新制导炸弹智能控制系统的研究

　　首先，采用如下算式解算a(t)

　　弧度，|Uz1|=28、29、30、31 m/s，|Vx1|=319、320、321、322 m/s，ε1=0.3、0.4、0.5、0.6弧度;通过调节参数cx、cy，得到64组圆概率误差CEP∈(4，5)m的训练数据，并对其加入一定程度的扰动误差。

　　3.5 检验

　　设两种投弹初始条件：

　　(a)|Uz1|=30 m/s，|Vx1|=321 m/s，ε1=0.5弧度(经训练的投弹初始条件，即教师知识);

　　(b)|Uz1|=30.8 m/s，|Vx1|=319.7 m/s，ε1=0.38弧度(未经训练的投弹初始条件，即非教师知识)。

　　用含有扰动误差的训练数据，对基于ANFIS的制导炸弹智能控制系统和基于NSFIS的制导炸弹智能控制系统分别进行训练，并分别在(a)和(b)条件下进行投弹控制试验。设得到两种智能控制系统的控制结果比较如表1所示(表中数据为CEP，单位：m)。

　　从表1可以看出，无论在(a)还是(b)条件下，基于NSFIS的智能控制系统控制的命中精度都很高，而基于ANFIS的智能控制系统命中精度很低。这是因为ANFIS不具有抗噪声能力，在训练的过程中，将扰动也作为经验进行了学习，因此其推理误差必然较大，控制不准确。而NSFIS具有较强的抗噪声能力，在学习过程中能够去除扰动影响，因此其控制精度高。现实中，扰动是不可避免的，所以基于NSFIS的制导炸弹智能控制系统具有更高的工程应用价值。

　　4 结束语

　　试验结果证明，在训练数据含有噪声的情况下，基于NSFIS的制导炸弹智能控制系统能够自动滤除噪声，实现高精度控制。这对制导炸弹智能控制系统的工程实现具有一定的意义。