系统工程与电子技术

作者：肖博文, 马泽远, 鲁天宇, 夏群利

单位：1. 北京理工大学宇航学院, 北京 100081；2. 上海机电工程研究所, 上海 201109；3. 北京航天自动控制研究所, 北京 100070

关键词：平台导引头,隔离度,卷积神经网络,模型辨识

针对平台导引头隔离度模型在线辨识问题, 提出一种改进卷积神经网络的导引头隔离度模型辨识方法, 实现对不同干扰力矩以及天线罩误差等干扰参数影响下产生的隔离度模型高效辨识。首先, 建立平台导引头模型, 推导出隔离度传递函数, 并搭建基于隔离度寄生回路的制导回路平台, 获取弹体扰动下的视线角速率信息作为训练和测试数据。然后, 利用卷积神经网络对视线角速率信号进行特征提取和特征降维。最后, 经分类输出模型诊断结果。仿真结果表明，所提辨识方法对隔离度模型识别正确率能够达到99.7%，相较于传统方法提高了模型辨识准确率和快速在线辨识能力，具有较好的工程应用前景。

来源：2024年第11期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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