本文關(guān)鍵詞：基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)辨識，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

系統(tǒng)辨識論文綜述 投稿：崔屧屨

北京信息科技大學(xué) 系統(tǒng)辨識論文綜述 姓名：劉新菊 班級：研1206 學(xué)號：2012020176 專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng) 2012年—2013年第二學(xué)期 題名：基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)辨識 本文作者：楊維新，唐伶俐，汪超亮，李子揚 摘…

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北京信息科技大學(xué)

系統(tǒng)辨識論文綜述

姓名：劉新菊

班級：研1206

學(xué)號：2012020176

專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng)

2012年—2013年第二學(xué)期

題名：基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)辨識

本文作者：楊維新，唐伶俐，汪超亮，李子揚

摘要：針對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)不能對航空平臺姿態(tài)高頻變化進行實時精確補償，系統(tǒng)補償特性不能精確獲知的問題，提出了一種自適應(yīng)差分遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識方法。該方法首先采用小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激勵函數(shù)，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和逼近能力; 其次，對小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和結(jié)構(gòu)進行染色體編碼，用遺傳算法解決了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定的問題; 最后，采用自適應(yīng)法計算交叉率和變異率，并利用差分變異方法重組染色體，提高了系統(tǒng)辨識的收斂速度。為了檢驗該方法的辨識效果，采用無人機外場試驗數(shù)據(jù)對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)進行辨識，辨識結(jié)果表明，該方法可有效地辨識出光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)。

關(guān)鍵詞: 遺傳算法; 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 光電穩(wěn)定平臺; 系統(tǒng)辨識

1.引言：

航空遙感載荷在成像過程中，因搭載載荷的平臺受到大氣紊流、發(fā)動機振動等影響，導(dǎo)致載荷姿態(tài)發(fā)生快速的變化，致使獲取的航空遙感圖像出現(xiàn)扭曲、模糊等退化現(xiàn)象。為了減少載荷姿態(tài)變化對成像質(zhì)量的影響，通常裝配光電穩(wěn)定平臺對航空平臺的姿態(tài)變化進行實時補償，為遙感載荷成像提供一個相對平穩(wěn)的數(shù)據(jù)獲取環(huán)境，以獲取高質(zhì)量的航空遙感載荷數(shù)據(jù)。然而，，光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)受到機械傳動等因素的限制，可完全補償航空平臺姿態(tài)頻率范圍較小，同時航空平臺姿態(tài)變化頻率范圍通常高于光電穩(wěn)定平臺可完全補償?shù)纳舷拗�，使得無法獲取光電穩(wěn)定平臺對航空平臺高頻姿態(tài)的精確補償值，進而不能準確確定成像時刻相機的姿態(tài)。究其原因，是因為光電穩(wěn)定平臺在航空平臺姿態(tài)變化全頻率范圍的系統(tǒng)補償特性是未知的。因此，為了獲取成像時刻準確的載荷姿態(tài)，提高航空遙感圖像后處理精度，必須對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)進行全頻率范圍內(nèi)辨識。光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)是復(fù)雜的非線性系統(tǒng)，對于非線性系統(tǒng)辨識國內(nèi)外學(xué)者提出了很多智能辨識方法，如ARMA( autoregressive moving average) 模型系統(tǒng)辨識方法、模糊邏輯算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法遺傳算法和小波分析方法等。為了能更好的辨識出非線性系統(tǒng)，人們將各智能算法有效地結(jié)合，提出了如模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等。其中，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法因具有良好的時頻特性、多尺度分辨能力、較強的逼近能力和容錯能力，能夠解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法學(xué)習(xí)

收斂速度慢、易陷入局部最小值和過擬合等問題，因而在系統(tǒng)辨識中得到了廣泛地應(yīng)用。然而，小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法存在隱層節(jié)點數(shù)不易確定的缺點，通常解決的辦法是采用試湊法，但收斂速度較慢，且不易求出最優(yōu)解。為了解決該問題，人們將遺傳算法引入到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提出了遺傳算法小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。為了能快速、高效地辨識出光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)，本文提出了基于自適應(yīng)差分進化遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)辨識算法。該算法具有遺傳算法、小波分析方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的優(yōu)點，同時，為了提高對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)的辨識效率，采用自適應(yīng)差分算法求解遺傳變異時每代種群最優(yōu)交叉率和變異率。最后，為了驗證該算法的辨識效果，將無人機外場獲取的試驗數(shù)據(jù)對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)進行辨識，辨識結(jié)果表明，該算法可有效地辨識出光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)。

2.基于 ADEGAWNN 的光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)辨識

預(yù)使用 ADEGAWNN 算法對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)進行辨識，首先需確定光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)的輸入輸出數(shù)據(jù)，并進行相應(yīng)的預(yù)處理，其次初步確定小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)參數(shù)，最后對系統(tǒng)進行訓(xùn)練和辨識。

