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基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化
Study on the Improved ACA-based Parameters Optimization of NLPID Controller for Flight Simulator

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段海滨 1   王道波 2   于秀芬 3  
文摘 提出了一种用改进蚁群算法优化飞行仿真转台非线性PID控制参数的新策略,借助相遇搜索策略和信息素残留系数的自适应控制思想对基本蚁群算法进行了改进,设计了一种基于改进蚁群算法优化飞行仿真转台非线性PID(NLPID)控制参数的飞行仿真转台系统结构,在对非线性PID控制参数进行优化时采用了时间乘以误差绝对值积分最小性能指标,最后将用改进蚁群算法优化后的控制参数应用于某型高性能飞行仿真转台.实验表明,采用改进蚁群算法优化非线性PID控制参数的飞行仿真转台系统可从带噪声的输入信号中合理地提取出微分信号,并且对噪声具有很强的滤波作用,整个系统响应速度快,并具有较强的鲁棒性.
其他语种文摘 A novel NLPID optimization strategy for flight simulator was proposed.In order to enhance the global convergence performance of ACA,the basic ACA was improved by using meeting search strategy and trail decay coefficient self-adaptive adjusting ideology.Furthermore,an improved ACA-based NLPID parameters optimization structure for flight simulator was designed.ITAE performance criteria was adopted in the improved ACA.Finally,the optimized parameters using improved ACA were applied to a high performance flight simulator.The experimental results demonstrate that the NLPID controller has strong robustness against noise.This proposed ACA-based HLPID parameters optimization strategy can also be used to develope other simulation servo system′controllers.
来源 中国空间科学技术 ,2007,27(4):28-33,43 【核心库】
关键词 蚁群算法 ; 信息素 ; 非线性比例 ; -微分-积分控制器 ; 参数优化 ; 飞行仿真转台
地址

1. 北京航空航天大学, 北京, 100083  

2. 南京航空航天大学, 南京, 210016  

3. 中国科学院,空间科学与应用研究中心, 北京, 100080

语种 中文
文献类型 研究性论文
ISSN 1000-758X
学科 航空
基金 国家自然科学基金 ;  中国航空科学基金 ;  北京航空航天大学蓝天新星基金
文献收藏号 CSCD:2909992

参考文献 共 9 共1页

1.  COLORNI A. Distributed Optimization by Ant Colonies. Proceedings of the 1st European Conference on Artificial Life,1991:134-142 被引 72    
2.  DORIGO M. The Ant System:Optimization by a Colony of Cooperating Agents. IEEE Transactions on Systems,Man,and Cybernetics-Part B,1996,26(1):29-41 被引 1161    
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9.  王颖. 一种自适应蚁群算法及其仿真研究. 系统仿真学报,2002,14(1):31-33 被引 88    
引证文献 1

1 杨希祥 智能优化算法及其在飞行器优化设计领域的应用综述 宇航学报,2009,30(6):2051-2061
被引 14

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