơn (sử dụng hàm thích nghi làm tiêu chí đánh

giá) luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ chỉ có một thành phần tối ưu (hoặc hàm liên thuộc

hoặc hệ quy tắc mờ). Nhưng để tối ưu đồng thời hàm liên thuộc và hệ quy tắc

mờ thì chiều dài nhiễm sắc thể tăng lên, khi đó sẽ tăng thời gian thực hiện giải

thuật di truyền.

4.5. Kết luận chương 4

Trên cơ sở các luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu đã đề xuất ở chương 3.

Trong chương 4, luận án thực hiện khảo sát và so sánh các luật dẫn khi mục tiêu

cơ động và có sự tác động của hai loại nhiễu: nhiễu tản mát tâm phản xạ và

nhiễu pha-đinh. Thông qua việc khảo sát phương pháp dẫn tiếp cận tỉ lệ, tiếp cận

tỉ lệ mờ và tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu có thể rút ra kết luận sau.

- Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên thuộc có chất lượng cải thiện

hơn so với phương pháp tiếp cận tỉ lệ cả về độ trượt cũng như lệnh gia

tốc pháp tuyến, đặc biệt trong trường hợp mục tiêu cơ động cao.

- Luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ cũng có chất lượng cải

thiện hơn so với phương pháp tiếp cận tỉ lệ. Tuy nhiên do không gian

tìm kiếm không liên tục nên đòi hỏi phải tăng số thế hệ (số lần lặp) của

giải thuật di truyền.

- Trong ba luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu đã khảo sát, luật dẫn tiếp cận

tỉ lệ mờ tối ưu cả hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ cho chất lượng tốt

nhất. Nhưng do số lượng nhiễm sắc thể để mã hóa các tham số cần tối

ưu tăng lên dẫn đến tăng thời gian thực hiện của giải thuật di truyền.

120

KẾT LUẬN CHUNG

Nghiên cứu cải tiến và phát triển các luật dẫn là lĩnh vực được quan tâm

từ rất sớm. Ngày nay, với những yêu cầu mới của chiến tranh hiện đại thì lĩnh

vực dẫn càng có vai trò quan trọng. Nhờ sự phát triển không ngừng của khoa

học kỹ thuật mà các luật dẫn mới ngày càng có khả năng được hiện thực hóa

trong thực tế. Trong lĩnh vực dẫn, ứng dụng logic mờ, mạng neural hay giải

thuật di truyền để cải thiện, nâng cao chất lượng dẫn đang là một hướng nghiên

cứu mới.

Luận án đã nghiên cứu và kết hợp logic mờ với giải thuật di truyền để

nâng cao chất lượng dẫn tên lửa trong điều kiện mục tiêu cơ động mạnh với sự

tác động của hai loại nhiễu chính ảnh hưởng đến các giá trị đo của đầu tự dẫn vô

tuyến: nhiễu tản mát tâm phản xạ và nhiễu pha-đinh. Luận án đã tổng hợp thành

công ba luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu trên cơ sở luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, logic

mờ và giải thuật di truyền. Kết quả thực hiện được tóm lược như sau:

1. Các vấn đề đã thực hiện trong luận án

1) Luận án đã phân tích, đánh giá ưu điểm và nhược điểm của các công

trình nghiên cứu ở trong nước và ở nước ngoài có liên quan đến đề tài nghiên

cứu. Từ đó xác định phương hướng, phương pháp và công cụ giải quyết những

bài toán cơ bản đặt ra trong nhiệm vụ nghiên cứu.

2) Nghiên cứu, đánh giá ảnh hưởng sự cơ động của mục tiêu, sự tác động

của từng loại nhiễu (nhiễu tản mát tâm phản xạ và nhiễu pha-đinh) đến chất

lượng của luật dẫn. Từ kết quả khảo sát cho thấy việc ứng dụng logic mờ để

thiết kế luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ hoàn toàn có thể nâng cao được chất lượng dẫn

so với khi sử dụng luật dẫn tiếp cận tỉ lệ thông thường. Tuy nhiên, nhược điểm

của phương pháp thiết kế thông thường này là thời gian thiết kế lâu, phụ thuộc

hoàn toàn vào kinh nghiệm của người thiết kế và ta không thể khẳng định được

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ sau khi thiết kế còn có thể tốt hơn được nữa không? Do

đó, luận án đề xuất phương pháp kết hợp logic mờ với giải thuật di truyền để

121

tổng hợp luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu nhằm khắc phục những nhược điểm

khi tổng hợp luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ bằng phương pháp thông thường.

