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        新制導炸彈智能控制系統的研究

        作者: 時間:2011-09-19 來源:網絡 收藏
        3.4 訓練數據的獲取

        本文引用地址:http://www.104case.com/article/161479.htm

          首先,采用如下算式解算a(t)

          

          弧度,|Uz1|=28、29、30、31 m/s,|Vx1|=319、320、321、322 m/s,ε1=0.3、0.4、0.5、0.6弧度;通過調節參數cx、cy,得到64組圓概率誤差CEP∈(4,5)m的訓練數據,并對其加入一定程度的擾動誤差。

          3.5 檢驗

          設兩種投彈初始條件:

          (a)|Uz1|=30 m/s,|Vx1|=321 m/s,ε1=0.5弧度(經訓練的投彈初始條件,即教師知識);

          (b)|Uz1|=30.8 m/s,|Vx1|=319.7 m/s,ε1=0.38弧度(未經訓練的投彈初始條件,即非教師知識)。

          用含有擾動誤差的訓練數據,對基于ANFIS的制導和基于NSFIS的制導分別進行訓練,并分別在(a)和(b)條件下進行投彈控制試驗。設得到兩種的控制結果比較如表1所示(表中數據為CEP,單位:m)。

          

          從表1可以看出,無論在(a)還是(b)條件下,基于NSFIS的智能控制系統控制的命中精度都很高,而基于ANFIS的智能控制系統命中精度很低。這是因為ANFIS不具有抗噪聲能力,在訓練的過程中,將擾動也作為經驗進行了學習,因此其推理誤差必然較大,控制不準確。而NSFIS具有較強的抗噪聲能力,在學習過程中能夠去除擾動影響,因此其控制精度高。現實中,擾動是不可避免的,所以基于NSFIS的制導智能控制系統具有更高的工程應用價值。

          4 結束語

          試驗結果證明,在訓練數據含有噪聲的情況下,基于NSFIS的制導炸彈智能控制系統能夠自動濾除噪聲,實現高精度控制。這對制導炸彈智能控制系統的工程實現具有一定的意義。


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