CN107292015B - 基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型评估方法 - Google Patents

基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型评估方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于计算机模拟仿真评估领域，具体的涉及基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，包括：设定多种工况下的输入参数，对水下航行器均衡潜浮模型的数学模型进行试验；当所述潜浮模型达到设定状态时，记录各项输入输出参数作为一个样本集；利用神经网络算法对所述样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的误差系数；若所述误差系数在规定范围内，则用所述误差系数来评估所述潜浮模型。本发明可以评估水下航行器均衡潜浮模型的准确性。

Description

基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型评估方法
技术领域
本发明属于计算机模拟仿真评估领域，具体的涉及基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法。
背景技术
近年来，水下航行器无论是在民用还是在军用上，都扮演着重要的角色。作为国防工业中的重要组成部分，其操纵控制技术发展迅速。水下航行器的操纵由原来分散布置的四个***协同合作的控制方式发展为集所有控制装置于一体的“操纵控制***”的控制方式。均衡潜浮是水下航行器操纵控制技术的重要组成部分，其又可以细分为浮力均衡和纵倾均衡。随着水下航行器操纵控制技术的迅速发展，纵倾均衡分***的控制精度也越来越高。
但是由于水下航行器构造复杂，水下航行器上设备较多，海上环境多变，试验耗费大量人力物力，对于水下航行器控制技术的试验验证比较困难。三维仿真模拟验证方法可以有效的进行模型模拟，而且可以通过可视化的方法给试验人员更直观的呈现试验效果。但是对水下航行器建成的均衡潜伏模型并没有相关评估方法，不知所建的水下航行器均衡潜伏模型的准确性，所以对水下航行器控制技术的试验验证也没有相关有效方法。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于，克服现有技术的不足，提供基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其可以评估水下航行器均衡潜浮模型的准确性。
本发明所涉及的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，包括以下步骤：
设定多种工况下的输入参数，对水下航行器均衡潜浮模型的数学模型进行试验；
当所述潜浮模型达到设定状态时，记录各项输入输出参数作为一个样本集；
利用神经网络算法对所述样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的误差系数；
若所述误差系数在规定范围内，则用所述误差系数来评估所述潜浮模型。
进一步地，若所述误差系数超出规定范围，则改变输入参数，将改变后的输入参数代入所述数学模型重新进行试验：
当所述潜浮模型达到设定状态时，记录改变后的输入输出参数作为一个新的样本集；
利用神经网络算法对所述新的样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的新的误差系数；
利用加权算法对所述新的误差系数进行校正，得到校正后的误差系数；
利用所述校正后的误差系数来评估所述潜浮模型。
更进一步地，所述数值分析，具体包括：
设有样本集：(Xm，ym)，m＝1～M；
求最佳参数δa，使得风险函数Re m p(δ)达到最小值；
将δa和最小值Re m p作为权向量和阈值参数，计算得到所述误差系数。
再进一步地，所述Re m p(δ)表达式为：
Figure BDA0001322976740000022
还进一步地，
所述求最佳参数δa，使得风险函数Re m p(δ)达到最小值，包括：
加入最陡降算法和迭代算法；
根据所述最陡降算法和迭代算法得到δa和最小值Re m p。
又进一步地，所述加入最陡降算法和迭代算法的计算公式为：
δ(k+1)＝δ(k)+Δδ(k) (2)
Figure BDA0001322976740000023
优选地，
所述根据所述最陡降算法和迭代算法得到最佳参数δa和最小值Re m p，具体包括：
令a取较小值，使得||Δδ(k)||＜＜1，则有：
Re m p(δ(k+1))＝Re m p(δ(k))+ΔRe m p(δ(k)) (4)
由公式(4)可知，Re m p(δ(k))随着k的增加而下降，所述δ(k)趋向于 Re m p(δ)的一个局部极小点；
取所述局部极小点对应的Re m p(δ)为最佳参数δa。
优选地，
将δa和最小值Re m p作为权向量和阈值参数，计算得到所述误差系数，具体包括：
将δa和最小值Re m p作为权向量和阈值参数，代入下列公式：
Figure BDA0001322976740000031
Figure BDA0001322976740000032
公式(5)和公式(6)中，
Figure BDA0001322976740000033
表示第1层的第i个输出值，即为误差系数；Xl -1表示第1-1层的输出值；
Figure BDA0001322976740000034
表示第1层的第i个输入值。
优选地，
Figure BDA0001322976740000035
Figure BDA0001322976740000036