3) Luận án đã nghiên cứu cơ chế hoạt động của giải thuật di truyền để lựa

chọn tham số của giải thuật di truyền, kết hợp với các phương pháp biểu diễn

hàm liên thuộc (bằng công thức biến đổi (3.13)) và hệ quy tắc mờ (thông qua hệ

tọa độ quy tắc mờ) để cho hiệu quả thực hiện giải thuật đạt tốt nhất. Từ đó luận

án đề xuất ba luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu: tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hàm liên

thuộc; tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu hệ quy tắc mờ; tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu đồng thời

hàm liên thuộc và hệ quy tắc mờ.

4) Đã thực hiện khảo sát và chứng minh được ba luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ

tối ưu đã đề xuất đều cho chất lượng dẫn tốt hơn luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ và

luật dẫn tiếp cận tỉ lệ. Các khảo sát thực hiện khi mục tiêu cơ động ở các mức

khác nhau và có tác động của nhiễu. Trong hầu hết các nghiên cứu, khi khảo sát

các luật dẫn, các tác giả thường bỏ qua sự ảnh hưởng của nhiễu hoặc đơn giản

hóa mô hình nhiễu để thuận lợi trong quá trình phân tích, xây dựng luật dẫn.

Trong luận án đã khảo sát chất lượng của các luật dẫn khi có tính tới sự tác động

của hai loại nhiễu với mô hình cụ thể, đảm bảo gần sát với thực tế. Hai loại

nhiễu được sử dụng trong các khảo sát là nhiễu tản mát tâm phản xạ và nhiễu

pha-đinh bởi vì đây là hai loại nhiễu ảnh hưởng trực tiếp đến các hệ thống đầu tự

dẫn vô tuyến.

2. Đóng góp mới về khoa học của luận án

Dưới đây là những đóng góp mới về khoa học của luận án, đó là:

1) Luận án đã khảo sát chất lượng của các luật dẫn khi có tính tới sự tác

động của hai loại nhiễu ảnh hưởng trực tiếp đến các hệ thống đầu tự dẫn vô

tuyến với mô hình cụ thể, đảm bảo sát với thực tế.

122

2) Trên cơ sở xây dựng và mô phỏng các luật dẫn PF, PDF và PIF, luận

án đã chỉ ra rằng ứng dụng logic mờ có thể cải thiện chất lượng phương pháp

dẫn tiếp cận tỉ lệ, trong đó PDF cho kết quả tốt nhất trong 3 luật dẫn mờ nói trên.

3) Ứng dụng giải thuật di truyền với các phương pháp chọn lọc, lai ghép

và đột biến phù hợp để đề xuất các thuật toán tối ưu hóa tham số luật dẫn tiếp

cận tỉ lệ xây dựng trên cơ sở logic mờ.

3. Một số kiến nghị về những tồn tại và hướng phát triển của luận án

1) Khi thực hiện các khảo sát, luận án chỉ xét tới ảnh hưởng của hai loại

nhiễu chính tác động trực tiếp đến độ chính xác của các phép đo là nhiễu tản

mát tâm phản xạ và nhiễu pha-đinh. Tuy nhiên trong thực tế, có rất nhiều yếu

tố ảnh hưởng đến chất lượng vòng điều khiển như: nhiễu uốn thân tên lửa, sai

số gây ra bởi nắp che đầu tự dẫn,… Để cho kết quả nghiên cứu hoàn chỉnh

hơn, trong điều kiện cho phép, ta có thể khảo sát luật dẫn khi tính tới ảnh

hưởng của các yếu tố đó. Tuy nhiên, điều này không làm ảnh hưởng đến kết

quả chính của luận án.

