基于群智能算法的鲁棒飞行控制律参数优化

针对飞行控制律设计过程中由于名义模型和实际飞机之间的参数偏离所导致的不确定性问题,基于传统频域分析法、μ分析以及蒙特卡洛拉偏仿真分析,提出了一种控制律优化算法。该算法以控制系统的时域、复域、频域以及多输入多输出(MIMO)系统的μ值组合而成的不满足概率来构建代价函数,再通过混合遗传粒子群算法进行代价函数最值的迭代寻优,最终得到最优反馈控制增益参数。以某小型无人机横航向控制律为例开展分析和优化,结果表明优化后的控制律既能满足飞行性能响应指标要求,又具有满意的鲁棒稳定性,验证了该算法具有良好的优化作用。