CN113722826A - 一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法 - Google Patents

一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，包括如下步骤：根据准定常假设建立扑翼飞行器空气动力学模型；根据扑翼飞行器空气动力学模型建立扑翼飞行器功率消耗的目标函数和约束函数；针对遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进和优化，并应用遗传算法搜寻目标函数的全局最优解；输出最优控制变量给扑翼飞行器。本发明可以在保证扑翼飞行器提供足够升力的前提下，降低飞行器的功耗，节约锂电池的能量消耗，提高扑翼飞行器的续航时间。

Description

一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法
技术领域
本发明涉及扑翼飞行器技术领域，尤其涉及一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法。
背景技术
扑翼飞行器可以像自然界中的鸟类一样进行低速飞行、盘旋、俯冲、悬停等飞行动作，因此扑翼飞行器在军用侦查和民用等领域得到了越来越广泛的应用。目前扑翼飞行器主要采用直流电机驱动、锂电池供电的方式，为了保持足够的升力，电机始终处于工作状态，由于扑翼飞行器尺寸和重量的限制，锂电池的容量通常不会很大，因此现有扑翼飞行器的续航时间通常较短，限制了扑翼飞行器执行任务的时间，因此对扑翼飞行器的节能控制研究对提高飞行器的任务执行时间和续航时间具有重要价值。
发明内容
本发明目的是提供了一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，以解决上述问题。
本发明解决技术问题采用如下技术方案：
一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，包括如下步骤：
S1，根据准定常假设建立扑翼飞行器空气动力学模型；
S2，根据扑翼飞行器空气动力学模型建立扑翼飞行器功率消耗的目标函数和约束函数；
S3，针对遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进和优化，并应用遗传算法搜寻目标函数的全局最优解；
S4，输出最优控制变量给扑翼飞行器。
优选的，根据准定常假设，扑翼飞行器空气动力学模型为：
F＝FL+FR
其中F为扑翼飞行器的升力；
Figure BDA0003239059780000021
ρ为大气密度，v为扑翼拍动速度，α为攻角，WL,w1,
Figure BDA0003239059780000022
为常量，R为扑翼飞行器翼展，r为扑翼的平均长度；
Figure BDA0003239059780000023
θ为俯仰角度，WR,w2,
Figure BDA0003239059780000024
为常量。
优选的，扑翼飞行器的功率消耗为：
Figure BDA0003239059780000025
C1，C2，C3为常量，T1为驱动扑翼电机拍动的转矩，T2为驱动攻角电机的转矩，T3为驱动俯仰电机的转矩。
优选的，扑翼飞行器节能控制的目标函数为：
Min P，扑翼飞行器的功率消耗最低。
优选的，约束条件为：
F＞G，G为扑翼飞行器的重力；
ρ＜ρmax，ρmax为安全飞行高度对应的大气密度；
v＜vmax，vmax为最大安全扑翼拍动速度；
0＜α＜αmax，αmax为攻角最大值；
0＜θ＜θmax，θmax为俯仰角最大值。
优选的，遗传算法的流程为：
S31，随机生成初始种群；
S32，计算适应度，适应度函数为扑翼飞行器的功率消耗P；
S33，选择操作；为了提高遗传算法的收敛速度，根据适应度值的大小进行排序，并设置不同的选择概率，适应度值最大的个体不进行交叉和变异操作，直接进入下一代；适应度值较大的个体设置较高的选择概率；适应度值较小的个体设置较低的选择概率，并设置罚函数，连续计算后两代个体的适应度值，若个体的适应度值持续偏低，则通过罚函数进一步降低选择概率；
S34，交叉操作；随机选择两个交叉点，并计算下一代的适应度值；为了提高遗传算法的收敛速度，对个体进行n次，n>2，随机交叉操作，取n次中的适应度最大值进入下一代，从而选择“优秀的”个体进入下一代；
S35，变异操作；随机选择两个变异点，并计算下一代的适应度值；为了提高遗传算法的收敛速度，对个体进行n次，n>2，随机变异操作，取n次中的适应度最大值进入下一代，从而选择“优秀的”个体进入下一代；
S36，达到迭代次数后，停止迭代。
优选的，步骤S4中的控制变量包括飞行高度、扑翼拍动速度、攻角和俯仰角。
本发明公开的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，具有以下有益效果：