在本发明中，利用神经网络算法对不同工况下的输入参数数值分析，从而求出水下航行器均衡潜浮模型的数学模型与理想值之间的误差系数，通过误差系数来评价水下航行器均衡潜浮模型。因此，提供了一种进行水下航行器控制技术的试验验证的渠道。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例方法的框架图；
图2是本发明实施例的方法流程图。
具体实施方式
为了对本发明的技术特征、目的和效果有更加清楚的理解，现对照附图详细说明本发明的具体实施方式。
如图1和图2所示，在发明所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法之前，首先要建立水下航行器均衡潜浮模型的数学模型；
均衡潜浮模型主要是指艏艉之间移水的变化规律，受压力等多种因素的干扰，数学模型比较复杂。此处使用的为减压器后的压力为0.579Mpa，且纵倾角在0°～35°范围内的数学模型，具体如下：
均衡潜浮艏向艉移水的数学模型：
Figure BDA0001322976740000041
WS(t)＝WS(t-Δt)+WS(Δt)
均衡潜浮艉向艏移水的数学模型：
Figure BDA0001322976740000042
t代表移水时间，单位：s；
Δt代表移水时间步长，单位：s；
WS(Δt)代表Δt时间内的移水量，单位：m3；
WS(t)代表t时刻的移水量，单位：m3；
α1代表Δt时间内的起始纵倾角，单位：°；
α2代表Δt时间内末端纵倾角，单位：°。
对水下航行器搭建三维可视化场景；利用三维建模工具建立水下航行器各主要部件的三维模型。将模型导入场景编辑引擎中，依据模型算法调整各部件参数，建立完整的水下航行器虚拟场景。将上述数学模型转化为场景脚本，绑定到场景中的模型上，在场景中进行模拟试验。
本发明所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，包括以下步骤：
101、设定多种工况下的输入参数，对水下航行器均衡潜浮模型的数学模型进行试验；
102、当所述潜浮模型达到设定状态时，记录各项输入输出参数作为一个样本集；
103、利用神经网络算法对所述样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的误差系数；
104、若所述误差系数在规定范围内，则用所述误差系数来评估所述潜浮模型。
201、若所述误差系数超出规定范围，则改变输入参数，将改变后的输入参数代入所述数学模型重新进行试验；
202、当所述潜浮模型达到设定状态时，记录改变后的输入输出参数作为一个新的样本集；
203、利用神经网络算法对所述新的样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的新的误差系数；
204、利用加权算法对所述新的误差系数进行校正，得到校正后的误差系数；
205、利用所述校正后的误差系数来评估所述潜浮模型。
所述数值分析，具体包括：
设有样本集：(Xm，ym)，m＝1～M；
求最佳参数δa，使得风险函数Re m p(δ)达到最小值；
将δa和最小值Re m p作为权向量和阈值参数，计算得到所述误差系数。
所述Re m p(δ)表达式为：
Figure BDA0001322976740000061
所述求最佳参数δa，使得风险函数Re m p(δ)达到最小值，包括：
加入最陡降算法和迭代算法；
根据所述最陡降算法和迭代算法得到δa和最小值Re m p。
所述加入最陡降算法和迭代算法的计算公式为：
δ(k+1)＝δ(k)+Δδ(k) (2)
Figure BDA0001322976740000062
所述根据所述最陡降算法和迭代算法得到最佳参数δa和最小值Re m p，具体包括：
令a取较小值，使得||Δδ(k)||＜＜1，则有：
Re m p(δ(k+1))＝Re m p(δ(k))+ΔRe m p(δ(k)) (4)
由公式(4)可知，Re m p(δ(k))随着k的增加而下降，所述δ(k)趋向于 Re m p(δ)的一个局部极小点；
取所述局部极小点对应的Re m p(δ)为最佳参数δa。
将δa和最小值Re m p作为权向量和阈值参数，计算得到所述误差系数，具体包括：
将δa和最小值Re m p作为权向量和阈值参数，代入下列公式：
Figure BDA0001322976740000063
Figure BDA0001322976740000064
公式(5)和公式(6)中，
Figure BDA0001322976740000065
表示第1层的第i个输出值，即为误差系数；Xl -1表示第l-1层的输出值；
Figure BDA0001322976740000066
表示第1层的第i个输入值。
其中：
Figure BDA0001322976740000071
Figure BDA0001322976740000072
利用神经网络算法对新的样本集进行数值分析的方法和上述利用神经网络对样本集进行数值分析的方法完全相同，只是相关数据不同，所以在此就不再赘述。
在本实施例中，利用虚拟现实技术在三维模型空间中实现水下航行器内部各***机舱设备控制仿真和三维可视化的功能；为未来方案验证、装备论证、仿真试验、技术研究等业务提供基础仿真平台。这种建模方法避免实体试验艇的建设，这一点大大减少了装备开发研究的成本，符合水下航行器研究的发展趋势。
本实施例中的评估方法，加入了神经网络算法，可以从复杂的各种参数中进行信息处理，快速地进行计算，得出所需要的结果。并且加入了迭代算法，这减小了个别误差较大点对整体误差值计算的影响力，也大大提高了评估方法的准确度。
上面结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

