【控制】基于遗传算法优化控制器会采用增益参数 Eta 和 K 的最优值，减少四旋翼无人机控制能耗附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本研究针对四旋翼无人机控制能耗优化问题，提出基于遗传算法 (GA) 优化控制器增益参数 Eta 和 K 的方法。建立四旋翼无人机动力学模型，设计包含姿态控制和位置控制的级联 PID 控制器结构。以总能耗最小化为目标函数，利用遗传算法搜索最优参数组合。仿真结果表明，优化后的控制器参数可有效降低四旋翼无人机在轨迹跟踪任务中的能耗，同时保持良好的控制精度。

关键词：四旋翼无人机；遗传算法；参数优化；能耗最小化；PID 控制器

一、引言

四旋翼无人机凭借其垂直起降、悬停和灵活机动等特点，在军事侦察、物流配送、环境监测等领域得到广泛应用。然而，有限的电池容量严重限制了其续航能力，成为制约四旋翼无人机进一步发展的关键因素。研究表明，通过优化控制器参数可以有效降低四旋翼无人机的能耗，延长其飞行时间。

传统的控制器参数整定方法，如 Ziegler-Nichols 法、试错法等，往往依赖于工程师的经验，难以获得全局最优解。遗传算法作为一种高效的全局优化方法，能够在复杂的参数空间中搜索最优解，特别适合于控制器参数优化问题。因此，本文提出基于遗传算法优化四旋翼无人机控制器增益参数 Eta 和 K，以减少控制能耗。

二、四旋翼无人机动力学模型

2.1 坐标系定义

定义惯性坐标系 {E} 和机体坐标系 {B}。惯性坐标系原点位于地面某固定点，X 轴指向东方，Y 轴指向北方，Z 轴垂直向上。机体坐标系原点位于四旋翼无人机重心，三轴分别沿无人机的前后、左右和上下方向。

2.2 动力学方程

四旋翼无人机的动力学模型可分为平动和转动两部分。平动方程描述无人机重心的位置变化，转动方程描述无人机姿态的变化。

⛳️ 运行结果

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