趙秋爽

摘 要：隨著現(xiàn)代化科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，智能控制技術(shù)逐漸滲透在各個(gè)領(lǐng)域，如現(xiàn)代火控系統(tǒng)的基礎(chǔ)和數(shù)學(xué)控制則是從現(xiàn)代控制理論中演而來(lái)。近年來(lái)我國(guó)工業(yè)領(lǐng)域和計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速，有利推動(dòng)了現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，在多個(gè)控制方向上取得了明顯的進(jìn)步。其中智能控制屬于最受關(guān)注的控制科學(xué)技術(shù)。本文主要分析了智能控制的理論概述及方法研究，闡述了智能控制人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，并針對(duì)智能控制促進(jìn)火控技術(shù)進(jìn)步的思考進(jìn)行了研究和探討。

關(guān)鍵詞：智能控制；火控技術(shù)；思考方向

現(xiàn)代控制逐漸向綜合性科學(xué)技術(shù)方向發(fā)展，如非線性控制、隨機(jī)控制等，且加大了對(duì)其他學(xué)科領(lǐng)域的滲透和吸收?，F(xiàn)代控制理論主要是以線性代數(shù)和微分方程作為數(shù)據(jù)控制，針對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行分析與設(shè)計(jì)[1]。在全新思想的推動(dòng)下，如今智能控制越來(lái)越受到重視，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了火控系統(tǒng)技術(shù)的推動(dòng)發(fā)展。尤其是隨著指揮與控制系統(tǒng)工程學(xué)科的成立，火控系統(tǒng)成為該學(xué)科的重要內(nèi)容。

1 智能控制的理論概述及方法研究

智能控制主要是指自動(dòng)控制與運(yùn)籌，包含計(jì)算智能、人工智能等結(jié)合，能夠滿足模擬人一定智能和經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)識(shí)別、推理、決策和執(zhí)行等[2]。近年來(lái)我國(guó)各項(xiàng)先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)發(fā)展較快，并在多個(gè)領(lǐng)域逐漸實(shí)現(xiàn)智能控制系統(tǒng)，但由于武器火控系統(tǒng)等比較復(fù)雜，且存在非線性、時(shí)變性和不確定性等，難以對(duì)其進(jìn)行精確數(shù)學(xué)模型的建立，因此通過(guò)聯(lián)合人工智能、計(jì)算智能和控制理論，可以確保在進(jìn)行控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)時(shí)，對(duì)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型要求不高，能夠直接根據(jù)設(shè)計(jì)人員的專業(yè)知識(shí)，促使被控對(duì)象達(dá)到預(yù)期目的。智能控制理論將專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法優(yōu)化等作為基礎(chǔ)，屬于人工智能與控制理論的結(jié)合，即智能控制需要依據(jù)計(jì)算機(jī)和數(shù)值方法實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)功能。

雖然如今已經(jīng)有很多領(lǐng)域應(yīng)用智能控制系統(tǒng)，但發(fā)展還不夠完善，然而價(jià)值已經(jīng)逐漸凸顯出來(lái)，可以判斷智能控制進(jìn)一步發(fā)展，將會(huì)給控制科學(xué)與工程學(xué)科帶來(lái)革命性的進(jìn)步。依據(jù)中國(guó)科學(xué)技術(shù)出版社相關(guān)報(bào)告，控制理論發(fā)展主要分為調(diào)節(jié)原理代表、狀態(tài)空間代表和智能控制代表等三個(gè)階段[3]。智能控制的發(fā)展方向主要有人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)發(fā)展方向，主要表現(xiàn)為收斂性、穩(wěn)定性等；模糊邏輯與模糊控制發(fā)展方向，其具有高度可行性和合理性，尤其是在復(fù)雜系統(tǒng)與行為中，優(yōu)勢(shì)比精確控制更加明顯；學(xué)習(xí)控制發(fā)展方向，主要應(yīng)用在生物與工程的應(yīng)用研究中。

2 智能控制人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)是體現(xiàn)智能控制發(fā)展的重要依據(jù)，屬于近年來(lái)高速發(fā)展的邊緣學(xué)科，屬于復(fù)雜生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究基礎(chǔ)上的新型技術(shù)。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)主要是由適應(yīng)性簡(jiǎn)單單元組成的并行互連網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)滿足模擬人類大腦活動(dòng)，大規(guī)模并行處理和自訓(xùn)練學(xué)習(xí)、容錯(cuò)能力等能力。人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)為建模系統(tǒng)的輸入輸出提供刻畫(huà)方法，具有重要的價(jià)值，如今其已經(jīng)發(fā)展出幾十種網(wǎng)絡(luò)，其中應(yīng)用比較廣泛且發(fā)展比較成熟的為反向傳播網(wǎng)絡(luò)和徑向基網(wǎng)絡(luò)，均為前向型網(wǎng)絡(luò)。其他網(wǎng)絡(luò)則因?yàn)楦鞣N原因，限制了應(yīng)用[4]。反向網(wǎng)絡(luò)作為多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠模擬任意復(fù)雜的非線性映射，且應(yīng)用空間較大，但精確無(wú)法與徑向基網(wǎng)絡(luò)相比。徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有全局最佳逼近的能力，包含輸入層、隱含層和輸出層，其中輸入層主要為信號(hào)源節(jié)點(diǎn)，隱含層為非負(fù)非線性數(shù)，輸出層則為線性。

