基于改进粒子群算法的再入飞行器轨迹优化

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1、文章编号：1003-6199(2011)04-0055-05?■摘要：采用基于距离量度和自适应惩罚相结合的约束处理技术的改进粒子群优化算法(PSO)应用于再入飞行器轨迹优化，避免适应值函数中复杂的罚函数及罚因子的设计，提高优化算法的通用性。以高超声速飞行器最小控制量再入轨迹优化为例，并对飞行器运动模型进行简化及控制量参数化。对两种不同的高超声速飞行器模型进行优化，仿真结果验证算法的有效性及通用性。关键词：再入飞行器；轨迹优化；粒子群优化算法；多约束处理？中图分类号：V412文献标识码：A••DesignofReentryVehicleTrajectoryOptimizati

2、on?BasedonImprovedParticleSwarmOptimizationAlgorithm??••SUMao,WANGYong?ji,LIULei,CHANGSong?tao?(DepartmentofControlScieneeandEngineering,HuazhongUniversityofScieneeandTechnology,?KeyLaboratoryofImageProcessingandIntelligentControl,Wuhan430074,China)AbstractsmethodusingParticalSwarmOptimiza

3、tion(PSO)isappliedtoreentryvehicletrajectoryoptimization,themethodbasedondistancemeasuresandadaptivepenaltyfunctionsavoidsthecomplexdesignforpenaltyfunctionsandpenaltyfactors,anddevelopsthegeneralityofthealgorithm・Fortheminimumcontrolenergyreentrytrajectoryoptimizationforhypersonicglideveh

4、icles,modelissimplified,controlvariableisparameterized.Twodifferenthypersonicvehiclesareoptimizedbythemethod,Theeffectivenessandgeneralityofthemethodaredemonstratedbysimulationresults.■Keywords:reentryvehicle;trajectoryoptimization;particalswarmoptimization;multi?constrainshandling1引言?飞行器再

5、入轨迹优化问题是一类最优控制问题，传统的再入轨迹优化设计方法主要有基于极大值原理的间接法和基于非线性规划理论的直接法等确定性优化算法［1］。由于飞行器运动方程高度非线性,再入轨迹约束条件多，间接法求解过程较为繁琐，因此人们更多的采用直接法求解。但是无论是直接法还是间接法，由于均采用传统的寻优方法，对初值十分敏感，并且计算时间较长。随着以遗传算法和粒子群算法为代表的智能优化算法的发展，已经有学者尝试采用智能优化算法进行轨迹优化研究［2］。？PSO算法是一种基于群体智能的并行全局搜索算法，采用简单的速度-位置搜索模型实现对整个空间的寻优操作，具有收敛速度快，算法简单，易于实现等

6、优点。近年来，也有学者将其应用于飞行器轨迹优化，文献［3］及文献［4］研究了粒子群算法在高超声速飞行器轨迹优化及航迹规划中的应用。？PSO算法本身是一种无约束的搜索技术，而飞行器的再入轨迹优化问题是一个多约束问题，因此，设计有效的约束处理机制是设计算法的关键。目前广泛使用的约束处理方法是惩罚函数法，但罚函数的设计及罚因子的确定较为困难，且对于不同的问题不具有通用性。为了避免这种困难，本文采用了基于距离量度及自适应惩罚的约束处理方法，综合考虑了目标函数与约束函数的关系，避免了适应值函数中惩罚项权值的设置问题，使算法针对模型的参数设置减少，对于不同的模型更具有通用性。本文以高超

7、声速飞行器再入轨迹控制量最小优化为例，采用了两种模型，验证了算法的有效性及通用性。2飞行器再入轨迹优化问题？2?1再入运动方程？假设地球是一个均匀球体，以时间为自变量，考虑地球自转引起的哥氏惯性力和牵连惯性力的影响，飞行器再入段无动力滑翔，侧滑角为零，得到如下的极坐标下的再入飞行器三自由度运动方程组［5］：??drdt=v?sin?丫?d0dt=v?cosy?sin?巾r?cos???d?dt=v?cosY?sin?巾r?dvdt=F?Dm-g?sin?y+«?2?er?cos??(?sin?Y?cos??-??c