直升机姿态控制：MOGA优化的 Hib∞回路成形方法

"基于MOGA算法的 Hv∞回路成形直升机姿态控制器设计" 在控制理论和实践中，显模型跟踪（Explicit Model Following, EMF）是一种广泛应用的技术，尤其在航空航天领域，如直升机控制系统的设计中。该技术旨在使系统输出尽可能接近一个预定义的理想模型。然而，显模型跟踪算法存在一个问题，即前馈模型逆的不确定性可能导致控制性能下降。为了解决这个问题，本文提出了一种改进的显模型跟踪 Hv∞（H-infinity）回路成形控制策略。 Hv∞回路成形控制是另一种增强系统鲁棒性的方法，通过设计控制器来最小化系统对不确定性和干扰的敏感性。它涉及选择合适的权重函数来优化控制器性能。然而，权重函数的选择往往具有一定的盲目性，这可能影响设计的效率和准确性。 为了解决这个问题，研究者采用了多目标遗传算法（Multi-Objective Genetic Algorithm, MOGA）。遗传算法是一种全局优化工具，模仿生物进化过程中的自然选择和遗传机制。在本研究中，MOGA用于寻找最优的权重函数，以同时优化多个目标，如控制精度、鲁棒性和计算效率。为了进一步提升搜索效率，还引入了改进的小生境淘汰技术。小生境策略是遗传算法的一种变体，它通过模拟生态系统中的局部适应性，有助于避免早熟收敛和维持种群多样性。 在设计直升机的内回路姿态控制系统时，该方法被应用于显模型跟踪 Hv∞回路成形控制。通过这种方式，可以有效地补偿模型逆的不确定性，提高系统的稳定性和鲁棒性，这对于在复杂环境和动态条件下飞行的直升机来说至关重要。实验结果表明，所提出的控制策略能显著提升直升机姿态控制的性能，使其更能够抵抗外部干扰和内部不确定性。 关键词：直升机、显模型跟踪、 Hv∞回路成形、多目标遗传算法、小生境 总结起来，这项研究的核心是结合显模型跟踪和 Hv∞回路成形控制理论，通过多目标遗传算法优化权重函数，以实现更高效、准确的直升机姿态控制。这种方法对于提升飞行器的控制性能和鲁棒性具有重要的实际意义，特别是在应对不确定性和复杂飞行任务时。