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申请/专利权人：中国科学院光电技术研究所

摘要：本发明公开了一种光电跟踪系统自抗扰控制方法，首先是建立光电跟踪系统位置环自抗扰控制系统。其次，对多目标粒子群优化算法进行改进，在进化过程中采用自适应非线性化方式调整算法参数并引入变异操作。最后，采用改进多目标粒子群优化算法对自抗扰控制模型参数进行整定。本发明在多目标粒子群优化算法中引入变异操作并对算法参数进行自适应非线性化处理，提高了算法的全局和局部搜索能力，避免粒子陷入局部最优的同时还提高了算法的收敛速度，将改进的多目标粒子群优化算法用于自抗扰控制系统参数整定，与传统带宽法参数整定相比，本方法实现光电跟踪位置环的快速、精准跟踪，改善了光电跟踪系统位置环的跟踪效果。

主权项：1.一种光电跟踪系统自抗扰控制方法，其特征在于：其采用一种改进的多目标粒子群优化方法通过寻优的方式实现对自抗扰控制模型的参数整定，确定最优自抗扰控制模型，所述控制方法包括以下步骤：步骤1：建立光电跟踪系统位置环自抗扰控制系统，所述光电跟踪系统位置环自抗扰控制系统以状态空间的形式表示为： ，其中，为输出状态，为输出状态的一阶导，为系统的输入信号，为系统存在的不确定性和扰动，是控制系统已知的近似参数；步骤2：初始化所述改进的多目标粒子群优化方法的参数，包括：粒子总个数设为80，粒子的搜索空间维度设为4，加速度常数的最大值为2，最小值为0.4，惯性权重的最小值为0.4，最大值为0.9，最大迭代次数runmax设置为100，目标函数个数为3，变异率为0.5，第个粒子的位置代表自抗扰控制系统中需要整定的4个参数；确定每一个参数的调节范围，粒子每一维速度，初始化上述近似参数；步骤3：初始化粒子种群，采用随机初始化的方式初始化粒子速度和粒子位置；步骤4：初始化粒子局部最优值，将初始化种群中每个粒子的位置向量作为自抗扰系统中待优化的4个参数，并对光电跟踪系统位置环自抗扰控制系统进行仿真，计算每个初始化粒子的3个目标函数值；并将粒子局部最优值的位置向量初始化为粒子的当前位置： ，其中，代表第i个粒子局部最优值，表示第i个粒子局部最优值位置向量中的第d维的值；步骤4中，所述的3个目标函数为： ，其中，表示跟踪误差，表示调节时间，表示上升时间，表示超调量，为权值；步骤5：初始化粒子全局最优值，确定初始化粒子支配关系，确定前沿，并根据拥挤度规则在中选取一个粒子作为初始化全局最优点： ，其中，表示全局最优值位置向量中的第d维的值；步骤6：在进化过程中，对当前代的加速度常数，惯性权重进行自适应非线性化处理；步骤7：对每个粒子的每维速度、位置进行更新，并判断粒子当前速度、位置是否超出设定范围，如果超出设定范围，对对更新过程中位置、速度超出范围的粒子进行处理，具体化为若粒子第维速度超过最大值，则令，若超过最小值，则令；若粒子第维位置超过最大值，则令，，若超过最小值，则令，；其中，表示第i个粒子的速度向量，表示第i个粒子速度向量中第d维数值；步骤8：将更新后每个粒子的位置向量作为当前代自抗扰控制系统中的4个需要整定参数，并对光电跟踪系统位置环自抗扰控制系统进行仿真，计算当前代所有粒子的3个目标函数值；步骤9：确定当前代粒子间支配关系：对第个粒子，如果存在粒子使得粒子的3个目标函数值均小于粒子的目标函数值，则粒子被粒子支配，将不被支配的粒子位置及其对应的三个目标函数值记录下来，并将不被支配的粒子作为前代的前沿点；步骤10：对粒子进行变异操作，将粒子群体分为三部分，第一部分不进行变异，第二部分进行均匀变异，第三部分进行非均匀变异；步骤11：更新局部最优，得到更新后的粒子位置向量，计算新的适应度函数值，对于粒子，若更新后的粒子支配更新前的粒子，则将粒子的最优值更新为当前位置向量，否则不进行更新；步骤12：更新精英集，精英集矩阵用于存储进化过程中较优粒子的位置向量，将步骤9中确定的当前代前沿点与精英集矩阵中存储的较优粒子进行支配关系确定，将不被支配粒子的位置向量保存在精英集矩阵中；步骤13：更新全局最优值，在精英集矩阵中更新全局最优点，进行网格自适应划分，根据拥挤度规则，在拥挤度最小的网格中随机选取一个粒子作为全局最优点；步骤14：判断是否满足终止条件，若满足则输出全局最优粒子，即最优自抗扰控制系统对应的参数，和其对应的三个目标函数的适应度值，否则转向步骤6。

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