李璀璀，易文俊，管 军，尹洪桥

(南京理工大学 瞬态物理国家重点实验室， 南京 210094)

电动舵机作为终端执行机构，将指令信号迅速准确地转化为舵偏角度[1]，直接决定了飞行控制系统的实际性能。

传统的PID控制器参数固定，易于实现，广泛应用于电动舵机控制系统中[2-3]。 然而，电动舵机系统是一个多变量、非线性时变的复杂系统[4]，传统PID控制并不能满足高精度的控制要求[5]。滑模控制具有广泛适用，快速响应等优势，但运行过程中存在难以消除的抖振，必须采取措施将其削弱至可容忍的范围内[6-7]。内模控制在线调节参数少，跟踪性能良好，但对于存在不确定性及非线性的复杂系统，这一方法受到一定限制[8]。分数阶控制精度高[9]，但控制器结构复杂，整定参数较多。专家PID控制基于专家经验[10]，原理简单，但专家经验不易于精确表述，控制系统部分信号量难以定量表示，在应用上存在局限。模糊PID控制基于模糊理论[11]，根据实际响应情况，通过模糊推理自动实现对PID参数的优化调整。模糊PID控制对于时变的复杂系统具有更好的适应能力，更符合电动舵机的控制要求。

模糊PID控制器的比例因子和量化因子对控制效果具有重要影响，而这些参数的确定大多依赖经验，缺乏客观性[12-13]，存在优化的空间。遗传算法具有良好的全局优化能力和强大的并行计算能力[14-15]，适用于大规模复杂问题的优化。结合以上分析，提出利用遗传算法同时优化模糊PID控制器的量化因子和比例因子，以获取更优的控制效果。……