(1)本发明公开的基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，输出的最优控制参数能够保证升力大于飞行器的重力，实现飞行器的自主飞行。
(2)本发明公开的基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法在保证足够升力的前提下，使扑翼飞行器的功率消耗最小，从而保证锂电池的续航时间。
(3)本发明公开的基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法对遗传算法的选择、交叉和变异操作进行了改进，确保快速收敛到最优控制参数，保证系统的实时性。
附图说明
图1为本发明基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法的整体流程图。
图2为本发明遗传算法的流程图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例公开的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，包括如下步骤：
S1，根据准定常假设建立扑翼飞行器空气动力学模型；
S2，根据扑翼飞行器空气动力学模型建立扑翼飞行器功耗的目标函数和约束函数，其中目标函数以扑翼飞行器的功率消耗最小为目标，约束函数包括升力应大于自身重力、飞行高度应确保最小安全高度、飞行速度小于最大设计速度、攻角在设计范围内、俯仰角在设计范围内，输出的控制变量为飞行高度、扑翼拍动速度、攻角和俯仰角；
S3，针对遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进和优化，并应用遗传算法搜寻目标函数的全局最优解，搜寻满足功耗最小时的最优控制变量；
S4，输出最优控制变量给扑翼飞行器。
根据准定常假设，扑翼飞行器空气动力学模型为
F＝FL+FR。
其中F为扑翼飞行器的升力；
Figure BDA0003239059780000041
ρ为大气密度，v为扑翼拍动速度，α为攻角，WL,w1,
Figure BDA0003239059780000042
为常量，R为扑翼飞行器翼展，r为扑翼的平均长度；
Figure BDA0003239059780000043
θ为俯仰角度，WR,w2,
Figure BDA0003239059780000044
为常量。
扑翼飞行器的功率消耗为
Figure BDA0003239059780000045
C1，C2，C3为常量，T1为驱动扑翼电机拍动的转矩，T2为驱动攻角电机的转矩，T3为驱动俯仰电机的转矩。在飞行状态下，扑翼飞行器的功率消耗主要是驱动扑翼电机、驱动攻角和俯仰角电机的功率。
扑翼飞行器节能控制的目标函数为：
Min P，扑翼飞行器的功率消耗最低。
约束条件为：
F＞G，G为扑翼飞行器的重力；扑翼飞行器的升力大于重力；
ρ＜ρmax，ρmax为安全飞行高度对应的大气密度；高度越高，大气密度越低，需保证扑翼飞行器的安全飞行高度；
v＜vmax，vmax为最大安全扑翼拍动速度；扑翼拍动速度小于最大安全扑翼拍动速度；
0＜α＜αmax，αmax为攻角最大值；攻角在设计范围之内；
0＜θ＜θmax，θmax为俯仰角最大值；俯仰角在设计范围之内。由此建立目标函数和约束函数，输出的控制变量为飞行高度、扑翼拍动速度、攻角和俯仰角。
如图2所示，遗传算法的流程为：
S31，随机生成初始种群，采用二进制编码生成初始种群，初始种群数量的大小与扑翼飞行器控制器的运算速度相关，初始种群数量越大，越能保持种群的多样性，确保搜寻到全局最优解，但是会降低遗传算法的收敛速度，降低响应时间，初始种群的大小通常应不小于40。
S32，计算适应度，第i个个体的适应度值为扑翼飞行器的功率消耗Pi。
S33，选择操作。为了提高遗传算法的收敛速度，根据适应度值的大小进行排序，并设置不同的选择概率，适应度值最大的个体不进行交叉和变异操作，直接进入下一代；计算所有个体适应度的平均值
Figure BDA0003239059780000051
当个体的适应度值
Figure BDA0003239059780000052
时，设置初始选择概率为μk(μk＞0.5)，当个体的适应度值
Figure BDA0003239059780000053
时，设置初始选择概率为1-μk，即适应度值较大的个体设置较高的选择概率；适应度值较小的个体设置较低的选择概率。
为概率μk设置罚函数，计算个体的适应度值
Figure BDA0003239059780000054
的后代个体的适应度值，若后代个体的适应度值仍然小于个体适应度的平均值
Figure BDA0003239059780000055
则μk+1＝εμk(0＜ε＜1)，即通过罚函数进一步降低个体的适应度值小于平均值的选择概率。