2) Luận án sử dụng giải thuật di truyền để tối ưu hàm liên thuộc và hệ quy

tắc mờ của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ tối ưu. Tuy nhiên, việc lựa chọn, điều chỉnh

các tham số của luật dẫn tiếp cận tỉ lệ mờ vẫn có thể được thực hiện bởi mạng

neural. Đây cũng là nội dung cần được giải quyết tiếp theo. Tuy nhiên, điều này

không làm ảnh hưởng đến kết quả chính của luận án.

3) Luận án là tài liệu tham khảo tốt cho cán bộ nghiên cứu khoa học, cán

bộ thiết kế ở các cơ sở nghiên cứu và phòng thiết kế tên lửa. Luận án có thể sử

dụng vào mục đích giảng dạy, đào tạo đại học và sau đại học theo chuyên ngành

thiết kế hệ thống điều khiển thiết bị bay ở một số học viện, nhà trường quân đội.

123

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ

1. Nguyễn Minh Hồng, Bùi Ngọc Mỹ, Nghiên cứu chất lượng hệ thống điều

thiết bị bay bằng phương pháp phân tích hiệp phương sai, Nghiên cứu KH&CN

Quân sự, số 35/ 02-2015.

2. Nguyễn Minh Hồng, Bùi Ngọc Mỹ, Trần quý, Ứng dụng lý thuyết điều khiển

tối ưu vào tổng hợp luật dẫn Tên lửa, Nghiên cứu KH&CN Quân sự, số 35/ 02-

2015.

3. Phạm Trung Dũng, Nguyễn Minh Hồng, Trần Quý, Xây dựng luật dẫn bám

đuổi cho Tên lửa trên cơ sở logic mờ, Hội nghị toàn quốc lần thứ hai về điều

khiển và tự động hoá – VCCA, 2013.

4. Phạm Trung Dũng, Nguyễn Minh Hồng, Nguyễn Trường Sơn, Giải pháp

giảm độ trễ mạng kết nối trong các hệ System-on-Chips dựa trên kỹ thuật hàng

đợi đầu ra ảo, Hội nghị toàn quốc lần thứ hai về điều khiển và tự động hoá –

VCCA, 2013.

5. Nguyễn Minh Hồng, Lê Kỳ Biên, Trần Quý, Xây dựng luật dẫn mờ tối ưu

trên cơ sở luật dẫn tiếp cận tỷ lệ và thuật toán di truyền, Nghiên cứu KH&CN

Quân sự, Đặc san ĐT 10/2015.

6. Phạm Trung Dũng, Nguyễn Minh Hồng, Trần quý, Xây dựng luật dẫn tên

lửa trên cơ sở luật dẫn tiếp cận tỉ lệ, logic mờ và giải thuật di truyền, Tạp chí

khoa học và kỹ thuật số 175/ 4-2016, Học viện Kỹ thuật Quân sự.

124

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt:

[1] Lê Anh Dũng, Nguyễn Hữu Độ, Huỳnh Lương Nghĩa, “Lý thuyết bay và hệ

thống điều khiển tên lửa phòng không”, Học viện Kỹ thuật quân sự, 1998.

[2] Vũ Vân Hà, “Ứng dụng logic mờ trong hệ điều khiển biến tần động cơ không

đồng bộ”, Luận án Phó Tiến sĩ Khoa học kỹ thuật, Đại học Bách khoa Hà Nội,

1995.

[3] Huỳnh Thái Hoàng, “Hệ thống điều khiển thông minh”, nxb

ĐHQGTPHCM, 2014.

[4] Cung Phi Hùng, “Tự động hoá hỗ trợ chẩn đoán bệnh dựa trên logic mờ,

logic ngôn ngữ”, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Viện nghiên cứu Điện tử, Tin học,

Tự động hóa, 2007.

[5] Doãn Văn Minh, Vũ Hỏa Tiễn, Bùi Ngọc Mỹ, “Khảo sát sự ảnh hưởng của

các gia tốc: mục tiêu, dọc trục tên lửa và trọng trường đến hiệu quả phương

pháp dẫn tiếp cận tỉ lệ”, tạp chí “Nghiên cứu khoa học và công nghệ Quân sự”,

số 31 (06/2014).

