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控制系统参数设计的有关研究（1）以PSO算法为基础的控制参数设计自动驾驶仪现在已被普遍使用，其控制器参数的设计问题也就显得尤为重要。有一种基于PSO算法的导弹自动驾驶仪参数整定方法[4]，对它进行过分析和验证。以自动驾驶仪俯仰通道为基础，通过Simulink建模[5]，基于PSO算法的导弹自动驾驶仪参数整定方法使用了包含系统的时域和频域指标项的适应度函数。作为控制系统，它有一定的要求，特别是对稳定性和快速性而言，对各项指标通过适当的加权，并用PSO算法对自动驾驶仪及大量特征点作优化设计，不仅让自动驾驶仪的控制参数得到整定，同时线性化效果相当不错。仿真结果表明均可符合相应要求。通过仿真，PSO算法对控制参数优化的有效性和优越性显而易见，说明它在工程应用方面有不少价值。33006
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（2）数字式自动驾驶仪稳定回路变参数设计
常用的设计自动驾驶仪参数的方法是：在不同的 下，选取一组可以使系统整体性能最优的控制回路参数。伴随计算机技术的飞速发展，数字式弹载计算机使得自动驾驶仪能够很方便地实现系统变参数设计[6]，在不同的 及各个飞行状态下，需要实时装订的系统参数可以通过弹载计算机来解算。复合稳定回路有它自己的特点，对此，典型复合稳定回路的参数选取方法可以使用，通过在Matlab 环境[7-8]下进行仿真，为工程应用提供了一定的参考。论文网
制导律的有关研究
（1）最优滑模变结构末制导律
滑模变结构(SMVS)是很好的鲁棒性设计工具，近年来在制导律的设计中已经得到不少的实际应用，此方法设计出来的系统对参数摄动和外界干扰具有不敏感性。若从工程的角度考虑，滑模变结构控制理论对控制过程的能量最优等最优性指标涉及较少。所以，结合最优控制和滑模变结构[9-11]这两者间的优点，得到一种考虑最优性能指标的滑模变结构鲁棒制导律。
鲁棒最优制导律的构成分为两部分：第一部分为常见的比例导引律，在排除外界各种干扰时，将它看做终端脱靶量和能量最优；第二部分是滑模项，它可以提高制导律的鲁棒性，并能够应对各种随机干扰可能会引起的制导误差。从滑模项我们知道，通过控制器的反复切换，使得视线转率无限接近最优视线转率。由于最优视线转率随距离减小而变小，最终将趋近于0，从而达到了零化实际视线转率的目的。
鲁棒最优制导律是通过最优控制以及滑模变结构两种理论得到的制导律，最优控制理论可以优化制导过程，滑模变结构让这种过程具有了鲁棒性，这样就避免单一控制理论的缺点。经过仿真，表明了鲁棒最优制导律的性能相当良好。
（2）制导火箭弹最优末制导律
实现零方位角命中目标是经典比例导引律的基本要求，它的目的就是通过制导系统来产生合适的制导指令从而使弹道终端脱靶量为零，但对火箭弹不同的落点速度方向有不同的要求，经典比例导引律并不适应。随着现代战争的发展，脱靶量不再是唯一的战术指标。例如在打击敌方重大或者有效目标时，弹头不仅要在攻击目标时脱靶量最小，而且在命中目标时要具有较大的弹着点，这样对目标的毁伤最大、作战部效能可以达到最佳，从这一角度考虑，研究具有终端角度约束的导引律[12]就极有价值。过重力补偿[13-14]指的是在重力补偿指令超过重力时会对弹丸产生的影响，弹道会在此时先在末制导段向上抬起，随后又在闭环比例导引律的作用下被拉回，这样就使末端的弹道倾角增大。
（3）多约束条件下的末制导律