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申请/专利权人：无锡广盈集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于北斗定位的无人机自动巡航控制优化方法，属于PID控制优化技术领域，具体步骤为：步骤一、设计无人机自动巡航控制系统，对无人机航向角PID控制器建立仿真模型；步骤二、改进小龙虾算法，改进点包括：1引入Tent映射改进小龙虾算法初始化公式；2引入自适应权重改进参数C；3引入螺旋搜索策略改进小龙虾觅食阶段的位置更新公式；步骤三、对改进小龙虾算法建立数学模型；步骤四、算法迭代结束后，将改进小龙虾算法寻优出来的最优解赋值给无人机航向角PID控制器的三个参数，运行无人机航向角PID控制器仿真模型。

主权项：1.一种基于北斗定位的无人机自动巡航控制优化方法，其特征在于，具体步骤为：步骤一、设计无人机自动巡航控制系统，对航向角PID控制器建立仿真模型；步骤二、改进小龙虾算法，改进点包括：（1）引入Tent映射改进小龙虾算法初始化位置公式；（2）引入自适应权重改进参数C；（3）引入螺旋搜索策略改进小龙虾觅食阶段的位置更新公式；改进小龙虾算法，具体步骤为：Step1、引入Tent映射改进小龙虾算法初始化公式，Tent映射公式为： ； ； ；式中，为通过伪随机数法生成的种群中序列为1的个体的第j维的值，i=1,…，N，j=1,…，dim，N为种群数量，dim为种群个体维度，为个体下界第j维的值，为个体上界第j维的值，为第i+1名个体的第j维的值，为第i名个体的第j维的值，为取值在0，2]之间的随机数，b为的值映射到0，1]区间的值；r为取值在0，1]之间的随机数；Step2、引入自适应权重改进参数C，改进后C的公式为： ；式中，C为从2非线性递减到1的值，k为当前迭代次数，T为最大迭代次数；Step3、引入螺旋搜索策略改进小龙虾觅食阶段的位置更新公式；改进后的小龙虾觅食阶段的位置更新公式为： ； ； ； ；式中，为改进后的小龙虾觅食阶段的位置更新公式计算出的个体新位置的第j维的值，D为第i名个体位置与食物位置之间的距离，用绝对值表示，z为常数，用于定义对数螺旋线的形状，l为取值在[-1，1]区间内的随机数，为食物位置的第j维的值，为当前迭代中第i名个体的第j维的值，p为模拟小龙虾虾钳运动的非线性函数，Q为取值为2，A为取值在[-1，1]之间的系数，a为与迭代次数相关的从2到1线性减少的值，k为当前迭代次数，T为最大迭代次数，i、j和r的意义同上；p的公式为： ； ；式中，temp为小龙虾所处环境的温度值，和C1为常数，用于控制不同温度下小龙虾摄入食物的量，为最适合小龙虾进食的温度，r为取值在0，1]之间的随机数；步骤三、对改进小龙虾算法建立数学模型；具体步骤为：S1、给定算法种群规模N，最大迭代次数T，个体维度dim以及个体位置上下界ub、lb等参数，选择ITAE函数作为算法的适应度函数，ITAE的公式为： ；式中，J为算法为计算得出的适应度值，et）为无人机自动巡航航向角度与无人机的实时转向角度的偏差值，t为控制系统的响应时间；S2、引入混沌映射改进小龙虾算法的初始化位置公式，计算小龙虾种群个体初始位置和初始位置的适应度，记录适应度最小的个体为最佳个体；S3、通过温度temp的改变来控制小龙虾算法进入避暑、觅食或竞争阶段，temp的计算公式同上；S4、当temp30，且r0.5时，r为取值在（0，1]之间的随机数，算法进入避暑阶段；S5、当temp30，且r≥0.5时，算法进入觅食阶段，引入螺旋搜索策略改进小龙虾觅食阶段的位置更新公式，改进后的小龙虾觅食阶段的位置更新公式同上:S6、当temp30时，算法进入竞争阶段；S7、位置更新结束后检查种群中各个体的位置是否越界，计算各个体位置适应度，按照适应度值的大小选择出当前迭代中的最佳个体，适应度最小的为当前迭代中的最佳个体,通过贪婪选择的方式决定种群中的算法迭代以来的小龙虾个体最佳位置；S8、判断当前迭代次数t是否达到最大迭代次数T，若是则算法停止迭代，输出最优解，否则返回S3继续寻优；步骤四、算法迭代结束后，将改进小龙虾算法迭代寻优出来的最优解赋值给无人机自动巡航控制的航向角PID控制器的三个参数，运行航向角PID控制器仿真模型。

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