3 智能控制促進(jìn)火控技術(shù)進(jìn)步的思考

3.1 火控技術(shù)的知識(shí)結(jié)構(gòu)和層次

指揮與控制學(xué)科體系下火控技術(shù)知識(shí)結(jié)構(gòu)主要分為三個(gè)層次，即系統(tǒng)知識(shí)層、控制知識(shí)層和基礎(chǔ)知識(shí)層。其中系統(tǒng)知識(shí)層有包含指揮與系統(tǒng)工程、復(fù)雜系統(tǒng)、運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)、管理信息系統(tǒng)、人機(jī)系統(tǒng)等?？刂浦R(shí)層包含控制與智能、網(wǎng)絡(luò)與通信、計(jì)算與處理、執(zhí)行與驅(qū)動(dòng)、傳感與檢測(cè)、對(duì)象與建模等。基礎(chǔ)知識(shí)層則包含數(shù)理基礎(chǔ)、機(jī)電一體化基礎(chǔ)、計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)、數(shù)學(xué)、力學(xué)、物理、化學(xué)、生命科學(xué)、計(jì)算機(jī)原理、軍事學(xué)、電工電子基礎(chǔ)、微機(jī)原理等。

3.2 智能控制與火控技術(shù)的關(guān)系

隨著我國(guó)工業(yè)化水平和新計(jì)劃技術(shù)的發(fā)展，推動(dòng)了控制科學(xué)的創(chuàng)新，實(shí)現(xiàn)全新控制理論和全新控制方法在火控系統(tǒng)中的應(yīng)用[5]。智能控制對(duì)于不同層次的控制采用不同的控制方法，即低層次控制采用常規(guī)控制器，而高層次控制則利用具備在線學(xué)習(xí)、修正、組織、規(guī)劃等能力的控制器，通過(guò)模擬人類思維和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行求解過(guò)程的引導(dǎo)。將智能控制引導(dǎo)到火控系統(tǒng)中，則為智能火控。

此外復(fù)雜系統(tǒng)控制的理論和方法對(duì)火控系統(tǒng)的進(jìn)步有一定的價(jià)值，如混雜與切換系統(tǒng)、多自主體的涌現(xiàn)等。通過(guò)研究復(fù)雜控制系統(tǒng)的涌現(xiàn)現(xiàn)象，如自組織與趨同性，可以在機(jī)器人協(xié)作、飛行器隊(duì)列控制中得到應(yīng)用。

3.3 智能控制在火控系統(tǒng)中的應(yīng)用

在當(dāng)前的火控系統(tǒng)中，主要采用射表逼近法進(jìn)行解算，如非標(biāo)準(zhǔn)彈道方程結(jié)算、氣象條件修正量的彈道方程解算等，即需要依據(jù)相應(yīng)的情況建立多個(gè)射表，造成降低解算精確和毀傷概率的降低。如果運(yùn)算量過(guò)大，還會(huì)出現(xiàn)實(shí)時(shí)性的問(wèn)題。因此為了能夠有效提高解算精度，可以通過(guò)設(shè)計(jì)RBF網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解算。在RBF網(wǎng)絡(luò)中輸出層和隱含層的任務(wù)不同，學(xué)習(xí)策略也存在不同，其中輸出層采用線性優(yōu)化策略，隱含層采用非線性優(yōu)化策略，學(xué)習(xí)速度相對(duì)較慢。通過(guò)隨機(jī)選取中心學(xué)習(xí)方法，利用最小二乘原則，結(jié)合樣本信號(hào)進(jìn)行隱含層參數(shù)和輸出層參數(shù)的校正，有效提高網(wǎng)絡(luò)的精度。

4 結(jié)束語(yǔ)

綜上所述，隨著科學(xué)技術(shù)的繁榮發(fā)展，傳統(tǒng)自然科學(xué)學(xué)科的深入研究，學(xué)科之間的相互滲透性越來(lái)越強(qiáng)，很容邊緣學(xué)科和交叉學(xué)科逐漸涌入人們的視野。隨著自動(dòng)化技術(shù)、指揮與控制系統(tǒng)的發(fā)展，智能控制受到重視，將其應(yīng)用在火控技術(shù)中，能夠進(jìn)一步推動(dòng)火控技術(shù)的進(jìn)步。

參考文獻(xiàn)

[1]馬玲.科技打造精準(zhǔn)火控 創(chuàng)新鑄就堅(jiān)固國(guó)防——記何梁何利科技創(chuàng)新獎(jiǎng)獲得者、中國(guó)指揮與控制學(xué)會(huì)秘書(shū)長(zhǎng)秦繼榮[J].海峽科技與產(chǎn)業(yè)，2014，05：100-103.

[2]寇英信，李戰(zhàn)武，陳哨東，周德云.火控系統(tǒng)在航空作戰(zhàn)中的作用——作戰(zhàn)飛機(jī)之“魂”[J].電光與控制，2013，12：1-5.

[3]陸君，呂彤光.光電探測(cè)技術(shù)在火控系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展[J].紅外與激光工程，2012，04：1047-1051.

[4]韓洋，常天慶，劉水泉.半自主式火控系統(tǒng)Petri網(wǎng)建模與作戰(zhàn)效能[J].火力與指揮控制，2012，05：159-163.

[5]韓洋，張金艷，李澤正，劉巍.基于實(shí)時(shí)遞階控制的智能坦克火控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析[J].裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，05：63-67.