粒子群优化在直升机旋翼动平衡调整中的应用

传统的直升机旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,针对这一缺点,提出将广义回归神经网络(GRNN,General Regression Neural Network)和粒子群算法相结合的旋翼调整方法,采用GRNN网络建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶的调整参数作为神经网络的输入,以旋翼转轴和机身的三向的加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用粒子群优化算法对桨叶的调整参数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整量. 飞行实验结果表明,此方法可通过飞行测试获得的新数据对神经网络进行更新,使系统在使用过程中不断完善,并可在较少的飞行调整下完成旋翼的动平衡调整.      

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型,提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上,利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数,从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数,搭建四旋翼的动力学模型,通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比,改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量,其调节时间分别提升约50%和75%;改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。     

基于自适应神经网络的四旋翼无人机固定时间指令滤波控制

针对四旋翼无人机在外部扰动和模型不确定性下的姿态跟踪问题,设计了一种基于自适应径向基函数(RBF)神经网络的固定时间指令滤波控制方法。设计了一种基于双曲正切函数的固定时间指令滤波器,避免了虚拟控制律推导过程中存在的“微分爆炸”问题,消除了传统滤波器由于引入分数阶而产生的奇异现象;利用RBF神经网络对模型不确定性进行逼近,并根据跟踪偏差设计了神经网络权值的自适应调节律,改善了在线逼近效果;此外,结合反步法和干扰观测器,设计了四旋翼无人机固定时间控制律,通过干扰观测器对外界扰动进行估计和补偿,实现了对目标姿态的快速、准确跟踪。基于Lyapunov理论严格证明了该方法的固定时间稳定性,并通过数值仿真验证了所提方法的有效性。     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

基于ADRC姿态解耦的四旋翼飞行器鲁棒轨迹跟踪

针对欠驱动四旋翼飞行器的控制特性,提出一种基于自抗扰控制(ADRC)的姿态解耦控制算法,该算法可以克服传统欠驱动四旋翼控制方法中存在的问题,如系统状态间耦合严重,抗干扰能力弱及系统建模误差对跟踪性能影响较大等弱点.该算法利用扩张状态观测器(ESO)实现状态间耦合项的跟踪和估计,同时ESO也可实现对系统干扰的估计,干扰包括系统内扰和外扰.利用动态反馈线性化将非线性MIMO系统转化成线性SISO系统,然后利用非线性反馈控制律实现四旋翼姿态系统的高品质控制,在上述姿态解耦控制的基础上研究飞行器的鲁棒轨迹跟踪问题,不同情况下的仿真结果验证了上述姿态控制算法可提高系统轨迹跟踪的鲁棒性.该算法不依赖于精确的系统模型,降低了实际应用的难度,并有很强的抗干扰能力,具有实际应用的价值.      

基于径向基函数响应面的机翼有限元模型修正

用ANSYS三维实体单元SOLID45建立机翼基准有限元模型并计算其自由振动的前6阶模态频率.用均匀设计方法将结构参数分组并分别计算各组结构参数对应的模态频率,建立高斯径向基函数响应面模型.用最小二乘法则拟合系数并检验响应面拟合精度,对基准模型的结构参数施加摄动量建立待修正有限元模型.用响应面模型和基准模型计算所得模态频率的相对误差建立适应度函数的表达式,将混沌搜索机制引入粒子群算法对结构参数的摄动量进行寻优计算,搜索所得优化解代入即得修正后模型,将修正后模型与基准模型在测试频段内段外的模态频率近似度进行比较,证实了修正后模型的有效性.      

基于多尺度径向基函数的时变系统辨识

应用非平稳时间序列的时变系统建模方法进行了参数随时间变化的线性系统参数的辨识.通过引入多尺度径向基函数(MRBF)将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识,结合粒子群优化算法(PSO)获得时变系统参数估计的最优径向基函数(RBF)尺度.由于RBF具有良好的局部特性且尺度可以调整,采用RBF作为基函数可以更好地识别具有多种动态过程的时变系统参数.通过对时变系数包含多种波形的二阶时变自回归模型进行仿真辨识,与采用传统的递推最小二乘法和勒让德多项式作为基函数展开式方法相比,提出的方法对于时变系统参数具有更好的跟踪能力,验证了辨识方法的有效性.     

径向基过程神经元网络及其应用研究

提出了一种径向基过程神经元网络,该网络模型为3层前向结构,由输入层、径向基过程神经元隐层和输出层组成.输入层到隐层的变换是非线性的,隐层到输出层的变换是线性的.隐层神经元完成对过程式输入信息的模式匹配和对时间的聚合运算,输出层对输入模式作出响应.在输入空间中引入函数正交基,将输入函数在正交基下展开,利用基函数的正交性,简化聚合运算过程.给出了相应的学习算法,并以旋转机械故障诊断问题为例验证了模型和方法的有效性.      

