基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化

	基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化
	段海滨 ; 王道波 ; 于秀芬
刊名	中国空间科学技术
	2007
卷号	27 期号:4 页码:28-33,43
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
ISSN号	1000-758X
其他题名	Study on the Improved ACA-based Parameters Optimization ofNLPID Controller for Flight Simulator
通讯作者	北京8701信箱
中文摘要	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.
英文摘要	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 im proved ACA were applied to a high perform ance flight simulator.The experim enta1 resuIts 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 simu1ation servo system contro11ers.
学科主题	微波遥感
收录类别	CSCD
资助信息	国家自然科学基金(60604009),航空科学基金资助项目(2006ZC51039),北京航空航天大学“蓝天新秀”基金资助项目
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:2909992
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.cssar.ac.cn/handle/122/1930]
专题	国家空间科学中心_微波遥感部
推荐引用方式 GB/T 7714	段海滨,王道波,于秀芬. 基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化[J]. 中国空间科学技术,2007,27(4):28-33,43.
APA	段海滨,王道波,&于秀芬.(2007).基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化.中国空间科学技术,27(4),28-33,43.
MLA	段海滨,et al."基于改进蚁群算法的飞行仿真转台的控制优化".中国空间科学技术 27.4(2007):28-33,43.