11.11.2000

Журнал исследований

Зададим обучающую сетку для угловых ускорений и добавим ее в обучающий вектор P_ctrl:

fi0=koeff_train.*[fi_midl-def_fi(1):2*def_fi(1)/(quan_fi(1)-1):fi_midl+def_fi(1)]; lambda0=koeff_train.*[lambda_midl-def_lam(1):2*def_lam(1)/(quan_lam(1)-1):lambda_midl+def_lam(1)]; vx=[vx_midl-def_vx(1):2*def_vx(1)/(quan_vx(1)-1):vx_midl+def_vx(1)]; vy=[vy_midl-def_vy(1):2*def_vy(1)/(quan_vy(1)-1):vy_midl+def_vy(1)]; nx=[nx_midl-def_nx(1):2*def_nx(1)/(quan_nx(1)-1):nx_midl+def_nx(1)]; ny=[ny_midl-def_ny(1):2*def_ny(1)/(quan_ny(1)-1):ny_midl+def_ny(1)]; w_x=[w_x_midl-def_wx(1):2*def_wx(1)/(quan_wx(1)-1):w_x_midl+def_wx(1)]; w_y=[w_y_midl-def_wy(1):2*def_wy(1)/(quan_wy(1)-1):w_y_midl+def_wy(1)]; w_z=[w_z_midl-def_wz(1):2*def_wz(1)/(quan_wz(1)-1):w_z_midl+def_wz(1)]; vec=combvec(vx,vy,fi0,lambda0,nx,ny,w_x,w_y,w_z); echo off for i=1:length(vec) P_ctrl(1:4,i)=vec(1:4,i); P_ctrl(5:9,i)=trance(vec(5:6,i),vec(1:4,i),A0,A0s,B0,B0s,vec(7,i),vec(8,i),vec(9,i)); output=trance(vec(5:6,i),vec(1:4,i),0,0,0,0,vec(7,i),vec(8,i),vec(9,i)); T_ctrl(:,i)=output(1:2,1); end echo on

При этом размерность обучающего вектора составляет

[P_ctrl]=3^7*7^2=107 163.

При такой размерности сказывается нехватка вычислительных ресурсов, хотя моделирование производится на компьютере с процессором Celeron 466 Mhz и памятью 64Mb. Для уменьшения размерности вектора обучения на вход контроллера перестали подавать информацию по скоростям vx и vy, а обучающую сетку по широте и долготе сократили с 7 (7^2) до 3. Таким образом получили, что

[P_ctrl]=3^7=2 187.

При следующих начальных условиях

% Таблица начальных условий. %+----------------------------------------------------------------------------+ %| N | Наименование параметра | Значение параметра | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 1.| Количество нейронов нейросети №1: | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ S1=8; SS1=8; SSS1=8; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 2.| Количество нейронов нейросети №2: | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ S2=3; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 3.| Начальное значение углов ориентации(град.):| | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ ksi_midl=0; tetta_midl=0; gamma_midl=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 4.| Начальные погрешности углов ориен-и(град.):| | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ delta_ksi0=0; delta_tetta0=0; delta_gamma0=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 5.| Начальные угловые скорости объекта (рад/с):| | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ w_x_midl=0; w_y_midl=0; w_z_midl=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 6.| Начальное местоположение (град.): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ fi_midl=56; lambda_midl=37; h_pol=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 7.| Начальная скорость (м/с): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ vx_midl=50; vy_midl=50; vz_midl=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 8.| Начальное ускорение объекта (м/с^2): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ nx_midl=0; ny_midl=0; nz_midl=9.81; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| 9.| Постоянные дрейфы гироскопов (рад/с): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ B0(1,1)=4.8e-5; B0(2,1)=0;%4.8e-5; B0(3,1)=0;%4.8e-5; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|10.| Ошибки масштабных коэффициентов и ошибки | | %| | установки осей чувтвительности гироскопов | | %| | относительно осей приборного базиса: | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ bp=zeros(3); %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|11.| Случайные дрейфы гироскопов (рад/с): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ B0s(1,1)=0;%4.8e-6; B0s(2,1)=0;%4.8e-6; B0s(3,1)=0;%4.8e-6; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|12.| Сдвиги нулей акселерометров (м/с^2): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ A0(1,1)=1e-2; A0(2,1)=1e-2; A0(3,1)=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|13.| Случайные погрешности акселерометров(м/с^2)| | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ A0s(1,1)=0;%1e-3; A0s(2,1)=0;%1e-3; A0s(3,1)=0; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|14.| Время полета(с): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ time_pol=2000; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|15.| Шаг интегрирования(с): | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ h=1; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|16.| Включение,период работы и выключение СНС(с)| | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ SNS_on=1200; period_SNS=400; SNS_off=SNS_on+period_SNS; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|17.| Ширина и размерность обучающей сетки для: | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| | инверсной сети | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ def_vx(1)=5; quan_vx(1)=3; def_vy(1)=5; quan_vy(1)=3; def_fi(1)=0.6; quan_fi(1)=3; def_lam(1)=0.6; quan_lam(1)=3; def_nx(1)=1; quan_nx(1)=3; def_ny(1)=1; quan_ny(1)=3; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| | контроллера | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ def_vx(2)=5; quan_vx(2)=3; def_vy(2)=5; quan_vy(2)=3; def_fi(2)=0.6; quan_fi(2)=5; def_lam(2)=0.6; quan_lam(2)=5; def_nx(2)=1; quan_nx(2)=3; def_ny(2)=1; quan_ny(2)=3; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %| | модели уравнений ориентации | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ def_ksi(1)=2; quan_ksi(1)=3; def_tetta(1)=2; quan_tetta(1)=3; def_gamma(1)=2; quan_gamma(1)=3; def_wx(1)=0.0005; quan_wx(1)=3; def_wy(1)=0.0005; quan_wy(1)=3; def_wz(1)=0.0005; quan_wz(1)=3; %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ %|18.| Масштабный коэффициент обучения: | | %+---+--------------------------------------------+---------------------------+ global koeff_train; koeff_train=1;

