一種新的制導炸彈智能控制系統
加入技術交流群
3．3 制導炸彈智能控制系統的建立
根據彈道運動方程，x與y方向的控制相互獨立(a(t)=ax(t)+ay(t))，所以對空間每一層建立兩個非單點模糊子系統(NSFISix和NSFISiy)：NSFISix調控導彈在x方向的運動軌跡，輸入為Exh(t)、Axe(t)、Vxh(t)，輸出為ax(t)；NSFISiy調控導彈在y方向的運動軌跡，輸入為Eyh(t)、Aye(t)、Vyh(t)，輸出為ay(t)。充分搜集每一層的訓練數據，利用文中提出的學習算法調整好NSFISix和NSFISiy的內部參數，就構成了基于NSFIS的制導炸彈智能控制系統，其概略流程圖，如圖2所示。本文引用地址：http://www.104case.com/article/163460.htm
3．4 訓練數據的獲取
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的制導炸彈智能控制系統和基于NSFIS的制導炸彈智能控制系統分別進行訓練，并分別在(a)和(b)條件下進行投彈控制試驗。設得到兩種智能控制系統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的制導炸彈智能控制系統具有更高的工程應用價值。
4 結束語
針對基于ANFIS的制導炸彈智能控制系統不具有抗噪聲能力的缺點，文中以非單點模糊推理系統為核心設計了一種新的制導炸彈智能控制系統。利用了非單點模糊推理系統的前置濾波特性，并提出用梯度下降算法和遺傳算法構成的混合并行學習算法調整系統內部參數，解決了系統內部參數動態自適應調整的問題。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。
評論