本发明专利技术涉及一种利用遗传算法优化的脉冲矢量控制器点火控制方法，包括以下步骤：(1)根据每列脉冲发动机的个数确定种群中个体的编码长度；(2)将每个脉冲发动机的使用状态用一个二进制字符表示，1表示该发动机未使用，0表示已使用；然后沿弹轴方向将每一列脉冲发动机的使用状态编码成有序的0-1字符串；(3)生成初始种群，种群中每个个体均表示成n位0-1字符串的形式，反映的是对脉冲矢量控制器的点火指令要求；(4)确定适应函数；(5)对种群进行进化操作；(6)将进化结果作为当前发动机序列的实际点火指令。本发明专利技术能够直观的反应出脉冲发动机的可用和需用情况，编码方式简洁实用，计算简单易行，提高了脉冲点火的判断效率。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种脉冲矢量控制器点火控制方法，特别涉及一种采用独特编码方式 的遗传算法进行优化计算的导弹脉冲矢量控制器点火控制方法，可广泛应用于以脉冲矢量 发动机作为控制执行机构的导弹控制系统优化设计等领域。
技术介绍
脉冲矢量控制技术是一种先进的导弹控制技术，具有结构简单、响应速度快、成本 低的优点，但其控制过程既要求控制指令生成速度快、控制精确高，又要求脉冲发动机消耗 个数少。脉冲矢量控制器由多组均匀分布的脉冲发动机构成。随着矢量控制器中脉冲发动 机个数的增加，脉冲控制问题的求解规模会急剧扩大，有时在现有计算机上利用枚举法难 以实现其求解过程，而利用优化算法对点火过程进行优化是得到满意解的一种有效方法。脉冲矢量控制寻优点火问题可归结为组合优化问题，相比于其他优化算法，遗传 算法在组合优化问题的求解中具有独特的优势，而编码问题是遗传算法应用中的首要问 题，也是设计遗传算法时的一个关键步骤。遗传算法有多种编码方式，如二进制编码，将实 数表示成二进制的形式；整数编码，个体中的每一基因位取一定范围内的整数；数字串编 码，将各实数按照一定的顺序排成数字串。现有遗传算法的编码存在着一定的局限性，不能直接用于脉冲矢量控制优化点火 问题。虽然目前已经有不少研究者根据一些实际问题的特性对遗传算法编码方案进行改进 设计，但脉冲矢量控制具有脉冲矢量控制的控制力的非连续性，脉冲发动机不可重复利用， 不同时刻点火组合情况复杂等特点，这些特点使得现有编码方式不能直接应用于遗传算法 对脉冲矢量控制点火过程进行优化，遗传算法在脉冲矢量控制中的应用难以实现。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对现有技术的不足，根据脉冲矢量控制器自身特点对遗传算法 的编码进行设计，解决遗传算法在脉冲矢量控制中应用的关键问题，为遗传算法应用于脉 冲矢量控制器控制点火过程提出一条完整有效，且具有工程应用价值的途径和方法。脉冲矢量控制器分布形式见图1，图1 (a)为脉冲矢量控制器在弹体上的作用位置 示意图，图1(b)为矢量控制器的分布示意图。脉冲发动机沿轴方向和周向均匀交错排列。 每个点火周期内只能同时点燃沿轴向的同一列中的若干发动机。图中，I为奇数列，2为偶 数列。脉冲矢量控制有如下特点脉冲发动机为一次性发动机，不可重复使用；可同时 点燃若干脉冲发动机，考虑弹体稳定性，同时点燃的发动机个数有上限要求；脉冲控制力幅 值一定，且脉冲控制力是非连续的。本专利技术根据以上特点，将每个小脉冲发动机的使用状态 用一个二进制字符表示。字符I表示该发动机未使用过，字符O表示该发动机已使用。本专利技术提供了，包括以下 步骤(I)根据脉冲矢量控制器中每列脉冲发动机的个数确定种群中个体的编码长度， 假设脉冲矢量控制器中每列包含η个脉冲发动机，则个体编码长度设成η ；(2)将每个脉冲发动机的使用状态用一个二进制字符表示，字符I表示该发动机未使用过，字符O表示该发动机已使用；然后沿弹轴方向将每一列脉冲发动机的使用状态编码成有序的0-1字符串；脉冲矢量控制器起始工作时刻，因为发动机均未使用，所以各位置脉冲发动机使用状态均为I;脉冲矢量控制器工作过程中，如某脉冲发动机已经使用过，则将该位置脉冲发动机使用状态置0，使用状态置O后不可恢复。