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申请/专利权人：济南大学

摘要：本发明公开一种基于改进金豺算法的飞机主机轮风扇PID控制方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、使用Simulink建立飞机主机轮风扇控制系统的仿真模型；步骤二、使用Matlab建立标准金豺算法数学模型；步骤三、改进金豺算法，包括基于准反射学习机制初始化种群，引入自适应参数改进猎物能量E1的递减公式，加入t‑分布变异扰动改进算法的位置更新公式；步骤四、通过改进金豺算法优化飞机主机轮风扇控制系统的速度PID控制器的三个参数，最终传入参数到速度PID控制器，实现对飞机主机轮风扇控制系统的最优鲁棒控制；使飞机主机轮风扇控制系统具备高稳定性的同时也提高了控制系统的控制精度和响应速度。

主权项：1.一种基于改进金豺算法的飞机主机轮风扇PID控制方法，其特征在于，通过改进金豺算法优化飞机主机轮风扇控制系统的速度PID控制器参数，提升飞机主机轮风扇控制系统的响应速度和鲁棒性，具体包括以下步骤：步骤一、建立飞机主机轮风扇控制系统仿真模型；步骤二、建立标准金豺算法数学模型；步骤三、改进金豺算法；其中，改进金豺算法具体分为三处：S1、在算法初始化种群阶段，基于准反射学习机制初始化金豺位置,准反射学习公式为： Mj＝Lb+Ub2；式中，比较fitYi和fitM的大小，决定准反射学习初始化种群后个体的位置fit为适应度函数，fitYi为当前金豺个体的适应度值，fitM为处于M位置的个体的适应度值，Yi，j为种群中第i个个体第j维的值，i＝1，...，n，n为种群个体数，j＝1，...，dim,dim为个体维度，rand为[0，1]之间的随机数，Mj为个体第j维上Ub和Lb的中间值，Ub和Lb为金豺位置的上界和下界；S2、引入自适应参数改进猎物能量E1的递减公式，扩大算法寻优范围，改进后能量递减公式为： 式中c1＝1.5，c2＝1，t为当前迭代次数，tmax为最大迭代次数，Y1t是公金豺更新后的位置，Ymalet为上次迭代中公金豺最佳位置，p为与适应度相关的自适应参数，E1从1.5非线性减少到0；S3、利用t-分布扰动变异改进种群中金豺的位置更新公式，增加解的多样性，避免算法陷入局部最优，新的位置更新公式为： 式中，t为当前迭代次数，Yt+1为更新后的金豺位置，Y1t为当前迭代中公金豺位置，Y2t为当前迭代中母金豺位置，Ykt为随机选取的金豺位置，t_disturb为t-分布扰动变异函数；步骤四、通过改进金豺算法优化飞机主机轮风扇控制系统仿真模型的速度PID控制器的参数，最终传入参数到速度PID控制器，实现对飞机主机轮风扇控制系统的最优鲁棒控制。

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