一种基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法
专利汇可以提供一种基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且一种基于基因遗传 算法 的结构 滤波器 参数优化方法，本 发明 针对含挠性和液体晃动的 航天器 目前普遍采用的PID+结构滤波器 姿态 控制方式，提出了一种滤波器参数的优化方法。包括以下步骤：(1)根据系统 状态方程 得到其可控可观的最小实现，并依据系统的输入-输出形式提取出被控系统的传递函数；(2)设计系统优化指标的具体形式为线性 相位 稳定裕度、增益稳定裕度和非线性稳定裕度的加权组合形式；(3)选择满足 稳定性 要求的初值，增大 优化算法 的成功概率；(4)采用基因 遗传算法 进行滤波器参数的优化。，下面是一种基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法专利的具体信息内容。
1.一种基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于实现步骤如下：
第一步，根据含挠性与液体晃动的姿态动力学系统的状态方程，得到可控可观的最小实现，并依据系统的输入-输出形式提取出所述状态方程的传递函数；
第二步，设计反馈控制器为PID+结构滤波器形式，从而得到整个闭环系统的传递函数，设计控制器优化指标形式为闭环系统的线性相位稳定裕度、增益稳定裕度和非线性稳定裕度的加权组合形式；
第三步，结合随机选取和工程经验来选择满足闭环系统稳定性要求的滤波器参数的初值集合；
第四步，基于以上的闭环传递函数和优化指标形式，采用基因遗传算法进行滤波器参数的优化。
2.根据权利要求1所述的基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于：所述第一步中传递函数的计算的过程为：
(1)将含挠性与液体晃动的航天器姿态动力学方程写成状态方程的形式：
y＝Cx+D
其中x表示状态变量向量，u表示输入，y表示输出；A表示系统矩阵，B表示输入矩阵，C表示输出矩阵，D表示传输矩阵。
(2)采用可控可观分解得到含挠性与液体晃动的姿态动力学状态方程的最小实现形式，消去不可观可控的状态变量；
(3)采用如下表达式计算系统的传递函数：
其中α(s)是状态方程的特征多项式，Ei,i＝0,...,n-1分别为状态方程的系数矩阵定义为：
En-1＝CB
En-2＝CAB+αn-1CB
...。
n-2 n-3
E1＝CA B+αn-1CA B+...+α2CB
n-1 n-2
E0＝CA B+αn-1CA B+...+α1CB
其中αi,i＝1,...,n-1为特征多项式α(s)相应项的系数。
3.根据权利要求1所述的基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于：
所述第二步具体实现为：设计系统待优化的指标函数的具体形式为：
f＝γ1Ggain+γ2Gphase+γ3Gnonlinear
其中Ggain,Gphase,Gnonlinear分别增益稳定裕度、线性相位稳定裕度和非线性稳定裕度，γ1,γ2,γ3分别为Ggain,Gphase,Gnonlinear的加权系数。
4.根据权利要求3所述的基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于：所述加权系数γ1,γ2,γ3满足γ1+γ2+γ3＝1且γ1∈(0,1)，γ2∈(0,1)和γ3∈(0,1)的条件。
5.根据权利要求1所述的基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于：所述第三步具体实现为：
(1)通过工程经验判断各个滤波器参数使得闭环系统稳定的大概范围，滤波器为如下三个二阶线性滤波器的级联形式：
其中s为拉普拉斯算子，Ti,i＝1,...,6，Di,i＝1,...,6分别为时间和阻尼常数。
(2)随机产生滤波器参数Ti,i＝1,...,6，Di,i＝1,...,6的各个组合值，对每种组合均判断闭环系统是否稳定，如果满足要求则将该组合值添加入初值集合；
(3)如果事先通过工程经验获得了稳定裕度比较好的滤波器初值，则将该初值与随机初值集合进行合并。
6.根据权利要求1所述的基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于：所述第四步具体实现为：
(1)设置基因遗传的遗传代数，种群规模以及设置前述选择的初值；
(2)调用基因遗传算法获得下一代结构滤波器参数值；
(3)计算结构滤波器参数值对应的优化目标值，如果所对应的闭环系统不稳定，则将目标值设置为一个比正常值大5～10倍的值的值；
(4)判断前后代之间的参数变化是否小于设定的阈值，或者迭代的代数是否达到设定的值，如果满足条件则停止计算，否则继续调用步骤(2)。
7.根据权利要求6所述的基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法，其特征在于：所述设定的阈值为0.0001，或视具体对象可做相应调整。
一种基于基因遗传算法的结构滤波器参数优化方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
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