[6] Doãn Văn Minh, “Hoàn thiện phương pháp dẫn tiếp cận tỉ lệ theo hướng bù

các sai số động”, Luận án Tiến sĩ kỹ thuật, Học viện KTQS, 2014.

[7] Bùi Ngọc Mỹ, Doãn Văn Minh, Phương Hữu Long, “Ứng dụng lý thuyết

điều khiển tối ưu xây dựng bài toán dẫn tiếp cận tỉ lệ”, tạp chí “Nghiên cứu

khoa học và công nghệ Quân sự”, số 26 (08/2013).

[8] Tạ Duy Phượng, “Một số bài toán đuổi bắt trong trò chơi tuyến tính có

châm”, Luận án Phó Tiến sĩ Toán – Lý, Viện Khoa học Việt Nam, 1990.

[9] Nguyễn Đình Thúc, “Trí tuệ nhân tạo: Lập trình tiến hóa – Cấu trúc dữ liệu

+Giải thuật di truyền = Chương trình tiến hóa”, nxb Giáo dục, 2008.

125

[10] Cao Hữu Tình, “Tổng hợp hệ thống tự động ổn định trên khoang tên lửa sử

dụng kết hợp phương pháp điều khiển khí động và động cơ phản lực xung mô

men”, Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật, Học viện KTQS, 2015.

[11] Đoàn Thế Tuấn, Nguyễn Thanh Tùng, Doãn Văn Minh, “Xây dựng thuật

toán dẫn tiếp cận tỉ lệ trên cơ sở bài toán điều khiển tối ưu”, tạp chí “Khoa học

và Kỹ thuật”, số 142 (7/2011), Học viện KTQS.

Tiếng Anh:

[12] A. Green, J. Shinar and M. Guelman, “Game Optimal Guidance Law

Synthesis for Short-Range Missiles”, Journal of Guidance, Control, and

Dynamics, Vol. 15, No. 1, 1992.

[13] A. O(cid:4663) ZGU(cid:4663) R VURAL , “Fuzzy Logic Guidance System Design for Guided

Missiles”, Master of Science, The Middle East Technical University, 2003.

[14] Bryson Jr., A. E., "Aplications of Optimal Control Theory in Aerospace

Engineering", Minta Martin Lecture, M.I.T., 1966; J. Spacecraft, Vol. 4, No. 5,

1967, pp. 545-553.

[15] Bryson Jr., A. E, “Linear feedback solutions for minimum effort

interception, rendezvous, and soft landing”, AIAA Journal, Vol. 3, No. 8 (1965),

pp. 1542-1544.

[16] Bryson, A. E., and Ho, Y. C.,“Applied Optimal Control”, Blaisdell,

Waltham, MA - 1969.

[17] C. C. Lee, “Fuzzy logic in control systems: fuzzy logic controller – Parts I

and II”, IEEE Transactions on System Man Cybernetics, vol. 20, no. 2, pp. 404

– 435, 1990.

[18] C. M. Lin and Y. J. Mon, “Fuzzy-logic-based guidance law design for

missile systems”, In Proc. of IEEE Conference on Control Applications, pp. 421

– 426, Aug., 1999.

126

[19] C.L. Lin, H.Z. Hung, Y.Y. Chen and B.S. Chen, “Development of an

integrated fuzzy-logic-based missile guidance law against high speed target”,

IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 12, no. 2, pp. 157-169, 2004.

[20] Chun – Liang LIN, Huai – Wen SU, “Intelligent Control Thoery in

Guidance and Control System Design: an Overview”, Institute of Automatic

Control Engineering, Feng China University Taichung, Taiwan, R.O.C, 1999.

[21] D.E. Goldberg, “Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine

Learning”, Addison – Wesley, 1989.

[22] Debasish Ghose, “Guidance of Missiles”, Guidance, Control, and Decision

Systems Laboratory Department of Aerospace Engineering Indian Institute of

Science Bangalore, India, 2012.

