Поэлементная модель
Идентификация поэлементной модели
Регрессионная модель
Аналитическая модель
Рис. 3.29. Иерархия математических моделей
для статистического моделирования. Эта модель описьюается меньшим количеством операторов по сравнению с поэлементной, поэтому позволяет провести большой объем моделирования, т.е. набрать большую статистику.
Основные уравнения поэлементной модели и регрессионные зависимости дают возможность сконструировать аналитическую модель, которая исполь зуется для вычисления обобщенных характеристик работы ОЭС, например вероятности слежения.
Далее на примере оптической корреляционно-экстремальной системы (ОКЭС) приведены рассмотренные математические модели и результаты моделирования
Поэлементная модель ОКЭС и результаты моделирования. П о э л е м е н
т н а я ф у н к ц и о н а л ь н а я |
м о д е л ь ОКЭС . На рис. 3.30 приведена |
блок-схема модели оптической |
корреляционной-экстремальной системы |
с дифференциальным коррелятором, рассмотренным в [11]. Оптико-элек тронная система состоит из датчика изображения, усилителя сигнала изобра жения, коррелятора и блока памяти. Поэлементная математическая модель содержит такие же функциональные блоки с добавлением цифрового поля, характеризующего распределение яркости в плрскостй предметов.
|
хд Уд zg |
£ш |
Цифровое |
Да тч ик |
Н8 >- w(s) |
поле |
изображения |
Рис. 3.30. Блок-схема оптической корреляционно-экстремальной системы
Рассмотрим подробнее математическое описание каждого из блоков модели.
Входным сигналом модели является цифровое поле, полученное метода ми. изложенными в § 3.3. Для моделирования использовались цифровые поля, получаемые генерированием на ЭВМ по заданным статистическим характеристикам, а также оцифрованные фотоснимки реальных ландшаф тов. Моделирование по фотоснимкам необходимо в связи с тем, что полу чаемые генерированные изображения более гладкие по сравнению с реаль ными, которые обычно локально нестационарны и неизотропны, а качество работы оптико-электроиной системы часто сильно зависит от степени неоднородности поля.
Цифровые поля задавались с шагом дискретности по координатам Ах = = Ау = 1,5 м и квантовались по амплитуде на 128 уровней, т.е. представля лись семью двоичными разрядами. Пересчет прозрачности негатива в яр кость поля производился по формуле
|
|
■^max |
1 / 7 |
|
B(x,y) = Bmin |
(3.7.1) |
|
|
Т (х ,у)
где Т(х,у) ~ поле прозрачности негатива; В(х,у) —поле яркости; Гтах — максимальная прозрачность, измеренная денситометром; i?min ~ мини мальная яркость, соответствующая известным условиям съемки; у —коэф фициент контрастности негатива.
Полученный цифровой массив подвергался кодированию в пространст венной области путем упаковки по четыре числа в одно машинное слово и хранился на магнитной ленте. Для экономии оперативной памяти при моде лировании в ОЗУ переписывалась только необходимая в данный момент часть цифрового изображения, а при выходе за пределы изображения ис пользовалось четное продолжение.
На рис. 3.31 приведена оценка корреляционной функции использован ного изображения, которая хорошо аппроксимируется выражением
где радиус корреляции гк = 4,5 м. Шаг дискретизации в данном примере равен А = 0,33 гк , что соответствует соотношению (3.3.7).
Датчик изображения состоит из оптической системы и фотоприемника. Поскольку ориентация датчика изображения относительно плоскости
Рис. 3.31. Корреляционная функция изображения
Рис. 3.32. Геометрия пространственной задачи
предметов (яркостного поля) может быть произвольной, прежде всего необходимо поставить в соответствие точки в плоскости фотоприемника с точками в плоскости предметов, т.е. учесть ракурсные искажения и мас штабное преобразование. Геометрически задача иллюстрируется рис. 3.32.
Пересчет координат из плоскости поля яркости (система координат OXY) в плоскость фотоприемника (система координат ОХфП Уфп) произ водится по формулам, применяемым, в частности, в фотограмметрии:
*фп |
ахх + а 2у |
(3.7.3) |
f т |
|
L - схх - с2у |
|
.Гфп |
Ьхх + Ъ2у |
(3.7.4) |
j |
|
L - схх - с2у |
|
Здесь / |
—фокусное расстояние объектива, а |
|
ах = cos 7 cos ф —sin у sin г? sin ф, а2 = sin у cos т? |
, |
Ъх = —sin у cos ф —cos у sin г? sin ф, Ъ2 - cos у cos 17,
(3.7.5)
сх = cos г? sin ф, с2 = sin г).
