遗传算法与蒙特卡洛方法：高超声速飞行器鲁棒控制系统的参数优化设计

本文档深入探讨了高超声速飞行器的鲁棒控制系统设计，由Christopher I. Marrison和Robert F. Stengel两位作者来自普林斯顿大学，新泽西州。主要关注的是飞行器在纵向平面的控制，这是一个高度复杂的系统，因为非线性模型包含28个不确定性参数，这增加了设计的挑战。 文章采用遗传算法进行控制器系数的设计搜索，这种方法通过模拟生物进化过程，优化每个控制器参数的空间分布，以寻求最佳性能。同时，利用蒙特卡洛方法对每个搜索点的稳定性与鲁棒性进行评估，确保系统在参数变化范围内具有良好的动态行为。 核心概念是通过概率函数来衡量补偿器的鲁棒性，这个函数表示在参数变化范围内，闭环系统的稳定性指标落入允许范围的概率。设计者旨在最小化一个性能指标函数，以找出控制器系数的最佳可能空间，这体现了综合考虑不同设计目标的稳健性策略。 文章强调了在面对参数不确定性时，如何通过这种设计方法识别并处理鲁棒性指标，使之适应实际工程应用。符号解析部分列举了关键的物理量和变量，如声速、阻力系数、升力系数、俯仰角速度、攻角等，这些都是设计过程中不可或缺的部分。 这篇论文展示了在高超声速飞行器控制领域的创新性工作，通过结合计算工具与工程知识，开发出能够应对实际飞行环境中不确定性和复杂性的鲁棒控制系统，对于推进航空技术的发展具有重要意义。