基于遗传小波神经网络的光电稳定平台系统辨识

摘要

针对光电稳定平台系统不能对航空平台姿态高频变化进行实时精确补偿,系统补偿特性不能精确获知的问题,提出了一种自适应差分遗传小波神经网络的系统辨识方法。该方法首先采用小波函数作为神经网络的激励函数,提高了神经网络的泛化能力和逼近能力;其次,对小波神经网络参数和结构进行染色体编码,用遗传算法解决了小波神经网络结构不易确定的问题;最后,采用自适应法计算交叉率和变异率,并利用差分变异方法重组染色体,提高了系统辨识的收敛速度。为了检验该方法的辨识效果,采用无人机外场试验数据对光电稳定平台系统进行辨识,辨识结果表明,该方法可有效地辨识出光电稳定平台系统。