電子裝備結(jié)構(gòu)因素對電性能影響的支持向量建模與補償.pdf

1、隨著電子裝備向高頻段、高增益、快響應、高指向精度以及高密度、小型化方向的快速發(fā)展,機械結(jié)構(gòu)因素對電性能的影響與制約越來越明顯,它們之間的機電耦合問題越來越突出。目前工程中一般采用提高制造精度、多重樣件備份、經(jīng)驗調(diào)試等辦法來解決此問題。然而,這種方法造成了產(chǎn)品研制周期長、研制成本高等弊端。為了適應高性能電子裝備研制的需求,從數(shù)據(jù)中發(fā)掘機械結(jié)構(gòu)因素對電性能的影響機理以及補償機械結(jié)構(gòu)因素對電性能的影響,本文研究了基于支持向量回歸的電子裝備結(jié)構(gòu)

2、因素對電性能影響的建模和補償方法。主要工作如下:
　　 (1)針對電子裝備中存在的影響機理問題,提出了一種基于支持向量回歸的機械結(jié)構(gòu)因素對電性能影響的數(shù)據(jù)建模方法。該方法首先給出了修正中間電參量和建立代理模型的兩種支持向量建模方案,然后給出了一種數(shù)據(jù)樣本的獲取策略以提高實測數(shù)據(jù)較少情況下數(shù)據(jù)建模的準確性。通過微帶天線和平板裂縫天線兩個案例,驗證了基于支持向量回歸的影響機理建模方法的有效性。
　　 (2)在電子裝備的影響機

3、理建模中,通常會遇到實驗數(shù)據(jù)樣本較少但又要求準確建模的問題,為此,提出了一種集成先驗知識的多核線性規(guī)劃支持向量回歸算法。該算法在現(xiàn)有的線性規(guī)劃支持向量回歸基礎上,首先通過修改優(yōu)化問題的目標函數(shù)和約束條件,把來自仿真模型存在偏差的先驗知識數(shù)據(jù)集成到線性規(guī)劃支持向量回歸學習框架中。然后,多核技術(shù)也被引入到集成先驗知識的線性規(guī)劃支持向量回歸中,以實現(xiàn)復雜規(guī)律的準確建模。通過復雜函數(shù)逼近、系統(tǒng)模型辨識和貼片天線帶寬建模三個數(shù)值案例,驗證了該算法

4、的正確性和有效性。
　　 (3)為了提高腔體濾波器的電性能和成品率,本文根據(jù)工程中的測試數(shù)據(jù)和經(jīng)驗知識,應用提出的數(shù)據(jù)建模方法和算法建立了濾波器制造精度對電性能影響的機理模型。在該模型的建模中,首先應用多核線性規(guī)劃支持向量回歸算法建立了制造精度對中間電參量耦合矩陣影響的數(shù)據(jù)模型,然后利用該數(shù)據(jù)模型修正了現(xiàn)有的濾波器電性能計算公式,進而得到了結(jié)構(gòu)因素制造精度對電性能影響的機理模型。通過電調(diào)雙工濾波器的實驗,驗證了腔體濾波器影響機理

5、模型的正確性,并且,通過對比不同支持向量回歸算法建立影響機理模型的準確性,進一步驗證了提出的多核線性規(guī)劃支持向量回歸算法的有效性。
　　 (4)在上述腔體濾波器影響機理建模方法的基礎上,提出一種基于支持向量回歸的腔體濾波器輔助調(diào)試方法,以解決濾波器調(diào)試靠經(jīng)驗和效率低的問題。該方法根據(jù)工程中的調(diào)試經(jīng)驗數(shù)據(jù),首先使用支持向量回歸算法建立了螺栓調(diào)整量對濾波器電性能影響的機理模型,然后應用此模型,使用優(yōu)化技術(shù)構(gòu)建了濾波器的輔助調(diào)試方法。

6、通過兩個腔體濾波器的實驗,驗證了該調(diào)試方法的有效性。該方法適用于工程中批量生產(chǎn)的腔體濾波器輔助調(diào)試系統(tǒng)中,能夠補償生產(chǎn)中不可避免的加工和裝配誤差的影響,克服工程中盲目調(diào)試、多步調(diào)試和調(diào)試周期過長的弊端,提高調(diào)試效率。
　　 (5)為了降低或消除摩擦對雷達天線伺服性能的影響,提出了一種伺服系統(tǒng)中摩擦的支持向量建模和反步控制補償方法。在該方法中,首先給出了一種基于支持向量回歸的摩擦模型,其中該模型的靜態(tài)摩擦部分是根據(jù)實驗數(shù)據(jù)建立的代