10.3969/j.issn.1006-9348.2018.03.007
自适应粒子群在四旋翼PID参数优化中的应用
在四旋翼飞行器控制系统中,通常用遗传粒子群算法(GAPSO)来对PID的三个参数进行整定.但是这种方式没有考虑到粒子群算法初期,种群的全局搜索能力强,不需要对粒子进行调节.盲目的在算法中引入交叉、变异操作,只会降低控制系统的效率.因此提出了一种自适应粒子群算法.通过计算种群粒子间距来判断粒子群是否聚集,如果间距小于阈值,就对粒子进行调节来保持粒子群的多样性,否则就不使用.这种调节方式极大地提高了算法的效率,对于需要实时控制的四旋翼飞行器来说以上措施尤为重要.经Matlab/Simulink仿真后结果证实了算法的有效性.
四旋翼飞行器、自适应粒子群算法、仿真、控制器
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
山西省自然科学基金项目2015011050
2018-05-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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