33、基于遗传算法的无人机纵向动力学PID参数优化及无线机器人胶囊内窥镜定位系统性能分析

基于遗传算法的无人机纵向动力学PID参数优化及无线机器人胶囊内窥镜定位系统性能分析

一、基于遗传算法的无人机纵向动力学PID参数优化

1. 无人机纵向动力学与控制
   • 无人机模型 ：选用Cessna - 182小型无人机来设计控制系统，该无人机具有副翼、升降舵、方向舵、襟翼和电动机。其纵向动力学包含俯仰角（θ）、俯仰速率（˙θ）、前向（u）、向下（w）空速和高度（h）动力学。相关方程是在60 km/h巡航速度下线性化得到的，其具体参数如下表所示：
     | 参数 | 规格 | 值 |
     | — | — | — |
     | S | 机翼参考面积 | 0.23 m² |
     | b | 翼展 | 1.3 m |
     | c | 机翼弦长 | 0.177 m |
     | m | 重量 | 1.21 kg |
     | Ixx | 滚转惯性矩 | 0.0424 kg·m² |
     | Iyy | 俯仰惯性矩 | 0.046 kg·m² |
     | Izz | 偏航惯性矩 | 0.079 kg·m² |
     | Ixz | 惯性积 | 0.0012 kg·m² |
   • 动力学方程 ：Cessna - 182的纵向动力学可表示为以下方程：
     [y(t) = C\cdot x(t) + D\cdot u(t)]
     其中A、B、C、D、E分别定义为状态矩阵、控制输入、输出、前馈和不确定矩阵，状态、输入和输出向量分别为x(t)、u(t)、y(t)。状态空间形式为（此处省略具体方程），状态变量u