S34，交叉操作。交叉概率为0.1～0.5，随机选择两个个体的两个交叉点进行交叉操作，并计算下一代的适应度值；为了提高遗传算法的收敛速度，对两个个体进行n次，n>2，随机交叉操作，取n次中的适应度最大值进入下一代，从而选择“优秀的”个体进入下一代，n的取值会一定程度提高算法的复杂程度，但是通过多次随机交叉后取适应度值最大的个体有助于快速选择优秀的个体进入下一代，提高算法的收敛速度，通常情况下n的取值小于5。
S35，变异操作。变异概率为0.01～0.1，对单个个体随机选择两个变异点，并计算下一代的适应度值；为了提高遗传算法的收敛速度，对单个个体进行n次，n>2，随机变异操作，取n次中的适应度最大值进入下一代，从而选择“优秀的”个体进入下一代，n的取值会一定程度提高算法的复杂程度，但是通过多次随机交叉后取适应度值最大的个体有助于快速选择优秀的个体进入下一代，提高算法的收敛速度，通常情况下n的取值小于5。
S36，达到迭代次数(根据扑翼飞行器控制器运算速度的不同，迭代次数可以在100～300之间)或经过多次迭代后适应度值不再增加，则认为算法搜寻到最优解，停止迭代。
S37，最优解即为满足功耗最低的输出控制变量；飞行高度、扑翼拍动速度、攻角和俯仰角。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，根据准定常假设建立扑翼飞行器空气动力学模型；
S2，根据扑翼飞行器空气动力学模型建立扑翼飞行器功率消耗的目标函数和约束函数；
S3，针对遗传算法的选择、交叉和变异操作进行改进和优化，并应用遗传算法搜寻目标函数的全局最优解；
S4，输出最优控制变量给扑翼飞行器。
2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，根据准定常假设，扑翼飞行器空气动力学模型为：
F＝FL+FR
其中F为扑翼飞行器的升力；
Figure FDA0003239059770000011
ρ为大气密度，v为扑翼拍动速度，α为攻角，WL,w1,
Figure FDA0003239059770000014
为常量，R为扑翼飞行器翼展，r为扑翼的平均长度；
Figure FDA0003239059770000012
θ为俯仰角度，WR,w2,
Figure FDA0003239059770000015
为常量。
3.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，扑翼飞行器的功率消耗为：
Figure FDA0003239059770000013
C1，C2，C3为常量，T1为驱动扑翼电机拍动的转矩，T2为驱动攻角电机的转矩，T3为驱动俯仰电机的转矩。
4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，扑翼飞行器节能控制的目标函数为：
MinP，扑翼飞行器的功率消耗最低。
5.根据权利要求4所述的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，约束条件为：
F＞G，G为扑翼飞行器的重力；
ρ＜ρmax，ρmax为安全飞行高度对应的大气密度；
v＜vmax，vmax为最大安全扑翼拍动速度；
0＜α＜αmax，αmax为攻角最大值；
0＜θ＜θmax，θmax为俯仰角最大值。
6.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，遗传算法的流程为：
S31，随机生成初始种群；
S32，计算适应度，适应度函数为扑翼飞行器的功率消耗P；
S33，选择操作；为了提高遗传算法的收敛速度，根据适应度值的大小进行排序，并设置不同的选择概率，适应度值最大的个体不进行交叉和变异操作，直接进入下一代；适应度值较大的个体设置较高的选择概率；适应度值较小的个体设置较低的选择概率，并设置罚函数，连续计算后两代个体的适应度值，若个体的适应度值持续偏低，则通过罚函数进一步降低选择概率；
S34，交叉操作；随机选择两个交叉点，并计算下一代的适应度值；为了提高遗传算法的收敛速度，对个体进行n次，n>2，随机交叉操作，取n次中的适应度最大值进入下一代，从而选择“优秀的”个体进入下一代；
S35，变异操作；随机选择两个变异点，并计算下一代的适应度值；为了提高遗传算法的收敛速度，对个体进行n次，n>2，随机变异操作，取n次中的适应度最大值进入下一代，从而选择“优秀的”个体进入下一代；
S36，达到迭代次数后，停止迭代。
7.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的扑翼飞行器节能控制优化方法，其特征在于，步骤S4中的控制变量包括飞行高度、扑翼拍动速度、攻角和俯仰角。
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GR01 Patent grant
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