CN111238558A - 一种psd非线性误差的标校装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种PSD非线性误差的标校装置及方法，将二维PSD安装于两轴四框架航空平台的内俯仰框架上，激光器安装于外俯仰框架上，保证激光光斑垂直指向PSD敏感面。程序驱动外框架转动固定小角度，带动激光器光斑转动，通过信号处理系统读取PSD位置坐标信息，同时，通过外框架编码器读取转动角度信息，进行坐标解算，获得PSD坐标系运动真实坐标值，使用改进型BP神经网络快速标校算法进行处理，将误差进行曲线拟合，在线实时补偿PSD坐标值，实现了简洁准确修正PSD位置坐标非线性误差的目的。

Description

一种PSD非线性误差的标校装置及方法

技术领域

本发明涉及伺服控制术领域，尤其涉及一种PSD非线性误差的标校装置及方法。

背景技术

随着航空侦察平台的不断发展，具有两轴四框架的侦察稳定平台的应用也越来越广泛，传统平台轴系转动角度由编码器采集输出。由于平台(两轴四框架平台的简称)内部两轴结构框架受到空间体积限制，具有转动角度范围偏小，同时基于角度信息精度的需求，平台内部两轴框架可以采用二维PSD位置传感器进行角度输出方式。PSD位置传感器具有响应速度快、位置精度高等特点，但由于其自身材料限制存在位置非线性，造成PSD位置数据存在非线性误差，同时限制PSD敏感感应区域。

目前，多数情况是采用坐标仪结合非线性校正算法的线下方法来解决PSD非线性误差的问题。此方法适用于实时性要求不高的实验条件下，但是针对高精度稳定平台存在不可忽略的快速性、实用性问题；同时目前存在PSD非线性误差校正算法存在收敛速度慢、收敛精度低等缺点，无法满足快速准确校正误差的要求。

因此，针对现有的航空平台PSD非线性误差标校方法所存在的问题，需要提供一种标校方式简单、快速、准确，适用于实际应用的PSD非线性误差标校的方法。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种PSD非线性误差的标校装置及方法，以解决现有技术中PSD非线性误差校正算法存在收敛速度慢、收敛精度低等缺点，无法满足快速准确校正误差的要求的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种PSD非线性误差的标校装置，应用于航空平台，所述标校装置包括两轴四框架平台和上位机：

所述两轴四框架平台的内俯仰框架结构面上设置有PSD安装结构和激光发射器安装结构，所述两轴四框架平台的外俯仰框架的轴系安装有编码器；

PSD传感器安装在所述PSD安装结构，保证所述PSD传感器的中心与内俯仰轴系中心在同一直线上，当内俯仰轴系处于零位时，该直线与方位轴系平面垂直；激光发射器安装在所述激光发射器安装结构上，激光发射器中心与内俯仰轴系中心在同一直线上，当内俯仰轴系处于零位时，该直线与方位轴系平面垂直；

