优化NARX神经网络重力仪稳定平台模型辨识方法∗

李 昂 鲁 鑫 林恩凡

（1.海军装备部驻北京地区第三军事代表室 北京 100071）（2.海军装备部驻天津地区第一军事代表室 天津 300131）（3.海军工程大学电气工程学院 武汉 430033）

1 引言

高精度的海洋航空重力仪稳定平台能够为重力仪提供高精度的水平姿态，保证重力仪在外界干扰下保持高精度的垂直指向，是减小重力测量误差的重要仪器之一。重力仪稳定平台真正影响姿态精度的主要因素还是控制系统的控制精度。合适的控制策略和合理的控制参数，对平台的精度产生直接的影响。目前，在工业控制范围内，控制器最常用的控制策略还是PID控制。

文献［1～2］针对影响航空遥感三轴惯性稳定平台控制精度的非线性摩擦，提出了一种基于LuGre模型的摩擦参数辨识和补偿方法。文献［3］在稳定平台内方位速度环非线性摩擦力模型的基础上，利用遗传算法工具箱对速度环模型中的12个参数进行辨识。文献［4～5］针对PID参数难于整定的问题，提出了基于粒子群算法的稳定平台参数整定方法，大多研究机构与学者都是利用传统的方法设计实验对稳定平台的摩擦模型进行辨识，本文采用的适用于重力仪稳定平台的双闭环PID控制系统并对其进行改进，针对重力仪稳定平台非线性因素多，且实验条件限制，通过传统的模型辨识方法难以建立平台的精确模型的问题，提出了一种基于优化NARX神经网络模型辨识的方法对陀螺稳定平台进行精确建模，提高模型与实际系统的一致性，为PID参数整定方法应用工程奠定基础。……