新制導炸彈智能控制系統的研究

控制系統是制導炸彈的關(guān)鍵部位。目前，所有制導炸彈的控制系統都是基于一定的數學(xué)模型，以固定的方式修正彈道誤差。由于存在各種不可預知的誤差因素，但控制方式卻不可調整，造成制導炸彈的實(shí)際命中精度不高?；诖?，提出了一種新的制導炸彈智能控制系統，該系統引入具有前置濾波特性的非單點(diǎn)模糊化技術(shù)，針對非單點(diǎn)模糊推理系統內部參數不易調整的問(wèn)題，提出用梯度下降算法和遺傳算法構成的混合并行學(xué)習算法調整系統內部參數，從而能夠自動(dòng)處理受噪聲影響的訓練數據，提高命中精度。通過(guò)計算機仿真試驗，并與基于A(yíng)NFIS的制導炸彈智能控制系統進(jìn)行比較，驗證了該控制系統的有效性。

　　1 非單點(diǎn)模糊推理系統(NSFIS)

　　提出的制導炸彈智能控制系統的核心是非單點(diǎn)模糊推理系統(NSFIS)。一個(gè)n輸入1輸出的模糊推理系統，其模糊規則可表述如下

上的模糊集合，

和y∈V對應于系統輸入和輸出變量，l=1，2，…，M為模糊規則數。

　　當采用中心平均模糊消除器、乘積推理規則、高斯隸屬度函數和非單點(diǎn)模糊化時(shí)，得到的非單點(diǎn)模糊推理系統為

時(shí)，非單點(diǎn)模糊化與單點(diǎn)模糊化等價(jià);當輸入變量xk受到噪聲污染時(shí)，噪聲在非單點(diǎn)模糊器中會(huì )被因子

所克服。如果σx≥σFkl，噪聲將會(huì )在很大程度上被抑制。

　　2 NSFIS的參數學(xué)習算法

　　模糊推理系統是高度非線(xiàn)性系統，在對復雜系統建模的過(guò)程中，其內部參數

主要依靠某種學(xué)習算法對輸入一輸出數據對進(jìn)行訓練來(lái)確定。目前，用于模糊推理系統的學(xué)習算法主要是梯度下降算法和遞推最小二乘算法。梯度下降算法簡(jiǎn)單易行、運算量小，但收斂速度慢，容易陷入局部極值，且對信號的譜性依賴(lài)較大;遞推最小二乘算法收斂速度很快，對信號譜性無(wú)依賴(lài)，但其結構復雜、運算量大且存在長(cháng)期數值穩定的問(wèn)題。從工程的角度考慮，因為非單點(diǎn)模糊推理系統的計算復雜度本身就較大，所以運算量大的遞推最小二乘算法不適合采用。為了彌補梯度下降算法的缺點(diǎn)，文中引入遺傳算法。遺傳算法是模擬生物進(jìn)化過(guò)程的一種全局優(yōu)化搜索算法，其目標函數既不要求連續，也不要求可微，僅要求問(wèn)題可計算，而且它的搜索始終遍及整個(gè)解空間，容易得到全局最優(yōu)解。用梯度下降算法和遺傳算法同時(shí)并行的搜索解空間，并定期交換信息。這樣不僅避免了陷入局部極值的缺點(diǎn)，而且加快了收斂速度。雖然由于遺傳算法的加入，運算量增加了，但由于遺傳算法和梯度下降算法并行工作，所以沒(méi)有降低算法的實(shí)時(shí)性。采用減法聚類(lèi)的方法設置初始參數，進(jìn)一步加快了算法的收斂速度。文中所設計的非單點(diǎn)模糊推理系統參數學(xué)習算法如下：