【程序员必看+收藏】AI Agent：从聊天机器人到数字员工的智能革命指南
2026/1/18 18:42:41
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🔥内容介绍
针对二阶及高阶控制系统的动态响应精度与鲁棒性需求，提出一种基于改进粒子群优化（PSO）算法的三环自动驾驶仪双参数控制器设计方案。通过引入动态边界约束、周期性重置机制与惯性权重衰减策略，解决传统 PSO 易早熟收敛、参数寻优精度不足的问题，实现对三环自动驾驶仪比例 - 积分（PI）、比例 - 微分（PD）等双参数控制器的全局最优优化。仿真结果表明，该方案在二阶振荡系统与高阶惯性滞后系统中，均能显著提升系统响应速度、抑制超调量，增强抗干扰能力与鲁棒性，为复杂自动驾驶控制系统的参数设计提供高效解决方案。
1 引言
1.1 研究背景与意义
三环自动驾驶仪（角速度环、姿态角环、位置环）是导弹、无人机等飞行器姿态与轨迹控制的核心单元，其控制器参数直接决定系统动态性能（响应速度、超调量）与稳态精度（稳态误差、抗干扰能力）[1]。二阶及高阶控制系统（如含弹性模态的飞行器动力学模型、多自由度机械传动系统）存在非线性、参数摄动与外部扰动等问题，传统试凑法、Ziegler-Nichols 法设计的双参数控制器（如 PI-PD、PD-PI 串级结构）难以兼顾多性能指标优化 [2]。
粒子群优化（PSO）算法因结构简单、收敛速度快，被广泛应用于控制系统参数优化，但传统 PSO 存在三大缺陷：① 边界约束固定导致寻优空间受限；② 后期粒子多样性下降易陷入局部最优；③ 惯性权重恒定无法平衡全局探索与局部开发 [3]。因此，亟需改进 PSO 算法，实现三环自动驾驶仪双参数控制器的精准优化。
1.2 研究现状
现有 PSO 改进策略主要集中于惯性权重调整（如线性衰减、非线性自适应）与粒子位置更新机制优化，但忽略了寻优边界的动态适应性与粒子种群的周期性 “焕新”[4]。在三环自动驾驶仪设计中，现有参数优化方法多针对单环或双环控制器，未充分考虑三环耦合特性对双参数协同优化的要求，导致系统整体性能受限 [5]。
1.3 本文创新点
- 提出动态边界 + 周期性重置 + 惯性权重衰减的三重改进 PSO 算法，提升参数寻优的全局搜索能力与精度；
- 针对二阶 / 高阶控制系统，设计三环自动驾驶仪双参数控制器（如角速度环 PD + 姿态角环 PI + 位置环 PI），通过协同优化实现多性能指标平衡；
- 建立二阶振荡系统与高阶惯性滞后系统仿真模型，验证优化方案的通用性与鲁棒性。
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
% Optimal Solution given in the paper
% ka = -0.006;
% ki = 8.61;
kr = 0.2903 ;
s = tf('s');
wd = 22.4;
ksi_d = 0.052;
K1 = -1116.5;
K3 = 0.6477;
T_alpha = 0.676;
A11 = 0.001054;
A12 = -0.00081;
G_q = K3*(1+T_alpha*s)*wd^2/(s^2+2*ksi_d*wd*s+wd^2);
G_z = K1*(1+A11*s+A12*s^2)*wd^2/(s^2+2*ksi_d*wd*s + wd^2);
ksi_a = 0.7;
wa = 250;
ksi_r = 0.65;
wr = 500;
G_acc = wa^2/(s^2+2*ksi_a*wa*s+wa^2);
G_gyro = wr^2/(s^2+2*ksi_r*wr*s+wr^2);
w1 = weights.w1; % weight for undershoot error
w2 = weights.w2; % weight for overshoot error
w3 = weights.w3; % weight for settling time error
w4 = weights.w4; % weight for risetime error
usd = des_perfomance.us; % desired us
osd = des_perfomance.os; % desired os
tsd = des_perfomance.ts; % desired ts
rsd = des_perfomance.rs; % desired rs
us = y.Undershoot; % System undershoot
os = y.Overshoot; % System overshoot
ts = y.SettlingTime; % System settlingtime
rs = y.RiseTime; % System risetime
z = w1*(us-usd)^2 + w2*(os-osd)^2 + w3*(ts-tsd)^2 + w4*(rs-rsd)^2;
end
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
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