[23] Domenic Bucco, “Aerospace Applications of Adjoint Theory”, Australian

Government Department of Defence Defence Science and Technology

Organisation, 2010.

[24] Dongchen Han and S.N.Balakrishnan, “Midcourse guidance law with

neural networks”, AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and

Exhibit 14-17 August 2000 Denver, CO.

[25] Dowdle, J.R., Athans, M. and Gully, S. Willasky, “An Optimal Control and

Estimation Algorithm for Missile Endgame Guidance”, In Proceedings of the

IEEE Conference on Decision and Control, 1982.

[26] F. Herrera, M. Lozano, J.L. Verdegay, “Tuning fuzzy logic controllers by

genetic algorithms”, Int. J. Approx. Reason. 1995 pp. 299–315.

[27] G.M. Anderson, “Optimal Control and Differential Games Interception

Missile Guidance Law”, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 4,

No. 2, 1981.

127

[28] Gano B. Chatterji and Meir Pachter, “Modified Velocity Pursuit Guidance

Law with Crosswind Correction for Missiles Against Surface Targets”,

Navigation and Control Conference, 1991.

[29] Geng, Z. J. and McCullough, C. L., “Missile Control Using Fuzzy

Cerebellar Model Arithmetic Computer Neural Networks”, Journal of Guidance,

Control and Dynamics, Vol. 20, No. 3, May-June 1997.

[30] George M. Siouris, “Missile Guidance & Control Systems”, 2003.

[31] H.B. Gurocak, “A genetic-algorithm-based method for tuning fuzzy logic

controllers”, Fuzzy Sets and Systems 1999 pp. 39 – 47.

[32] Ha, I. and S. Chong, “Design of a CLOS guidance law via feedback

linerization”, IEEE Trans. Aero. Electr. Syst., pp 51-63, 1992.

[33] Hadi Nobahari, Aria Alasty and Seid H. Pourtakdoust, “Design of a

Supervisory Controller for CLOS Guidance with Lead Angle”, AIAA Guidance,

Navigation, and Control Conference and Exhibit 15 - 18 August 2005, San

Francisco, California.

[34] Haupt, R.L, “Optimum population size and mutation rate for a simple real

genetic algorithm that optimizes array factors”, Antennas and Propagation

Society International Symposium, 2000. IEEE, Vol. 2.

[35] Ho, Y.C., Bryson, A. and Baron, S., “Differential games and optimal

pursuit-evasion strategies”, Automatic Control, IEEE Transactions on, Volume

10, Issue 4, 1965.

[36] Hyo-Sang Shin, Hangju Cho, Antonios Tsourdos, “Time-to-go estimation using guidance command history”, Preprints of the 18th IFAC World Congress

Milano (Italy) August 28 - September 2, 2011.

[37] I. Forte and J. Shinar, “Can a Mixed Guidance Strategy Improve Missile

Performance?”, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 11, No. 1,

1988.

128

[38] J.Z. Ben-Asher and I. Yaesh, “Optimal Guidance with Reduced Sensitivity

to Time-to-Go Estimation Errors”, Journal of Guidance, Control, and

Dynamics, Vol. 20, No.1, January-February 1997.

[39] Jinwhan Kim, Monish Tandale, P. K. Menon and Ernest Ohlmeyer,

“Particle Filter for Ballistic Target Tracking with Glint Noise”, Journal of

Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 33, No. 6, November - December 2010.

[40] K. Mishra, I. G. Sarma and K. N. Swamy, “Performance evaluation of two

fuzzy – logic – based homing guidance schemes”, AIAA Journal of Guidance

Control Dynamic, vol. 17, no. 6, pp. 1389 – 1391, 1994.

[41] Kim, Y. and Seo, J.H., “The Realisation of the Three Dimensional

Guidance Law using Augmented Proportional Navigation”, In Proceedings of 35th IEEE Conference on Decision and Control.

