22、天线阵列设计与风力发电机PID控制器优化

天线阵列设计与风力发电机PID控制器优化

一、稀疏同心圆形天线阵列设计

1. 多目标优化算法优势
   多目标进化算法（MOEA）能帮助我们在多个目标间找到平衡，如在设计稀疏同心圆形天线阵列时，单目标进化算法只能给出单一性能的一个解，可能无法完全满足设计者需求，而MOEA具有更大的灵活性。
2. 仿真与结果
   • 设计实例 ：以十层同心圆环的天线阵列为实例，每层环包含8m个等间距各向同性单元（共440个），m为从最内层环开始计数的环号。
   • 目标参数 ：确定最优单元间弧间距 (d_m)、旁瓣电平（SLL）、第一零点波束宽度（FNBW）、半功率波束宽度（HPBW）以及“开”和“关”单元的最优组合。
   • 算法对比 ：采用NSGA - II算法，并与两种单目标优化技术（原始DE和PSO）进行对比。所有算法参数根据各自文献选取，每种算法独立运行25次，每次运行至 (3×10^5) 次函数评估（FEs）。
3. 具体案例分析
   • 案例一 ：所有环的单元间弧间距 (d_m = 0.5λ)，对于全填充且均匀激励的阵列，最大旁瓣电平为 - 17.37 dB，HPBW为4.5度，FNBW为15度。问题是在保持HPBW和FNBW不变，关闭元素数量不少于220个的情况下，进一步降低最大旁瓣电平。向量数量为