基于遗传算法的自动驾驶仪参数多目标优化研究

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摘要以经典两回路过载自动驾驶仪作为研究对象，将设计参数解析解作为初值，以系统的相对稳定性作为约束条件，以系统响应的过渡过程作为优化目标，建立了排除初值干扰的驾驶仪参数多目标优化模型，结合遗传算法进行了典型状态的驾驶仪参数优化。仿真结果表明，所采用的多目标优化模型及算法能够在保持系统稳定裕度的同时，改善驾驶仪动态特性，同时大幅提升设计效率，对经典两回路过载自动驾驶仪的参数设计具有一定的参考价值。

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Abstract：In this paper, a classical twocircuit overload autopilot is taken as the research object. The analytical solutions of the design parameters are taken as the initial values. The relative stability of the system is used as the constraint condition. The transition process of the system response is used as the optimization target. A multiobjective optimization model for autopilot parameters with exclusion of initial value interference is established, and a parameter optimization of a typical autopilot is carried out employing genetic algorithm. The simulation results show that the multiobjective optimization model and algorithm used in this paper can improve the dynamic characteristics of the autopilot while maintaining the stability margin of the system, and greatly improve the design efficiency. The practice is preferable to the parameter design of the classical twocircuit overload autopilot.

收稿日期: 2019-03-04 出版日期: 2020-03-26

ZTFLH:

TJ765

作者简介: 施振兴（1993—），男，硕士，助理工程师，主要研究方向为飞行器总体设计、飞行动力学与控制

引用本文:

施振兴, 管再升, 王磊, 施臣钢, 伍彬. 基于遗传算法的自动驾驶仪参数多目标优化研究[J]. 空天防御, 2020, 3(1): 41-49.
SHI Zhenxing, GUAN Zaisheng, WANG Lei, SHI Chengang, WU Bin. Research on Multi-objective Optimization of Autopilot Parameters Based on Genetic Algorithm. Air & Space Defense, 2020, 3(1): 41-49.

链接本文:

https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/ 或 https://www.qk.sjtu.edu.cn/ktfy/CN/Y2020/V3/I1/41

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