倾转旋翼无人机最优过渡倾转角曲线

建立了典型三点式倾转旋翼无人机动力学模型,针对过渡过程,开展最优倾转角曲线研究以减小横侧控制耦合对纵向运动影响和过渡过程能耗。基于倾转角曲线对过渡过程的影响分析,提出了改进运动剖面算法对倾转角曲线进行参数化设计;并提出两阶段优化方案来对参数进行优化。第1阶段,综合考虑横侧控制耦合度最低和过渡过程能耗最小目标,以曲线参数为优化变量,构建了最优倾转角问题模型,采用遗传算法进行优化求解。第2阶段,引入舵机动力学模型,考虑过渡时间和系统超调进一步优化以减小结束阶段的超调。与2种现有典型倾转角曲线对比结果表明:给定过渡时间,设计的最优倾转角曲线有效地降低横向控制耦合程度和过渡过程的能耗,且减小结束时超调。      

小型旋翼倾转过渡状态多维气动特征试验研究

倾转过渡状态是小型倾转旋翼飞行器飞行模式转换的关键飞行阶段,为获取旋翼在倾转过渡时不同倾转姿态下的气动特征,以小型定距旋翼为研究对象,进行了0°～90°范围内各倾转角状态的定常气动试验研究。首先搭建了风扇阵列开口风墙系统,通过五孔探针和热线测量了出口气流品质,并验证了试验方法的可行性。通过高分辨率六分量力/力矩传感器测量旋翼多维气动数据,获取了旋翼在不同来流速度、转速和倾转角组合状态下的气动特征。结果表明：在0°～90°倾转角范围内,倾转角对轴向气动特征的影响与来流速度相关,当来流速度大于5 m/s时,同转速的旋翼轴向拉力随倾转角的增大而降低,轴向扭矩受来流速度的影响,低于轴向拉力。当来流速度高于7 m/s且转速低于2 500 r/min时,易出现局部负拉力现象。旋转平面内水平侧向力与俯仰力矩均随倾转角增大而降低,且倾转前段0°～45°倾转角内两者数值显著高于后半段。地面坐标系下,旋翼垂直升力系数在15°倾转角后均迅速降低,以5 000 r/min转速倾转时水平速度对垂直升力系数的影响小于20%;旋翼水平拉力系数在0°～30°倾转区间差别较小,60°后水平拉力增长趋于平缓,其值受转速和来流速度影响较大。     

基于PSO算法的直接驱动阀用音圈电机优化设计

音圈电机(VCM,Voice Coil Motor)直接驱动伺服阀(DDV, Direct Drive Valve)采用VCM直接驱动滑阀阀芯,VCM的性能对DDV整体性能起决定性作用.由于VCM的几何设计参数对性能提升存在相互矛盾,需要在允许的参数空间内寻找一组最优的参数,往往需要设计者试凑多次.在介绍VCM原理和结构的基础上,分析了各设计参数对性能的影响.定义了针对DDV应用需求的VCM优化目标函数,应用变惯性权值和带收敛因子的改进粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法在设计约束的多维参数空间内进行VCM优化,得到满足设计约束的最优设计参数,表明PSO算法在类似应用中具有较强工程应用价值.      

构架天线四面体桁架单元精度分析与多目标优化设计

为了减小加工装配误差对天线桁架精度的影响,解决含随机变量的优化问题,综合考虑了杆件加工装配误差正态分布特性对精度的影响,通过最小势能原理求解得到了含杆件误差的构架天线桁架单元的平衡状态,采用蒙特卡洛方法对杆件误差变化对型面精度的影响开展了分析,得到杆件随机误差下的平均精度。为提高计算效率,建立了以杆件长度公差为设计变量、以桁架型面精度和加工成本为目标函数的代理模型,通过多目标遗传优化算法进行了公差优化设计,得到了代理模型误差小于8%的多组公差设计方案。其中平均精度最小达到了0.013mm,并且分析结果显示腹杆影响显著大于底杆。     

基于改进粒子群优化算法的巡航导弹航路规划

粒子群优化(PSO, Particle Swarm Optimization)算法是继遗传算法、蚁群算法之后的又一种新的群体智能算法,经常用于复杂问题的求解.由于其迭代公式是面向连续空间的,因此更适合解决非网格拓扑的航路规划问题.标准的粒子群优化算法在寻优的过程中容易出现早熟现象,针对这种现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.改进算法根据相应的代价函数选择精英粒子和较差粒子,对较差粒子采用了带有动能补偿的速度更新策略,从而避免了寻优过程中的早熟现象;在单个粒子的运动方面引入了最差粒子的失败经验,让群体中粒子有效避开最差解.仿真表明:改进算法在航路规划的应用中具有更强的搜索能力,获得的航路代价在进化代数相同的前提下更小.      

基于粒子群算法优化双脉冲绕飞问题

以Hill方程为基础对圆轨道近距离双脉冲绕飞优化问题进行研究.首先给出双脉冲绕飞的优化模型并推导分析得出待优化的变量,同时构造了燃耗和时间加权的性能指标函数并考虑安全约束,然后设计了粒子群优化算法对绕飞过程进行优化,最后通过对-V-bar到＋V-bar、＋ R-bar、＋H-bar的绕飞进行仿真获得燃耗和时间加权最优的安全绕飞轨迹,与遍历寻优结果一致,由此验证了粒子群优化算法的有效性.     

基于满意度的贮备多阶段任务系统可靠性优化

分析了多阶段任务系统成功运行的条件;在冷贮备系统的可靠性计算模型的基础上提出了单元是二态,失效率服从指数分布的冷贮备多阶段任务系统的可靠性计算模型;建立了系统可靠度、体积、重量和价格的子满意度函数,并利用层次分析法确定各个子满意度函数的影响因子;构建了基于综合满意度函数的贮备多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,应用微粒群算法对模型进行求解.算例通过一个3个阶段的冷贮备系统来阐述该方法的应用,并验证了模型的合理性及算法的有效性.      

基于粒子群算法的多脉冲转移轨迹优化

通过引入Lambert算法处理终端约束条件,建立基于可行解迭代的多脉冲转移轨迹优化模型,采用粒子群算法优化最省燃料转移轨道,并对分别采用变轨点真近点角和变轨时刻作为设计变量的优化结果进行了对比分析.对相同的两脉冲、三脉冲轨道转移问题,优化结果验证了提出的优化模型和优化算法的正确高效性.仿真表明,使用变轨点真近点角为设计变量时优化效率和结果更好.