Оптическая система моделировалась разделимой пространственно-ин вариантной ФРТ типа (3.2.4) с аппроксимацией гауссоидой вращения (3.2.15)
g(x,y)= 1,25 Го2ехр {-4/-о2(х2 +7 2)}. |
(3.7.6) |
Изображение на выходе оптической системы вычислялось путем дискрет ной двумерной свертки (3.2.28)
Ви (Xi,yf)= I, |
2 B0(xa,y p ) g ( x t - x a, у, - у р ) А х А у |
О! |
0 |
или с учетом разделимости в матричной форме (3.2.33)
Ви - Gy В0 Gx .
Шум датчика изображения £ш моделировался как нормальный стацио нарный случайный процесс с корреляционной функцией вида
* ш (т )= < ^ “ аш1т1, |
(3.7.7) |
который соответствует формирующий фильтр с передаточной функцией
|
к |
1 |
^шО) = 1 |
+ sTm |
(3.7.8) |
|
Усилитель |
сигнала изображения обычно содержит полосовой фильтр |
с передаточной функцией |
|
|
Тн s |
ку |
W(s)= Wt (s) W2(s) = |
(3.7.9) |
|
1 + Тн s |
1 + TB s ’ |
обеспечивающей пропускание частот в диапазоне Асо = сов —сон, где
Кроме того, для компенсации изменения уровня сигнала при перепадах яркости изображения усилитель видеосигнала имеет систему автомати ческой регулировки усиления (АРУ), которая состоит из нелинейного звена в контуре с обратной связью. Методика моделирования на ЭВМ уси лителя с АРУ рассмотрена в [99].
При проектировании системы АРУ задается амплитудная характеристи ка регулируемого участка, т.е. зависимость амплитуды выходного напря жения ивых от амшштуды входного UBX, структурная схема и уравнения элементов АРУ. Для обеспечения заданной амплитудной характеристики необходимо определить регулировочную характеристику, т.е. зависимость коэффициента усиления регулируемого участка тракта от величины сигнала регулирования. Использование ЭВМ в качестве инструмента исследования дает возможность синтезировать регулировочную характеристику по задан ной амплитудной.
В общем случае структурная схема автоматической регулировки усиле ния может быть представлена в виде, изображенном на рис. 3.33. В этой схеме элемент с регулируемым коэффициентом усиления kv присоединен к цепочке линейных фильтров Фг (со),. . . , Ф„(со), охваченных нелинейной обратной связью. Типовая зависимость UBblx (UBX) представляет собой кри вую с линейной зоной и участком насыщения. Для ввода в ЭВМ эта характе ристика задается в виде таблицы, из которой выбивают пару (UB X UBblxi) и вычисляют kvi = UBblxijUBXi. Это значение заносится в ячейку памяти. Затем на вход АРУ подается тест-сигнал с амплитудой UBXi и производится вычисление переходного процесса до установления на его выходе UBVLX* =
Рис. 3.33. Схема системы автоматической регулировки усиления
= const. В ОЗУ при этом заносится значение Ц, соответствующее |
kvi. |
После того как все заданные пары (UBX UBblx,) |
будут исчерпаны, в ОЗУ |
будет содержаться соответствующее число пар |
условных значений |
(Ц, |
k v /) регулировочной характеристики / ( U). |
|
|
В дальнейшем, используя стандартную программу аппроксимации, на пример по методу Лагранжа, получают непрерывную характеристику, ко торая в заданном диапазоне регулирования применяется при математичес ком моделировании. Рассмотренный метод справедлив для каскадов АРУ с задержкой и без задержки при произвольном числе фильтров с любыми характеристиками детектора.
