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1、自组织模糊神经网络的气动参数辨识算法第17卷第2期2010年2月电光与控制ElectronicsOptics&Con~olV0I
2、17No.2Feb.2010自组织模糊神经网络的气动参数辨识算法梁学明,梁晓庚,杨士元,余熙武(i.清华大学自动化系,北京100084;2.洛阳光电技术发展中心,河南洛阳471009;3.北京航空工程技术研究中心,北京100076)摘要:导弹气动参数一般通过理论计算或风洞试验数据来获取,由于受诸多因素限制而难以获得精确值.为了提高导弹动力学模型的精确度,利用神经网络能够逼近任意非线性函
3、数的特点,对各实际工作点的气动参数进行辨识.采用反向传播神经网络的结构模型,通过加入模糊推理算法进行神经元权值修正的聚类训练,并动态地调节隐层节点数目,由此提出了一种能够精确跟踪非线性函数的网络模型.网络中若不存在能代表某些输入的聚类中心的神经元时,增加隐层节点数即相当于增加相应的模糊规则,它体现了该网络的自组织特点.仿真结果验证了模型对气动参数辨识的有效性,该方法对于自动驾驶仪气动参数的修正具有良好应用前景.关键词:导弹自动驾驶仪;模糊推理;反向传播神经网络;气动参数;参数辨识中图分类号:V271.4:TP301文献标
4、志码:A文章编号:1671—637X(2010)02—0001一o4ASelf-OrganizingFuzzyNeuralNetworkAlgorithmforAerodynamicParameterIdentificationLIANGXueming,LIANGXiaogeng,YANGShiyuan,YUXiwu.(1.DepartmentofAutomation,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China;2.LuoyangOpto—ElectroTechnologyDevelop
5、mentCenter,Luoyang471009,China;3.BeijingAeronauticalTechnologyResearchCenter,Beijing100076,China)Abstract:Missileaerodynamicparametersaregenerallyobtainedfromthetheoreticalcalculationorwindtunnelexperimentdata,itisdifficulttogettheexactvaluebecauseofthelimitation
6、ofagreatdealoffactors.Inordertoimprovetheaccuracyofthedynamicsmodelofmissile,thecharacteristicofNeuralNetwork(NN)thatcanapproximatearbitrarynonlinearfunctionisusedintheidentificationofaerodynamicparameterstoeachactualoperatingpoint.Structureofcounterpropagationne
7、tworkisemployed,theneuronvaluesareadjustedfortheclustertrainingwiththehelpoffuzzyinferencealgorithm,andthenumberofhiddenlayernodescanbemodified.Thusafuzzynetworkmodelwhichcanpreciselytrackanonlinearfunctionisproposed.Ifthereisnoneuronsinnetworkwhichcanbeonbehaffo
8、ftheclustercenterforsomeinput,thenumberofnodesinhiddenlayerisincreased,whichisequivalenttoanincreaseofthecorrespondingfuzzyrules.Itreflectsthecharacteristicsofself-organizinginthisfuzzynetwork.Thesimulationresultsverifytheeffectivenessofthismodelforaerodynamicpar
9、ameteridentification.Themethodhasagoodapplicationprospectsforautopilotaerodynamicparameteramendment.Keywords:automaticpilotofmissile;fuzzyinference;counterprop
