基于randw-secpso的四旋翼飞行器分数阶pid控制器参数优化-赵玉颖.pdf
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1、基于RandWSecPSO的四旋翼飞行器分数阶PID控制器参数优化 75基于RandWSecPSO的 四旋翼飞行器分数阶PID控制器参数优化赵玉颖,姜香菊,曾幼涵(兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070)摘要:为了提高四旋翼飞行器姿态控制的控制性能,将分数阶PID控制器运用到四旋翼飞行器的控制系统中。提出了一种带随机权重平均值的二阶粒子群算法(RandWSecPSO)去优化分数阶PID控制器的参数。将随机权重平均值与二阶粒子群算法相结合,对粒子群进行二阶初始化,同时加入随机权重用以平衡全局搜索能力和局部开发能力,这样提高了算法的收敛精度,并将其与PID控制器进行仿真分析。通过搭
2、建仿真平台,验证了该算法的可行性。仿真结果表明:RandWSecPSO算法在优化四旋翼飞行器分数阶控制器的参数上要好于粒子群算法(PSO),与PSO算法相比调节时间缩短了07 S,上升时间减少了02 S,超调量减小了8,具有收敛速度快、超调量小、稳定性好等优点。总之RandWSecPSO算法优化分数阶PID动态响应特性比PID要好很多。关键词:粒子群算法;带随机权重的二阶粒子群算法;分数阶PID控制器;四旋翼飞行器中图分类号:TP273 文献标识码:A 文章编号:10008829(2017)11007505Parameter Optimization of Fractional Order P
3、ID Controller for Four RotorAircraft Based on RandWSecPSOZHAO Yuying,JIANG Xiang-ju,ZENG Youhan(School of Automation&Electric Engineering,Lanzhou Jiaotong University,Lanzhou 730070,China)Abstract:In order to improve the control performance of the attitude control of four rotor aircraft,the fractiona
4、lorder PID controller is applied to the control system of the four rotor aircraftA secondorder particle swarm op-timization algorithm with random weight averaging(RandWSeePSO)is proposed to optimize the parameters offractional order PID controllerThe random weight average value iS combined with seco
5、ndorder particle swarmoptimization algorithm,the particle swanTI is secondorder initialized,while a random weight is added to balancethe global search ability and the local exploitation ability,SO as to improve the convergence accuracy of the algorithm,and the simulation analysis with PID controller
6、The feasibility of the algorithm is verified by the simulation platforillThe simulation resuhs show that the RandWSecPSO algorithm iS better than the particle swarmoptimization(PSO)algorithm in optimizing the parameter of the four rotor aircraft fractional order controllers,the regulating time is sh
7、ortened by 07 S,the rise time is redured by 02 S and overshoot is reduced by 8,which has the advantages of fast convergence speed,small overshoot and good stabilityIn short,RandWSecPSO algorithm optimizes the fractional order PID dynamic response characteristics much better than PIDKey words:PSO:Ran
