模型，在Simulink模塊的初始化函數(shù)中載 入寫有導引律參數(shù)值的?mat文件，在Simulink中導引律參數(shù)增益模塊中寫入定義好的導 引律參數(shù)變量名。
[0054] 步驟五：利用PI0地圖羅盤算子進行尋優(yōu)
[0055] 利用初始化的群體位置和速度，根據(jù)初始的個體的代價函數(shù)值選取全局最優(yōu)位置 \〇根據(jù)公式￥ ;(1：)='\^(1：-1).6[^+抑11(1.(父(?-^(1：-1)；^1)和公式父;（1:)=父;（1：-1)+\^(1:) (2)中的公式更新每個個體的速度I和位置xi，計算新生成粒子的代價函數(shù)值，如果新粒子 的代價函數(shù)值比全局最優(yōu)位置的代價函數(shù)值更低，則把新生成的粒子位置定義為新的全局 最優(yōu)位置Xg。反復應用地圖羅盤算子進行尋優(yōu)，直到運行代數(shù)大于地圖羅盤算子最大代數(shù) NCJt停止。
[0056] 步驟六：利用PI0地標算子進行尋優(yōu)
[0057] 利用地圖羅盤算子尋優(yōu)的結(jié)果作為地標算子的初始群體，根據(jù)公式&(t)=E&( t).fitness(Xi(t))/Efitness(Xi(t)) (4)和公式Xi(t) =Xi(t_l)+rand? (Xc (t)_Xi(t_l)) (5)中的公式更新每個個體的速度1和位置xi，計算新生成粒子的代價函數(shù)值，如果新粒子 的代價函數(shù)值比全局最優(yōu)位置的代價函數(shù)值更低，則把新生成的粒子位置定義為新的全局 最優(yōu)位置Xg。根據(jù)公式Np(t) =Np(t-l)/2(3)計算新種群的群體數(shù)量，根據(jù)公式（3)計算 的結(jié)果舍棄群體中代價函數(shù)較大的一部分個體，選擇當前群體中較優(yōu)的群體作為保留群體 進行下一輪尋優(yōu)，反復應用地標算子進行尋優(yōu)，直到運行代數(shù)大于地標算子最大代數(shù)從： 2時 停止。
[0058] 步驟七：儲存結(jié)果并驗證
[0059] 地標算子優(yōu)化的結(jié)果被視為最終的導引律優(yōu)化結(jié)果，將此結(jié)果保存在.mat文件 中，在Simulink模塊中調(diào)用該.mat文件，使用優(yōu)化的導引律參數(shù)進行仿真，觀察艦載機在 尾流干擾下對指定下滑道的跟蹤精度，評估導引律優(yōu)化的結(jié)果。若對優(yōu)化結(jié)果不滿意，可以 調(diào)整優(yōu)化時使用的代價函數(shù)，重新啟動算法進行優(yōu)化，直到得到滿意的優(yōu)化結(jié)果。
[0060] 3、優(yōu)點及效果：
[0061] 本發(fā)明提出了一種基于鴿群優(yōu)化的艦載機自主著艦導引律設計方法，其目的是提 供一種著艦導引律智能參數(shù)整定方法。本方法有效降低了控制律設計人員的工作難度，并 且提高了導引律對艦尾流干擾的魯棒性。在不同的著艦環(huán)境下，對導引律的性能需求不同， 通過修改優(yōu)化問題的代價函數(shù)，本方法可以根據(jù)具體需求快速地設計出滿足要求的導引律 參數(shù)，減輕設計人員工作負擔。
【附圖說明】
[0062] 圖1鴿群優(yōu)化算法地圖羅盤算子示意圖。
[0063] 圖2鴿群優(yōu)化算法地標算子示意圖。
[0064] 圖3鴿群優(yōu)化算法整體流程圖。
[0065] 圖4a水平尾流穩(wěn)態(tài)分量示意圖。
[0066] 圖4b垂直尾流穩(wěn)態(tài)分量不意圖。
[0067] 圖5a〇 (x)隨著艦距離變化曲線示意圖。
[0068] 圖5b t (x)隨著艦距離變化曲線示意圖。
[0069] 圖6艦載機著艦控制總體框圖。
[0070] 圖7a合成的水平尾流干擾示意圖。
[0071] 圖7b合成的垂直尾流干擾示意圖。
[0072] 圖8代價函數(shù)進化曲線示意圖。
[0073] 圖9艦尾流干擾下的下滑道偏差示意圖。
[0074] 圖10著艦過程中的迎角響應示意圖。
[0075] 圖11著艦過程中的速度響應示意圖。
[0076] 圖12著艦過程中的俯仰角響應示意圖。
[0077] 圖13著艦過程中自動駕駛儀指令輸入示意圖。圖14本發(fā)明流程框圖。
[0078] 圖中標號及符號說明如下：
[0079]Nc--優(yōu)化算法迭代次數(shù)
[0080]N--不滿足條件（否）
[0081]Y 滿足條件（是）