所述外俯仰框架发生转动时，由所述编码器获取所述内俯仰框架的转动角度；所述PSD传感器获取所述激光发射器所发出激光光斑的移动轨迹；

所述上位机通过信号处理系统获取所述转动角度和移动轨迹，并通过BP神经网络非线性误差校正改进算法对PSD非线性误差进行修正。

可选地，所述两轴四框架平台包括：

内俯仰轴系，用于使所述两轴四框架平台在内俯仰方向转动；

外俯仰轴系，用于使所述两轴四框架平台在外俯仰方向转动；

内俯仰框架，用于支撑所述两轴四框架平台的内俯仰运动结构；

外俯仰框架，用于支撑所述两轴四框架平台的外俯仰运动结构。

可选地，所述信号处理系统包括：

PSD信号处理模块，用于接收PSD位置信号并进行位置坐标解算；

编码器信号处理模块，用于接收所述转动角度并进行解算PSD坐标真实值；

学习训练算法模块，用于存储改进型BO神经网络算法训练规则；

调试上位机，用于在线显示误差值并调试标校程序；

BP神经网络改进算法，用于计算二维PSD非线性误差值并进行修正。

可选地，所述信号处理系统接收所述转动角度后，解算二维PSD坐标真实数值，并代入BP神经网络改进算法进行学习训练。

可选地，所述编码器包括绝对式编码器。

本发明实施例的第二方面提供了一种PSD非线性误差的标校方法，应用于上述第一方面任一项所述的标校装置中，所述标校方法包括：

两轴四框架平台的外俯仰框架发生转动时，由编码器获取所述两轴四框架平台的内俯仰框架的转动角度；由PSD传感器获取激光发射器所发出激光光斑的移动轨迹；

信号处理系统获取所述激光光斑在PSD初始坐标系下的坐标值，并根据所述转动角度将所述激光光斑在PSD初始坐标系下的坐标值转换成PSD运动坐标系下的坐标值；

将两个坐标系下的坐标值代入改进型BP神经网络算法进行非线性误差校正；

将计算BP学习训练方式代入信号处理系统程序中，实现实时准确修正PSD非线性误差的目的。

可选地，所述根据所述转动角度将所述移动轨迹在PSD初始坐标系下每个点的坐标值转换成PSD运动坐标系下的坐标值的转换公式为：

x’₁＝Rsinα

y’₁＝R-Rcosα

其中，R为激光光斑的移动轨迹形成圆的半径，(x’₁,y’₁)为所述激光光斑PSD运动坐标系下的坐标值，α为内俯仰框架的转动角度。

可选地，所述将两个坐标系下的坐标值代入改进型BP神经网络算法进行非线性误差校正，包括：

将每次获取到的坐标值(x_i,y_i)和(x’_i,y’_i)坐标信息一一对应代入自适应模糊BP神经网络算法中进行迭代学习，其中，i为每次转动角度的次数；

计算PSD非线性误差修正值，在迭代计算过程中形成修正训练规则。

本发明提供的PSD非线性误差的标校方法，通过将二维PSD安装于两轴四框架航空平台的内俯仰框架上，激光器安装于外俯仰框架上，保证激光光斑垂直指向PSD敏感面。程序驱动外框架转动固定小角度，带动激光器光斑转动，通过信号处理系统读取PSD位置坐标信息，同时，通过外框架编码器读取转动角度信息，进行坐标解算，获得PSD坐标系运动真实坐标值，使用改进型BP神经网络快速标校算法进行处理，将误差进行曲线拟合，在线实时补偿PSD坐标值，实现了简洁准确修正PSD位置坐标非线性误差的目的。

附图说明

附图作为本发明的一部分，用来提供对本发明的进一步的理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，但不构成对本发明的不当限定。显然，下面描述中的附图仅仅是一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。在附图中：

图1为本发明实施例提供的PSD非线性误差的标校装置结构示意图；

图2为图1所示实施例中内俯仰框架的结构示意主视图；

图3为图1所示实施例内俯仰框架的结构示意左视图；

图4为本发明提供的PSD非线性误差的标校方法的角度解算坐标图；

图5为本发明实施例所提供的一种PSD非线性误差的标校方法的流程图。

附图中标记说明：

100、PSD非线性误差标校系统；10、航空平台标校系统内框架部分；11、外俯仰框架；12、内俯仰框架；13、平台内方位转动轴系；14、平台内方位框架；15、内俯仰转动轴系；16、二维PSD位置传感器；17、激光发射器；18、激光发射器电源线；19、PSD位置传感器电源及信号线；20、内俯仰转动角度值α；21、PSD初始坐标系x轴；22、PSD运动坐标系x₁轴；23、PSD初始坐标系y轴；24、PSD运动坐标系y₁轴；25、激光光斑中心运动轨迹26、激光光斑中心运动轨迹半径R；27、激光发射器光斑中心；31、平台上支撑结构32、平台外方位转动轴系；33、平台外方位框架；34、平台外俯仰转动轴系；35、仰编码器；36、编码器电源及信号线；37、系统数据通信电缆；38、信号处理系统；39、误差标校上位机。

