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申请/专利权人：北京昂飞科技有限公司

摘要：本发明提供基于PID控制的无人机垂直发射方法及系统，涉及控制技术领域，包括初始化无人机对应的PID基础参数，并启动环境监测系统，引入自适应机制框架，准备实时调整PID基础参数；实时采集高度误差、风速、温度中至少一种环境信息，应用风速和温度补偿方法，调整PID基础参数；通过优化遗传算法优化PID基础参数，设定种群大小，每个个体代表一组PID目标参数；基于优化结果，计算PID控制器的比例项、积分项和微分项，其中，比例项是考虑风速补偿后的比例系数，积分项持续累加误差并考虑积分饱和处理，微分项引入滤波系数和微分前值，最终考虑温度补偿得到总控制输出；将总控制输出应用于无人机，调整对转电机的输出，进行垂直上升控制。

主权项：1.基于PID控制的无人机垂直发射方法，其特征在于，包括：初始化无人机对应的PID基础参数，并启动环境监测系统，引入自适应机制框架，准备实时调整PID基础参数；实时采集高度误差、风速、温度中至少一种环境信息，应用风速和温度补偿方法，调整PID基础参数，其中，高度误差为目标高度与当前时刻实时高度之差，风速补偿为计算风力分量，温度补偿为根据温度确定电机效率系数；通过优化遗传算法优化PID基础参数，设定种群大小，每个个体代表一组PID目标参数，PID目标参数包括历史PID参数和PID基础参数，随机生成初始种群，适应度函数旨在最小化控制误差、上升时间、超调量和稳态误差，采用概率选择机制选择个体进入下一代，并按照概率选择机制进行单点或多点交叉，迭代执行评估、选择、交叉、变异过程，直到达到预设的迭代次数或满足停止条件，选取适应度最高的个体，其对应的PID目标参数即为优化结果；基于优化结果，计算PID控制器的比例项、积分项和微分项，其中，比例项是考虑风速补偿后的比例系数，积分项持续累加误差并考虑积分饱和处理，微分项引入滤波系数和微分前值，最终考虑温度补偿得到总控制输出；将总控制输出应用于无人机，调整对转电机的输出，进行垂直上升控制；通过优化遗传算法优化PID基础参数，设定种群大小，每个个体代表一组PID目标参数，PID目标参数包括历史PID参数和PID基础参数，随机生成初始种群，适应度函数旨在最小化控制误差、上升时间、超调量和稳态误差，采用概率选择机制选择个体进入下一代，并按照概率选择机制进行单点或多点交叉，迭代执行评估、选择、交叉、变异过程，直到达到预设的迭代次数或满足停止条件，选取适应度最高的个体，其对应的PID目标参数即为优化结果包括：设定初始交叉概率和变异概率,以及调整交叉、变异概率的周期,在每次迭代过程中,计算当前种群的种群收敛度,采用种群适应度标准差来衡量种群收敛度,种群适应度标准差通过计算种群中个体适应度值与种群平均适应度值之差的平方和除以种群大小后开平方得到;所述个体适应度值通过综合考虑控制误差、响应时间、超调量和稳态误差的多个性能指标,构建加权适应度函数计算得到;根据种群收敛度,自适应调整交叉、变异概率,若当前代数能被调整周期整除时,进行交叉、变异概率调整,设定种群收敛度的上下阈值,当种群适应度标准差大于预设上阈值时,按比例增大交叉、变异概率,当种群适应度标准差小于预设下阈值时,按比例减小交叉、变异概率;预设上、下阈值根据种群的初始收敛度和期望收敛度自适应设定;利用种群适应度标准差与种群收敛度平均值的差值除以预设上、下阈值之差,乘以交叉、变异概率调整系数,与初始交叉、变异概率相加,得到调整后的交叉概率和变异概率;对当前种群进行基于精英保留策略的选择操作,从当前种群中选择适应度值排名超过预设排名阈值的个体直接进入下一代,保留优秀个体的同时维持种群多样性;利用调整后的交叉概率对选择后的个体执行算术交叉或启发式交叉,生成新的子代个体;利用调整后的变异概率对交叉后的子代个体执行均匀变异或非均匀变异,引入新的基因;重复上述计算种群收敛度、自适应调整交叉概率和变异概率、选择、交叉、变异的步骤,生成新一代种群,直到达到预设的最大进化代数或种群收敛到全局最优解;从最终种群中选取适应度值最高的个体对应的PID目标参数作为最优控制参数；适应度函数旨在最小化控制误差、上升时间、超调量和稳态误差包括： ；其中，F表示个体适应度值，w1、w2、w3、w4分别表示高度误差、系统响应时间、超调量以及稳态误差对应的权重因子，e表示高度误差，Tr表示系统响应达到并保持在设定值附近某个阈值范围内的首次时间，表示超调量，即输出超过设定值的最大偏差，ess表示稳态误差，即系统稳定后输出与设定值之间的差值绝对值。

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