基于免疫粒子群优化算法的超声速飞行器自抗扰控制器设计

发布时间：2017-08-14 17:01

  本文关键词：基于免疫粒子群优化算法的超声速飞行器自抗扰控制器设计

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【摘要】：超声速飞行器的飞行空域和速域的范围较大,在飞行过程中受到复杂大气环境等不确定因素的影响,因而在该过程中飞行要素变化剧烈,其动力学模型本身具有很强的非线性和时变特性。超声速飞行器模型所具有的以上特性对飞行器的控制系统设计带来了很大挑战,需要有针对性地寻找出合适的控制策略并加以研究。自抗扰控制是一种新型控制方法,该控制方法将控制对象的内部和外部的不确定性作为一种总的扰动,通过扩张状态观测器对这个扰动的总和进行实时观测和补偿,从而使控制器获得了良好的鲁棒性,实现了对具有非线性及时变特性目标的有效控制。本文首先针对自抗扰控制器的基本控制理论展开相关研究,在该研究的基础上,对自抗扰控制器的参数整定方法开展相关的研究。通过理论方法寻找控制器参数优化的初值,选定初值后采用免疫粒子群优化算法进一步寻优,由此提出一套完整的自抗扰控制器参数优化方法。应用该方法优化控制器参数并将该控制器应用到超声速飞行器控制中,通过弹道程序的仿真验证了所设计的控制器能够对超声速飞行器这一时变非线性对象具有良好的控制效果。
【关键词】：自抗扰控制 超声速飞行器 免疫粒子群优化算法 参数整定
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V249
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-19
• 1.1 课题研究背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-17
• 1.2.1 超声速飞行器控制技术的发展情况10-11
• 1.2.2 自抗扰控制技术的研究现状11-16
• 1.2.3 粒子群优化算法研究现状16-17
• 1.3 论文结构和主要研究内容17-19
• 第2章 自抗扰控制的理论基础19-29
• 2.1 引言19
• 2.2 自抗扰控制系统的结构19
• 2.3 最速微分跟踪器19-22
• 2.3.1 经典微分器20-21
• 2.3.2 微分跟踪器21-22
• 2.4 非线性反馈律22-25
• 2.5 扩张状态观测器25-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章 自抗扰控制参数整定方法研究29-39
• 3.1 引言29
• 3.2 跟踪微分器的参数选取29-30
• 3.3 非线性反馈率参数选取30-32
• 3.4 扩张状态观测器的参数优化32-37
• 3.4.1 ESO的稳定条件32-33
• 3.4.2 ESO的性能分析33-37
• 3.5 仿真算例37-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第4章 基于免疫粒子群优化算法的自抗扰控制器参数整定研究39-46
• 4.1 引言39
• 4.2 基本粒子群优化算法39-41
• 4.3 标准粒子群算法41
• 4.4 基于浓度选择机制的免疫粒子群优化算法41-42
• 4.5 适应度函数的选择42-43
• 4.6 仿真验证43-45
• 4.7 本章小结45-46
• 第5章 自抗扰控制器在超声速飞行器控制中的应用46-62
• 5.1 引言46
• 5.2 自抗扰控制器在超声速飞行器上升段姿态控制中的应用46-56
• 5.2.1 质点弹道设计46-48
• 5.2.2 飞行器线性化模型的建立48-50
• 5.2.3 控制器设计50-51
• 5.2.4 空间弹道程序仿真51-56
• 5.3 超声速飞行器巡航段高度控制器设计56-60
• 5.3.1 控制器设计57-59
• 5.3.2 仿真分析59-60
• 5.4 本章小结60-62
• 结论62-63
• 参考文献63-68
• 攻读硕士学位期间所发表的学术论文68-70
• 致谢70

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本文编号：673708