具体实施方式

下面结合附图以及具体实施例对本发明实施例解决的技术问题、所采用的技术方案以及实现的技术效果进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，并不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的前提下，所获得的所有其它等同或明显变型的实施例均落在本发明的保护范围内。本发明实施例可以按照权利要求中限定和涵盖的多种不同方式来具体化。

需要说明的是，在下面的描述中，为了方便理解，给出了许多具体细节。但是很明显，本发明的实现可以没有这些具体细节。

需要说明的是，在没有明确限定或不冲突的情况下，本发明中的各个实施例及其中的技术特征可以相互组合而形成技术方案。

实施例一：

如图1所示，本发明实施例提供一种应用于航空平台的PSD非线性误差标校系统100。应用于航空平台的PSD非线性误差标校系统100包括平台标校系统内框架部分10、用于支撑平台外方位转动轴系32的平台上支撑结构31、用于产生平台外方位转动的平台外方位转动轴系32、用于支撑平台外俯仰转动轴系34的平台外方位框架33、用于产生平台外俯仰转动的平台外俯仰转动轴系34、用于测量平台外俯仰转动角度的平台外俯仰编码器35、用于传输平台外俯仰编码器数据的编码器电源及信号线36、用于传输平台编码器数据和PSD位置信号的系统数据通讯电缆37、用于接收解算PSD位置信息和接收外框架编码器角度信息的信号处理系统38、用于显示和调试误差标校程序的误差标校上位机39。

如图2所示，平台标校系统内框架部分10包括用于支撑平台内俯仰转动轴系15的平台外俯仰框架11、用于产生平台内俯仰转动的平台内俯仰转动轴系15、用于支撑平台内方位转动轴系13的平台内俯仰框架12、用于产生平台内方位转动的平台内方位转动轴系13、平台载荷14、二维PSD位置传感器16、激光发射器17、用于提供激光发射器17电源的激光发射器电源线18、用于提供PSD位置传感器16电源和传输信号的PSD位置传感器电源及信号线19、用于表示内俯仰转动角度的平台内俯仰转动角度值α20。在该实施例中，平台内俯仰框架12设有PSD位置传感器16安装接口，二维PSD位置传感器16安装后保障其中心与平台俯仰轴系中心在一条直线上，与PSD位置传感器电源及信号线19相连接，以实现所述二维PSD位置传感器16和信号处理系统38之间的信息传输数据，当俯仰轴系处于零位时，上述直线与方位轴系平面垂直。平台外俯仰框架11设有激光发射器17安装接口，激光发射器17安装后保障其中心与平台俯仰轴系中心在一条直线上，与激光发射器电源线18相连接，以实现所述激光发射器17供电，当俯仰轴系处于零位时，上述直线与方位轴系平面垂直。当平台外俯仰框架11发生转动，相对平台内俯仰框架12产生偏差角度为平台内俯仰框架转动角度值α，此角度可由平台外俯仰编码器35测量获得。激光发射器17光斑在PSD感应面上运动，产生电信号通过PSD位置传感器电源及信号线19传输给信号处理系统38进行坐标解算。如图3所示实施例中PSD非线性误差标校系统的结构示意左视图。

如图4所示，在该实施例中，二维PSD位置传感器16随着平台外俯仰框架运动，激光发射器光斑中心27划过轨迹为PSD中心运动轨迹25，分别建立PSD初始坐标系和PSD运动坐标系，分别包括PSD初始坐标系x轴21、PSD运动坐标系x₁轴22、PSD初始坐标系y轴23、PSD运动坐标系y₁轴24。PSD初始坐标系x轴21和PSD运动坐标系x₁轴22的夹角为平台内俯仰转动角度值α20，已知PSD中心运动轨迹半径R 26长度值，根据坐标系换算关系，信号处理系统38可以计算出激光发射器光斑中心27在PSD运动坐标系下坐标值(x’₁,y’₁)，具体计算公式如下：

