[发明专利]一种面向光电跟踪系统的神经网络控制方法

说明书

本申请公开了一种面向光电跟踪系统的神经网络控制方法，包括主控单元，驱动单元和运动平台；所述神经网络控制方法集成于主控单元中，所述神经网络控制技术通过运动平台中惯性测量单元采集外部扰动角速度和陀螺稳定平台自身的旋转变压器的位置信息，然后结合所述神经网络控制方法对运动平台外部扰动和轴系被控对象内部扰动控制量的补偿，经驱动单元作用于轴系被控对象上，稳定了陀螺稳定平台和运动平台的视轴。所述神经网络控制方法在扰动环境，通过自适应前馈补偿控制光电跟踪系统，在运动平台运动的过程中确保光电跟踪系统的视轴稳定于运动平台的惯性空间，抑制运动平台的运动对系统性能的影响，提高了光电跟踪系统的控制性能。

技术领域

本申请涉及神经网络的技术领域，具体而言，涉及一种面向光电跟踪系统的神经网络控制系统及方法。

背景技术

目前光电跟踪系统常集成于运动平台上。当平台运动时，问题的关键是如何使得光电跟踪系统抑制载体运动对其视轴的扰动。由于载体的运动与振动以及内部摩擦等因素，会造成光电跟踪系统的视轴受到扰动而抖动，从而使图像成像质量降低，影响整个系统的跟踪精度。

而现有技术中，对于光电跟踪系统，由于图像探测器的能力受限，其采样频率较低，从而限制了位置环的跟踪带宽。因此，运动平台上的光电跟踪系统通常需要加入陀螺稳定平台以抑制载体(即运动平台)的运动对系统的影响，使运动平台的视轴稳定于运动平台的惯性空间，从而陀螺稳定平台的惯性稳定精度会影响光电稳定系统的跟踪精度。

发明内容

为了提高陀螺稳定平台的控制性能，克服陀螺稳定平台的内部扰动以及载体平台的外部扰动；为了更加有效地克服载体的运动等外部扰动及陀螺稳定平台的内部扰动产生的干扰，提高陀螺稳定平台的控制性能，使运动平台的视轴稳定于惯性空间，提高光电跟踪系统设备的跟踪精度，保证系统的正常工作。

本申请的技术方案是：本申请提供了一种面向光电跟踪系统的神经网络控制方法，包括速度环控制器的主控单元，一个驱动单元和包含一套陀螺的陀螺稳定平台的运动平台，其特征在于，主控单元还包括第一神经网络控制器NN1和第二神经网络控制器NN2，运动平台还包括一套惯性测量单元，陀螺稳定平台上的轴系被控对象和旋转变压器，进行以下步骤：

在主控单元中根据运动平台的振动情况设定所需校正的角速度期望值x_1d，陀螺稳定平台反馈测量的角速度y至主控单元；

惯性测量单元采集由振动d对运动平台外部扰动产生的角速度ω_d信号，陀螺稳定平台的陀螺和旋转变压器分别采集运动平台的角速度y和位置θ_m信号，并将所述的角速度y和位置θ_m信号输入到主控单元得到角速度的误差量e和综合误差量S；

主控单元中神经网络控制器的第一神经网络控制器NN1接收角速度ω_d信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台外部扰动控制量的补偿，经神经网络自身的自适应前馈控制器输出得到前馈控制补偿量u_od；主控单元中神经网络控制器的第二神经网络控制器NN2接收位置θ_m信号，通过对神经网络自身的自适应前馈控制器输入运动平台上轴系被控对象的内部扰动控制量的补偿，经神经网络自身的自适应前馈控制器输出得到前馈控制补偿量u_id；主控单元输入角速度的误差量e传输给速度环控制器的模型输出得到闭环反馈控制量u_c；

由所述速度环控制器输出的闭环反馈控制量u_c、所述第一神经网络控制器NN1的第一神经网络控制模型输出的前馈控制补偿量u_od和所述第二神经网络控制器NN2的第二神经网络控制模型输出的前馈控制补偿量u_id得到综合控制量u，并将综合控制量u输出至驱动单元；

由主控单元输出的综合控制量u经驱动单元传输至轴系被控对象；