一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法技术
【技术实现步骤摘要】
一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法
本专利技术涉及无人机控制领域，具体涉及一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法。
技术介绍
无人机(UnmannedAerialVehicle,UAV)因其小巧的机身、灵活的动作、便捷的操作以及高性能性价比使无人机成为各行各业争先研发与使用的焦点，并且无人机小巧的机身上可搭载例如摄像头、声纳、激光等传感器，让无人机可以很好的适用于区域侦察及地图测绘等战略环境。无人机高效的侦测与灵活的动作与无人机的姿态控制有着必然的联系。目前大多数无人机采用的控制器主要为传统的PID(比例-积分-微分)控制系统参数：比例因子Kp、积分时间Ti和微分时间Td的参数优化搭配是决定PID控制系统优劣的关键。控制器，通过对PID参数Kp、Ki与Kd优化与整定来达到对无人机控制精度、鲁棒性和最优性能的控制。由于人们日益追求对无人机的高精度控制，使传统PID控制因其高超调与次优PID参数线性组合而难以满足对无人机全部的精确控制的需求。蚁群算法源自于致盲蚂蚁该在脱离视觉信息要素的情况下，通过对所走路径上留下信息素的方法搜索从巢穴到食物的最短路...
【技术保护点】
一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法,其特征在于，包括步骤如下：步骤S1,设置蚁群搜索节点，通过经验法对PID控制器参数：比例因子K
【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法,其特征在于，包括步骤如下：步骤S1,设置蚁群搜索节点，通过经验法对PID控制器参数：比例因子Kp、积分时间Ti和微分时间Td的取值范围进行界定，并将搜索节点设定为每行一种参数的N×3搜索点矩阵集合，其中N是大于1的参数取值范围内的随机值的个数；步骤S2，在蚁群寻优机制中加入信息素蒸发机制，使每轮迭代结束后对当前蚁群搜索最优路径上的信息素进行蒸发；步骤S3，采用信息素蒸发的蚁群寻优机制遍历蚁群搜索节点，寻找满足评价控制性能指标的节点，所述评价控制性能指标为：绝对误差的矩的积分最小。2.根据权利要求1所述的基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法，其特征在于，步骤S1所述搜索节点，设定N为20,则经验法设置20×3的搜索点矩阵集合如下：3.根据权利要求1或2所述的基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法，其特征在于，所述信息素蒸发机制为:τij(t+1)＝(1-ρ)τij(t)+Δτij，式中ρ为信息素蒸发参量,且ρ取值介于0与1之间；Δτij当前迭代(i,j)上所包含的信息素增量；为第k只蚂蚁在本次迭代搜索中遗留在(i,j)上的信息素。4.根据权利要求3所述的基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法，其特征在于，所述遗留在在(i,j)上的信息素还可为：式中F为一恒定不变的数，对蚁群寻优机制收敛速度上有一定影响作用，Q为对第k只蚂蚁当前搜索路径的原函数值。5.根据权利要求4所述的基于蚁群算法固定翼无人机PID参数控制方法，其特征在于，步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑武略，尚涛，张富春，张蔓，赵敏，汲广，李伟性，金钊，赵雪峰，袁文俊，林翔，方博，贺敏恒，林明杰，贾培亮，廖江雨，马智，梁超，刘延超，
申请(专利权)人：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司广州局，
类型：发明
国别省市：广东,44
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