基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法技术

本发明专利技术涉及基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，属于控制技术领域；基于新型多轴惯导的高精度、快响应的转位控制需求，本发明专利技术通过采用自适应遗传算法设计最优自抗扰控制器参数，从而实现新型惯导系统复杂旋转机构的高精度转位控制。

【技术实现步骤摘要】
基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法
本专利技术涉及基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，属于控制

技术介绍
惯导系统以其很高的自主性与隐蔽性成为飞行器首选的导航设备。本专利技术以新型高精度惯导研制为背景开展相关研究工作。这种高精度惯导能够实现在线标定、自对准和惯性仪表误差周期调制等功能。为了实现上述功能，需要对旋转机构进行高精度稳定的转位控制。国内外学者针对惯导系统转位控制问题进行了深入研究，主要包括三大控制方法：PID控制、滑模变结构控制和自抗扰控制。同时，针对稳定控制回路的优化提出了许多改进方法，主要包括：利用遗传算法、粒子群算法和神经网络对控制律进行参数整定；利用自适应模糊-PID控制提高系统抗干扰能力；利用自适应神经网络逼近系统的不确定性和未知干扰，无需先验训练直接构建自适应神经网络。通过数值仿真验证，这些改进后的控制方法均可实现高精度稳定控制。阻碍滑模控制器工程应用的主要原因是抖振现象。抖振的发生既有可能激发系统的高阶未建模特性，不能保证系统的全局稳定性，又会使得执行机构产生剧烈振荡，在消耗大量能量的同时，使执行机构的寿命大大缩短。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：克服现有技术的不足，提出基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，通过采用自适应遗传算法设计最优自抗扰控制器参数，从而实现新型惯导系统复杂旋转机构的高精度转位控制。本专利技术解决技术的方案是：基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，包括如下步骤：步骤一、确定惯导单旋转轴的状态方程；步骤二、设计惯导自抗扰控制器的跟踪微分器；步骤三、设计惯导自抗扰控制器的扩张状态观测器；步骤四、设计非线性状态误差反馈控制的算法；步骤五、筛选出待优化的6个参数[μ01,μ02,μ03,r1,h1,c]，将6个参数穿起来形成一个解的字符串，定义为个体；随机生成一组个体初始化种群；步骤六、计算种群的适配函数J；步骤七、判断适配函数J是否满足终止条件；若是，输出最优解，停止算法；若不是，进入步骤八；步骤八、设定交叉概率Pc和变异概率Pm；步骤九、根据交叉概率Pc和变异概率Pm净化种群；返回步骤六，重新计算新种群的适配函数J，直至满足终止条件；输出最优解，得到6个参数[μ01,μ02,μ03,r1,h1,c]的最优值，完成惯导自抗扰控制器的参数整定。在上述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，所述步骤一中，单旋转轴为二阶非线性系统，其状态方程为：式中，x1,x2均为单旋转轴系统的状态变量；其中，x1为角度，x2为角速率；f(x1,x2)为系统的未知函数；w(t)为系统的扰动项；b为单旋转轴系统系数；u(t)为单旋转轴系统的控制量。在上述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，所述步骤二中，跟踪微分器的表达式为：式中，R1为跟踪控制器的第一输出；R2为跟踪控制器第二输出；fhan(*)为快速最优控制综合函数；e为跟踪误差，e＝R1-R；R为跟踪控制器的输入信号；r为速度因子；h0为滤波因子。在上述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，所述步骤三中，扩张状态观测器的设计方法为：设定第一参数a(t)，令a(t)等于公式(1)中的f(x1,x2)+w(t)，即a(t)＝f(x1,x2)+w(t)；设定单旋转轴系统的扩张状态量x3，令x3＝a(t)，获得扩张状态观测器扩张后的状态方程：式中，x1,x2,x3为系统的状态变量；其中，x1为角度，x2为角速率，x3为扩张状态量；f(x1,x2)为系统的未知函数；w(t)为系统的扰动项；u(t)为系统的控制量；b为系统系数；设定扩张状态观测器的表达式：式中，z1为估计角度；z2为估计角速率；z3为估计系统总扰动量；e为观测误差；e＝z1-yb0为系统参数；μ01、μ02、μ02为输出误差校正增益参数。在上述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，所述步骤四中，非线性状态误差反馈控制的算法为：式中，R1为跟踪控制器的输入；R2为跟踪控制器输入的微分信号；r1为控制量增益；h1为快速因子；c为阻尼因子。在上述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，所述步骤六中，适配函数J的计算方法为：式中，e(t)为系统误差；u(t)为系统的控制量；tu为上升时间；w1,w2,w3为权值，且w1＝1，w2＝1，w3＝10。在上述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，所述步骤八中，交叉概率Pc为：变异概率Pm为：式中，k1、k2、k3、k4均为概率计算参数，且k1＝k2＝1、k3＝k4＝0.5；f*为交叉个体与变异个体之间适应度较大的值；f为变异个体的适应度值；fmax为适应度值最大值；favg为适应度值平均值。本专利技术与现有技术相比的有益效果是：(1)本专利技术采用基于自适应遗传算法的自抗扰控制器参数整定方法，设计了具有复杂操纵机构的新型惯导的转位控制器。通过实验验证，该系统具有很好的响应特性，无超调、响应速度快、无振荡，具有很高的稳态精度；(2)本专利技术系统鲁棒性和抗干扰性都很强，且控制信号无高频震荡，该方法有效提高了转位机构旋转控制的精度，而且具有很好的动态品质和很强的抗干扰能力。附图说明图1为本专利技术参数整定流程图；图2为本专利技术惯导自抗扰控制器结构示意图。具体实施方式下面结合实施例对本专利技术作进一步阐述。基于新型多轴惯导的高精度、快响应的转位控制需求，本专利技术通过采用自适应遗传算法设计最优自抗扰控制器参数，从而实现新型惯导系统复杂旋转机构的高精度转位控制。基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，如图1所示，具体包括如下步骤：步骤一、确定惯导单旋转轴的状态方程；单旋转轴为二阶非线性系统，其状态方程为：式中，x1,x2均为单旋转轴系统的状态变量；其中，x1为角度，x2为角速率；f(x1,x2)为系统的未知函数；w(t)为系统的扰动项；b为单旋转轴系统系数；u(t)为单旋转轴系统的控制量。步骤二、惯导自抗扰控制器的结构如图2所示，为了降低起始误差，解决快速性和超调的矛盾现象，采用跟踪微分器设计过渡过程。设计惯导自抗扰控制器的跟踪微分器；跟踪微分器的表达式为：式中，R1为跟踪控制器的第一输出；R2为跟踪控制器第二输出；fhan(本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，其特征在于：包括如下步骤：/n步骤一、确定惯导单旋转轴的状态方程；/n步骤二、设计惯导自抗扰控制器的跟踪微分器；/n步骤三、设计惯导自抗扰控制器的扩张状态观测器；/n步骤四、设计非线性状态误差反馈控制的算法；/n步骤五、筛选出待优化的6个参数[μ

