飞机发电机控制系统遗传算法仿真研究

" Simulation on aircraft generator control system using genetic algorithms 是一篇研究论文，主要探讨了如何利用遗传算法优化飞机发电机控制系统。作者包括Xuejun ZHANG、Si SHEN、Guanhui YAN和Yonglu CHEN，分别来自兰州交通大学、南京大学信息管理学院以及中国飞行试验研究院。关键词包括遗传算法、仿真、变频恒频、无刷双馈发电机和优化。" 论文中详细介绍了在分析飞机发电机结构和变频恒频发电原理的基础上，建立了一个级联无刷双馈飞机发电机的全面模型。这个模型旨在模拟飞机发电机的工作过程，并在SIMULINK开发环境中构建了一个基于该模型的无刷直流电机的仿真模型，以验证所建模型的正确性和实用性。 传统方法中的试错法在确定最优PI控制器参数时存在缺陷，为此，论文提出采用实数编码的遗传算法来优化发电机的转速控制参数。遗传算法是一种受到生物进化理论启发的全局优化方法，能够通过模拟自然选择和遗传机制，寻找问题的近似最优解。在飞机发电机控制系统的参数优化过程中，遗传算法的优势在于其能处理多目标优化问题，且不受局部极值的限制，从而有可能找到更优的控制参数设置。 通过遗传算法，可以更高效地调整和优化发电机控制系统的性能，确保在不同工作条件下，发电机能保持稳定的输出频率和电压，这对于航空电子设备的稳定运行至关重要。同时，遗传算法的引入也为解决复杂动态系统中的控制问题提供了新的思路。 此外，论文可能还涵盖了遗传算法的实现细节，如种群初始化、选择、交叉和变异操作，以及适应度函数的设计。通过一系列的仿真测试，作者可能对比了遗传算法优化后的控制策略与传统方法下的性能差异，展示了遗传算法在飞机发电机控制领域的潜力和优势。 这篇论文深入研究了遗传算法在飞机发电机控制系统中的应用，为提升飞机发电机的效率和稳定性提供了一种创新的优化方法，具有较高的学术价值和实践意义。