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    優(yōu)化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重力儀穩(wěn)定平臺(tái)模型辨識方法?

    2021-09-09 08:51:32林恩凡
    艦船電子工程 2021年8期
    關(guān)鍵詞:重力儀建模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    李 昂 魯 鑫 林恩凡

    (1.海軍裝備部駐北京地區(qū)第三軍事代表室 北京 100071)(2.海軍裝備部駐天津地區(qū)第一軍事代表室 天津 300131)(3.海軍工程大學(xué)電氣工程學(xué)院 武漢 430033)

    1 引言

    高精度的海洋航空重力儀穩(wěn)定平臺(tái)能夠?yàn)橹亓x提供高精度的水平姿態(tài),保證重力儀在外界干擾下保持高精度的垂直指向,是減小重力測量誤差的重要儀器之一。重力儀穩(wěn)定平臺(tái)真正影響姿態(tài)精度的主要因素還是控制系統(tǒng)的控制精度。合適的控制策略和合理的控制參數(shù),對平臺(tái)的精度產(chǎn)生直接的影響。目前,在工業(yè)控制范圍內(nèi),控制器最常用的控制策略還是PID控制。

    文獻(xiàn)[1~2]針對影響航空遙感三軸慣性穩(wěn)定平臺(tái)控制精度的非線性摩擦,提出了一種基于LuGre模型的摩擦參數(shù)辨識和補(bǔ)償方法。文獻(xiàn)[3]在穩(wěn)定平臺(tái)內(nèi)方位速度環(huán)非線性摩擦力模型的基礎(chǔ)上,利用遺傳算法工具箱對速度環(huán)模型中的12個(gè)參數(shù)進(jìn)行辨識。文獻(xiàn)[4~5]針對PID參數(shù)難于整定的問題,提出了基于粒子群算法的穩(wěn)定平臺(tái)參數(shù)整定方法,大多研究機(jī)構(gòu)與學(xué)者都是利用傳統(tǒng)的方法設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對穩(wěn)定平臺(tái)的摩擦模型進(jìn)行辨識,本文采用的適用于重力儀穩(wěn)定平臺(tái)的雙閉環(huán)PID控制系統(tǒng)并對其進(jìn)行改進(jìn),針對重力儀穩(wěn)定平臺(tái)非線性因素多,且實(shí)驗(yàn)條件限制,通過傳統(tǒng)的模型辨識方法難以建立平臺(tái)的精確模型的問題,提出了一種基于優(yōu)化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識的方法對陀螺穩(wěn)定平臺(tái)進(jìn)行精確建模,提高模型與實(shí)際系統(tǒng)的一致性,為PID參數(shù)整定方法應(yīng)用工程奠定基礎(chǔ)。

    2 優(yōu)化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識原理

    在對控制系統(tǒng)進(jìn)行研究之前,首先需要對被控對象進(jìn)行模型辨識[6~10]。傳統(tǒng)方法進(jìn)行模型辨識,首先需要建立平臺(tái)的精確模型,然后通過理論計(jì)算或者實(shí)驗(yàn)方法對其中的參數(shù)進(jìn)行辨識,但通過理論建立的模型往往并不能真實(shí)的反應(yīng)系統(tǒng)的情況。所以,必須利用實(shí)驗(yàn)對穩(wěn)定平臺(tái)進(jìn)行精確建模[11~12],而且有時(shí)限于實(shí)驗(yàn)條件和設(shè)備,無法設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)對穩(wěn)定平臺(tái)的摩擦模型進(jìn)行辨識。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種僅僅需要輸入輸出即可建立模型的方法,所以本文嘗試通過NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的辨識,給出實(shí)驗(yàn)建模進(jìn)行驗(yàn)證。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常分為三層,分別為輸入層、隱含層和輸出層,如圖1所示。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正向傳播時(shí),每一層的神經(jīng)元影響下一層神經(jīng)元的權(quán)值,通過激活函數(shù)計(jì)算結(jié)果。當(dāng)實(shí)際結(jié)果與訓(xùn)練的結(jié)果偏差較大或者沒有達(dá)到誤差要求時(shí),就要將誤差信號轉(zhuǎn)入反向傳播過程,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值進(jìn)行校正,修正權(quán)值使得網(wǎng)絡(luò)輸出值與理想輸出值的誤差達(dá)到設(shè)定的水平。

    圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

    NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種動(dòng)態(tài)遞歸的網(wǎng)絡(luò),不同于一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前時(shí)刻的輸出不僅與當(dāng)前時(shí)刻的輸入有關(guān),還與之前的輸入輸出有關(guān)。表示為函數(shù)為