【技术特征摘要】
1.基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一、确定惯导单旋转轴的状态方程；
步骤二、设计惯导自抗扰控制器的跟踪微分器；
步骤三、设计惯导自抗扰控制器的扩张状态观测器；
步骤四、设计非线性状态误差反馈控制的算法；
步骤五、筛选出待优化的6个参数[μ01,μ02,μ03,r1,h1,c]，将6个参数穿起来形成一个解的字符串，定义为个体；随机生成一组个体初始化种群；
步骤六、计算种群的适配函数J；
步骤七、判断适配函数J是否满足预设终止条件；若是，输出最优解，停止算法；若不是，进入步骤八；
步骤八、设定交叉概率Pc和变异概率Pm；
步骤九、根据交叉概率Pc和变异概率Pm净化种群；返回步骤六，重新计算新种群的适配函数J，直至满足终止条件；输出最优解，得到6个参数[μ01,μ02,μ03,r1,h1,c]的最优值，完成惯导自抗扰控制器的参数整定。


2.根据权利要求1所述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，其特征在于：所述步骤一中，单旋转轴为二阶非线性系统，其状态方程为：



式中，x1,x2均为单旋转轴系统的状态变量；其中，x1为角度，x2为角速率；
f(x1,x2)为系统的未知函数；
w(t)为系统的扰动项；
b为单旋转轴系统系数；
u(t)为单旋转轴系统的控制量。


3.根据权利要求2所述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，其特征在于：所述步骤二中，跟踪微分器的表达式为：



式中，R1为跟踪控制器的第一输出；
R2为跟踪控制器第二输出；
fhan(*)为快速最优控制综合函数；
e为跟踪误差，e＝R1-R；
R为跟踪控制器的输入信号；
r为速度因子；
h0为滤波因子。


4.根据权利要求3所述的基于自适应遗传算法旋转惯导自抗扰控制器参数整定方法，其特征在于：所述步骤三中，扩张状态观测器的设计方法为：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：何金阳，卓超，杜建邦，陈平，张瑞，刘国明，
申请(专利权)人：北京航天自动控制研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11