基于Zynq的光电跟踪系统在线辨识方法设计

本文提出一种基于Zynq平台的光电跟踪系统在线辨识方法,解决了传统辨识方法繁琐低效的问题。通过设计A/D与D/A模块的数据采集与驱动程序,实现了实时采集与控制,并在Zynq上运行VxWorks操作系统。利用FFT技术实现了频率特性在线测量,并采用带自然选择的混合改进的量子行为粒子群优化算法进行系统辨识。实验结果表明,该方法具有高精度的频率特性测量和准确的系统辨识能力,为光电跟踪系统提供了有效的实时控制与优化手段。