    這種動(dòng)態(tài)的遞歸網(wǎng)絡(luò)十分適合于穩(wěn)定平臺(tái)的辨識,因?yàn)楸豢貙ο笞陨硎且环N動(dòng)態(tài)系統(tǒng),具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)的過程,在理論上,通過NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以建立任意時(shí)間相關(guān)的函數(shù)關(guān)系。

    但是在實(shí)際中,陀螺輸出的角速度不可避免的會(huì)受到噪聲的污染。這種噪聲的存在,對NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的精度影響很大,而小波分析是一種有效濾除噪聲的方法。該方法的基本步驟如下。

    1)首先將信號進(jìn)行小波離散變換,得出尺度小波系數(shù);

    2)應(yīng)用軟閾值法處理小波系數(shù),得出尺度小波系數(shù)估計(jì)值;

    3)最后利用離散小波反變換重構(gòu)信號。

    其中,小波變換和小波反變換都采用正交小波基,根據(jù)Parseval公式得

    其中,S為原始信號,S+真實(shí)信號的估計(jì)值,si為i時(shí)刻的真實(shí)信號,信號均值,?j,k為各尺度的小波系數(shù)。

    利用小波閾值去噪法改進(jìn)后的算法流程見圖2。

    3 實(shí)驗(yàn)建模及驗(yàn)證

    對實(shí)際系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)建模時(shí),必須考慮陀螺穩(wěn)定平臺(tái)的約束條件,為了保證測試時(shí)不會(huì)對平臺(tái)產(chǎn)生強(qiáng)烈的機(jī)械沖擊,搖擺角度必須控制在20°以內(nèi),故最大搖擺角度設(shè)置為25°。經(jīng)過反復(fù)測試,在保證平臺(tái)正常工作的基礎(chǔ)上,選取幅值為0.7V,偏置為5V,頻率范圍為0.05Hz~5Hz的掃頻信號作為激勵(lì)信號,采樣頻率為1000Hz。傳統(tǒng)方法中,將平臺(tái)和載體當(dāng)作二階系統(tǒng),采用遞推最小二乘法,可辨識出相應(yīng)參數(shù),得到辨識后的模型為

    測試信號同樣選取三組正弦信號,幅值和周期分別為0.7V,5s;0.7V,2s;1V,2s。

    傳統(tǒng)方法所辨識的模型和采用優(yōu)化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識模型的測試信號的響應(yīng)如圖3~5所示,與真實(shí)輸出的誤差均值見表1。

    表1 兩種方法誤差均值 rad/s

    圖3 測試信號1響應(yīng)

    圖4 測試信號2響應(yīng)

    圖5 測試信號3響應(yīng)

    由誤差的統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出,采用本文的模型辨識方法,建模精度相比較于傳統(tǒng)方法提高7倍~23倍左右,模型精度提高一個(gè)數(shù)量級,有效提高模型與實(shí)際系統(tǒng)的一致性,為PID參數(shù)整定方法應(yīng)用于工程奠定基礎(chǔ)。

    4 結(jié)語

    高精度的海洋航空重力儀穩(wěn)定平臺(tái)是減小重力測量誤差的重要儀器之一,真正影響姿態(tài)精度的主要因素還是控制系統(tǒng)的控制精度。合適的控制策略和合理的控制參數(shù),對平臺(tái)的精度產(chǎn)生直接的影響,本文針對重力儀穩(wěn)定平臺(tái)非線性因素多,且實(shí)驗(yàn)條件限制,通過傳統(tǒng)的模型辨識方法難以建立平臺(tái)的精確模型的問題,由于被控對象自身也是一種動(dòng)態(tài)系統(tǒng),具有動(dòng)態(tài)響應(yīng)的過程,在理論上,通過NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以建立任意時(shí)間相關(guān)的函數(shù)關(guān)系。故本文提出了一種基于優(yōu)化NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識的方法對陀螺穩(wěn)定平臺(tái)進(jìn)行精確建模,僅僅需要輸入輸出即可建立模型,通過實(shí)驗(yàn)對重力儀穩(wěn)定平臺(tái)進(jìn)行模型辨識,采用小波閾值去噪優(yōu)化后的NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比較于傳統(tǒng)方法建模精度提高7倍~23倍左右,模型精度提高一個(gè)數(shù)量級,且方法簡單,應(yīng)用范圍更廣,有效提高模型與實(shí)際系統(tǒng)的一致性,為PID參數(shù)整定方法應(yīng)用于工程奠定基礎(chǔ)。

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