x’₁＝Rsinα

y’₁＝R-Rcosα

在该实施例中，在标准BP神经网络计算过程中，设计比例-积分控制器误修正权值，同时在控制过程中运用模糊推理方法，对比例-积分控制器参数进行最佳调整，达到提升BP神经网络非线性校正速度的目的，同时可以有效避免学习陷入局部最小。以PI参数整定为例，自适应模糊PI控制是在PI算法的基础上，通过计算当前系统误差误差和误差变化，利用模糊规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表进行参数调整。此算法相比较标准BP神经网络算法具有学习速度快、收敛精度高等特点。二维PSD位置传感器16通过PSD位置传感器电源及信号线19与信号处理系统38连接，实时传输PSD敏感面上激光光斑坐标值(x,y)，信号处理系统38进行计算存储；同时信号处理系统38通过编码器电源及信号线36接收平台外俯仰编码器35的角度值，通过上式进行计算获得(x’₁,y’₁)并进行存储。在误差解算上位机39中编写改进型BP神经网络算法程序，并将PSD敏感面上激光光斑坐标值(x,y)作为实际测量值，编码器解算坐标值(x’₁,y’₁)作为真实测量值，两者数据代入自适应模糊BP神经网络算法中针对(x,y)值进行误差修正，形成训练规则并存储于信号处理系统38中，当再次接受PSD敏感面上激光光斑坐标值(x,y)时，系统自动在线进行修正，完成PSD位置传感器非线性误差的修正。

如图5示出了本申请提供的PSD非线性误差的标校方法，包括如下步骤：

步骤S601:两轴四框架平台的外俯仰框架发生转动时，由编码器获取所述两轴四框架平台的内俯仰框架的转动角度；由PSD传感器获取激光发射器所发出激光光斑的移动轨迹。

步骤S602:信号处理系统获取所述激光光斑在PSD初始坐标系下的坐标值，并根据所述转动角度将所述激光光斑在PSD初始坐标系下的坐标值转换成PSD运动坐标系下的坐标值。

步骤S603:将两个坐标系下的坐标值代入改进型BP神经网络算法进行非线性误差校正。

步骤S604:将计算BP学习训练方式代入信号处理系统程序中，实现实时准确修正PSD非线性误差的目的。

具体地，本申请中在进行误差标校时，设计两轴四框架航空平台及信号处理系统。将二维PSD位置传感器安装于内框架俯仰与运动轴系上，保证其中心点与轴系中心点在一条直线上。将激光发射器安装于内框架俯仰固定轴系上，保证其光斑中心点与轴系中心点在一条直线上。激光发射器、PSD、信号处理系统、航空平台通电，驱动外俯仰框架转动固定小角度。信号处理系统读取PSD坐标值，同时读取外俯仰框架编码器转动角度，并将转动角度转换成PSD坐标系下坐标值。将两者坐标值代入改进型BP神经网络算法进行非线性误差校正。将计算BP学习训练方式代入信号处理系统程序中，实现实时准确修正PSD非线性误差的目的。

在本发明实施例中，首先设计了一种应用于航空平台的二维PSD非线性误差标校方法。在已有两轴四框架航空平台基础上，在平台内俯仰框架结构上设计PSD传感器安装面，将PSD传感器安装后，通过结构设计保证其中心点与俯仰轴系中心保持一条直线上；在平台外俯仰框架结构上设计激光发射器安装面，将激光发射器安装后，通过结构设计保证其中心点与俯仰轴系中心保持一条直线上。设计信号处理系统，包括PSD位置坐标解算模块、编码器信号处理模块、学习训练算法模块、误差标校上位机等，分别于PSD位置传感器、外框架编码器相连接，进行数据交互和数据解算。将PSD位置传感器安装于平台内俯仰框架上，将激光发射器安装于平台外俯仰框架上，PSD位置传感器与激光发射器通电，平台通电，控制平台外框架转动一个固定小角度，每次转动完毕后，信号处理系统采集PSD位置信息进行解算，获得PSD测量值(x_i,y_i)i＝1,2,...,n，其中i为每次转动角度的次数，n为PSD敏感面边缘信号时平台外框架转动角度的次数。在转动过程中，信号处理系统通过外俯仰编码器采集转动实际固定角度值，通过计算可得PSD实际转动真实值(x’_i,y’_i)i＝1,2,...,n，其中。将(x_i,y_i)和(x’_i,y’_i)坐标信息一一对应代入自适应模糊BP神经瓦罗算法中进行迭代学习，计算PSD非线性误差修正值，在迭代计算过程中形成修正训练规则，当再次接收到PSD坐标信息时，根据在线训练规则在线实时补偿PSD非线性误差，达到快速准确消除非线性误差的目的，同时增大了PSD敏感感应区域，提升内框架转动角度范围。本发明虽然以应用于航空平台的PSD非线性误差标校为例进行说明的，如本领域技术人员所知，本发明的发明思想或具体步骤也可以应用于其他类型的PSD非线性误差的标校过程中。

