基于混沌云鱼群算法优化航空发动机自适应PID控制

针对传统鱼群算法存在陷入局部最优、后期收敛速度慢和寻优精度较低等问题,提出了一种混沌云鱼群算法(cloud a-daptive artificial fish swarm algorithm based on coupled chaotic map,CCAFSA).采用云自适应视野范围和可变步长提高收敛速度和寻优精度,利用混沌运动遍历性的特征,增加初始鱼群的多样性,防止陷入局部极值;针对航空发动机控制系统,基于CCAFSA设计了一种参数在线自适应PID控制器.仿真结果表明,相比于传统PID控制,基于CCAFSA设计的自适应PID控制器能实现参数在线优化,快速有效地跟踪指令信号,增强发动机系统的动静态性能和鲁棒性.