8、dWSeePSO;fractional order PID;four rotor aircraft近年来,四旋翼飞行器具有结构紧凑、对称分布和收稿日期:20170324基金项目:甘肃省高等学校科研项目(2014A-041)作者简介:赵玉颖(1988一),女,山东菏泽人,硕士研究生,主要研究方向为四旋翼飞行器控制器参教优化;姜香菊(1978),女,河南周口人,硕士,副教授,主要研究方向为故障诊断、容错控制。能够垂直起降等特点,在军用和民用上得到了广泛应用。许多科研机构、高等学校相继开始研究四旋翼飞行器,尤其在飞行器导航和位置姿态控制方面,但研究最多的还是飞行器的姿态控制问题。特别近年来,四旋翼飞
9、行器的应用的领域范围扩大,例如快递、空中摄影、救灾等方面都有涉足,那么对四旋翼飞行器的姿态控制要求就会很高。常见的控制方法就是PID控制算万方数据76 测控技术2017年第36卷第11期法,因其算法简单,易于实现等特点,在工业领域应用中最为广泛。然而随着科学技术的不断发展,传统的控制算法不能满足工业控制的要求,所以需要运用智能算法才能实现工业控制的要求。近年来,分数阶控制器不断提出以及其在许多领域中得到应用,得出的整定的参数比其他的控制器的参数对系统的性能更好。分数阶PID控制理论是以分数阶微积分理论为基础的,将整数阶PID与之结合组成的一类控制器。在分数阶控制器参数优化方面,理论上是可以得到
10、全局最优解,因为智能算法优化性较强。文献1在分数阶控制器中引入了混合粒子群优化算法,引入的该算法解决了粒子群算法在早期易陷入局部最优和收敛效率低的问题。文献2介绍了分数阶PID控制器的控制性能优于PID,将分数阶PID控制器引入到高超声速飞行器姿态控制当中,并对其进行展望。本文采用带随机权重平均值的二阶粒子群算法优化分数阶PID控制器的5个参数,并在相同的控制条件下与整数阶PID控制器相比较,证明分数阶PID控制器在快速性、稳定性以及抗干扰能力方面都要好于整数阶PID控制器的控制性能。1 四旋翼飞行器数学模型的建立四旋翼飞行器的动力学数学模型,是飞行控制系统设计和实现飞行控制的基础。考虑外界复
11、杂条件对控制设计带来的影响,所以先研究室内或室外无风情况下飞行器悬停和慢速飞行控制,这样就可以忽略空气阻力系数。图1为四旋翼飞行器的受力图。地面坐标系图I 四旋翼飞行器的受力图四旋翼飞行器为十字对称结构,将其视为具有6个自由度的刚体,其运动方程可根据牛顿欧拉公式来建立,又忽略掉螺旋陀螺效应,则四旋翼飞行器最终的非线性数学模为x=U1(cos咖cospsin吵+sin6sin砂)m,=Ul(cos6sinosinOsin咖co渺)mz=Ul(cos6cos0)mg(1)由=tU2f。0=Z以i巾=tU4l。本文主要研究四旋翼飞行器的姿态控制,所以通过对式(1)进行解耦,可得四旋翼飞行器姿态的方程
12、:? Z巾2了_苔:_lU3 (2)”? fU4缈2了一1嚣对式(2)进行拉普拉斯变换,可以得到四旋翼飞行器各姿态角的传递函数。翻滚运动的传递函数州2百t (3)俯仰运动的传递函数p(s)=lryLs2(4)偏航运动的传递函数纵。2寺 )表1为四旋翼飞行器的实际参数。通过表1可解算出四旋翼飞行器各姿态的传递函数的表达式。表1 四旋翼飞行器的参数2分数阶控制器设计常用的分数阶微积分定义主要有GrunwaldLetnikov定义、RiemannLiouville定义和Caputo定义。分数阶微积分一般表达式为Jf嵩 尺(a)o。D?=?1 尺(a)=0 (6)【f(,鼬)。式中,口和t分别为算子的
13、上下限;a为微积分阶次。分数阶PID控制器是在传统PID控制器的基础上,又增添了两个可调参数,即积分阶次和微分阶次。所以分数阶PID控制器在时域内的表达式可表示为u(t)=Ke(t)+K厂3e()+矿e() (7)通过对式(7)拉普拉斯变换可得到分数阶PID的传递函数为G(5)=静*=+Kil。+ (8)从式(7)和式(8)可以看出,分数阶PID是无限维的,所以在有限维的仿真软件中不能直接实现,需要对其进行近似化处理,才可以完成分数阶PID控制器的设计。可采用改进的Oustaloup滤波算法,对分数阶微万方数据基于RandWSecPSO的四旋翼飞行器分数阶PID控制器参数优化 77积分算子进行
14、逼近处理。该滤波器的传递函数为 s81-7“(万去)直舞式:=(等卜2N+l旷(等厂;6=10;d=9。3基于带随机权重的二阶PSO的分数阶控制器参数优化31粒子群算法粒子群算法(PSO)是一种群智能的全局搜索优化算法,该算法是由Kennedy和Eberhart在1995年提出的H。7 J。首先在可行解空间随机初始化一组粒子,然后根据粒子的位置、速度来更新粒自己,最后每个粒子是否得到最优解可由目标函数来衡量。粒子的速度和位置如下:E+1=E+cl rl(P:一戈:)+c22(P:一髫:) (10)墨”=算:+E“ (11)式中,y为粒子的速度,它的最大值和最小值由实际情况给出;E“为以第i个粒
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