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FAST索網(wǎng)節(jié)點(diǎn)位移的T-S模糊建模

發(fā)布時(shí)間:2018-05-24 05:58

  本文選題:FAST + T-S模糊模型 ; 參考:《東北大學(xué)》2014年碩士論文


【摘要】:天文射電望遠(yuǎn)鏡又被叫做無線電望遠(yuǎn)鏡。與傳統(tǒng)天文望遠(yuǎn)鏡相比他具有很多優(yōu)勢(shì)(穿透性強(qiáng)、觀測(cè)距離遠(yuǎn)、觀測(cè)范圍廣),因而在目前天文觀測(cè)中倍受青睞。500m口徑球面射電遠(yuǎn)鏡(FAST)的主動(dòng)反射面有2400多個(gè)節(jié)點(diǎn)。只有對(duì)2400多個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位和控制,FAST主反射面才能順利地完成觀測(cè)任務(wù),因此建立合理的節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡模型具有十分重要的意義。FAST索網(wǎng)節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)過程具有多輸入、非線性、時(shí)變、大慣性等特點(diǎn),而且節(jié)點(diǎn)數(shù)量多以及干擾因素多,不便于直接測(cè)量。本文以FAST索網(wǎng)50m縮尺模型為背景,利用T-S模糊模型對(duì)索網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的位移建立數(shù)學(xué)模型。本文將模糊前后件分開辨識(shí)。首先,利用FCM算法辨識(shí)模糊前件的結(jié)構(gòu)和參數(shù),然后通過最小二乘法辨識(shí)模型后件的參數(shù)。為了更好地建立模型,提高模型的辨識(shí)精度與收斂速度,第四章改進(jìn)了第三章的辨識(shí)方法。針對(duì)FCM算法的弊端(對(duì)初始值敏感、訓(xùn)練速度慢、容易陷入局部極小等),第四章利用減法聚類辨識(shí)前件結(jié)構(gòu)與參數(shù)。然后用PSO-BP的混合算法代替最小二乘法來辨識(shí)后件參數(shù),最后根據(jù)密云50m縮尺模型現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果顯示,改進(jìn)后的T-S模糊模型能較好預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的位移模型。當(dāng)模型規(guī)則數(shù)以及各參數(shù)一定時(shí),基于模糊C-均值聚類算法和最小二乘法的T-S模糊模型只能辨識(shí)出唯一精度的均方誤差。如果想提高精度,就要增加模糊規(guī)則數(shù),但是這樣就使模型變得復(fù)雜。改進(jìn)的T-S模糊模型利用PSO-BP混合算法在本質(zhì)上解決了上述問題。本文提出不增加模糊的規(guī)則數(shù)而將辨識(shí)精度提高的模型更適用于實(shí)際工程領(lǐng)域。根據(jù)預(yù)測(cè)的節(jié)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡模型,觀測(cè)人員就可以及時(shí)處理與調(diào)控主網(wǎng),保證主索網(wǎng)變位工作正常運(yùn)轉(zhuǎn)。因此,改進(jìn)的T-S模糊模型不僅具有理論研究意義,更具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:Astronomical radio telescopes are also called radio telescopes. Compared with the traditional telescope, it has many advantages, such as strong penetration, long observation distance and wide observation range, so it has more than 2400 active reflectors in the present astronomical observation. Only by realtime dynamic positioning and controlling the fast main reflector of more than 2400 nodes can the observation task be successfully completed. Therefore, it is very important to establish a reasonable node motion trajectory model. The motion process of fast cable network node has multiple inputs. Nonlinear, time-varying, large inertia and so on, and the number of nodes and interference factors are many, so it is not easy to measure directly. In this paper, based on the 50m scale model of FAST cable mesh, the T-S fuzzy model is used to establish a mathematical model for the displacement of cable mesh node. In this paper, the fuzzy front and rear parts are identified separately. Firstly, FCM algorithm is used to identify the structure and parameters of the fuzzy front part, and then the parameters of the model are identified by the least square method. In order to establish the model better and improve the accuracy and convergence rate of the model, the fourth chapter improves the identification method in chapter 3. In view of the disadvantages of FCM (sensitive to initial value, slow training speed and easy to fall into local minima), the fourth chapter uses subtraction clustering to identify the structure and parameters of the former parts. Then the hybrid algorithm of PSO-BP is used instead of the least square method to identify the parameters of the second part. Finally, the simulation experiment is carried out according to the field data of the 50m scale model of Miyun. The simulation results show that the improved T-S fuzzy model can better predict the node displacement model. The T-S fuzzy model based on the fuzzy C-means clustering algorithm and the least square method can only identify the unique mean square error when the number of the model rules and parameters are fixed. If we want to improve the precision, we need to increase the number of fuzzy rules, but this makes the model complex. The improved T-S fuzzy model uses PSO-BP hybrid algorithm to solve the above problems in essence. In this paper, it is proposed that the model with improved identification accuracy without increasing the fuzzy rule number is more suitable for the practical engineering field. According to the predicted node motion trajectory model, the observer can handle and regulate the main network in time to ensure the normal operation of the main cable network. Therefore, the improved T-S fuzzy model not only has theoretical significance, but also has practical application value.
【學(xué)位授予單位】:東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TH751

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本文編號(hào):1927940

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