[42] Kishi, F. H. and T. S. Bettwy, “Optimal and Sub-optimal Designs of

Proportional Navigation Systems”, in Lavi, A. and T. P. Vogl (eds.), Recent

Advances in Optimization Techniques, John Wiley, 1965, pp. 519-540.

[43] L.X. Wang, J. Mendel, “Generating fuzzy rules by learning from

examples”, IEEE Trans. Systems, Man Cybernet. 1992 pp. 1414–1427.

[44] Lin, C. F., “Modern Navigation, Guidance, and Control Processing”,

Prentice Hall Series in Advanced Navigation, Guidance, and Control, and Their

Applications, Prentice-Hall Inc. A Simon & Schuster Company Englewood

Cliffs, New Jersey, 1991.

[45] Lin, C. L. and Chen, Y. Y., “Design of Fuzzy Logic Guidance Law Against

High Speed Target”, Journal of Guidance, Control and Dynamics, Vol. 23,

No.1, January-February 2000.

[46] Mathuranathan Viswanathan, “Simulation of Digital Communication

Systems using Matlab”, Mathuranathan Viswanathan at Smashwords, 2013.

129

[47] Min-Jea Tahk, Han-Lim Choi, Hun-Gu Lee, Yonmook Park, “A three-

dimensional diffrential game missile guidance law using neural networks”,

AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit, 2001.

[48] N Shantha Kumar, Sudesh Kumar Kash, “Target Tracking in Non-

Gaussian Environment”, National Conference on Range Technology, 2006.

[49] N.A. Shneydor, “Missile Guidance and Pursuit: Kinematics, Dynamics and

Control”, Horwood Series in Engineering Science, 1998.

[50] Neil F. Palumbo, Ross A. Blauwkamp, and Justin M. Lloyd, “Basic

Principles of Homing Guidance”, Johns Hopkins APL Technical Digest,

Volume 29, Number 1 (2010).

[51] Neil F. Palumbo, Ross A. Blauwkamp, and Justin M. Lloyd, “Modern

Homing Missile Guidance Theory and Techniques”, Johns Hopkins APL

Technical Digest, Volume 29, Number 1 (2010).

[52] Newell, H. E., “Guided Missile Kinematics”, Naval Research Laboratory,

Report No. R-2538, May 1945.

[53] Nilesh Kulkarni, Minh Phan, “A Neural Network Based Design of Optimal

Controllers for Nonlinear Systems”, AIAA Guidance, Navigation, and Control

Conference and Exhibit, 2002.

[54] ONUR O(cid:4663) ZGU(cid:4663) R, “The Effects of Random Seeker Noise and Target Maneuver

on Guidance Performance”, Master of Science, Middle East Technical

University, 2014.

[55] Özgür, Onur, “The Effects of Random Seeker Noise and Target Maneuver

on Guidance Performance”, The Degree of Master of Science in Mechanical

Engineering, Middle East Technical University, 2014.

[56] P. Thrift, “Fuzzy logic synthesis with genetic algorithms”, Proc. Fourth Int.

Conf. on Genetic Algorithms, 1991, pp. 509–513.

130

[57] Paul B. Jackson, “Overview of Missile Flight Control Systems”, Johns

Hopkins APL Technical Digest, Volume 29, Number 1 (2010).

[58] Rafael Yanushevsky, “Modern Missile Guidance”, CRC Press, 1th, 2007.

[59] Rahbar, N. and Menhaj, M. B., “Fuzzy Logic Based Closed Loop Optimal

Law for Homing Missiles Guidance”, Journal of Guidance, Control and

Dynamics, Vol. 20, No. 3, May-June 2000.

[60] Robert H. Chen and Jason L. Speyery, “Game – Theoretic Homing Missile

Guidance with Autopilot Lag”, AIAA Guidance, Navigation and Control

Conference and Exhibit 20 - 23 August 2007, Hilton Head, South Carolina.

[61] S. Gutman, “Optimal Guidance of Homing Missiles”, Journal of Guidance,

Control, and Dynamics, Vol. 2, No. 4, 1979.

[62] S.Vathsal and A.K.Sarkar, “Current Trends in Tactical Missile Guidance”,

Defence Science Journal, Vol.55, No.2, July 2005, pp. 265 – 280.