每一列脉冲发动机对应的0-1字符串能够清楚地记录任意时刻脉冲发动机序列的使用情况，即哪些位置的发动机已使用，哪些位置的发动机可用。(3)确定一定的种群规模m，并生成初始种群，种群中每个个体均表示成η位0-1 字符串的形式，个体对应的0-1字符串反映的是对脉冲矢量控制器的点火指令要求；每个个体对应的0-1字符串中，字符I在字符串中的位置即对应脉冲矢量控制器需要点火的位置，字符I的个数即对应需要同时点燃的脉冲发动机个数；由于同时点燃的发动机个数有上限要求，故初始 种群生成过程中应引入限制条件，使生成的0-1字符串中字符I的个数不超过要求的上限值；m取值小则计算效率高，但是较难获得好的优化效果；相反，m取值大可以较好的进行优化，但是计算时间长。m具体的取值根据具体应用系统的要求确定。(4)确定优化算法的适应函数，适应函数根据点火代价函数构造，点火代价函数根据点火模型提出；例如，点火代价函数要求取最大，则适应函数可直接取为点火代价函数或点火代价函数的简单变形；如果点火代价函数要求取最小，则构造适应函数时，要对代价函数进行取反或取倒数等操作。(5)设置一定的进化代数，对种群进行进化操作，具体包含选择、交叉、变异三个步骤，直至进化到最终代数，获得最优结果；每次进化操作的具体方法包括a)选择将种群中的每个个体对应的0-1字符串和当前的发动机序列对应的0-1字符串进行按位逻辑“与”运算，根据适应函数公式计算每个逻辑“与”运算后个体的适应函数值，由适应函数值确定每个个体的选择概率；得到个体选择概率后，利用轮盘赌的方式对各选择概率进行非线性排名选择；执行选择操作后，适应函数值较大的个体以较大的选择概率被保留，适应函数值较小的个体被剔出。在计算个体适应函数值的过程中，种群中的每个个体对应的0-1字符串需要和当前的发动机序列对应的0-1字符串进行按位逻辑“与”运算，该运算操作的本质是将脉冲发动机的需用情况与可用情况综合考虑，将种群中每个个体对应的点火指令与当前点火发动机序列中的可用发动机进行匹配，在需用情况为基础的前提下，提取出实际可用脉冲点火位置和点火个数。b)交叉对于父代中的一对个体，随机产生一个或多个整数，把父代个体中与随机数对应的基因位置进行基因交叉，得到新的个体构成子代；如某个体在交叉后，该个体对应的0-1字符串中字符I的个数超过了脉冲发动机 点火上限要求，则需要重新选择一个个体进行交叉操作，直至满足矢量控制器点火上限要 求；交叉运算后可能产生优于父代的个体，优于父代的个体在下一次的进化中会以较 大概率保留。交叉方式有多种策略，如双亲双子法、变化交配法、多交配位法、单亲遗传法坐 寸οc)变异在种群中随机确定进行变异的个体，并针对变异个体生成一随机数，而后对该个 体中与此随机数对应的基因位置进行变异操作，即把该基因位置对应的字符进行求反运 算；如某个体在变异后，该个体对应的0-1字符串中字符I的个数超过了脉冲发动机 点火上限要求，则需要重新选择一个个体进行变异操作，直至满足矢量控制器点火上限要 求；变异操作模拟生物的基因突变现象，具有防止陷入局部最优解的作用。(6)将步骤(5)获得的最优结果作为当前发动机序列的实际点火指令，最优结果 中，字符I的位置即对应需要点火的发动机的位置。有益效果本专利技术主要用于利用遗传算法对脉冲矢量控制器点火过程进行优化计算。在对遗 传算法编码的过程中，考虑了脉冲发动机位置分布对点火过程的影响，符合脉冲发动机的 实际工作特点。且将脉冲发动机序列和种群中的个体表示成了有序的ο-1字符串，能够直 观的反应出脉冲发动机的可用和需用情况，编码方式简洁实用，后续操作中只进行0-1字 符串的二进制运算，计算简单易行，为遗传进化带来便捷，提高了脉冲点火的判断效率。本专利技术主要解决了以脉冲矢量控制器作为控制执行机构的导弹的控制器优化点 火逻辑的问题。可广泛应用于以脉冲矢量发动机作为控制执行机构的导弹控制系统控制过 程的优化计算，为该类型导弹的理论研究和工程应用提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
１．一种利用遗传算法优化的脉冲矢量控制器点火控制方法，其特征在于，包括以下步骤：（１）根据脉冲矢量控制器中每列脉冲发动机的个数确定种群中个体的编码长度，假设脉冲矢量控制器中每列包含ｎ个脉冲发动机，则个体编码长度设成ｎ；（２）将每个脉冲发动机的使用状态用一个二进制字符表示，字符１表示该发动机未使用过，字符０表示该发动机已使用；然后沿弹轴方向将每一列脉冲发动机的使用状态编码成有序的０－１字符串；（３）确定一定的种群规模ｍ，并生成初始种群，种群中每个个体均表示成ｎ位０－１字符串的形式，个体对应的０－１字符串反映的是对脉冲矢量控制器的点火指令要求；（４）确定优化算法的适应函数，适应函数根据点火代价函数构造，点火代价函数根据点火模型提出；（５）设置进化代数，对种群进行进化操作，具体包含选择、交叉、变异三个步骤，直至进化到最终代数，获得最优结果；每次进化操作包括：ａ）选择将种群中的每个个体对应的０－１字符串和当前的发动机序列对应的０－１字符串进行按位逻辑“与”运算，根据适应函数公式计算每个逻辑“与”运算后个体的适应函数值，由适应函数值确定每个个体的选择概率；得到个体选择概率后，利用轮盘赌的方式对各选择概率进行非线性排名选择；ｂ）交叉对于父代中的一对个体，随机产生一个或多个整数，把父代个体中与随机数对应的基因位置进行基因交叉，得到新的个体构成子代；如某个体在交叉后，该个体对应的０－１字符串中字符令，最优结果中，字符１的位置即对应需要点火的发动机的位置。对应的字符进行求反运算；如某个体在变异后，该个体对应的０－１字符串中字符１的个数超过了脉冲发动机点火上限要求，则需要重新选择一个个体进行变异操作，直至满足矢量控制器点火上限要求；（６）将步骤（５）获得的最优结果作为当前发动机序列的实际点火指１的个数超过了脉冲发动机点火上限要求，则需要重新选择一个个体进行交叉操作，直至满足矢量控制器点火上限要求；ｃ）变异在种群中随机确定进行变异的个体，并针对变异个体生成一随机数，而后对该个体中与此随机数对应的基因位置进行变异操作，即把该基因位置...
【技术特征摘要】
1.一种利用遗传算法优化的脉冲矢量控制器点火控制方法，其特征在于，包括以下步骤 (1)根据脉冲矢量控制器中每列脉冲发动机的个数确定种群中个体的编码长度，假设脉冲矢量控制器中每列包含η个脉冲发动机，则个体编码长度设成η ； (2)将每个脉冲发动机的使用状态用一个二进制字符表示，字符I表示该发动机未使用过，字符O表示该发动机已使用；然后沿弹轴方向将每一列脉冲发动机的使用状态编码成有序的0-1字符串； (3)确定一定的种群规模m，并生成初始种群，种群中每个个体均表示成η位0-1字符串的形式，个体对应的0-1字符串反映的是对脉冲矢量控制器的点火指令要求； (4)确定优化算法的适应函数，适应函数根据点火代价函数构造，点火代价函数根据点火丰吴型提出； (5)设置进化代数，对种群进行进化操作，具体包含选择、交叉、变异三个步骤，直至进化到最终代数，获得最优结果；每次进化操作包括 a)选择 将种群中的每个个体对应的0-1字符串和当前的发动机序列对应的0-1字符串进行按位逻辑“与”运算，根据适应函数公式计算每个逻辑“与”运算后个体的适应函数值，由适应函数值确定每个个体的选择概率；得到个体选择概率后，利用轮盘赌的方式对各选择概率进行非线性排名选择； b)交叉 对于父代中的一对个体，随机产...
【专利技术属性】
技术研发人员：于剑桥，梅跃松，胡文斌，罗冠辰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：11
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