一種新的制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng)

控制系統(tǒng)是制導(dǎo)炸彈的關(guān)鍵部位。目前，所有制導(dǎo)炸彈的控制系統(tǒng)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，造成制導(dǎo)炸彈的實(shí)際命中精度不高。針對(duì)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)炸彈智能控制系統(tǒng)。它不基于數(shù)學(xué)模型，通過A NFIS對(duì)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的智能控制系統(tǒng)具有較高的控制精度和較強(qiáng)的泛化能力。但經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)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(shí)，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“智能”性能大打折扣?；诖?，提出了一種新的制導(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(diǎn)模糊化技術(shù)，針對(duì)非單點(diǎn)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(dòng)處理受噪聲影響的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高命中精度。通過計(jì)算機(jī)仿真試驗(yàn)，并與基于ANFIS的制導(dǎo)炸彈智能控制系統(tǒng)進(jìn)行比較，驗(yàn)證了該控制系統(tǒng)的有效性。

1 非單點(diǎn)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(diǎn)模糊推理系統(tǒng)(NSFIS)。一個(gè)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(duì)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(diǎn)模糊化時(shí)，得到的非單點(diǎn)模糊推理系統(tǒng)為

時(shí)，非單點(diǎn)模糊化與單點(diǎn)模糊化等價(jià)；當(dāng)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。