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    基于雙重反饋的水炮射流穩(wěn)定系統(tǒng)

    2024-03-26 01:32:38程博森蔣奇澤
    船電技術(shù) 2024年3期
    關(guān)鍵詞:水炮落點射流

    程博森,楊 光,蔣奇澤

    基于雙重反饋的水炮射流穩(wěn)定系統(tǒng)

    程博森1,楊 光2,蔣奇澤2

    (1. 武漢船用電力推進裝置研究所,武漢 430064;2. 大連測控技術(shù)研究所,遼寧 大連 116001)

    在海上執(zhí)法的過程中,執(zhí)法船只經(jīng)常會遭遇風(fēng)浪,而風(fēng)浪帶來的船體晃動會導(dǎo)致水炮晃動,使水炮射流無法準確命中目標?,F(xiàn)有的水炮系統(tǒng)多采用單反饋控制方法,沒有考慮到載體運動對水射流的干擾。為了減輕載體運動對水炮射流的干擾,本文提出了一種基于雙重反饋的水炮射流穩(wěn)定系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用IMU采集載體運動姿態(tài),利用自回歸滑動平均模型對載體姿態(tài)進行補償;利用攝像機采集射流落點信息,通過反向傳播算法實時調(diào)整射流模型參數(shù),并對水炮關(guān)節(jié)角度進行反饋調(diào)整。在智能水炮平臺上的實驗結(jié)果表明,采用雙重反饋機制后,水炮的射擊誤差可有效降低33%以上。

    視覺反饋;載體運動反饋;水炮射流穩(wěn)定;智能水炮;閉環(huán)控制

    0 引言

    水炮系統(tǒng)的發(fā)展經(jīng)歷了三個階段:手動控制、電動控制和自動控制。1944年,美國的Antonio R. Marchese等人發(fā)明了固定式手操射流裝置,利用蝸輪蝸桿控制水炮的旋轉(zhuǎn)[1],奠定了現(xiàn)代雙軸水炮的雛形。1956年,美國的Edward Z.發(fā)明了一種遙控噴射炮塔,用電動馬達代替人工來進行驅(qū)動[2],使水炮走向電控時代。2009年,大連海事大學(xué)的李鑫設(shè)計開發(fā)了一種無線遙控水炮控制系統(tǒng)[3],該系統(tǒng)采用手動遙控的形式來控制水炮的射擊操作。2016年,大連理工大學(xué)的楊亞飛設(shè)計了一種開環(huán)控制系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠完成水炮的變速旋轉(zhuǎn)、目標跟蹤和自動射擊等操作[4],具有一定的自動射擊目標的能力。2020年,中國礦業(yè)大學(xué)的林達設(shè)計開發(fā)了一種具備視覺反饋的閉環(huán)自動控制系統(tǒng)[5],但該系統(tǒng)沒有考慮載體運動對射流軌跡的影響。2016年,陳學(xué)軍等[6]對消防水炮射流進行建模并作了定位補償,提高了水炮的定位速度和精度。王冬月[7]將紅外技術(shù)應(yīng)用于射流定位補償,構(gòu)建了閉環(huán)水炮控制系統(tǒng)。Zhu J等[8]利用反向傳播技術(shù)調(diào)整射流模型,提高了射流模型的泛化能力和射擊精度。然而,現(xiàn)有水炮系統(tǒng)的反饋調(diào)整過程只考慮了風(fēng)速、泵功率、炮口形狀等因素對射流軌跡的影響,沒有考慮在外界因素影響下載體姿態(tài)變化對水炮射流系統(tǒng)的影響。本文結(jié)合視覺反饋和載體運動反饋,設(shè)計了一種基于雙反饋機制的射流穩(wěn)定系統(tǒng),有效降低了載體運動干擾和外界因素干擾帶來的影響,提高了水炮系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性。

    圖1 射流穩(wěn)定系統(tǒng)控制框圖

    1 射流穩(wěn)定系統(tǒng)設(shè)計

    1.1 射流穩(wěn)定系統(tǒng)的設(shè)計思路

    射流穩(wěn)定系統(tǒng)的控制框圖如圖1所示。該系統(tǒng)利用攝像機采集目標信息和射流信息,并發(fā)送至控制臺內(nèi)的工控主機進行數(shù)據(jù)處理,計算射流落點和目標位置之間的偏差,再根據(jù)偏差來計算和調(diào)整步長。此外,系統(tǒng)通過IMU(Inertial Measurement Unit,慣性測量單元)采集載體運動數(shù)據(jù)并構(gòu)建誤差補償模型,對采集到的載體運動數(shù)據(jù)進行補償,以此獲得更準確的運動數(shù)據(jù)。

