【摘 要】
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四旋翼无人机自抗扰控制器所需的参数较多,传统PSO算法虽然可以对控制器的参数进行有效的整定,但需要的粒子群数量较大,寻优速度也比较慢。本文在传统PSO算法的基础上,根据自
【基金项目】
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国家自然科学基金(61264008).
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四旋翼无人机自抗扰控制器所需的参数较多,传统PSO算法虽然可以对控制器的参数进行有效的整定,但需要的粒子群数量较大,寻优速度也比较慢。本文在传统PSO算法的基础上,根据自抗扰控制器的特点,将所需整定的参数分为两组,从两个空间里分别初始化各自的粒子群,并进行交叉寻优,形成一种双空间PSO算法,对四旋翼无人机自抗扰控制器进行优化。仿真结果表明,相比传统的PSO算法,双空间PSO算法所需粒子群数量少,寻优速度更快,而且经过双空间PSO算法优化后的自抗扰控制器具有更小的误差和更快的收敛速度。
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