基于粒子群优化算法的FAST整网控制策略研究

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500m 口径射电望远镜(Five-hundred-meter Aperture Spherical Radio Telescope,FAST),为国家重大科学工程。FAST整网控制是实现FAST主动反射面整网变形控制策略与自适应建模研究项目的基础工作和核心技术之一,所以本文针对FAST主动反射面整网控制策略的探究具有较为重要的理论价值和实践意义。根据天文观测的需要,FAST主动反射面需进行及时的调整定位观测。但FAST反射面规模大,节点本身的特点加之外界因素的影响,使得真正形成的抛物面并不十分的理想,甚至局部存在着不可忽略的误差。为此,本文提出粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)作为FAST整网节点控制策略进行研究,以使观测时瞬时抛物面可以最大程度上的满足观测精度要求。首先,深入学习了 PSO的相关理论,了解操作流程以及相关参数的设计,最终结合理论分析总结归纳了 PSO的优点和缺陷;其次,分析了FAST整体系统结构以及主动反射面整网变形策略,并根据FAST主动反射面的具体特点制定了相应的控制策略,重点挖掘可以表征FAST主动反射面形变精度的指标,确定了PSO算法的输入量和输出量;再次,针对PSO收敛速度慢和易“早熟”的局限性,提出子维进化粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization based on the Evolution of Sub-dimension,sdPSO)。而后综合介绍了 sdPSO算法原理,阐述了算法的具体实现步骤和流程。并针对PSO和sdPSO进行标准函数对比仿真测试,结果验证了 sdPSO在对抗PSO缺陷时的有效性;最后,对FAST整网控制进行建模,确定模型参数,并进行仿真测试。仿真结果验证了改进算法以及所建模型的有效性,证明了以改进粒子群优化算法作为FAST整网控制策略的可行性。本文的创新点在于首次将PSO与sdPSO应用在FAST主动反射面整网控制问题上,并提出了新的抛物面精度表达式和节点大误差优先调整策略;验证了基于粒子群优化算法的FAST整网控制策略的可行性和有效性,为FAST整网控制策略研究工作奠定了基础,具有一定的实际应用意义。
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