[发明专利]消防水炮射击解算模型有效
申请号: | 201310713580.4 | 申请日: | 2013-12-20 |
公开(公告)号: | CN103699012A | 公开(公告)日: | 2014-04-02 |
发明(设计)人: | 王金云;张海君 | 申请(专利权)人: | 河北汉光重工有限责任公司 |
主分类号: | G05B17/00 | 分类号: | G05B17/00 |
代理公司: | 北京华夏正合知识产权代理事务所(普通合伙) 11017 | 代理人: | 韩登营;张焕亮 |
地址: | 056002 *** | 国省代码: | 河北;13 |
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摘要: | 本发明涉及一种消防水炮射击解算模型。包括射击滤波模型和射击解算模型;所述的射击滤波模型:(1)最小二乘滤波模型;(2)跟踪与预测自适应滤波算法:最小二乘辨识算法,结合Kalman滤波器,可以实现在线辨识滤波,由滤波输出结果辨识得到参数a、b,由参数a、b确定Kalman滤波器中目标模型的状态转移矩阵,如此循环计算;所属的射击解算模型:射击解算模型主要采用解遇弹道逼近法,结合舰炮武器系统的火控常用方法,预测解相遇水炮未来点,充分考虑气象条件对水炮着点的影响。它误差小,精度高。 | ||
搜索关键词: | 消防 水炮 射击 模型 | ||
【主权项】:
一种消防水炮射击解算模型,其特征在于:包括射击滤波模型和射击解算模型;所述的射击滤波模型:(1)、最小二乘滤波模型如下式表示:yi=axi+b y = - 2 n Σ y i + 6 n ( n + 1 ) Σj · y i a = - 6 ΔT ( n - 1 ) n Σ y i + 12 ΔT ( n 2 - 1 ) n Σj · y i yi=Yi‑Sn‑i Σ y i = Σ Y i - Σ i = 0 n S n - i Σj · y i = Σj · Y i - Σ i = 0 , j = 1 n j · S n - i 采样数据序列xi(i=1,2,3...),采样周期为△T,观察时间为ns,我舰航程为Sni;(2)、跟踪与预测自适应滤波算法:最小二乘辨识算法,结合Kalman滤波器,可以实现在线辨识滤波,由滤波输出结果辨识得到参数a、b,由参数a、b确定Kalman滤波器中目标模型的状态转移矩阵,如此循环计算;t时刻的目标运动状态方程和观测方程为 x · 1 ( t ) x · 2 ( t ) x · 3 ( t ) = 0 1 0 0 0 1 0 0 a · x 1 ( t ) x 2 ( t ) x 3 ( t ) + 0 0 1 · b + 0 0 1 · w ( t ) y ( t ) = 1 0 0 · x 1 ( t ) x 2 ( t ) x 3 ( t ) + v ( t ) 取状态变量为:X(t)=[x1(t) x2(t) x3(t)]T,则上式可化为 X · ( t ) = A ( a ) · X ( t ) + B · b + C · W ( t ) Y(t)=H·X(t)+V(t)其中: A ( a ) = 0 1 0 0 0 1 0 0 a , B = 0 0 1 , C = 0 0 1 , H = 1 0 0 W(t),V(t)是互相独立的零均值白噪声序列,统计特性如下:E[W(t)]=E[V(t)]=O,E[W(t)·WT(τ)t]=q·δ(t‑τ),E[V(t)·VT(τ)]=R·δ(t‑τ)将上述连续方程进行离散化处理,得到离散时刻的参数辨识模型运动方程X(k+1)=Φ(k+1,k)·X(k)+U·b+Γ·W(k)Z(k)=H·X(k)+V(k)其中: Φ ( k + 1 , k ) = e A ( a ) T = 1 T - 1 a 2 · ( 1 + aT - e aT ) 0 1 - 1 a · ( 1 - e aT ) 0 0 e aT U = ∫ 0 T e At · dt · B - 1 a 2 · [ T + a 2 · T 2 + 1 a · ( 1 - e aT ) ] - 1 a · [ T + 1 a · ( 1 - e aT ) - 1 a · ( 1 - e aT ) = Γ Q=E{[Γ·w(k)]·[Γ·w(k)]T}=Γ·E[w(k)·w(k)T]·ΓT应用Kalman滤波,得到如下滤波方程: X ^ ( k / k - 1 ) = Φ ( k , k - 1 ) · X ^ ( k - 1 / k - 1 ) + Γ ( k , k - 1 ) · b P(k/k‑1)=Φ(k,k‑1)·P(k‑1/k‑1)·ΦT(k,k‑1)+Γ(k,k‑1)·Q(k‑1)·ΓT(k,k‑1)K(k)=P(k/k‑1)·HT(k)·[H(k)·P(k/k‑1)·HT(k)+R(k)]‑1 X ^ ( k / k ) = X ^ ( k / k - 1 ) + K ( k ) · [ Z ( k ) - H ( k ) · X ^ ( k / k - 1 ) ] P(k/k)=[I‑K(k)·H(k)]·P(k/k‑1)基于参数辨识模型的滤波算法是依据在线辨识滤波原理实现的,利用最小二乘辨识算法,由滤波输出结果辨识得到参数a、b,再由参数a、b确定Kalman滤波器中目标模型的状态转移矩阵,循环计算,直到精度达到要求;所属的射击解算模型:射击解算模型主要采用解遇弹道逼近法,结合舰炮武器系统的火控常用方法,预测解相遇水炮未来点,充分考虑气象条件对水炮着点的影响,解算出射击诸元,射流曲线方程为: y = A tan θ 0 · Bx - C gx E v 0 2 cos 2 θ 0 - D · gx 3 ( v 0 cos θ 0 ) 3 其中y为射高,θ0为射角,v0为初速,g为重力加速度,x为射程,A,B,C,D,E为弹道系数,g为重力加速度。
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