基于改进微粒群算法的无人机姿态控制参数智能整定

• 作者: 浦黄忠 王道波 甄子洋 胡勇
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报(英文版)
• 学科: 工学
• 关键词: 无人机 姿态控制 微粒群算法
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 页码范围: 52-57
• 页数: 6页
• 分类号: TP18|V249
• 字数: 1345字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-1120.2009.01.008

摘要

提出了基于改进微粒群算法的无人机姿态控制器参数智能整定方法.标准微粒群算法在搜索后期由于群体缺乏多样性而容易出现收敛停滞现象,为此提出了一种改进的微粒群算法.标准微粒群算法中的微粒速度是根据惯性运动、群体历史最优位置和自身历史最优位置来调节的.改进微粒群算法中的微粒除了保持惯性运动外,仅向当前群体中任意更优个体的状态学习,而且惯性权重系数是随机数.改进方案减少了算法不确定参数,简化了微粒学习机制,且增强了群体多样性.本文构建了无人机姿态控制系统,将改进微粒群算法用于四个控制参数的寻优整定.仿真结果表明,改进微粒群算法比一般微粒群算法具有更强的全局搜索能力,故获得更优的无人机姿态控制参数.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	甄子洋	南京航空航天大学自动化学院	79	485	12.0	16.0
2	王道波	南京航空航天大学自动化学院	183	2599	21.0	47.0
3	浦黄忠	南京航空航天大学自动化学院	13	65	6.0	7.0
4	胡勇	浙江大学电气工程学院	13	143	6.0	11.0