实施例二：

本发明实施例所提供的应用于航空平台的PSD非线性误差标校的方法采用外框架角度进行解算结果作为PSD坐标真值，采用改进型BP神经网络算法针对PSD位置非线性误差进行标校，标校完成即有效地消除了PSD非线性误差，增大了PSD敏感面区域，不仅操作方式简单快速，且适合外场批量地进行标校。

该应用于航空平台的PSD非线性误差系统的具体方案如下：一种应用于航空平台的非线性误差标校方法，包括：航空稳定平台，所述航空稳定平台的航空稳定平台安装结构面与所述航空稳定平台安装平台结构面相连接；激光发射器，所述激光发射器与所述航空稳定平台内俯仰框架安装结构面相连接；二维PSD位置传感器，所述二维PSD位置传感器与所述航空稳定平台内俯仰框架安装结构面相连接；俯仰外框架编码器，所述俯仰外框架与所述航空稳定平台俯仰外框架轴系安装结构面相连接；信号处理系统，用于接收解算PSD位置信息，同时用于接收外框架编码器角度信息，并用于进行数据计算。

优选地，所述航空平台包括：航空平台内方位轴系，用于航空平台内方位方向小范围转动；航空平台内方位框架，用于航空平台内方位运动结构支撑；航空平台内俯仰轴系，用于航空平台内俯仰方向小范围转动；航空平台内俯仰框架，用于航空平台内俯仰运动结构支撑；航空平台外方位轴系，用于航空平台外方位方向大范围随动；航空平台外方位框架，用于航空平台外方位运动结构支撑；航空平台外俯仰轴系，用于航空平台外俯仰方向大范围随动；航空平台外俯仰框架，用于航空平台外俯仰运动结构支撑；航空平台安装PSD结构面，用于连接所述航空平台安装PSD结构面；航空平台安装激光发射器结构面，用于连接所述航空平台安装激光发射器结构面；航空平台俯仰外框架编码器，用于测量外框架俯仰方向转动角度。

优选地，所述信号处理系统包括：PSD信号处理电路，用于接收二维PSD位置信号并进行位置坐标解算；编码器信号处理电路，用于接收外框架编码器角度值并进行解算PSD坐标真实值；调试上位机，用于在线显示误差值并调试标校程序。

本发明实施例所提供的应用于航空平台的PSD非线性误差标校的方法，通过设计一种二维PSD非线性误差标校方法，将二维PSD安装于两轴四框架航空平台的内俯仰框架上，激光器安装于外俯仰框架上，保证激光光斑垂直指向PSD敏感面。程序驱动外框架转动固定小角度，带动激光器光斑转动，通过信号处理系统读取PSD位置坐标信息，同时，通过外框架编码器读取转动角度信息，进行坐标解算，获得PSD坐标系运动真实坐标值，使用改进型BP神经网络快速标校算法进行处理，将误差进行曲线拟合，在线实时补偿PSD坐标值，实现了简洁准确修正PSD位置坐标非线性误差的目的。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种PSD非线性误差的标校装置，其特征在于，应用于航空平台，所述标校装置包括两轴四框架平台和上位机：

