[发明专利]一种提高光电跟踪系统跟踪精度的方法

摘要

一种提高光电跟踪系统跟踪精度的方法，采用正弦扫频法和自适应的遗传算法的方法；扫频采样采用FIFO技术，在windows系统下实时采集，保证了数据的完整性；遗传算法进行系统模型辨识时采用自适应的方式，实现了遗传算法的快速收敛，保证了全局最优；采用频域的方法对光电跟踪系统模型进行辨识，得到真实的系统模型，解决了光电稳定平台对光电跟踪系统跟踪精度的影响的问题，提高了光电跟踪系统跟踪精度。

主权项

一种提高光电跟踪系统跟踪精度的方法，其特征在于包括下述步骤：步骤一：采集输出信号采用FIFO技术对光电跟踪系统输入的正弦扫频激励信号x(t)进行采样，采样过程遵循以下三个原则：a.最低频率应该选择为光电跟踪系统的第一个转折频率的1/2或者更低；b.每个频率点的采集时间必须为激励信号周期的整数倍；c.信号的采样频率要大于光电跟踪系统各个环节最高谐振频率的两倍；步骤二：数据预处理对步骤一中采集得到的输出信号剔除高于的采样值；被剔除点采用插值的方式来填补，插值的方法为：y(i)＝y(i‑1)+(y(i‑1)‑y(i‑2))，式中i表示当前采样点，y(i)表示插值后的采样点；步骤三：幅度比和相位差计算采用谱分析的方法计算幅度和相位差；对于步骤一中输入的激励信号为x(t)，t表示时间信号，光电跟踪系统的脉冲反应函数为g(t)，光电跟踪系统的输出量y(t)如下式所示：y(t)=∫-∞∞x(τ)g(t-τ)dτ=∫0∞g(τ)x(t-τ)dτ]]>激励信号x(t)的自相关函数Rx(τ)和互相关函数Rxy(τ)分别为：Rx(τ)=limT→∞12T∫-TTx(t)g(t+τ)dτ]]>Rxy(τ)=∫0∞g(λ)Rx(τ-λ)dλ]]>下标xy表示不同激励信号，对上式两边都取傅里叶变换，可得：Sxy(jw)=∫0∞g(λ)dλ∫-∞∞Rx(τ-λ)e-jwτdτ]]>令新的积分变量υ＝τ‑λ，则得：Sxy(jw)=∫0∞g(λ)dλ∫-∞∞Rx(υ)e-jw(υ+λ)dυ=∫0∞g(λ)e-jwλdλ∫-∞∞Rx(υ)e-jwυdυ]]>上式前后两项分别是脉冲反应函数的频率特性和输入信号的自功率谱密度，可得：G(jw)=Sxy(jw)Sx(jw)]]>式中，Sx(jw)为Rx(τ)的傅里叶变换，则输出信号的幅频特性、相频特性分别为：H＝|G(jw)|步骤四：遗传算法进行模型辨识采用自适应的遗传算法进行光电跟踪系统模型的辨识，选取的系统模型采用拉氏变换法，n阶系统模型形式如下所示，采用自适应的遗传算法求取k和ai(i＝1，2，…n)；G(s)=kansn+an-1sn-1+...+a1s+1]]>所述的自适应的遗传算法是指在遗传算法中采用基于复对数频率响应的适应度函数，交叉概率和变异概率采取自适应策略；所述的基于复对数频率响应的适应度函数如下：式中n是拟合的频域点数，ωi是第i个频率点的角频率，H是输出信号的幅频，是输出信号的相频，下标mdl‑光电跟踪系统模型，下标dat‑拟合的数据；所述的自适应策略是设定自适应交叉概率如下：Pc=Pc1-(Pc1-Pc2)(fmax-f′)fmax-favg,f≥favgPc1,f<favg]]>式中fmax是种群中适应度值的最大值，favg是每代种群适应度值的平均值，f′是要进行交叉的两个个体中适应度值较大的，f是当前个体的适应度值，这里取Pc1＝0.9，Pc2＝0.6；设定自适应变异概率如下：Pm＝Pm1‑Pm1×d/D式中d为进化代数，D为进化的总代数，Pm1取0.1；步骤五：替换系统模型将步骤四中辨识得到的光电跟踪系统模型替换原来的系统模型，提高光电跟踪系统的跟踪精度。