徐宁，董新民，刘棕成，陈勇

(空军工程大学工程学院，陕西西安 710038)

引言

飞行控制系统是一个复杂的时变非线性系统，由于性能指标和控制器参数之间不存在明显的映射关系，控制器参数的选择是飞行控制系统设计中一个非常棘手的问题。如何设计合适策略自动寻找使系统处于最优状态的控制器参数是飞控系统需要解决的一个重要问题。

进化算法具有对系统内部结构已知要求不高、不基于导数信息等特点和优势，利用进化算法的超强搜索能力实现对飞控参数的快速寻优是当前的一个研究热点。目前，飞控参数的调节大多都是基于非Pareto集的搜索方法。文献［1］利用改进的进化策略优化飞控参数，文献［2］提出基于参考模型的飞控系统参数优化策略，这些方法虽然取得了一定的优化效果［3］，但是都只能得到满足所设计寻优方案要求的一个解，在飞行状态变化时得到的往往不是该状态下的最优解。

基于Pareto集的进化多目标算法始终能得到包含最优解的一组解集，克服传统方法普适性不强的问题［4］。因此，利用基于Pareto集的进化多目标算法对飞控系统的各个性能指标同时进行优化得到最优解集，再通过多目标决策方法从解集中选取出最终满意解，更符合实际情况的需要［5-6］。

本文通过Pareto集遗传算法对飞控参数多目标模型进行求解，得到分布均匀的最优解集，再利用基于熵权与Vegua集的多目标决策方法从解集中选取满足要求的最终满意解，仿真验证表明该方法具有良好的优化效果和较强的实用性。……