所述两轴四框架平台的内俯仰框架结构面上设置有PSD安装结构和激光发射器安装结构，所述两轴四框架平台的外俯仰框架的轴系安装有编码器；

PSD传感器安装在所述PSD安装结构，保证所述PSD传感器的中心与内俯仰轴系中心在同一直线上，当内俯仰轴系处于零位时，该直线与方位轴系平面垂直；激光发射器安装在所述激光发射器安装结构上，激光发射器中心与内俯仰轴系中心在同一直线上，当内俯仰轴系处于零位时，该直线与方位轴系平面垂直；

所述外俯仰框架发生转动时，由所述编码器获取所述内俯仰框架的转动角度；所述PSD传感器获取所述激光发射器所发出激光光斑的移动轨迹；

所述上位机通过信号处理系统获取所述转动角度和移动轨迹，并通过BP神经网络非线性误差校正改进算法对PSD非线性误差进行修正。

2.根据权利要求1所述的标校装置，其特征在于，所述两轴四框架平台包括：

内俯仰轴系，用于使所述两轴四框架平台在内俯仰方向转动；

外俯仰轴系，用于使所述两轴四框架平台在外俯仰方向转动；

内俯仰框架，用于支撑所述两轴四框架平台的内俯仰运动结构；

外俯仰框架，用于支撑所述两轴四框架平台的外俯仰运动结构。

3.根据权利要求2所述的标校装置，其特征在于，所述信号处理系统包括：

PSD信号处理模块，用于接收PSD位置信号并进行位置坐标解算；

编码器信号处理模块，用于接收所述转动角度并进行解算PSD坐标真实值；

学习训练算法模块，用于存储改进型BO神经网络算法训练规则；

调试上位机，用于在线显示误差值并调试标校程序；

BP神经网络改进算法，用于计算二维PSD非线性误差值并进行修正。

4.根据权利要求3所述的标校装置，其特征在于，所述信号处理系统接收所述转动角度后，解算二维PSD坐标真实数值，并代入BP神经网络改进算法进行学习训练。

5.根据权利要求3所述的标校装置，其特征在于，所述编码器包括绝对式编码器。

6.一种PSD非线性误差的标校方法，其特征在于，应用于权利要求1-4任一项所述的标校装置中，所述标校方法包括：

两轴四框架平台的外俯仰框架发生转动时，由编码器获取所述两轴四框架平台的内俯仰框架的转动角度；由PSD传感器获取激光发射器所发出激光光斑的移动轨迹；

信号处理系统获取所述激光光斑在PSD初始坐标系下的坐标值，并根据所述转动角度将所述激光光斑在PSD初始坐标系下的坐标值转换成PSD运动坐标系下的坐标值；

将两个坐标系下的坐标值代入改进型BP神经网络算法进行非线性误差校正；

将计算BP学习训练方式代入信号处理系统程序中，实现实时准确修正PSD非线性误差的目的。

7.根据权利要求6所述的标校方法，其特征在于，所述根据所述转动角度将所述移动轨迹在PSD初始坐标系下每个点的坐标值转换成PSD运动坐标系下的坐标值的转换公式为：

x′₁＝Rsinα

y′₁＝R-Rcosα

其中，R为激光光斑的移动轨迹形成圆的半径，(x′₁,y′₁)为所述激光光斑PSD运动坐标系下的坐标值，α为内俯仰框架的转动角度。

8.根据权利要求6所述的标校方法，其特征在于，所述将两个坐标系下的坐标值代入改进型BP神经网络算法进行非线性误差校正，包括：

将每次获取到的坐标值(x_i,y_i)和(x′_i,y′_i)坐标信息一一对应代入自适应模糊BP神经网络算法中进行迭代学习，其中，i为每次转动角度的次数；

计算PSD非线性误差修正值，在迭代计算过程中形成修正训练规则。

9.根据权利要求8所述的标校方法，其特征在于，所述PSD传感器为二维PSD传感器。

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