基于PSO算法的飞机平衡状态求解

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1、第28卷第8期计算机仿真2011年8月文章编号：1006—9348(2011)08—0056一05基于PSO算法的飞机平衡状态求解李洪冬1，张民2，陈欣2(1．空军驻南京地区军事代表室，江苏南京210012；2．南京航空航天大学自动化学院，江苏南京210016)摘要：飞机的平衡状态求解是飞行控制律设计的基础。现有的飞机平衡方程的求解方法多采用全局优化法，存在收敛速度慢，易陷入局部最优等问题。为解决上述问题，提出一种利用粒子群优化算法求解飞机多种平衡状态的方法，能够利用粒子问的相瓦作用对整个搜索空间进行并行高效搜索，具有算法简单、收敛速度快等优点。仿真结果表明了对求解飞机平衡状态的有效性。

2、关键词：飞行控制；粒子群；平衡状态中图分类号：V249．1文献标识码：ACalculatingEquilibriumStatesofAircraftBasedonPSOArithmeticLIHong—don91，ZHANGMin2，CHENXin2(I．MilitaryRepresentativeOfficeofAirForceinNanjing，NanjingJiangsu210012，China；2．DepartmentofAutomaticControl，NUAA，NanjingJiangsu210016，China)ABSTRACT：Thesolutionofaircrafte

3、quilibriumstatesisthebaseoftheflightcontrollawdesign．ThecommonSO-lutionofaircraftequilibriumstatesisrealizedwithglobaloptimizationmethod，whichhasthedrawbacksofslowcon-vergenceandbeingpronetofallintolocaloptimization．Thisp印erpresentsamethodtosolutetheaircraftequilibri·amstatesbasedonthealgorithmof

4、ParticleSwarmOptimization(1X30)foritssimplicityandfastconvergence，whichCansearchtheextremuminparallelinthewholespacewiththeinteractionbetweenparticles．Theresultsofnumeri·calsimulationshowtheeffectivenessofthepmposodmethodinthesolutionoftheaircraftequilibriumstates．KEYWORDS：Flightcontrol；PSO；Equil

5、ibriumstates1引言在飞行数值仿真中，飞机的运动是用一组非线性微分方程来描述，而飞行性能分析和控制律设计通常都需要以在某种平衡状态下得到的线性模型为基础。平衡状态定义为所有的动作变量是常值或零的状态，即所有的线速度和角速度分量是常值或零，所有的加速度分量是零(假设飞机的重量保持恒定，并忽略空气密度随高度的变化)，如定常直毪、定常转弯等。飞机运动的数学模型是非线性模型，传统求平衡状态的方法是进行线性近似，即将其展开为泰勒级数，并取至一次项，略去二次以上各项，再解算线性方程，如此线性近似，必然会引起模型误差。目前常用的思路是采用全局优化的方法，首先建立飞机平衡状态的目标函数和每个模

6、态的约束条收稿日期：2010—05—26修回日期：2010一08—02—56一件，在整个搜索空问中搜索飞机的平衡状态，常用的优化方法有单纯形法、遗传算法、正交搜索法等。上述方法的特点是当计算起始点与平衡点相差较大时易发散或陷入局部最优，只有起始点与平衡点足够接近时才能较快收敛，因此在实际使用中有一定局限性。粒子群优化算法(ParticleSwarmOptimization，pso)是由Eberhart和Kennedy在1995年提出的一种进化计算技术⋯。该算法原理是从一组随机的初始值出发，采用基于邻域的搜索技术，通过迭代来寻找最优解，在每一次迭代中，粒子通过个体值(粒子本身找到的最优解)

7、和群体极值(种群目前找到的最优解)来更新自己。粒子群优化算法没有交叉与变异运算，算法结构简单，运行速度快。近年的研究表明，该算法在大多数情况下具有比单纯形法更高的效率，并在求解单目标优化问题时表现优异旧J，因此本文提出一种使用PSO算法求解飞机平衡状态的方法，并对该方法的运算速度和效果做了仿真验证。2飞机平衡状态的数学模型建立假定飞机受小扰动引起的过渡过程持续时间不长，微小扰动(如阵风、发动机工作不均衡、舵面的偶尔偏转等)而偏离原来