用于无人飞机控制律参数自动优化的改进粒子群算法制造技术

本发明专利技术涉及一种用于无人飞机控制律参数自动优化的改进粒子群算法，该粒子群算法是基于迭代的优化算法，控制参数初始化为一组随机解，通过迭代寻找最优值，其特点是在粒子群算法中，引入一个杂交算子，选择单个粒子所经历过的最优位置的值处于中间的数个粒子进行随机的两两杂交，产生相同数目的子代粒子，用子代粒子取代父代粒子，杂交的时机选择，依据标准粒子群算法的收敛代数，即俯仰和偏航通道１７～２０代，滚转通道７～１０代，扰动开始的代数选为：俯仰和偏航通道从第１２代开始，滚转通道从第４代开始，本改进粒子群算法，扩大了解空间的范围，具有全局的搜索能力，获得的参数能满足给定的性能指标，能节省设计时间，具有工程应用价值。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种用于无人飞机控制律参数自动优化的改进粒子群(PSO)算法， 属于无人飞机飞行控制技术。
技术介绍
无人飞机控制律的一般设计方法是在整个飞行包线中取一定数量的典型工作 点，然后在每个工作点上进行小扰动线形化，针对线性化数学模型，可以运用时域或频域中 的设计方法获得满足性能要求的控制参数，最后采用增益调节的方法得到全包线飞行控制律。 因此当确定了无人飞机的控制结构以后，设计具有良好性能的控制参数就成为了一项主要任 务。无人飞机控制系统的性能指标有时域指标(上升时间^、峰值时间^、稳态时间f,、 超调量O""稳态误差^,等)，频域指标(幅值裕度G^、相位裕度^、截止频率^、带宽等)， 在上述性能指标不能全部满足时，还需要进行折衷，以满足最重要的几个指标，因此无论采 用时域还是频域中的经典设计方法，手工设计控制律参数都是一项细致、费时的工作，并且 受到设计者经验等主观因素的影响。对于新一代无人作战飞机，由于其大攻角、大过载、大 空域作战的特点，气动参数变化剧烈，全包线线性化工作点可能高达数百个(在进行工作点 验证时更多)，控制参数人工设计成为一项非常繁杂，有时甚至不可接受本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于无人飞机控制律参数自动优化的改进粒子群算法，所述粒子群算法，即ＰＳＯ算法，是一种基于迭代的优化算法，控制参数初始化为一组随机解，通过迭代寻找最优值，算法数学模型是：设在ｎ维搜索空间中有ｍ个粒子，粒子ｘ↓［ｉ］　（ｉ＝１，２，．．．，ｍ）的空间位置为ｐ↓［ｉ］＝（ｘ↓［ｉ１］，ｘ↓［ｉ２］，．．．，ｘ↓［ｉｎ］），ｍ、ｎ均为自然数，将粒子ｘ↓［ｉ］带入目标函数计算出适应度，根据适应度的大小衡量ｘ↓［ｉ］的优劣，单个粒子所经历过的最优位置记为ｐ↓［ｉｄ］，整个粒子群经历过的最优位置记作ｐ↓［ｘｄ］，粒子根据以下公式来更新自己的速度ｖ↓［ｉｄ］和位置ｘ↓［ｉｄ］：　ｖ↓［ｉｄ］（ｔ＋１）＝ｗ...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张民，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]