[0082] 0。一一自動駕駛儀俯仰角指令
[0083] 8e一一升降舵指令
[0084]T--油門推力指令
[0085]herror尚度誤差
[0086] a--迎角
[0087]V--速度
[0088] 0--俯仰角
【具體實施方式】
[0089] 見圖1 一圖14,下面通過一個具體的艦載機自主著艦導引律優(yōu)化實例來驗證本發(fā) 明所提出的設計方法的有效性，本實例中用到的艦尾流干擾來源于美軍標MIL28785C中給 出的氣流擾動模型，使用的艦載機模型為F-18縱向非線性模型，使用的內(nèi)環(huán)自動駕駛儀為 俯仰角指令形式，艦載機縱向控制中同時使用了進場動力補償系統(tǒng)。本實例中艦載機速度 為70m/s，大約在84s前后完成著艦。實驗計算機配置為i5-4210M處理器，2. 60Ghz主頻， 4G內(nèi)存，軟件為MATLAB2013b版本。
[0090] 見圖14,本實例的具體實現(xiàn)步驟如下：
[0091] 步驟一：搭建艦載機和艦尾流Simulink仿真模塊
[0092] 本實例中的艦尾流模型考慮了一下四個分量：大氣紊流、穩(wěn)態(tài)航母尾流擾動、周期 性航母尾流擾動和隨機性航母尾流擾動。
[0093]仏和Wi分別為水平大氣紊流分量和垂直大氣紊流分量。采用單位白噪聲經(jīng)過成 型濾波器濾波得到，它們的空間功率譜密度如下式所示：
[0094]
(12)：
[0095] 1]2和W2分別為水平尾流穩(wěn)態(tài)分量和垂直尾流穩(wěn)態(tài)分量。它們可以通過分段線性 化的方法得到，其曲線的具體形狀如附圖4所示。
[0096]U#PW3分別為水平尾流周期分量和垂直尾流周期分量，它們可以通過公式計算的 方法得到，其具體計算公式如下式所示：
[0100] 公式中，Ws= 〇? 7rad/s為縱搖頻率，0 s= 1. 414rad為縱搖幅度，VTOd= 10m/s 為甲板風，V=lOm/s為艦載機進場速度，X為飛機離艦距離，其范圍是[_5000,0]m，P為隨 機相位，其取值在[0, 2JT]之間。
[0101] 1]4和W4分別為水平尾流隨機分量和垂直尾流隨機分量。采用單位白噪聲經(jīng)過成 型濾波器濾波得到，其計算公式如下式所示：
[0102]
U5)
[0103] 其中，rand是隨機數(shù)，〇 (x)和t(x)是與距離有關(guān)的系數(shù)，其形狀在附圖5中給 出。艦載機著艦控制總體框圖如附圖6所示，仿真中使用的合成的艦尾流干擾如附圖7所 不。
[0104] 步驟二：初始化鴿群優(yōu)化算法參數(shù)
[0105] (1)初始化優(yōu)化參數(shù)維數(shù)D
[0106] 本實例中優(yōu)化的參數(shù)為艦載機自主著艦導引律中的參數(shù)，默認的導引律為 PID-DD(比例、積分、微分、二階微分）形式，因此需要優(yōu)化的參數(shù)為4個，設定優(yōu)化參數(shù)維數(shù) D= 4〇
[0107] (2)初始化種群數(shù)量M
[0108] 群智能優(yōu)化算法的種群數(shù)量M對優(yōu)化效果影響很大。一般種群數(shù)量的選擇為優(yōu)化 問題維數(shù)3-5倍。本實例中種群數(shù)量的默認值為15。
[0109] (3)初始化衰減系數(shù)R
[0110] 衰減系數(shù)R應用在鴿群算法的地圖羅盤算子中，它影響粒子自身速度的衰減快 慢。本實例中衰減系數(shù)R的默認值為〇. 1。
[0111] (4)初始化種群位置和速度
[0112] 在搜索空間沒設定群體的位置上限P_= [3, 3, 5, 5]和位置下限P_ = [0, 0, 0, 0]，以及速度上限v_= 0? 2(P_-P_)和速度下限V_= 0? 2(P_-P_)。給種群中 的每個粒子都初始化一個初始的位置Xl和初始的速度V1<3
[0113]
{l(})
[0114](5)設置算法代數(shù)
[0115] 鴿群優(yōu)化算法有兩個算子，分別是地圖羅盤算子和地標算子，算法運算前需要分 別設定兩個算法運行的最大代數(shù)NC1= 15和NC2= 20。
[0116] 步驟三：設計代價函數(shù)
[0117] 代價函數(shù)的設定在著艦導引律的優(yōu)化中十分關(guān)鍵，它的設定直接影響優(yōu)化效果。 本方法中，優(yōu)化導引律參數(shù)的目標是使艦載機在著艦過程中的艦尾流干擾下偏離指定下滑 道的位移最小，并且控制量輸入盡可能小。因此定義如下的代價函數(shù)：
[0118]
(17)
[011