王 博，王璐琦，祝世兴

(1.中国民航大学 工程技术训练中心，天津 300300； 2.中国民航大学 航空工程学院，天津 300300)

引言

摆振是存在于飞机起落架的有害振动现象[1]。磁流变(Magnetorheological,MR)阻尼器通过改变外加电场调整输出阻尼，具有能耗低、响应快、阻尼连续可控等优点，在起落架减摆领域具有较大应用前景[2-3]。决定MR阻尼器减摆性能的关键是根据机轮摆振状态设置合适的控制电流。PID控制器由于结构简单、可靠性高，被广泛应用于磁流变阻尼器的控制，科学合理的设定控制器参数对于MR阻尼器的减摆效果尤为重要[4-5]。

控制参数工程整定方法繁琐且准确性低，近年来随着智能算法的兴起，众多学者利用智能算法优化调整磁流变阻尼器的控制参数[6]。GAD S等[7]利用遗传算法(Genetic Algorithm，GA)整定汽车座椅磁流变减振系统的PID参数，系统设计过程中利用GA实现控制参数寻优，简化整定过程，减小人为因素对参数准确性影响，提高了控制精度。METERED H等[8]为提高汽车磁流变半主动悬架的舒适性和稳定性，通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)搜索控制器的最优参数，并验证了方法的可行性。TALIB M H等[9]提出一种高级萤火虫算法(Advanced Firefly Algorithm，AFA)，用以优化磁流变悬架系统的控制参数，改善了系统的减振性能。但GA，PSO，AFA等经典算法存在复杂度高、收敛速度慢、全局搜索能力差、参数多且调整过程主观性强等问题，会增加整定过程耗时，降低参数精度和优化效率，并最终影响系统控制效果。

樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm，SSA)是MIRJALILI S等[10]提出的一种新型智能优化算法，采用链式寻优结构，群体链前部和后部的个体采取不同进化方式。……