小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

基于面向对象方法的压气机性能计算

提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化（PSO）的全局寻优能力和反向传播（BP）神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络（PSO-BP神经网络）预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算.      

Model parameters estimation of aero-engine based on hybrid optimization algorithm

A hybrid optimization algorithm for the time-domain identification of multivariable,state space model for aero-engine was presented in this paper.The optimization procedure runs particle swarm optimization (PSO) and least squares optimization (LSO) "in series".PSO starts from an initial population and searches for the optimum solution by updating generations.However,it can sometimes run into a suboptimal solution.Then LSO can start from the suboptimal solution of PSO,and get an optimum solution by conjugate gradient algorithm.The algorithm is suitable for the high-order multivariable system which has many parameters to be estimated in wide ranges.Hybrid optimization algorithm is applied to estimate the parameters of a 4-input 4-output state variable model (SVM) for aero-engine.The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

基于分布式模型预测控制的多UAV协同区域搜索

针对多无人机(UAV)协同区域搜索问题展开研究。提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多UAV分布式优化搜索方法。首先基于传统的搜索图模型,建立了多UAV协同搜索的问题描述和状态空间模型,然后在DMPC框架下,将集中式多UAV在线优化决策问题转化为各架UAV的小规模分布式优化问题,采用基于纳什最优和粒子群优化(PSO)相结合的算法实现对每个子系统优化问题的迭代求解。仿真结果表明:DMPC方法能够有效地降低多UAV协同搜索决策问题的求解规模,是一种可行的方法。     

无人机飞行试验参数辨识研究

针对大型无人机飞行试验,探讨了无人机气动导数的参数辨识过程。根据无人机飞行试验数据特点及模态激励方式,分析并实践了相应的数据处理过程,修正了试飞数据;结合参数的相关性分析,建立了合适的气动模型,进行了气动导数辨识并验证了部分导数,辨识结果是真实可信的。所研究内容对验证和优化无人机空气动力和飞控设计进而合理地评价无人机的性能和品质具有重要意义。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于变权重变异鸽群优化的无人机空中加油自抗扰控制器设计

针对空中加油过程中的受油机模型建模误差和强扰动以及自抗扰控制器（ADRC）人工参数整定难的问题，提出了一种基于变权重变异鸽群优化（VWMPIO）算法的无人机自抗扰控制器优化算法。首先，给出了六自由度无人机（UAV）模型，基于自抗扰控制结构设计了一种受油机的姿态控制器，在此基础上用所提出的变权重变异鸽群优化算法整定了自抗扰控制器参数。随后，将变权重变异鸽群优化与其他基本鸽群优化算法、粒子群优化算法进行了实验对比，并从控制性能和抗噪声性能的角度对自抗扰控制器和传统的比例-微分-积分（PID）控制器进行了仿真对比。实验结果表明所提算法能提高复杂态势环境下无人机空中加油的控制精度和扰动抑制性能。     

改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用

为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。     

无人机气动特性改进及风洞试验研究

为延长某无人机的留空时间，加大航程和提高升限，用适当加大机翼展弦比和加装翼尖小翼的办法对原型机的气动特性进行了改进，以期能使该无人机的升阻比有较大提高。在工程估算的基础上，对改进后的气动特性和几十种翼尖小翼的组合方案进行了风洞试验研究和优化分析，得出了可供该无人机使用的气动特性改进的最佳方案。风洞试验结果表明：和原型机相比，改型机的最大升阻比可提高20．6％。     

一种航空发动机的分段实时线性动态模型

针对喷口不可调涡扇发动机实时线性动态模型的建立问题,提出了一种基于粒子群优化算法小偏差状态空间模型的方法.选取高压转子换算转速为增益调度参数,根据发动机相似原理,建立了发动机全飞行包线分段实时线性模型.全飞行包线内所提出的分段实时线性模型与非线性模型仿真对比结果表明:涡扇发动机高压压气机出口总压、低压涡轮出口温度、高压转子转速和低压转子转速的最大相对误差不超过3.5%,仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于粒子群算法的涡扇发动机气路性能修正

针对由于建模过程中条件简化及发动机零部件的差异性导致的发动机数学模型计算结果与整机性能实测数据偏差较大的问题,提出基于粒子群算法(PSO)的发动机模型修正方法,运用修正因子提高模型计算精度。将修正后发动机模型的计算结果与实测数据对比,结果表明:运用PSO算法对模型进行的修正能够显著提高模型的精度,修正前模型计算值与实测值的最大误差达4.85%,修正后最大误差只有0.97%,修正效果良好,且涡轮等后端部件比压气机等前端部件精度提高更为明显。     

