[发明专利]一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统

权利要求书

1.一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，包括：信号发生器(1)、数据采集卡(2)、DSP(3)、音圈电机驱动器(4)、激光位移传感器(11)、激光位移传感器控制器(12)、PC(13)、稳定平台系统(5)；所述稳定平台系统(5)包括MHD角速度传感器(6)、MEMS陀螺仪(8)、激光载荷(7)、柔性支撑结构(16)、稳定平台(14)、基座(15)、线位移传感器(10)、音圈电机(9)；

所述信号发生器(1)输出扫频正弦电压信号通过数据采集卡(2)接入DSP(3)，同时线位移传感器(10)测量音圈电机(9)线位移，测得的线位移信息作为音圈电机(9)非线性迟滞的补偿反馈，通过DSP(3)内的数据存储单元电路送入DSP(3)，DSP(3)将扫频正弦电压信号和线位移信息作为输入信号，进行运算后输出驱动电压至音圈电机驱动器(4)；音圈电机驱动器(4)的输出接入音圈电机(9)动圈线圈，使音圈电机(9)带动稳定平台(14)转动；激光位移传感器(11)用于测试稳定平台(14)的实时位移量，激光位移传感器(11)的探头探测稳定平台(14)工作轴一端的位移，同时激光位移传感器控制器(12)将该位移信息显示于PC(13)上，通过记录不同频率激励电压下的稳定平台(14)输出位移峰值，绘制稳定平台(14)运动频响曲线，以确定稳定平台系统(5)的谐振点分布。

2.根据权利要求1所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，所述DSP(3)包括用于存储运算历史信息的数据存储模块和用于实现音圈电机高频响应下非线性迟滞补偿算法的程序存储模块。

3.根据权利要求1所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，所述音圈电机(9)高频响应下非线性迟滞补偿算法由两级BP神经网络串联组成，第一级BP神经网络用于对音圈电机的非线性迟滞特性进行建模，第二级BP神经网络用于对音圈电机非线性迟滞逆模型建模，补偿音圈电机高频特性为线性特性。

4.根据权利要求3所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，所述第一级BP神经网络为三层神经网络，以当前时刻的输入电压u(t)、上一时刻的输入电压u(t-1)、上一时刻音圈电机(9)的输出位移d(t-1)作为输入层输入，以输出层的输出y(t)作为对音圈电机(9)该时刻输出位移的预测。

5.根据权利要求3所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，为使BP神经网络能拟合迟滞非线性曲线，且能拟合音圈电机的正反方向运动，第一级BP神经网络的隐藏层激励函数设为双向tan-sigmoid函数：

其中s为隐藏层各神经元的输入，α、β为tan-sigmoid函数的偏置系数，u(t)为当前时刻输入电压信号，u(t-1)为前一时刻输入电压信号，f(s)为隐藏层输出。

6.根据权利要求3所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，所述第二级BP神经网络以第一级神经网络的输出位移y(t)、当前输入电压下音圈电机(9)期望输出位移q(t)和当前输入电压u(t)为输入信号，输出为修正补偿电压Δu(t)。

7.根据权利要求3所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，所述第二级BP神经网络的隐藏层激励函数为双向tan-sigmoid函数：

其中s为隐藏层各神经元的输入，α、β为tan-sigmoid函数的偏置系数，x(t)为第一级神经网络输出，x(t-1)为音圈电机期望的输出位移，f(s)为隐藏层输出。

8.根据权利要求3所述一种宽频惯性基准稳定平台的谐振点测试系统，其特征在于，在DSP内对第二级BP神经网络输出的修正补偿电压Δu(t)与当前时刻输入电压u(t)相加作为音圈电机驱动器的输入信号u_i(t)。