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    裝甲車輛行進(jìn)間炮口振動(dòng)角度誤差預(yù)測模型*

    2019-06-18 02:29:24宋泉良盧志剛方子穆翟曉燕
    火力與指揮控制 2019年4期
    關(guān)鍵詞:炮口火炮角度

    宋泉良,盧志剛,王 維,方子穆,翟曉燕

    (北方自動(dòng)控制技術(shù)研究所,太原 030006)

    0 引言

    由于路面顛簸、車體底盤振動(dòng)等原因,裝甲車輛在高速機(jī)動(dòng)狀態(tài)下,其炮口不能在裝定的諸元位置處穩(wěn)定停留;由此,產(chǎn)生了“射擊門”的控制思想:當(dāng)某時(shí)刻火炮位置與裝定諸元位置之間的夾角在射擊門閾值范圍內(nèi)時(shí),才會(huì)產(chǎn)生擊發(fā)信號[1]?,F(xiàn)在的火力控制系統(tǒng)在運(yùn)用射擊門控制火炮發(fā)射時(shí),僅考慮了火炮的瞬時(shí)位置,但是忽略了以下因素:產(chǎn)生擊發(fā)信號時(shí),雖然火炮位置與射擊諸元位置的夾角小于射擊門閾值,但是在點(diǎn)火到彈丸出膛的射擊延時(shí)過程中,火炮仍處于振動(dòng)狀態(tài),彈丸出膛時(shí)刻的火炮位置和裝定諸元位置的夾角可能超出閾值范圍,并且火炮振動(dòng)速度也將在彈丸出炮口時(shí)賦予其切向速度,造成彈道偏離規(guī)定的射擊位置[2]。因此,對炮口振動(dòng)的角度誤差進(jìn)行預(yù)測成為了研究的重點(diǎn)。其中,預(yù)測時(shí)間應(yīng)為射擊延時(shí)時(shí)間,它的大小與彈種有關(guān),但都在10 ms左右,一般情況下可視為常值。

    當(dāng)前常用的預(yù)測方法有時(shí)間序列方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、馬爾可夫預(yù)測法和灰色系統(tǒng)理論等?;疑到y(tǒng)理論的最大優(yōu)勢在于對樣本數(shù)量較少的序列能夠進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測。GM(1,1)模型是灰色系統(tǒng)理論中應(yīng)用最為廣泛的一種預(yù)測模型,其基本思想是對原始序列進(jìn)行累加生成,進(jìn)而發(fā)現(xiàn)其指數(shù)規(guī)律;然后,利用最小二乘法解得模型中的參數(shù)值;最后,建立指數(shù)擬合模型進(jìn)行預(yù)測。為了提高GM(1,1)模型的預(yù)測精度,許多學(xué)者提出了一些改進(jìn)模型的方法。文獻(xiàn)[3]根據(jù)新信息優(yōu)先原理提出了以為初始條件的 GM(1,1)模型;文獻(xiàn)[4]中取初值為的加權(quán)組合值;文獻(xiàn)[5]提出以作為初始值,即預(yù)測公式為:·根據(jù)對已有數(shù)據(jù)的擬合精度,從1,2,…,n 中選擇。文獻(xiàn)[6]證明了背景值對 GM(1,1)模型預(yù)測精度的影響;文獻(xiàn)[7]提出了利用數(shù)值積分中的Newton-Cores公式和插值來重構(gòu)GM(1,1)模型中的背景值;文獻(xiàn)[8]將實(shí)際曲線在對應(yīng)區(qū)間上的面積作為背景值,其計(jì)算公式為:

    為了能夠準(zhǔn)確預(yù)測炮口振動(dòng)角度誤差的變化,本文提出了一種優(yōu)化GM(1,1)模型。首先,對原始序列進(jìn)行預(yù)處理,使其變換為適用于GM(1,1)模型建模的數(shù)據(jù)序列;然后,基于誤差最小化對傳統(tǒng)模型的初始值進(jìn)行了優(yōu)化;最后,根據(jù)GM(1,1)模型時(shí)間響應(yīng)函數(shù)的形式對傳統(tǒng)模型的背景值進(jìn)行了重構(gòu)。通過實(shí)例分析,驗(yàn)證了優(yōu)化模型具有較高的擬合和預(yù)測精度,對炮口振動(dòng)角度誤差變化趨勢的判斷也更為準(zhǔn)確。