基于改进PSO算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数设计问题,提出了一种基于改进PSO算法的优化方法。该方法将初始的粒子群分成两组搜索方向相反、相互协同的主、辅子群,在保持种群小规模情况下,增强算法全局探索能力,实现高精度的优化结果。仿真结果表明,该方法相比于传统算法,所得到的控制器参数使控制系统获得了更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

飞机飞行控制系统参数多目标优化设计研究

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

面向协同standoff跟踪问题的无人机制导律

针对多无人机（UAV）协同standoff跟踪问题,提出了UAV的横侧向和纵向制导律。对参考点制导（RPG）进行改进,作为UAV的横侧向制导律。然后,采用一组非线性微分方程对UAV和目标相对距离的调节过程进行建模,在此基础上证明了改进RPG的渐近稳定性,并推导了RPG参数与系统性能的关系,为RPG参数的选取提供了依据。最后,给出了UAV的纵向制导律,并分析了其渐近稳定性。仿真结果表明,改进RPG的跟踪误差和时间乘以误差绝对值积分（ITAE）指标均优于Lyapunov向量场制导（LVFG）和模型预测控制（MPC）,故改进RPG具有更快的响应速度和更高的稳态精度。     

Collision free 4D path planning for multiple UAVs based on spatial refined voting mechanism and PSO approach

In this paper, a four-dimensional coordinated path planning algorithm for multiple UAVs is proposed, in which time variable is taken into account for each UAV as well as collision free and obstacle avoidance. A Spatial Refined Voting Mechanism(SRVM) is designed for standard Particle Swarm Optimization(PSO) to overcome the defects of local optimal and slow convergence.For each generation candidate particle positions are recorded and an adaptive cube is formed with own adaptive side length to indicate occupied regions. Then space voting begins and is sorted based on voting results, whose centers with bigger voting counts are seen as sub-optimal positions. The average of all particles of corresponding dimensions are calculated as the refined solutions. A time coordination method is developed by generating specified candidate paths for every UAV, making them arrive the same destination with the same time consumption. A spatial-temporal collision avoidance technique is introduced to make collision free. Distance to destination is constructed to improve the searching accuracy and velocity of particles. In addition, the objective function is redesigned by considering the obstacle and threat avoidance, Estimated Time of Arrival(ETA), separation maintenance and UAV self-constraints. Experimental results prove the effectiveness and efficiency of the algorithm.     

基于灵活磨削空间的面向复杂型面工件的机器人砂带磨削系统的结构尺寸优化研究(英文)

为了提高机器人砂带磨削系统加工复杂型面工件的磨削质量,提出了灵活磨削点和灵活磨削空间的概念,并且对其进行了定义。分析了影响灵活磨削空间的各种因素,提出了确定灵活磨削空间的方法。基于粒子群法,提出了一种通过优化磨削机器人的结构尺寸以及机器人相对于磨削轮的位置关系以获得足够灵活磨削空间的策略。最后,以磨削航空发动机叶片为例,利用本文提出的优化策略对一台专用的PPPRRR型磨削机器人的结构尺寸以及此机器人相对于磨削轮的位置关系进行了优化。仿真结果表明,如果叶片被置于此灵活磨削空间内,那么仅需使用一套夹具和一台磨削机即可实现复杂型面的磨削。     

基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别

监测永磁电机的永磁体温度对于保证电机的使用寿命至关重要,因为过高的温度会产生永磁体不可逆失磁现象。提出了一种基于粒子群优化算法的永磁电机热网络参数识别方法,实现用热网络监测永磁体的温度。该方法首先建立永磁电机的热网络模型,利用粒子群优化算法结合电机温升试验所得温度数据对热网络模型的主要热力参数进行识别；然后利用该热网络模型进行在线温度识别,识别过程能够快速收敛,具备良好的辨识精度；最后,通过对比仿真识别温度和电机温升试验数据,验证了该方法的准确性。     

Battery package design optimization for small electric aircraft

The increasing gross weight of electric Unmanned Aerial Vehicle (UAV) poses a challenge in practical applications. The range and endurance of the electric UAV are limited by the fixed mass of the battery package. In this work, a design optimization method for the battery package topology of small electric UAV is proposed to enhance the performance. To improve the accuracy of the method, the dynamic battery model and simplified electric component models are presented. These models are utilized by the trajectory optimization method, which takes the dynamic characteristic into consideration to calculate the aircraft performance. The direct optimal control method is used for solving the trajectory optimization problem, and this method is tested on a small blended-wing-body electric aircraft. The test result shows that the range and energy-consumption are mainly influenced by the parallel topology of the battery package, while the flight time in climb phase is more sensitive to the series topology. It is deduced that the range- and energy-optimal design points can be considered concurrently in design optimization. The work proves the feasibility of integrating the trajectory optimization and battery package design.