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🔥内容介绍

针对二阶及高阶控制系统的动态响应精度与鲁棒性需求，提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的三环自动驾驶仪双参数控制器设计方案。通过引入动态边界约束、周期性重置机制与惯性权重衰减策略，解决传统 PSO 易早熟收敛、参数寻优精度不足的问题，实现对三环自动驾驶仪比例 - 积分（PI）、比例 - 微分（PD）等双参数控制器的全局最优优化。仿真结果表明，该方案在二阶振荡系统与高阶惯性滞后系统中，均能显著提升系统响应速度、抑制超调量，增强抗干扰能力与鲁棒性，为复杂自动驾驶控制系统的参数设计提供高效解决方案。

1 引言

1.1 研究背景与意义

三环自动驾驶仪（角速度环、姿态角环、位置环）是导弹、无人机等飞行器姿态与轨迹控制的核心单元，其控制器参数直接决定系统动态性能（响应速度、超调量）与稳态精度（稳态误差、抗干扰能力）[1]。二阶及高阶控制系统（如含弹性模态的飞行器动力学模型、多自由度机械传动系统）存在非线性、参数摄动与外部扰动等问题，传统试凑法、Ziegler-Nichols 法设计的双参数控制器（如 PI-PD、PD-PI 串级结构）难以兼顾多性能指标优化 [2]。

粒子群优化（PSO）算法因结构简单、收敛速度快，被广泛应用于控制系统参数优化，但传统 PSO 存在三大缺陷：① 边界约束固定导致寻优空间受限；② 后期粒子多样性下降易陷入局部最优；③ 惯性权重恒定无法平衡全局探索与局部开发 [3]。因此，亟需改进 PSO 算法，实现三环自动驾驶仪双参数控制器的精准优化。

1.2 研究现状

现有 PSO 改进策略主要集中于惯性权重调整（如线性衰减、非线性自适应）与粒子位置更新机制优化，但忽略了寻优边界的动态适应性与粒子种群的周期性 “焕新”[4]。在三环自动驾驶仪设计中，现有参数优化方法多针对单环或双环控制器，未充分考虑三环耦合特性对双参数协同优化的要求，导致系统整体性能受限 [5]。

1.3 本文创新点

1. 提出动态边界 + 周期性重置 + 惯性权重衰减的三重改进 PSO 算法，提升参数寻优的全局搜索能力与精度；

1. 针对二阶 / 高阶控制系统，设计三环自动驾驶仪双参数控制器（如角速度环 PD + 姿态角环 PI + 位置环 PI），通过协同优化实现多性能指标平衡；

1. 建立二阶振荡系统与高阶惯性滞后系统仿真模型，验证优化方案的通用性与鲁棒性。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% Optimal Solution given in the paper

% ka = -0.006;

% ki = 8.61;

kr = 0.2903 ;

s = tf('s');

wd = 22.4;

ksi_d = 0.052;

K1 = -1116.5;

K3 = 0.6477;

T_alpha = 0.676;

A11 = 0.001054;

A12 = -0.00081;

G_q = K3*(1+T_alpha*s)*wd^2/(s^2+2*ksi_d*wd*s+wd^2);

G_z = K1*(1+A11*s+A12*s^2)*wd^2/(s^2+2*ksi_d*wd*s + wd^2);

ksi_a = 0.7;

wa = 250;

ksi_r = 0.65;

wr = 500;

G_acc = wa^2/(s^2+2*ksi_a*wa*s+wa^2);

G_gyro = wr^2/(s^2+2*ksi_r*wr*s+wr^2);

w1 = weights.w1; % weight for undershoot error

w2 = weights.w2; % weight for overshoot error

w3 = weights.w3; % weight for settling time error

w4 = weights.w4; % weight for risetime error

usd = des_perfomance.us; % desired us

osd = des_perfomance.os; % desired os

tsd = des_perfomance.ts; % desired ts

rsd = des_perfomance.rs; % desired rs

us = y.Undershoot; % System undershoot

os = y.Overshoot; % System overshoot

ts = y.SettlingTime; % System settlingtime

rs = y.RiseTime; % System risetime

z = w1*(us-usd)^2 + w2*(os-osd)^2 + w3*(ts-tsd)^2 + w4*(rs-rsd)^2;

end

🔗 参考文献

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🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟电力系统方面

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电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器， 虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型

🌟 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌟 雷达方面

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🌟 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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