粒子群算法在气动力参数辨识中的应用

将粒子群优化算法推广应用于气动力参数辨识,以取代传统的梯度类优化算法。通过采用加入动态改变惯性权重的粒子群算法对A型、B型战术导弹的纵向和横向气动力参数进行辨识计算及分析后,可以看到:(1)粒子群算法是气动力辨识的一种新的有效方法,该算法不受参数初值选取的影响,具有较好的全局寻优特性;(2)粒子群算法的计算效率受算法构造本身等因素的影响比较大、对粒子群规模不十分敏感,并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

基于自适应粒子群优化算法的无人机三维航迹规划

针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。     

基于粒子群算法的飞行控制律参数设计研究

无人机控制策略采用俯仰高度控制、油门空速控制和侧偏距控制。在设计的适应度函数中引入高度误差、相角裕度和幅值裕度,利用粒子群算法迭代寻找适应度函数最优值确定控制器参数。对无人机纵向高度运动和横侧向位置运动进行仿真,通过各控制器的阶跃响应和开环频率特性曲线,验证了粒子群算法得到的控制器参数满足设计要求。在仿真中引入离散突风,进一步验证通过粒子群算法得到的控制器参数的可靠性,说明粒子群算法简捷、快速、可靠的优点。     

航空发动机滑动局部线性模型及控制

为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动 的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

液体火箭发动机试验台贮箱增压系统模块化仿真

采用一维理想气体流动的有限元状态变量模型,运用模块化建模与仿真方法和Fortran90语言进行了某液体火箭发动机试验台贮箱增压系统工作过程的仿真,获得了细致的管网状态参数分布曲线,为分析贮箱增压系统的工作过程及各组件的作用提供了数值依据。数学模型和模块化建模与仿真方法显示出较好的有效性和通用性。      

基于自适应粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

采用测控时序图描述任务时序逻辑关系,建立了各阶段的任务可靠性模型,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,从而构建了航天测控系统任务可靠性分配模型.在此基础上,设计了自适应粒子群算法,算法在迭代过程中通过惯性权重系数ω进行自适应调整,初始时能快速搜索全局解,后期能有效地搜索局部解.通过算例仿真,表明自适应粒子群算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.      

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。     

一种改进粒子群算法及其在飞控系统中的应用

针对标准粒子群优化算法过早地陷人局部最优问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,引人基于均匀设计区域选取的变异算子和改进的自适应权重来提高种群多样性和粒子群搜索效率,并应用于某飞行控制系统的优化调参.通过该方法,不但可以降低结果过早陷人局部最优的可能性,而且还提高了飞行控制系统优化调参的效果,仿真实验验证了该设计方法的有...     

液体火箭发动机试验台贮箱增压系统数值仿真

在不考虑传热传质的情况下建立了一种简化的贮箱模型, 并采用液体火箭发动机试验台气路系统通用模块化建模与仿真软件对容腔放气过程和某试验台贮箱增压系统在发动机点火工作段的增压过程进行了仿真, 计算结果与分析解和试验结果获得了较好的一致, 验证了软件的有效性和通用性.对两个系统的建模过程表明软件所采用的模块化建模与仿真方法适用于对复杂管网的建模, 在液体火箭发动机系统仿真上具有较好的应用前景.对贮箱增压系统的仿真表明, 合理设计PID控制参数并根据经验预置与额定流量相近的调节阀初始开度, 对于提高增压系统起动过程的平稳性有利.      

基于聚类模糊系统的动态数据野值剔除方法

针对影响遥测参数处理和分析的野值问题,提出了基于聚类法实时设计模糊系统实现动态数据野值辨识和剔除的新方法。该方法能够自适应跟踪不同变化特性的遥测参数,基于聚类法实现模糊系统的动态建模并获得预测值与观测值的残差序列,再按照狄克松准则实现野值的快速剔除。对实测数据的仿真实验表明：该方法能够显著降低动态建模的复杂度,快速跟踪信号变化,方法可行且有效。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

一种导弹导引律及参数的非线性MMAE辨识方法

针对现代空战中来袭导弹导引律参数辨识问题,提出了一种非线性的多模型自适应(MMAE)辨识方法。采用无色卡尔曼滤波(UKF)方法对非线性多模型集进行状态估计。利用多模型自适应估计方法,设计了导弹的导引律及参数辨识器,在三维坐标内实现了对导弹IPN,APN,OGL和PP导引律及对应导引参数的辨识,并通过算例仿真验证了该方法的快速性和准确性。     

基于复合优化的航空发动机模型参数估计

本文提出了一种复合优化方法,用于发动机多变量,状态空间模型的时域辨识。优化中粒子群优化算法和最小二乘优化算法按照“串联”方式运行。粒子群优化从一个初始种群出发,通过进化来搜索最优解。然而有些时候,粒子群算法会陷入次优解。那么最小二乘优化算法就可以从粒子群的次优解出发,通过共轭梯度法获得问题的最优解。本方法适用于待估计参数较多,且参数变化范围大的高阶多变量系统。本文将复合优化算法用于4输入4输出状态变量模型参数的估计。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于多模型的飞控系统自适应重构技术研究

针对飞控系统执行器故障引起参数大范围跳变的问题,提出了一种基于多模型的自适应重构控制方法。建立了执行器故障参数模型,根据故障的特征模型设计一系列并行的辨识模型,采用固定模型与自适应模型相结合的方式,依据转换标准选择与当前飞机状态最匹配的辨识模型所对应的控制器。通过对某型飞机侧向控制系统进行仿真,表明在执行器严重受损的情况下,飞机仍能保持良好的性能。     

航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

感应电动机磁链观测与参数在线辨识方法研究

针对感应电动机在矢量控制过程中存在的转子磁链定向不准确的问题,解释了磁链观测误差的原因,重点研究了电机参数的在线辨识方法。提出了基于模型参考自适应系统的感应电动机磁链观测与参数在线辨识方法。基于波波夫超稳定性定理,设计了转子时间常数与励磁互感的双参数自适应律。该方法以电压模型磁链观测器作为参考模型,在线辨识出电流模型磁链观测器所需的参数,使磁链观测结果具有收敛性和鲁棒性,从而避免了电机参数测量不准确与容易变化对磁链定向造成的不良影响。仿真结果表明该方法具有实时性与可行性。     

基于免疫粒子群算法的滑油屑末支持向量机预测模型设计

将人工免疫理论的克隆选择算法中的抗体克隆、变异和抑制策略引入粒子群优化算法中,提出了一种基于克隆选择的免疫粒子群优化算法,克服了基本粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点.针对支持向量机预测模型的参数选择影响其预测精度的问题,引入免疫粒子群优化算法设计了参数自适应优化的航空发动机滑油屑末支持向量机预测模型.仿真结果表明:与传统的交叉验证试算法相比,基于免疫粒子群优化的预测模型实现了参数的自动择优,并且提高了预测精度.      

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

低温推进剂贮箱增压系统分布参数数值仿真(Ⅱ)增压系统数值模型与仿真结果

在所建立低温推进剂分布参数贮箱模型的基础上,采用液体火箭发动机试验台气路系统模块化建模与仿真软件,对某试验台液氧贮箱增压系统在发动机点火工作段的增压过程进行了仿真研究.仿真结果与试验结果以及经验公式计算结果获得了很好的一致,表明分布参数贮箱模型相对于集中参数模型更为准确全面地描述了低温贮箱内的流动和热分层现象,并表明有限体积模型体系及所开发的仿真软件具有广泛的适用范围和良好的仿真精度,在管路系统仿真领域具有工程应用价值和数值拓展潜力.