Claims (7)

1.一种基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
设定多种工况下的输入参数，对水下航行器均衡潜浮模型的数学模型进行试验；
当所述潜浮模型达到设定状态时，记录各项输入输出参数作为一个样本集；
利用神经网络算法对所述样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的误差系数；
若所述误差系数在规定范围内，则用所述误差系数来评估所述潜浮模型；
所述数值分析，具体包括：
设有样本集：(Xm，ym)，m＝1～M；
求最佳参数δa，使得风险函数Remp(δ)达到最小值；
将δa和最小值Remp作为权向量和阈值参数，计算得到所述误差系数；
所述Remp(δ)表达式为：
Figure FDA0002571268020000011
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，
若所述误差系数超出规定范围，则改变输入参数，将改变后的输入参数代入所述数学模型重新进行试验；
当所述潜浮模型达到设定状态时，记录改变后的输入输出参数作为一个新的样本集；
利用神经网络算法对所述新的样本集进行数值分析，得到所述数学模型与理想值之间的新的误差系数；
利用加权算法对所述新的误差系数进行校正，得到校正后的误差系数；
利用所述校正后的误差系数来评估所述潜浮模型。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，
所述求最佳参数δa，使得风险函数Remp(δ)达到最小值，包括：
加入最陡降算法和迭代算法；
根据所述最陡降算法和迭代算法得到δa和最小值Remp。
4.根据权利要求3所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，所述加入最陡降算法和迭代算法的计算公式为：
δ(k+1)＝δ(k)+Δδ(k) (2)
Figure FDA0002571268020000021
5.根据权利要求4所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，
所述根据所述最陡降算法和迭代算法得到最佳参数δa和最小值Remp，具体包括：
令a取值，使得||Δδ(k)||＜＜1，则有：
Remp(δ(k+1))＝Remp(δ(k))+ΔRemp(δ(k)) (4)
由公式(4)可知，Remp(δ(k))随着k的增加而下降，所述δ(k)趋向于Remp(δ)的一个局部极小点；
取所述局部极小点对应的δemp(δ)为最佳参数δa。
6.根据权利要求5所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，
将δa和最小值Remp作为权向量和阈值参数，计算得到所述误差系数，具体包括：
将δa和最小值Remp作为权向量和阈值参数，代入下列公式：
Figure FDA0002571268020000022
Figure FDA0002571268020000023
公式(5)和公式(6)中，
Figure FDA0002571268020000031
表示第l层的第i个输出值，即为误差系数；Xl-1表示第l-1层的输出值；
Figure FDA0002571268020000032
表示第l层的第i个输入值。
7.根据权利要求6所述的基于神经网络算法的水下航行器均衡潜浮模型仿真评估方法，其特征在于，
Figure FDA0002571268020000033
Figure FDA0002571268020000034
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