【技术实现步骤摘要】
概率自适应花授粉优化的高超声速飞行器再入段控制器
[0001]本专利技术涉及高超声速飞行器
，尤其涉及一种概率自适应花授粉优化的高超声速飞行器再入段轨迹优化控制器。
技术介绍
[0002]高超声速飞行器MCU是实现远程快速精确打击以及全球快速到达的新型飞行器，在未来的军事、政治和经济中具有十分重要的战略地位，已经成为世界航空航天领域一个极其重要的发展方向，研究和发展高超声速飞行器在开发太空和国家安全方面具有非常重要的意义。在高超声速飞行器MCU的研究中，轨迹优化不仅有利于提高飞行器飞行品质以满足既定任务要求，同时也是完成飞行任务的重要保证和实现机动飞行的必要条件。由于从大气从外缘进入大气层，高度和速度的变化范围很大，高超声速飞行器面临各种严峻的再入环境，再入段轨迹优化控制技术则是保证高超声速飞行器完成飞行任务的关键，对提高其打击范围和落点精度具有更重要的实用价值，其中如何获得更长的水平飞行距离，来提高打击范围，是当前国内外研究的热点和难点。
技术实现思路
[0003]本专利技术的目的在于针对现有技术的不...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种概率自适应花授粉优化的高超声速飞行器再入段控制器，根据高超声速飞行器再入段初始海拔高度、速度、飞行航道倾角和飞行水平距离状态获取轨迹优化控制策略，通过控制飞行器攻角使高超声速飞行器获得更长的水平飞行距离。其特征在于：所述的轨迹优化控制器由飞行器海拔高度传感器、飞行器飞行速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器、飞行器水平飞行距离传感器、飞行器MCU(Micro Control Unit，微控制单元)、飞行器攻角控制器构成，所述飞行器海拔高度传感器、飞行器飞行速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器、飞行器水平飞行距离传感器、飞行器攻角控制器均通过数据总线与飞行器MCU相连。所述控制器的运行过程如下：步骤1)：在高超声速飞行器MCU中输入对应于该飞行器的气动系数模型、飞行器性能约束条件、指定优化目标；步骤2)：高超声速飞行器到达再入段后，开启飞行器海拔高度传感器、飞行器飞行速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器和飞行器水平飞行距离传感器，得到高超声速飞行器当前的海拔高度、速度、飞行航道倾角和飞行水平距离状态信息；步骤3)：飞行器MCU根据设定的海拔高度、速度、飞行航道倾角要求自动执行内部概率自适应花授粉优化算法，得到使高超声速飞行器水平飞行距离最长的轨迹优化控制策略；步骤4)：飞行器MCU将所获得的轨迹优化控制策略发送给控制指令输出模块，并转换为控制指令发送给飞行器攻角控制器执行。所述的高超声速飞行器MCU，包括信息采集模块、初始化模块、系统状态求解模块、概率自适应花授粉优化模块、收敛性判断模块、控制指令输出模块。其中，信息采集模块包括飞行器海拔高度和速度采集子模块、飞行器飞行航道倾角和飞行水平距离采集子模块、飞行器海拔高度和速度设定采集子模块、飞行器飞行航道倾角设定采集子模块、飞行器的气动系数模型和性能约束条件以及指定优化目标参数采集子模块。所述的高超声速飞行器MCU自动产生攻角控制指令的概率自适应花授粉优化算法运行步骤如下：步骤1)：高超声速飞行器MCU到达再入段后，飞行器海拔高度传感器、飞行器飞行速度传感器、飞行器飞行航道倾角传感器和飞行器水平飞行距离传感器开启，信息采集模块获取高超声速飞行器当前的海拔高度、速度、飞行航道倾角和飞行水平距离状态信息；步骤2)：初始化模块开始运行，对各项参数初始化，包括控制变量参数化参数和概率自适应花授粉优化方法参数。控制变量参数化参数的初始化设置如下：设置时间段的分段数为NE，设置控制变量参数化的插值拟合方式：分段常数或者分段线性；概率自适应花授粉优化方法参数的初始化设置如下：设置种群规模N，种群中第i个个体的初始位置向量种群初始历史最优位置其中，J(
·
)表示要最大化的目标函数。设置个体寻优最大迭代次数max_iters，花粉密度λ，初始迭代次数k＝0。步骤3)：通过系统状态求解模块获得第k次迭代种群个体i的目标函数值更新第k次迭代种群历史最优位置g
(k),best
，记录最小目标函数值步骤4)：执行收敛性判断模块，如果当前迭代次数k达到最大迭代次数max_iters，则收
敛性条件得到满足，当前种群历史最优位置g
(k),best
作为最优控制策略的离散解，经控制指令输出模块输出；如果收敛性条件不满足，则迭代次数k加1。步骤5)：执行概率自适应花授粉优化模块，依据种群分布状况计算表征个体聚集程度的指标，并计算相应的转换概率，由随机数生成器产生均匀分布随机数根据随机数与转换概率p的相对大小更新个体的位置。该步骤执行完毕后跳转至步骤3，直至收敛性条件得到满足为止。其中，所述的系统状态求解模块，采用的是四步四阶Runge
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