    1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

    由于裝甲火炮振動(dòng)的隨機(jī)性,利用目標(biāo)跟蹤器與鏡炮角度傳感器獲取的火炮相對目標(biāo)的振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)呈現(xiàn)非單調(diào)性,通常情況下為振蕩序列。GM(1,1)模型適合處理具有非負(fù)性、單調(diào)性、光滑性的數(shù)據(jù)序列,但并不適用于炮口振動(dòng)角度誤差這種具有非單調(diào)性數(shù)據(jù)序列的預(yù)測。因此,本文在基于短暫射擊延時(shí)過程中炮口振動(dòng)角度誤差變化平穩(wěn)的假定下,借助以下方法對原始數(shù)據(jù)序列進(jìn)行預(yù)處理,使新的數(shù)據(jù)序列滿足GM(1,1)模型的建模需求。

    1.1 數(shù)據(jù)變換

    加速平移變換可以將非線性數(shù)據(jù)序列轉(zhuǎn)換為單調(diào)遞增序列,能夠解決炮口振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)的非單調(diào)性問題;加權(quán)均值變換可以在不破壞原序列單調(diào)性的基礎(chǔ)上,降低序列的隨機(jī)性,提高序列的光滑性[9-10]。本文對炮口振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)的預(yù)處理采用了加速平移變換和加權(quán)均值變換相結(jié)合的方法。

    1.2 序列光滑度檢驗(yàn)

    定義 1.1[11]若數(shù)據(jù)序列則稱為序列X的光滑比。

    定理1[13]對于任一個(gè)非負(fù)的、具有準(zhǔn)光滑性的序列,其經(jīng)過一次累加,可得到具有準(zhǔn)指數(shù)規(guī)律的序列。

    由定理1可知,當(dāng)經(jīng)過加速平移變換、加權(quán)均值變換后的序列滿足準(zhǔn)光滑性時(shí),才可適用于灰色模型。否則,仍需要對數(shù)據(jù)序列進(jìn)行光滑性的處理。

    2 優(yōu)化GM(1,1)預(yù)測模型的建立

    2.1 傳統(tǒng)GM(1,1)的建模過程

    利用上述求得的參數(shù)列Q建立相應(yīng)的白化微分方程:

    2.2 初始值的改進(jìn)

    傳統(tǒng)GM(1,1)模型是借助最小二乘法的基本思想得到一條擬合曲線,但第1個(gè)數(shù)據(jù)所對應(yīng)的點(diǎn)并不一定在這條曲線上,同時(shí)也無法證明為最優(yōu)初始條件。本文在文獻(xiàn)[5]的基礎(chǔ)上提出了一個(gè)初始條件的修正式:,其中m在1,2,…,n中選擇,βm為與m相關(guān)的待定參數(shù),通過選擇m和βm的取值,以提高傳統(tǒng)GM(1,1)模型的擬合和預(yù)測精度。

    將初始條件的修正式代入式(6)、式(7),可得到新的序列的預(yù)測公式:

    本文利用最小二乘估計(jì)的基本思想來確定m和βm的取值,從而使GM(1,1)預(yù)測模型的誤差最小。利用GM(1,1)模型得到的擬合數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù),計(jì)算得到兩者差的平方和,記作Errorm:

    綜上,初始條件的修正式為:

    取 m 分別為 1,2,…,n,可得到相應(yīng)的 βm、Errorm和新初始值,通過比較 Errorm(m=1,2,…,n)的大小,其最小值對應(yīng)的新初始值即為所求。

    2.3 背景值的優(yōu)化

    結(jié)合文獻(xiàn)[8]中背景值的計(jì)算方法,對式(5)兩邊在區(qū)間[k-1,k]上同時(shí)積分可得:

    將式(12)與式(4)比較可知,式(12)的積分部分即為背景值。傳統(tǒng)GM(1,1)模型中的背景值用的均值生成序列表示,它是一種平滑生成方法。當(dāng)數(shù)據(jù)序列變化平緩時(shí),模型的擬合和預(yù)測誤差較小。但當(dāng)數(shù)據(jù)序列變化急劇時(shí),會(huì)造成較大的滯后誤差,從而影響灰色模型的預(yù)測精度。本文將結(jié)合灰色微分方程的時(shí)間響應(yīng)函數(shù),直接計(jì)算式(12)中的積分部分,達(dá)到重構(gòu)背景值的目的。