[63] Seungho Yoon and Youdan Kim, “Pursuit Guidance Law and Adaptive

Backstepping Controller Design for Vision-Based Net-Recovery UAV”, AIAA

Guidance, Navigation and Control Conference and Exhibit 18 - 21 August 2008,

Honolulu, Hawaii.

[64] T.C. Chin, X.M. Qi, “Genetic algorithms for learning the rule base of fuzzy

logic controller”, Fuzzy Sets and Systems 1998.

[65] Takeshi Yamasaki, Keisuke Enomoto, Hiroyuki Takano, Yoriaki Baba,

“Advanced Pure Pursuit Guidance via Sliding Mode Approach for Chase

UAV”, AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference 10 - 13 August

2009, Chicago, Illinois.

[66] Tal Shima, “Deviated Velocity Pursuit”, AIAA Guidance, Navigation and

Control Conference and Exhibit 20 - 23 August 2007, Hilton Head, South

Carolina.

131

[67] Talole, S.E. and Banavar., R.N., “Proportional Navigation Through

Predictive Control”, Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 21, No.

6, 1998.

[68] Talole, S.E. and Phadke, S.B., “Nonlinear State Estimation in Homing

Guidance”, American Institute of Aeronautics and Astronautics (AIAA). Paper

No. AIAA-2002-4772-CP, 2002.

[69] Trung-Dung Pham, Qui Tran, and Duc-Vuong Vu, “Fuzzy guidance law for

surface-to-air missile in the command control systems”, International

Conference on Control, Automation and Information Sciences, 2012.

[70] Uhrmeister, B., “Kalman Filter for a Missile with Radar and/or Imaging

Sensor”, Journal Guidance Control Dynamics, Vol. 17, No. 6, 1994.

[71] Weng-Rong Wu, “Target Tracking with Glint Noise”, IEEE Transactions

on Aerospace and Electronic Systems , Vol. 29, No.1, January 1993.

[72] Wen-Rong Wu, “Maximum Likelihood Identification of Glint Noise”, IEEE

Transactions on Aerospace and Electronic Systems, Vol.32, No. 1, January

1996.

[73] Young Jun Park, Hyung Suck Cho, and Dong Hyuk Cha, “Genetic Algorithm-

Based Optimization of Fuzzy Logic Controller Using Characteristic Parameters”,

Evolutionary Computation, 1995., IEEE International Conference on.

[74] Yu-Chiun Chioua, Lawrence W. Lan, “Genetic fuzzy logic controller: an

iterative evolution algorithm with new encoding method”, Fuzzy Sets and

Systems 152, pp 617–635, 2005.

[75] Yuri Ulybyshev, “Terminal Guidance Law Based on Proportional

Navigation”, JOURNAL OF GUIDANCE, CONTROL, AND DYNAMICS

Vol. 28, No. 4, July–August 2005.

[76] Zarchan, P., “Tactical and Strategic Missile Guidance”, Progress in

Astronautics and Aeronautics Vol. 176, AIAA Tactical Missile Series, 1994.

Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu nâng cao chất lượng quá trình tự dẫn tên lửa trên cơ sở sử dụng kết hợp logic mờ và giải thuật di truyền

NGUYỄN MINH HỒNG

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

NGUYỄN MINH HỒNG

Chuyên ngành: Kỹ thuật Điều khiển và Tự động hóa

Mã số: 62 52 02 16

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

- (cid:1866)(cid:4652)(cid:1318)(cid:3021) là véc tơ gia tốc pháp tuyến của mục tiêu (vuông góc với véc tơ vận

Loại nhiễu tác động vào hệ thống dẫn

Thông tin cần quan tâm

Luật dẫn

Nhiễu tản mát tâm phản xạ

Nhiễu pha-đinh

Độ trượt trung bình (m)

Độ lệch quân phương độ trượt

(m)

Độ lệch quân phương lệnh gia

L u ậ t d ẫ m m ờ

L u ậ t d ẫ m m ờ

L u ậ t d ẫ m m ờ

Có thể bạn quan tâm

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok