基于粒子群优化的喷施无人机PID控制

【目的】喷施无人机具有作业效率高、成本低、安全性高等特点,但当前喷施无人机控制仍存在精度低、稳定性差等问题。【方法】课题组设计了一种基于粒子群优化的喷施无人机PID控制方法,通过建立喷施无人机水泵系统数学模型,详细分析了PID控制、GA算法优化PID控制、基于PSO算法的PID控制的系统设计。采用MATLAB软件构建仿真系统,在Simulink中搭建仿真模型,对基于PID、GA-PID、PSO-PID控制算法的系统进行目标量分别为500rad/s、1400rad/s、2500rad/s的仿真实验,并对三个不同目标量控制算法性能进行了比较。【结果】PID的平均调节时间为2.688 s,GA-PID的平均调节时间为2.396 s,PSO-PID的平均调节时间为1.037 s;PID的平均超调量为21.52%,GA-PID的平均超调量为6.25%,PSOPID的平均超调量为2.83%。【结论】基于粒子群优化的PID控制响应时间短,超调量小,稳定性强,动态性能好,能够满足喷施控制需求,可应用于喷施无人机控制系统,可有效提高喷施效率。