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基于改进遗传算法的导弹稳定控制参数自寻优方法研究

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导弹稳定控制参数设计是一个多参数组合优化问题,针对目前导弹稳定控制参数设计中依赖设计师的工程设计经验,有可能无法在全局范围内获得组合优化的控制器参数问题,研究基于改进遗传算法的导弹稳定控制参数自寻优设计方法.遗传算法随机性可增加个体多样性,使其具备找到全局最优解的能力,但同时随机操作会以一定概率将父代最优个体排除在种群之外.为此,针对遗传算法的随机性进行改进设计,通过引入确定性因子,使其在保留随机性的同时,增加一定程度的确定性,最终提高算法向最优解收敛的速度.将改进后的遗传算法应用于某型导弹稳定控制回路的参数自寻优设计中,六自由度仿真结果表明控制效果良好,验证了方法的正确性和可行性.
Research on Self-optimizing Method of Missile Stability Control Parameters Based on Improved Genetic Algorithm
The design of missile stability control parameters is a multi-parameter combination optimi-zation problem,aiming at the problem that the design of missile stability control parameters depends on de-signer's engineering experience and may not be able to obtain the combinatorial optimization of controller parameters in the global scope,a self-optimizing design method based on improved genetic algorithm is studied.The randomness of genetic algorithm makes individual more diversification,and makes it have the ability to search out global optimal solution,but at the same time,the random operation will exclude the optimal individuals of parent from the population with a certain probability.In this paper,randomness of genetic algorithm is improved,while a degree of certainty is increased by introducing a deterministic factor,and the convergence rate to optimal solution is improved finally.The improved genetic algorithm is applied to parameter's self-optimizing design of a certain missile stability control loop,the simulation results of six degrees of freedom are satisfactory,which verifies the correctness and feasibility of the method.

improved genetic algorithmdeterministic factormissile stability controlparameters self-optimizing

高宏建、陈霖周廷、胡建兴、苏小东、汪阳生、王文举

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贵州理工学院航空航天工程学院,贵州贵阳 550025

贵州省无人机应急减灾信息化工程研究中心,贵州贵阳 550003

中航贵州飞机有限责任公司,贵州安顺 561000

改进遗传算法 确定性因子 导弹稳定控制 参数自寻优

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黔科合基础-ZK[2022]一般172一般182黔教合KY字[2022]350号349号XJGC20190610

2024

机械与电子
中国机械工业联合会科技工作部 机械与电子杂志社

机械与电子

CSTPCD
影响因子：0.243
ISSN：1001-2257
年,卷(期)：2024.42(4)
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