本文關(guān)鍵詞：基于混沌蜂群算法的小型無人直升機(jī)系統(tǒng)辨識(shí)

  更多相關(guān)文章： 小型無人直升機(jī) 系統(tǒng)辨識(shí) 人工蜂群算法 混沌算子

【摘要】：針對(duì)小型無人直升機(jī)在懸停狀態(tài)下飛行動(dòng)力學(xué)模型的系統(tǒng)辨識(shí)問題,提出了一種基于混沌蜂群算法(chaotic artificial bee colony algorithm,簡(jiǎn)稱CABC)的辨識(shí)方法。由于直升機(jī)的數(shù)學(xué)模型是非線性的,因此用小擾動(dòng)理論對(duì)其線性化,得到縱橫方向待辨識(shí)的解耦模型;進(jìn)一步將系統(tǒng)辨識(shí)問題轉(zhuǎn)變成優(yōu)化問題,以蜂群為搜索單位,通過群體之間的信息交流與優(yōu)勝劣汰機(jī)制,使得蜂群向更優(yōu)方向進(jìn)化;利用混沌算子來改進(jìn)偵察蜂的搜索機(jī)制,使得人工蜂群算法脫離局部最優(yōu)束縛,獲得更強(qiáng)的全局尋優(yōu)能力。根據(jù)無人機(jī)實(shí)際飛行試驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)辨識(shí)獲得的模型進(jìn)行了分析與驗(yàn)證,結(jié)果表明,采用該辨識(shí)方法,估計(jì)出了解耦模型中的未知參數(shù),與遺傳算法和傳統(tǒng)人工蜂群算法相比,所提算法的辨識(shí)精度更高。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)機(jī)電學(xué)院;江蘇理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院;南京航空航天大學(xué)航空宇航學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小型無人直升機(jī) 系統(tǒng)辨識(shí) 人工蜂群算法 混沌算子
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51375230) 江蘇省科技支撐計(jì)劃重點(diǎn)資助項(xiàng)目(BE2013003-1,BE2013010-2) 南京航空航天大學(xué)研究生創(chuàng)新基地(實(shí)驗(yàn)室)開放基金資助項(xiàng)目(kfjj20160508)
【分類號(hào)】：V279;TP18
【正文快照】： 引言小型無人直升機(jī)是一種典型的空中機(jī)器人,具有定點(diǎn)懸停、垂直起降和低速巡航等能力,在軍用和民用領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,近年來一直是研究的熱點(diǎn)[1-3]。然而,由于它是一個(gè)多輸入多輸出(mul-tiple input multiple output,簡(jiǎn)稱MIMO)、強(qiáng)耦合、多變量、不穩(wěn)定的非線性系統(tǒng),為了

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本文編號(hào)：839053