Моделирование линейных звеньев в усилителе сигнала изображения, АРУ и корреляторе производится методом дискретной аппроксимации с
|
использованием |
z-форм |
Рагаззини—Бергена (3.4.45). При этом фильтры |
|
с передаточными функциями W1 (s) и W2 (,s) в |
(3.7.9) |
заменяются цифро |
|
выми фильтрами с дискретными передаточными функциями |
|
Wl (z) = Jc |
1 - Z -1 |
|
W2(z) = k2 , |
1+/ |
V . |
(3-7.10) |
|
—bxz 1 |
|
1 1 |
1 |
- b 2z |
1 |
|
|
где |
|
|
|
|
|
|
|
|
2Т„ |
|
|
2 TH- A t |
|
|
|
|
|
к\ = |
|
ь |
г |
|
|
|
|
|
2 Тн + At ; |
|
2TH+At |
|
|
|
|
|
ко ~ |
|
|
ь _ 2ТВ — At |
, |
|
|
|
2Тп |
|
2 Тв + At |
|
|
|
|
1 4- |
|
|
|
|
|
|
|
At
Используя передаточные функции (3.7.10), получаем рекуррентные соот ношения для вычисления сигнала на выходе фильтров, учитывая, что опе-
ратор z -1 |
обозначает задержку на один шаг: |
У п = Ь \ |
х п - к 1хп_ 1 + b1y n_ li |
|
|
(3.7.11) |
Уп “ |
х п ^ ^ 2 х п |
Уп —1 ♦ |
Коррелятор, работающий по дифференциальной схеме, состоит из перемножителей, линейной части с передаточными функциями W*(s), Wy (s) и блока памяти, в котором находится цифровое изображение контрольного участка цифрового поля. В дифференциальной схеме сигналы в блоке памяти выбираются в четырех точках, отстоящих от точки (хп,у п) на некоторое фиксированное расстояние ±/, а затем образуются разности этих сигналов:
Фх( * П *Уп) ” / ( * П |
Уп) ~~ f ( X П ~ Уп)> |
(3.7.12) |
|
|
Vyfani Уп) = К ХП,Уп + О —f(Xn>yn “ О *
Дифференциальный коррелятор относится к классу беспоисковых кор реляционно-экстремальных систем и работает при начальных рассогласова ниях между точками (xg9yg) и (^п^п) в пределах интервала корреля ции поля яркости.
Теоретический анализ работы дифференциального коррелятора прове ден в [1 1 ] для стационарных нормальных полей. В данном параграфе при водятся некоторые результаты математического моделирования по циф ровым изображениям.
И д е н т и ф и к а ц и я п о э л е м е н т н о й м о д е л и . Как показано выше, один из этапов разработки математической модели оптико-элект ронной системы является ее идентификация с реальным изделием. Зада ча идентификации формулируется следующим образом: по результатам наблюдений над входными и выходными сигналами объекта должна быть построена оптимальная в некотором смысле модель. В дальнейшем будем рассматривать идентификацию в узком смысле [143], так как структура объекта при построении поэлементной модели известна и необходимо произвести оценку параметров (иногда при этом оценивается и вектор состояния системы).
Задаче оценивания параметров можно дать следующее схематическое описание. На объект и модель действует один и тот же входной сигнал. Сравниваются выходные сигналы объекта и модели. Параметры объекта непосредственному измерению недоступны. Таким образом, критерием выбора оптимальной оценки должен быть функционал от входных сигна лов, который связан с численными значениями параметров. В качестве критерия наиболее часто выбирается скалярная функция ошибки, в даль нейшем называемая функцией качества:
где у —выход объекта; у м —выход модели; b —вектор параметров объек та; (3—вектор параметров модели.
дР
получим условие минимума функции качества, из которого можно найти
оценки Pt неизвестных параметров |
Важным свойством формулы (3.7.13) |
является то, что оценка по методу |
наименьших квадратов единственная |
[ 120]. |
|
В сложных моделях не удается найти аналитическое выражение функции качества в зависимости от параметров, поэтому приходится вычислять функцию качества путем моделирования на ЭВМ и проводить перебор параметров по какому-либо алгоритму, т.е. производить поисковую много
параметрическую |
оптимизацию. В отличие от точного решения (3.7.14), |
в данном случае |
производная функции качества стремится к нулю, т.е. |
Э<2 |
(3.7.15) |
------►0. |
др |
|
Такой метод называется идентификацией с использованием настраиваемой модели. Методы поиска могут быть регулярными и случайными. Если учесть, что исследуемые поэлементные модели являются в большинстве случаев нелинейными по динамике и параметрам, то наиболее эффектив ным оказьюается случайный поиск [105].
В дальнейшем рассматривается применение случайного поиска для иден тификации поэлементной модели. Используется алгоритм случайного поис ка по наилучшей пробе. Из исходной точки В(р10, р2о> Рко) Делается m случайных независимых шагов (проб) в пространстве параметров модели и запоминается тот шаг, который привел к наибольшему .снижению функ ции качества. Рабочий шаг делается в этом направлении. С увеличением чис ла проб выбранное направление все более приближается к направлению, обратному градиентному, и в пределе при m ->«> совпадает с ним.
