[发明专利]一种基于改进混合蛙跳算法的四旋翼无人机参数辨识方法

摘要

本发明涉及一种基于改进混合蛙跳算法的四旋翼无人机参数辨识方法，以混合蛙跳算法为基础，通过对算法中蛙跳规则改进，提高了混合蛙跳算法的全局收敛速度，并根据四旋翼无人机参数特性，对适应度函数进行设计，减少算法的计算复杂度，提高对四旋翼无人机多参数辨识的效率。该方法具有一定的普适性，能够实现对大多数具有非线性和强耦合度系统的参数辨识。

主权项

一种基于改进混合蛙跳算法的四旋翼无人机参数辨识方法，其特征在于步骤如下：步骤1、建立典型四旋翼无人机运动学模型：φ··=θ·ψ·IY-IZIX-JrIXθ·u5+1IXu2θ··=θ·ψ·IZ-IXIY+JrIYφ·u5+1IYu3ψ··=φ·θ·IX-IYIZ+1IZu4x··=(cosφsinθcosψ+sinφsinψ)1mu1y··=(cosφsinθsinψ-sinφcosψ)1mu1z··=-g+(cosφcosθ)1mu1]]>其中，x、y、z分别为惯性系下的三轴位置，φ、θ、ψ分别为滚转角、俯仰角和偏航角，Ix、Iy、Iz分别为三轴转动惯量，Jr为旋翼的转动惯量，m为飞行器质量，u1为旋翼产生的升力，u2、u3及u4分别为滚转、俯仰及偏航力矩，Ωi为各旋翼的转速；选取系统的输入为：u＝[u1 u2 u3 u4 u5]T系统状态为：待辨识参数为：Iparam＝[Ix Iy Iz Jr]T目标函数取为：J＝Fitness(Iparam)步骤2、对蛙跳规则改进，并根据四旋翼无人机参数特性，对适应度函数进行设计，提高对四旋翼无人机多参数辨识的效率：(a)对混合蛙跳算法中的局域搜索蛙跳规则进行改进得到改进的蛙跳规则D′为：上式中，r为0到1之间的随机数，和分别为当前迭代中，第j个族群内最好适应值和最差适应值的蛙所在的位置，λ为记忆因子，取值范围为[0,1]，D为上一次局部搜索中蛙跳规则，C(0,1)为柯西分布，N(0,1)为高斯分布，Rth为设定扰动概率门限，取误差最大值的10％；(b)根据四旋翼无人机所要辨识参数类型，引入适应度函数修正向量K，对同一四旋翼无人机模型中的不同参数辨识时的参数进行修正，得到改进后的适应度函数Fitness(Iparam)为：式中，K为适应度修正向量，X(t)＝[x1(t) x2(t) … xl(t)]T为四旋翼无人机系统状态的真实值，为采用一组待辨识参数估计值得到的系统状态计算值，K＝[k1 k2 … kl]为适应度修正向量；所述每一项Ki计算为，步骤3、设置改进混合蛙跳算法参数，青蛙种群中青蛙的总数量M，搜索空间维数S，族群数量m，每个族群中的青蛙数n，青蛙允许改变最大位置Dmax，局部搜索次数Lmax，全局混合迭代次数Gmax；步骤4、执行改进混合蛙跳算，直至迭代次数达到Gmax，输出最优蛙值，获得参数辨识结果。