基于QPSO算法的自抗扰控制器设计及参数整定

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提出了一种基于量子粒子群(QPSO)的自抗扰控制器(ADRC)设计及参数整定方法。利用自抗扰控制器抗干扰能力强、鲁棒性好、对模型参数变化适应能力强的特点,设计了自抗扰纵向飞行控制器以提高飞行控制性能。针对所设计的自抗扰控制器参数多,需要依靠专家经验或试凑进行整定的问题,应用QPSO算法进行控制器参数整定。仿真结果表明,经QPSO算法整定参数后的ADRC不仅具有良好的控制效果,使系统实时跟踪指令信号,而且当系统参数发生变化时,仍具有较好的性能。 A design of ADRC and parameters tuning method based on quantum particle swarm optimization (QPSO) are proposed. The ADRC controller is designed to improve the flight control performance by designing a self-interference-jamming vertical flight controller with strong anti-jamming ability, good robustness and strong adaptability to changes in model parameters. According to the parameters of ADRC controller designed, we need to rely on expert experience or trial and error to solve the problem. QPSO algorithm is used to adjust the controller parameters. The simulation results show that the ADRC after the parameters are set by the QPSO algorithm not only has a good control effect, the system can track the command signal in real time, but also has better performance when the system parameters change.
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