Блок-схема идентификации с настраиваемой моделью приведена на рис. 3.29.
Для отработки методики вместо изделия использовалась также матема тическая модель с известными параметрами, а значения ее состояний ис пользовались для вычисления функции качества как состояния объекта. В дальнейшем эту модель будем называть эталонной.
По степени сложности идентификацию можно разделить на идентифика
цию по статическим |
характеристикам и по динамическим процессам. |
В качестве статической |
характеристики рассматривалась дискримина |
ционная характеристика коррелятора, т.е. зависимость выходного сигнала от сдвига между текущим и эталонным изображениями. Идентификация проводилась с целью настройки модели по заданной дискриминационной характеристике объекта, зависящей от пяти параметров (два коэффициента усиления и три постоянных времени). Функция качества определялась сле дующим образом:
Q = — |
2 |
[м (^ )- и м(^ )]2, |
(3.7.16) |
п |
i = |
1 |
|
где u(%i) |
— выход объекта; wM(x,*) - |
выход модели; x t — дискретные |
значения координаты, по которой снимается характеристика.
Программа поиска работала по пяти пробам, останов —после пяти под ряд идущих неудачных шагов. В процессе поиска было сделано 15 удачных шагов (А/уд) и 6 неудачных (Л ^ у д ); уменьшение функции качества со-
|
|
|
|
|
|
Таблица 3.12 |
Н |
|
0 . |
0, |
0з |
04 |
05 |
01*0 |
2 |
,1 |
1 ,5 |
2 ,5 |
1 ,5 |
1 ,6 |
A0I- |
0 |
,0 9 |
- 0 , 0 4 |
- 0 , 2 2 |
0 ,1 9 |
0 ,4 8 |
ставило ц = QH/QK = 67, где QH —начальное значение функции |
(3.7.16), а |
QK —ее конечное значение. |
|
|
|
|
В табл. |
3.12 приведены начальные значения параметров 0l O в настраи |
ваемой модели и отклонения Д/З,- полученных экстремальных значений от эталонных. Как показали дальнейшие исследования, дискриминационная характеристика наиболее чувствительна к первым двум параметрам, что и проявилось в наиболее точном определении их значений. Дискриминацион ные характеристики приведены на рис. 3.34.
В качестве динамического процесса при идентификации поэлементной модели рассматривался переходный процесс, получаемый при постоянном входном воздействии. Реакция модели зависела от восьми параметров (четыре коэффициента усиления и четыре постоянных времени), начальные значения параметров отличались от эталонных в 2—Зраза. Программа поиска работала по пяти пробам, конечный останов —по 50 неудачным шагам.
Рис. 3.34. Идентификация по дискриминационным характеристикам: 1 - заданная дискриминационная характеристика; 2 - соответствующая начальным параметрам 0/0 в схеме поиска; 3 - полученная дискриминационная характеристика
Рис. 3.35. Идентификация по переходному процессу
Функция качества формировалась двумя способами. В первом исполь зовался только выходной сигнал и в соответствии с формулой (3.7.16). Получены следующие параметры поиска: Муц = 83; Nneya -= 263; ц = = 1,1 • 10 3; среднеквадратическое отклонение по всем параметрам от эталонных равно 1,27. Сигналы в настраиваемой и эталонной моделях сильно различаются (соответственно кривые 1 и 3 на рис. 3.35); поиск неудачен.
Идентификация по одному сигналу тесно связана с понятиями наблю даемости и идентифицируемости. В сложном контуре с обратными связями
не все координаты могут быть определены по измерению только выходно го сигнала, а значит, и не все параметры идентифицируются. Поэтому же лательно проводить идентификацию по возможно большему числу сигна лов (переменных состояния).
Во втбром способе функция качества формировалась по восьми сигна
лам: |
|
|
Q= S |
1 а/См.у-м.ум)2. |
(3.7.17) |
I =*1 |
/ = 1 |
|
Весовые коэффициенты каждого сигнала |
ду выбраны из условия приве |
дения сигналов к одному уровню. Здесь использовано условие независи мости оптимальной оценки от весовой матрицы [120]. Настройка модели проводилась в два этапа: с произвольными начальными условиями и повы шенной дисперсией поиска, затем поиск продолжался с уменьшенной дисперсией. Отклонения полученных значений параметров от эталонных приведены в табл. 3.13. Характеристики поиска следующие: Nyд = 106; Анеуд = 271; д = 8,5 *104. Выходной сигнал приведен на рис. 3.35 (кри вая 2). Совпадение сигналов в эталонной и настраиваемой моделях хо рошее, поэтому можно сделать вывод, что параметры, наиболее сильно влияющие на переходный процесс, определены точно.