    由式(7)易知:

    2.4 優(yōu)化GM(1,1)模型的建模步驟

    4)利用重構(gòu)的背景值和式(4)對灰色微分方程的參數(shù)進(jìn)行求解;

    6)對上一步的結(jié)果進(jìn)行一次累減生成、加權(quán)均值逆變換、加速平移逆變換、平移逆變換得到的預(yù)測公式。

    3 實(shí)例分析

    為了驗(yàn)證優(yōu)化GM(1,1)模型具有較高的擬合和預(yù)測精度,下面將以處理的某裝甲車行進(jìn)間火炮高低向炮口振動(dòng)角度誤差的仿真數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源,其采樣間隔時(shí)間為10 ms,優(yōu)化模型的應(yīng)用過程為:以當(dāng)前時(shí)刻的數(shù)據(jù)和此前的4個(gè)數(shù)據(jù)作為原始序列,來預(yù)測10 ms后的第6個(gè)數(shù)據(jù),將原始序列的擬合值和第6個(gè)數(shù)據(jù)的預(yù)測值與相應(yīng)的實(shí)際值進(jìn)行比較,檢測優(yōu)化模型的擬合及預(yù)測精度。本文的預(yù)測過程將在以計(jì)算速度較快的DSP作為CPU的控制盒中進(jìn)行,能夠滿足實(shí)時(shí)預(yù)測的要求。

    表1 炮口振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)

    book=124,ebook=127以表1中炮口高低向的振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)為例,將其前5個(gè)數(shù)據(jù)作為原始序列經(jīng)平移變換、加速平移變換和加權(quán)均值變換得到數(shù)據(jù)序列

    為了與優(yōu)化GM(1,1)模型進(jìn)行對比,下面將原始數(shù)據(jù)序列分別按照傳統(tǒng) GM(1,1)模型、文獻(xiàn)[5]中改進(jìn)初始值模型和文獻(xiàn)[8]中改進(jìn)背景值模型的建模步驟進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,結(jié)果見表3。下頁圖1為炮口方位向振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)的模擬結(jié)果。

    通過表3可知,經(jīng)改進(jìn)的3個(gè)模型的擬合、預(yù)測精度均高于傳統(tǒng)模型,其中優(yōu)化GM(1,1)模型模擬預(yù)測結(jié)果的相對誤差和為19.40%,平均相對誤差為3.88%,處理效果均優(yōu)于傳統(tǒng)模型、改進(jìn)初始值模型和改進(jìn)背景值模型。由圖1可知,優(yōu)化GM(1,1)模型的模擬精度較傳統(tǒng)模型有了明顯的提高。因此,優(yōu)化GM(1,1)模型能夠較好地反映數(shù)據(jù)的變化趨勢,有助于對裝甲火炮炮口振動(dòng)角度誤差的預(yù)測。

    表2 優(yōu)化模型的擬合及預(yù)測結(jié)果

    圖1 炮口方位向振動(dòng)角度誤差的擬合及預(yù)測結(jié)果

    表3 4種模型的模擬結(jié)果

    4 結(jié)論

    由于受多種因素的影響,裝甲火炮炮口振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)具有非線性、隨機(jī)性強(qiáng)的特點(diǎn)。因此,GM(1,1)模型無法對炮口振動(dòng)角度誤差數(shù)據(jù)進(jìn)行直接預(yù)測。本文通過對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、對傳統(tǒng)模型的初始值和背景值進(jìn)行改進(jìn),提出了一種適用于炮口振動(dòng)角度誤差預(yù)測的優(yōu)化GM(1,1)模型。通過對高低向、方位向兩組數(shù)據(jù)處理結(jié)果的分析,優(yōu)化GM(1,1)模型模擬預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差分別為3.88%、5.74%,優(yōu)于傳統(tǒng)模型、改進(jìn)初值模型和改進(jìn)背景值模型,能夠較好地判斷炮口振動(dòng)角度誤差的變化情況,為利用其進(jìn)行智能射擊門控制解決裝甲火控系統(tǒng)的射擊延時(shí)誤差奠定了基礎(chǔ)。

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