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申请/专利权人：南京航空航天大学
申请日：2020-11-18
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN112464557B
主分类号：G06F30/27
分类号：G06F30/27;B64F5/00;B64C13/00;G06F111/04;G06F111/06
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.02#授权;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开
摘要：本发明公开了基于改进型混合多目标PSO的飞翼无人机冗余舵面控制方法，属于计算、推算或计数的技术领域。本发明针对先进布局飞翼无人机的舵面综合特性，包括舵面受限，强耦合、非线性等，常规线性分配方法难以精确控制的问题，提出基于混合多目标粒子群算法的操纵冗余分配策略，有效处理飞翼无人机的舵面特性，解决飞行控制时的舵面操纵冗余。保证控制跟踪精度，实现舵面平滑控制，并提高控制面操纵效率。
主权项：1.基于改进型混合多目标PSO的飞翼无人机冗余舵面控制方法，其特征在于，考虑舵面偏转非线性及交叉耦合非线性的影响设计非线性动态逆飞行控制律，根据非线性动态逆飞行控制律计算滚转、俯仰和偏航三通道的控制力矩系数后构建虚拟控制指令，根据虚拟控制指令跟踪约束、能耗指标、平滑控制指标建立多目标函数，以各舵面操作变量构成的控制信号为粒子，采用改进PSO算法求解满足多目标优化函数的虚拟控制指令跟踪信号；其中，所述改进PSO算法在各舵面操作变量取值约束范围内初始化个体最优解集为初始种群，依据种群中各粒子计算Pareto最优解集，在Pareto最优解集中选取各目标函数值最小时的粒子，依据各目标函数期望精度计算所选粒子的选择概率权重并依据选择概率权重计算所选粒子为全局最优解的概率，依据所选粒子为全局最优解的概率从所选粒子中随机选择一个粒子作为全局最优解，依据选择的全局最优解更新粒子及个体最优解集，依据各目标函数期望精度计算所选粒子的选择概率权重的表达式为：wc为第c个所选粒子，minJc为第c个目标函数的最小值，εc为第c个目标函数的期望精度，c＝1,2,3，依据选择概率权重计算所选粒子为全局最优解的概率的表达式为：pc为第c个所选粒子为全局最优解的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于改进型混合多目标PSO的飞翼无人机冗余舵面控制方法
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