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        一種新的制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng)

        作者: 時間:2009-11-27 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏


        的關(guān)鍵部位。目前,所有都是基于一定的數(shù)學(xué)模型,以固定的方式修正彈道誤差。由于存在各種不可預(yù)知的誤差因素,但控制方式卻不可調(diào)整,造成的實際命中精度不高。針對這種情況,文獻(xiàn)[1]提出一種基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(A NFIS)的制導(dǎo)炸彈。它不基于數(shù)學(xué)模型,通過A NFIS對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來進(jìn)行控制。由于充分利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力和泛化功能,并且結(jié)合了模糊系統(tǒng)的啟發(fā)式搜索能力,因而基于ANFIS的控制系統(tǒng)具有較高的控制精度和較強的泛化能力。但經(jīng)過大量實驗發(fā)現(xiàn),由于ANFIS不具有抗噪聲能力,當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)受噪聲影響時,必須人工分析數(shù)據(jù)特征,修改訓(xùn)練數(shù)據(jù),才能獲得恰當(dāng)?shù)耐评硪?guī)則,這使得該系統(tǒng)的“”性能大打折扣?;诖耍岢隽艘环N新的制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng),該系統(tǒng)引入具有前置濾波特性的非單點模糊化技術(shù),針對非單點模糊推理系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)不易調(diào)整的問題,提出用梯度下降算法和遺傳算法構(gòu)成的混合并行學(xué)習(xí)算法調(diào)整系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù),從而能夠自動處理受噪聲影響的訓(xùn)練數(shù)據(jù),提高命中精度。通過計算機仿真試驗,并與基于ANFIS的制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng)進(jìn)行比較,驗證了該控制系統(tǒng)的有效性。

        本文引用地址:http://www.antipu.com.cn/article/163460.htm


        1 非單點模糊推理系統(tǒng)(NSFIS)
        提出的制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng)的核心是非單點模糊推理系統(tǒng)(NSFIS)。一個n輸入1輸出的模糊推理系統(tǒng),其模糊規(guī)則可表述如下
        上的模糊集合,和y∈V對應(yīng)于系統(tǒng)輸入和輸出變量,l=1,2,…,M為模糊規(guī)則數(shù)。
        當(dāng)采用中心平均模糊消除器、乘積推理規(guī)則、高斯隸屬度函數(shù)和非單點模糊化時,得到的非單點模糊推理系統(tǒng)為

        時,非單點模糊化與單點模糊化等價;當(dāng)輸入變量xk受到噪聲污染時,噪聲在非單點模糊器中會被因子所克服。如果σx≥σFkl,噪聲將會在很大程度上被抑制。


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