平均差分进化算法在等效系统拟配中的应用

发布时间：2025-06-24 06:10

　　 等效系统方法是评价飞机飞行品质的重要方法之一,最小二乘法和极大似然法在等效系统拟配中应用较为广泛,但是二者在使用时对初值有较高的要求且容易陷入局部最优解,因而导致拟配精度不高。针对这一问题,对传统差分进化算法的核心公式进行了改进,提出了基于平均差分进化算法进行等效系统拟配的新思路。此外,由于数据中存在一定比例的噪声干扰,所以分别以理想3-2-1-1信号和混入10%、30%白噪声的3-2-1-1信号作为系统输入,对比研究了平均差分进化算法和传统等效拟配方法的差异,发现平均差分进化算法具有较强抗噪声干扰能力和良好的鲁棒性,因此,平均差分进化算法应用于等效系统拟配具有较好的辨识效果,同时对于噪声的处理能力较强。

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【部分图文】：

图1 平均差分进化算法流程图

反复执行1.1.2至1.1.4，直至达到最大迭代次数G，平均差分进化算法基本运算流程见图1。从图1可以看出平均差分进化的基本思想是：利用父代个体的变异操作产生变异个体，然后以一定的概率，在父代和变异个体之间进行交叉操作得到试验个体，再根据试验个体与父代个体之间的适配度进行选择操作....

图2 3-2-1-1输入图

飞行器参数辨识的可靠性和准确度很大程度上是由于输入设计的影响，本文采用的是3-2-1-1输入，该输入为驾驶员常用的输入之一，应用到等效系统辨识中具有重要代表意义，同时也适用于本文的等效系统拟配。见图2。由于真实的数据中存在一定的噪声，为验证本文方法在实际工程中的高拟配精度，在3-....

图3 加入10%白噪声输入

图3～4分别为加入10%、30%的白噪声后的输入，可以看出随着白噪声比例增加，原本3-2-1-1输入的幅值波动越大，从图中可以看出加入白噪声后较为贴近实际的数据情况，对本文的研究有重要意义。图4加入30%白噪声输入

图4 加入30%白噪声输入

图3加入10%白噪声输入2.2平均差分进化算法拟配过程

本文编号：4052603