В приведенных примерах рассмотрены самые сложные случаи, когда все параметры предполагались неизвестными, поэтому поиск начинался с произвольных начальных условий. На практике обычно известны номиналь ные значения параметров объекта, поэтому ставится задача оценить отличие реальных параметров от номинальных. Часто ставится еще более узкая задача: найти параметр, сильно отличающийся от номинального, т.е. произ вести поиск неисправного параметра. Здесь поиск начинается с номиналь ных значений параметров. Проведенное моделирование с целью поиска параметров, отличающихся от номинала в 20 и 6 раз, позволило уверенно идентифицировать эти параметры как неисправные (отклонение найден ных значений от действительных величин составило 3% и 4%).
Таким образом, использование случайного поиска позволяет успешно решать задачу идентификации поэлементной функциональной математичес кой модели.
И с с л е д о в а н и е п е р е к р е с т н ы х с в я з е й . В двухканальных корреляторах при работе по двумерному полю возникают перекрестные связи, т.е. сигнал в каждом канале зависит от сигнала в ортогональном ка нале. Возникновение перекрестных связей объясняется следующим обра зом. Рассмотрим нормированную анизотропную двумерную корреляцион ную функцию, оси симметрии которой не совпадают с осями управления
коррелятора х |
и у. |
Пусть для |
определенности |
аналитическое |
описание |
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 3.13 |
А |
к |
А |
А |
А |
А |
А |
Pi |
0a |
А0 |
0,15 |
0,06 |
0,03 |
0,47 |
0,37 |
0,49 |
1,05 |
0,925 |
Уг19. Ю.М. Астапов |
|
|
|
|
|
|
289 |
такой корреляционной функции имеет вид экспоненты с эллиптической анизотропией
Л(х,>>) = ехр{-(д1 1 х2 +2а12ху + а22у 2)}. |
(3.7.18) |
Выходной сигнал дифференциального коррелятора можно записать как производную от корреляционной функции двумерного поля
bR (х, у)
«* = ------------= -2 (д ц Х + я 12.у)Д(х, j),
дх
(3.7.19)
ЬЯ(х,у)
щ -2(а12х +а22у)Я(х,у).
ЭУ
Следовательно, сигнал в каждом канале управления зависит также и от величины сдвига в ортогональном канале. Действительно, если имеется
сдвигу0, то выходной сигнал по каналу х равен нулю в точке |
|
х = - Jo —- • |
(3.7.20) |
ai\ |
|
Аналогично для канала у имеем |
|
#12 |
(3.7.21) |
У = —XQ ------, |
а22 |
|
т.е. получается сдвиг нуля дискриминационной характеристики в каждом из каналов. Таким образом, двумерность поля приводит к возникновению перекрестных связей, величина которых зависит от угла поворота ф осей симметрии двумерной корреляционной функции относительно каналов управления:
2^12
tg2 ф = |
(3.7.22) |
а \ 1 ~ |
а 2 2 |
При #12 = 0 оси симметрии корреляционной функции совпадают с канала ми управления и перекрестные связи отсутствуют.
На поэлементной математической модели исследовалась величина пере крестных связей и их влияние на работу замкнутой системы автоматичес кого управления. Величина перекрестных связей исследовалась путем сня тия дискриминационных характеристик, т.е. напряжения на входе корреля тора при сдвиге эталонного и текущего изображений.
На рис. 3.36 приведены дискриминационные характеристики при работе по двум изображениям. По оси х отложена величина рассогласования в от носительных единицах по отношению к полю зрения, по оси ординат —на пряжение на выходе каналов х иу. Сплошными кривыми показаны дискри минационные характеристики: ихх — в канале х при рассогласовании по х, иуу — в канале у при рассогласовании по у..Пунктирными кривыми даны сигналы перекрестных связей: иух —сигналы в канале у при рассогласова нии по х, иху — сигнал в канале х при рассогласовании по у. На графиках рис. 3.36,# сигнал перекрестных связей меньше основного сигнала, осо
