[发明专利]一种基于模糊逻辑系统的环形激光器温度建模及补偿方法在审
申请号: | 201811510019.5 | 申请日: | 2018-12-11 |
公开(公告)号: | CN109579873A | 公开(公告)日: | 2019-04-05 |
发明(设计)人: | 王敏林 | 申请(专利权)人: | 中国航空工业集团公司北京长城计量测试技术研究所 |
主分类号: | G01C25/00 | 分类号: | G01C25/00;G05B13/02;G05B13/04 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100095*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明的目的是对于环形激光器测角法,研究温度对比例因子和漂移的影响,设计了一种基于模糊逻辑系统的建模和补偿方案,有效地消除了环境温度对激光器精度的影响。具体方法如下:首先搭建试验平台,测试在不同温度和温度变化率下的输出脉冲,进而得到比例因子的值,然后测试在不同温度下,各个转角的零偏量。为了构建温度‑比例因子的模型,以环境温度、环境温度与激光器温度差值和温度变化率为输入,以比例因子为输出,对模糊逻辑系统进行训练,利用梯度下降法对模糊权重进行调节,使该系统尽可能逼近真实模型。而温度‑零偏的模型则是由环境温度、环境温度与激光器温度差值和温度变化率为输入,以脉冲数为输出,对另一个模糊逻辑系统进行训练并采用梯度下降法对模糊权重进行调节。最后利用模糊系统逼近的比例因子和零偏对环形激光器的输出进行补偿,有效地提高了测角精度。 | ||
搜索关键词: | 比例因子 模糊逻辑系统 环形激光器 温度变化率 激光器 零偏 下降法 有效地 权重 输出 逼近 漂移 测试 模糊 转角 模糊系统 试验平台 输出脉冲 温度建模 真实模型 测角法 脉冲数 测角 构建 建模 研究 | ||
【主权项】:
1.本专利所发明的基于模糊逻辑系统的环形激光器温度建模及补偿方法,其特征在于,具体技术方案如下:步骤一、将环形激光器安置在转台上,测试在不同温度下的环形激光器的输出脉冲数,进而算得比例因子。将环形激光器固定在转台中心位置,激光器的轴心要与转台轴心重合,连接好线路后,打开测试软件,启动环形激光器预热30分钟,然后通过控制转台正转180度再翻转180度的方法消除地球自转和零偏等因素对环形激光器输出的影响,通过下式得到比例因子的值其中,为转台转过的角度;为环形激光器脉冲数;K′为刻度系数;K为比例因子。选择温度变化范围0℃~50℃,每次变化5℃,按着上述操作步骤测试不同温度下的环形激光器的输出脉冲数,进而算出比例因子Ki的值,i为对应的每次温度值。步骤二、通过控制转台运动到不同转角,测试在不同温度下的环形激光器的输出脉冲数,算出每个温度下的零偏量。将转台回到初始位置,选择转动范围为0°~360°,步长为30°,选择温度变化范围0℃~50℃,每次变化5℃,通过控制转台每走一步、停留30分钟(每一个温度停留3分钟),采集不同温度下环形激光器的脉冲输出数,则零偏的计算公式如下:其中,Bj是激光器的零偏;为j度下的第i秒的脉冲数;n=1800为采样点数;θ为测试地点地理纬度。步骤三,设计模糊逻辑系统,以环境温度,环境温度与本体温度差以及温度变化率为输入,比例因子为输出,训练模糊系统,建立温度‑比例因子的模型。模糊逻辑系统具有强大的非线性逼近功能已经广泛应用于民用家电以及国防军事中,它是由知识库,模糊器,模糊推理机和解模糊器构成。知识库存放If‑Then规则如下:Then y is Wl,l=1,2,…,N其中xi和y分别为模糊逻辑系统的输入和输出,和Wl为模糊集,其隶属度函数为和N为If‑Then规则数。根据上述规则,模糊逻辑系统可表示如下:其中模糊基函数可以定义如下:如果使x=[x1,…,xn]T,φ(x)=[φ1(x),…,φN(x)]T,则模糊逻辑系统(5)可表示为y(x)=wTφ (7)为了加快模糊系统的训练速度,采用梯度下降算法对模糊权重进行更新:其中w为模糊权重,γ为动量因子,α为学习速度,e=K‑y(x)为逼近误差。将步骤一采集的数据分为两组,一组为训练样本,一组为测试样本。以环境温度T,环境温度与本体温度差ΔT以及温度变化率为输入,比例因子Ki为输出,对上述网络进行训练,当逼近误差|e|≤ε时(ε一般为较小的值,这里我们设为0.01),结束训练。对训练好的模糊系统,采用另外一组测试样本进行验证,若逼近误差不符合标准时,则从新训练模糊系统;若逼近误差符合标准时,则认为此模糊系统就能代表温度‑比例因子的真实模型。步骤四,设计另一个模糊逻辑系统,以环境温度,环境温度与本体温度差以及温度变化率为输入,零偏量为输出,训练模糊系统,建立温度‑零偏的模型。此步的模糊逻辑系统的设计方法和步骤三一致,则模糊逻辑系统模型为y′(x)=w′Tφ′ (9)其中φ′(x)=[φ′1(x),…,φ′N(x)]T,为隶属度函数的最大值,φl为模糊基函数。同样的,这步我们也采用动量梯度下降发对模糊网络进行训练:其中w′为模糊权重,γ′为动量因子,α′为学习速度,e′=B‑y′(x)为逼近误差。将步骤二采集的数据分为两组,一组为训练样本,一组为测试样本。以环境温度T,环境温度与本体温度差ΔT以及温度变化率为输入,零偏为输出,对上述网络进行训练,当逼近误差|e′|≤ε′时(ε′一般为较小的值,这里我们设为0.01),结束训练。对训练好的模糊系统,采用另外一组测试样本进行验证,若逼近误差不符合标准时,则从新训练模糊系统;若逼近误差符合标准时,则认为此模糊系统就能代表温度‑零偏的真实模型。步骤五,对训练好的模糊逻辑系统对环形激光器输出进行补偿,有效地提高了校准精度。将实际传感器温度,环境温度以及温度变化率作为输入,通过训练好的模糊逻辑系统,得到比例因子和零偏,则环形激光器测量的角度可由下式得出:其中为环形激光器的输出脉冲,y(x)为模糊系统逼近的比例因子,y′(x)模糊系统逼近的零偏量。采用以上方法计算环形激光器测量的角度,可以消除温度对环形激光器的影响,有效地提高了校准精度。
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