3.辨識方法驗證及分析

為了驗證本文提出算法的有效性，對某次無人機外場試驗獲取的 POS 姿態(tài)數(shù)據(jù)和光電穩(wěn)定平臺記錄數(shù)據(jù)，進行訓(xùn)練和驗證。對預(yù)處理后獲得的 480181 組數(shù)據(jù)樣本進行分析，發(fā)現(xiàn)姿態(tài)角變化范圍較大，為了簡化系統(tǒng)辨識的復(fù)雜度，并且不失一般性解決系統(tǒng)辨識問題，首先隨機選取 1 000 組數(shù)據(jù)用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，分別對光電穩(wěn)定平臺俯仰、橫滾和偏航 3 個分系統(tǒng)進行訓(xùn)練。根據(jù)訓(xùn)練后隱層節(jié)點的特征系數(shù)，確定了俯仰、橫滾和偏航 3 個分系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)隱層節(jié)點數(shù)分別為 4、4、12，即對應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別為 3-4-1，3-4-1，3-12-1。 將 200 組校驗樣本對分別輸入 3 個分系統(tǒng)，為了直觀顯示采用本文提出算法對光電穩(wěn)定平臺的辨識效果，將真實值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值進行比較和分析，并繪出相應(yīng)的誤差曲線，如圖 3 ～ 8 所示。由圖可見，采用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)預(yù)測值和真實值逼近效果較好，為了定量的描述系統(tǒng)辨識效果，計算辨識后 3 個系統(tǒng)的平均絕對誤差、最大絕對誤差，最大相對誤差、均方差和辨識系統(tǒng)的適應(yīng)度函數(shù)，結(jié)果如表 1 所示。從表 1 可見，各分系統(tǒng)預(yù)測的最大誤差 較 小 (優(yōu)于光電穩(wěn)定平臺設(shè)計的標定誤差0．05 °) ，辨識系統(tǒng)的適應(yīng)度值優(yōu)

于設(shè)定值。所以，采用自適應(yīng)差分進化遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以較好地辨識出光電穩(wěn)定平臺的動態(tài)補償系統(tǒng)。

結(jié)論：

本文結(jié)合遺傳算法的全局搜索能力和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速高精度的特點，提出了一種基于自適應(yīng)差分進化遺傳算法的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)辨識方法。該方法具有快速的學(xué)習(xí)能力、較強的泛化能力、容錯能力、逼近能力和全局尋優(yōu)能力，能有效解決傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不易確定和易陷入局部最小值的問題，快速高效地辨識出非線性系統(tǒng)。為了驗證該系統(tǒng)辨識算法的效果，對無人機搭載的光電穩(wěn)定平臺的俯仰、橫滾和偏航補償系統(tǒng)分別進行了辨識。辨識結(jié)果表明，該系統(tǒng)辨識方法具有精度高、魯棒性強及收斂性好等優(yōu)點。

參考文獻：

［1］ 周曉堯，范大鵬，張智永，等． 光電伺服控制系統(tǒng)多回路內(nèi)模控制器分析與設(shè)計［J］． 紅外與激光工程，2011，40( 10) : 2020-2027．ZHOU X Y，F(xiàn)AN D P，ZHANG ZH Y，et al． Analysis and design of multi loop IMC controller for electro-optical serve control systems［J］． Infrared and Laser Engineering，2011，40( 10) : 2020-2027．

［2］ 李嘉全，丁策，孔德杰，等． 基于速度信號的擾動觀測器及在光電穩(wěn)定平臺的應(yīng)用［J］． 光學(xué) 精密工程，2011，19( 5) : 998-1004．LI J Q，DING C，KONG D J，et al． Velocity based disturbance observer and its application to photoelectric stabilized platform ［J］． Optics and Precision Engineering，2011，19( 5) : 998-1004．

［3］ 陳在平，李興軍，董恩增，等． 基于改進 ARMA 模型的

管式加熱爐氧含量辨識與建模［J］． 儀器儀表學(xué)報，2011，32( 5) : 1015-1020．CHEN Z P，LI X J，DONG EN Z，et al． Identification and modeling of tubular-furnace oxygen content based on improved ARMA model［J］． Chinese Journal of Scientific Instrument，2011，32( 5) : 1015-1020．

［4］ EKSIN I，EROL O K． A fuzzy identification method for nonlinear systems［J］． Turk J． Elec． Engin． ，2000，8( 2) :125-135．

［5］ KIM I H，F(xiàn)OK S，F(xiàn)REGENE K，et al． Neural network based system identification and controller synthesis for an industrial sewing machine［J］． International Journal of Control，Automation，and Systems，2004，2( 1) : 83-91．

北京信息科技大學(xué) 系統(tǒng)辨識論文綜述 姓名：劉新菊 班級：研1206 學(xué)號：2012020176 專業(yè)：模式識別與智能系統(tǒng) 2012年—2013年第二學(xué)期 題名：基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光電穩(wěn)定平臺系統(tǒng)辨識 本文作者：楊維新，唐伶俐，汪超亮，李子揚 摘…

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