    基于雙重反饋機制的射流穩(wěn)定方法根據(jù)射流落點的偏差計算和調(diào)整步長,結(jié)合載體運動數(shù)據(jù)計算水炮各關(guān)節(jié)電機的轉(zhuǎn)角,然后控制水炮調(diào)節(jié)姿態(tài)以抵抗外部干擾,達到穩(wěn)定射流的目的。

    1.2 載體運動反饋

    載體運動反饋由載體運動數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)調(diào)整補償兩部分構(gòu)成。該系統(tǒng)利用IMU來采集載體運動數(shù)據(jù),而IMU采集的數(shù)據(jù)通常需要進行誤差補償。這些誤差一般被分為確定性誤差和隨機誤差[9]。

    1.2.1 確定性誤差補償

    確定性誤差通常包括設(shè)備安裝誤差和內(nèi)部誤差,因此需要計算安裝誤差系數(shù)和IMU校準系數(shù),并構(gòu)造校準參數(shù)矩陣[10]。

    IMU的組成如圖2所示。

    圖2 IMU安裝圖

    當載體坐標系繞X軸、Y軸、Z軸旋轉(zhuǎn)的角度已知時,IMU的坐標系可由式(1)推出:

    式(2)中,S,S,S為IMU的校準系數(shù),而K,KK,K,KK為安裝誤差系數(shù)。

    1.2.2 隨機誤差補償

    本文采用ARMA-KF方法來進行隨機誤差補償[11]??柭鼮V波算法中估計量的變化規(guī)律可通過狀態(tài)方程來進行描述。假設(shè)k時刻的估計狀態(tài)為X,系統(tǒng)噪聲序列為W,則系統(tǒng)狀態(tài)方程為:

    根據(jù)最小均方誤差準則,可得到如下6個卡爾曼濾波的基本方程:

    預(yù)測方程:

    濾波方程:

    增益方程:

    預(yù)測誤差:

    估測誤差

    從公式(4)-(9)可以看出,當給定初值0和0時,可以根據(jù)時刻的測量量k遞歸得到時刻的狀態(tài)估計k。應(yīng)用卡爾曼濾波的困難在于難以估計隨著環(huán)境變化而變化的運動狀態(tài)方程,但ARMA通過對相應(yīng)數(shù)學(xué)模型的分析和研究,可以更好地從根本上辨明這些動態(tài)數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和復(fù)雜性。通過將誤差A(yù)RMA模型轉(zhuǎn)化為卡爾曼濾波所需的狀態(tài)空間模型,可以提高卡爾曼濾波在實際工作場景中的穩(wěn)定性。

    ARMA()模型可通過式(10)進行描述:

    其中:為AR()模型的階數(shù),為MA()模型的階數(shù),它們共同組成了ARMA(,)模型的階數(shù);i為自回歸模型的參數(shù),j為移動平均模型的參數(shù),ε是測量誤差序列,通常可以假設(shè)該序列是一個均值為0,方差為δ的白噪聲序列。該模型表明,隨機過程{i}在時刻的測量值與之前的個測量值和之前的個白噪聲有關(guān)。當為0時,模型退化為MA()模型,當為0時,模型退化為AR()模型

    下面以ARMA(3,2)為例,將ARMA模型與卡爾曼濾波補償方法相結(jié)合,建立基于自回歸移動平均模型的卡爾曼濾波器。

    根據(jù)式(10),ARMA(3,2)模型的表達式為:

    將式(12)、式(13)和式(14)代入式(3),即可得到ARMA-KF的模型,進行隨機誤差補償。

    1.3 視覺反饋

    在水炮坐標系中,可以通過分析水炮與目標G之間的坐標關(guān)系,采用幾何分析法計算射流的偏差角。水炮與目標G的坐標關(guān)系如圖3所示:

    圖3 水炮與目標位置關(guān)系俯視圖

    當水炮鎖定目標準備射擊時,坐標系原點O、槍口和目標中心三點共線。此時,炮管和軸之間的角度即為射流偏差角1。根據(jù)圖3所示的幾何關(guān)系,偏差角的計算公式為:

    水炮的俯仰角則利用射流預(yù)測模型來進行計算,該方法分為兩個階段:利用Matlab離線擬合非線性函數(shù)以及基于反向傳播算法的在線參數(shù)調(diào)整方法[12]。

    第一階段,用Matlab離線擬合非線性函數(shù):

    式(16)中,為射流落點到水炮坐標系原點的垂直距離。

    第二階段,基于反向傳播算法的在線參數(shù)調(diào)整方法:對射流落點進行實時監(jiān)測,計算其與目標之間的狀態(tài)關(guān)系,并根據(jù)狀態(tài)關(guān)系利用反向傳播算法實時計算調(diào)整預(yù)測模型函數(shù)的參數(shù),提高模型精度。

    反向傳播算法的步驟包括構(gòu)造損失函數(shù),計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的導(dǎo)數(shù),以及使用梯度下降法更新模型參數(shù)[15]。具體步驟如下:

    步驟1:構(gòu)造損失函數(shù)。用表示目標與水炮的距離,將其代入式(16),可以得到此時理論上的俯仰角為:

    根據(jù)需要的調(diào)整方向,構(gòu)造一個固定的損失角來調(diào)整射流模型,定義=0.1°,則實際需要的俯仰角調(diào)整角度為:

    損失函數(shù)的表達式為:

    步驟2:計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的導(dǎo)數(shù)。

    由式(19)易得:

    將式(16)中的參數(shù)表示為向量形式:

    根據(jù)矩陣的求導(dǎo)法則,可得:

    為了求出損耗函數(shù)對參數(shù)的導(dǎo)數(shù),利用求導(dǎo)的鏈式規(guī)則,將式(20)和式(22)聯(lián)立,可得:

    步驟3:采用梯度下降法對模型參數(shù)進行更新。根據(jù)梯度下降理論,可以根利用(24)在線更新模型的參數(shù),其中l(wèi)r為反向傳播算法的學(xué)習(xí)率,在本方法中,該參數(shù)用于設(shè)置調(diào)整俯仰角模型時的步長。

    針對環(huán)境風(fēng)、泵功率、機械傳動誤差等因素影響射流運動規(guī)律發(fā)生變化的問題,采用上述方法實時調(diào)整射流模型,可使射流模型動態(tài)適應(yīng)射流運動規(guī)律的變化。

    2 實驗測試

    為了測試本文方法的實際應(yīng)用效果,搭建了圖4所示的智能水炮實驗平臺,其硬件包括:光電攝像機、水炮、水泵、控制臺、六自由度平臺。

    圖4 智能水炮實驗平臺

    目標固定在距水炮直線26 m處,光電攝像機安裝高度距水平面為3 m,水炮安裝高度距水平面2.5 m,目標漂浮,長3 m,寬1 m,高2 m,水炮射程60 m,六自由度平臺運動模擬5級海況。實驗按以下四步執(zhí)行:

    (1)發(fā)射水流對目標進行打擊,測量并計算射流落點與目標區(qū)域之間的相對誤差。

    (2)將載體姿態(tài)擾動信號加載到六自由度平臺上,測量并計算射流落點與目標區(qū)域之間的相對誤差。

    (3)啟用載體運動反饋,測量并計算射流落點與目標區(qū)域之間的相對誤差。

    (4)啟用視覺反饋,測量并計算射流落點與目標區(qū)域之間的相對誤差。

    本文采用平均絕對偏差(MAD)作為評價指標,該指標可以避免誤差相互抵消的問題,能夠準確反映實際預(yù)測誤差的大小。其計算公式為:

    誤差數(shù)據(jù)i通過測量獲取,()為參考值,本文中設(shè)置為0。

    2.1 射擊誤差對比

    水炮射擊誤差數(shù)據(jù)記錄如下:

    表1 水炮射擊誤差對比表

    從表1可以看出:采用雙重反饋穩(wěn)定方法于不采用穩(wěn)定方法使射流落點誤差減小了約54%;比采用模型定位補償法使射流落點誤差減小約33%。

    2.2 實驗效果展示

    水炮射擊實驗的俯瞰效果如圖5所示:

    圖5 不同工況下的射擊效果俯瞰圖

    從圖5(a)和(b)可以看出,當載體開始運動時,射流受到明顯干擾,射擊精度下降,射流落點相對于目標的誤差增大。由圖5(c)和(d)可以看出,啟用雙重反饋機制后,與未啟用雙重反饋機制時相比,射流落點與目標之間的誤差明顯減小。

    3 結(jié)論

    本文將載體運動反饋與視覺反饋相結(jié)合,構(gòu)建了一種基于雙重反饋機制的射流穩(wěn)定方法,根據(jù)視覺反饋的射流落點計算調(diào)整步長,結(jié)合載體運動反饋,計算水炮各關(guān)節(jié)電機的調(diào)整角度,控制水炮執(zhí)行,達到抵抗外界干擾,保持射流穩(wěn)定的目的。實驗結(jié)果表明,基于雙重反饋機制的射流穩(wěn)定方法可以顯著降低載體運動過程中的水炮射擊誤差,減小幅度超過33%。

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    Water cannon jet stabilization system based on dual feedback

    ChengBosen1, Yang Guang2, Jiang Qize2

    (1. Wuhan Institute of Marine Electric Propulsion, Wuhan 430064, China; 2. Dalian Institute of Measurement and Control Technology, Dalian 116001, Liaoning, China)

    U661

    A

    1003-4862(2024)03-0049-05

    2023-09-28

    程博森(1992-),男,碩士研究生,研究方向:電機控制。E-mail:cbs2266@126.com

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