吴华丽，吴进华，李泽雪

（海军航空工程学院控制工程系，山东烟台 264001）

Kp、Ki、Kd这三个参数直接影响PID控制器控制效果，如果其中一个值选得不合适，都会对其他两个值有影响，不能得到期望的控制效果，所果就要对三个参数进行协调调整和整体优化。本文选取粒子群算法对PID控制参数进行优化。

0 引言

PID控制由于结构简单、易于实现等特点在导弹控制系统的设计中得到了较多的应用。但是PID控制的性能在很大程度上取决于比例、积分、微分三个参数的选取，多数情况下，这三个参数的选择凭借经验。为了得到较好的控制效果，本文利用粒子群算法（Partical Swarm Optimization，PSO）对参数进行优化。

粒子群算法是1995年由Eberhart博士和Kennedy博士共同提出的一种优化算法[1]，是继蚁群算法之后又一种新的群智能算法。文献[2]对算法中的随机参数设置进行了实验分析，表明随机参数对算法的优化性能有着很大影响。文献[3-6]对粒子群算法提出改进方法，得到了较好的收敛效果。文献[7-8]将改进粒子群算法应用到PID参数整定和智能机器人的路径规划中，亦取得了较好的效果。

1 基于PID的导弹控制系统

在弹体坐标系下建立导弹俯仰平面攻角和俯仰角速度动力学方程如下：

式中α为攻角、ωz为俯仰角速度、ai（i=1～5）为动力系数、δz表示俯仰舵偏角。

采用如图1所示的PID控制。

图1 PID控制结构图Fig.1 Control system with PID

Kp、Ki、Kd这三个参数直接影响PID控制器控制效果，如果其中一个值选得不合适，都会对其他两个值有影响，不能得到期望的控制效果，所果就要对三个参数进行协调调整和整体优化。……