получили графики:

Как видим из графиков, виден положительный результат. Теперь необходимо добиться наивысшей точности настройки путем варьирования топологии нейросети контроллера, а также провести серию экспериментов по моделированию с одинаковыми н.у. Дело в том, что при формировании нейросети начальные значения весов и смещений задаются случайным образом. И совсем не обязательно, что после обучения нейросеть будет иметь одни и теже веса и смещения. Поэтому была проведена серия из 10 запусков модели, из которых отобрали три наилучших.

Н.у.:

1 вариант:

2 вариант:

3 вариант:

При этом значения весовых коэффициентов и смещений равнялись:

	1 вариант	2 вариант	3 вариант
матрица весов W1	IW1 = 1.0e+003 * -0.0000 -0.0000 0.0070 0.0000 -1.3856 0.8816 0.5188 0.0000 0.0000 -0.0123 0.0000 -1.3930 1.0875 -0.1442 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 -1.0691 -0.8669 0.5507 0.0000 0.0000 0.0003 -0.0001 -0.4669 0.2762 -1.2049 0.0003 0.0002 0.0004 0.0095 1.6657 -1.6740 -0.5227 0.0003 0.0002 0.0004 -0.0120 1.9129 -1.6428 -0.5160 -0.0008 -0.0003 -0.0211 -0.0021 -1.7735 1.2107 -2.3302 0.0000 0.0000 0.0000 -0.0000 0.9561 -1.9150 -1.3592	IW1 = 1.0e+003 * -0.0000 -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0444 -2.0796 -0.0800 -0.0001 -0.0000 -0.0020 -0.0181 -0.9002 0.3949 -1.4258 0.0000 0.0000 0.0046 0.0203 1.9816 -0.1511 -0.1340 0.0000 0.0000 0.0059 -0.0002 -2.4092 1.7238 -0.7347 0.0000 0.0000 0.0011 -0.0003 2.3805 2.1143 0.9127 -0.0000 -0.0000 -0.0029 0.0010 0.7971 -1.3551 1.5967 0.0000 0.0000 -0.0060 -0.0002 -2.4131 1.6095 -0.7344 0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -1.5101 -0.0955 -0.0196	IW1 = 1.0e+003 * -0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000 0.6575 -1.6261 0.0952 0.0000 0.0000 -0.0000 -0.0004 0.0008 -0.0013 -0.0006 0.0002 0.0002 0.0000 0.0000 1.2094 -0.3001 1.5220 0.0004 0.0003 -0.0034 0.0000 0.9518 -1.7325 0.1042 -0.0003 -0.0001 -0.0039 0.0000 -3.4816 -0.3446 0.3711 -0.0000 0.0000 0.0046 -0.0000 -0.1579 0.0337 -0.0212 -0.0001 -0.0000 -0.0000 -0.0000 -0.6048 0.1967 1.6126 0.0001 -0.0002 0.0100 -0.0000 -1.0657 1.5256 -0.0912
матрица весов W1	LW2_1 = -0.0993 -0.5005 0.0046 -0.0019 0.0000 -0.0000 -0.5990 0.0043 -0.0206 -0.0007 -0.0069 -0.0054 0.4999 -0.4998 -0.0212 0.0027	LW2_1 = 0.0064 0.0001 -0.0001 0.5010 0.0004 0.0012 -0.5002 0.0002 0.0003 -0.5001 0.5001 -0.0002 -0.0001 -0.0003 0.0001 -0.0077	LW2_1 = 0.0073 -0.0000 -0.0003 0.0012 0.0016 0.5099 0.0000 0.4968 0.0024 -2.9440 0.0006 0.0004 -0.0000 -0.0000 -0.0020 0.0003
матрица смещений b1	B1 = 3.5594 7.9291 -0.0100 0.0392 -16.4266 -16.3955 40.2655 -0.1881	B1 = 0.0251 15.8912 7.3125 -0.1831 -1.2252 1.1250 -0.0625 0.0518	B1 = 0.7566 -0.0015 -17.7836 -34.7380 19.2737 -2.3875 4.8183 5.7591
матрица смещений b2	B2 = 0.0009 0.0014	B2 = 1.0e-004 * -0.9427 0.8313	B2 = 0.0058 0.0000

Back to Top

Last updated: ноября 16, 2000.

Сайт создан в системе uCoz