基于改进鲸鱼算法的高超声速飞行器姿态自抗扰控制OA
Attitude active disturbance rejection control for hypersonic vehicle based on Improved Whale Optimization Algorithm
针对受参数不确定性和内外干扰影响的高超声速飞行器姿态自抗扰控制问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(modified improved whale optimization algorithm,MIWOA)优化控制器参数的方法.首先,通过对翼锥形体构型的高超声速飞行器建立巡航段攻角控制模型,同时结合自抗扰控制设计了攻角控制器.其次,为了抑制参数不确定性的影响,使用MIWOA对攻角自抗扰控制器参数进行优化,避免了人为设置参数的盲目性.最后,将 MIWOA优化 ADRC的控制效果与经典的自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)控制效果进行对比,基于 MIWOA优化的高超声速飞行器姿态自抗扰控制器,不仅收敛速度快,还具备更优异的抗干扰能力.
Aiming at the problem of active disturbance rejection control(ADRC)for hypersonic vehicle attitude affected by parameter uncertainties and internal/external disturbances,this paper proposes a method based on a Modified Improved Whale Optimization Algorithm(MIWOA)to optimize controller parameters.Firstly,an angle-of-attack control model is established for a waverider-configuration hypersonic vehicle during cruise phase,followed by the design of an ADRC-based angle-of-attack controller.Secondly,to mitigate the impact of parameter uncertainties,the MIWOA is employed to optimize parameters of the ADRC controller,effectively eliminating the blindness of manual parameter tuning.Finally,comparative simulations demonstrate that compared with conventional ADRC,the MIWOA-optimized ADRC for hypersonic vehicle attitude control not only achieves faster convergence speed but also exhibits superior disturbance rejection capabilities.
程杰;刘久富;许兆宋;杨欣;王志胜;刘海阳
南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 211106南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 211106南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 211106南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 211106南京航空航天大学 自动化学院,江苏 南京 211106东南大学 电子信息工程学院,江苏 南京 211189
信息技术与安全科学
高超声速飞行器姿态控制自抗扰控制改进鲸鱼优化算法
attitude control of hypersonic vehicleactive disturbance rejection controlimproved whale optimization algorithm
《云南民族大学学报(自然科学版)》 2026 (5)
673-683,11
国家自然科学基金(61473144).
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