1.一种基于改进型飞机刹车冷却风扇最优鲁棒控制方法，其特征在于，通过改进光学显微镜优化算法对传统的PID控制器参数进行优化，最后传入速度PID控制器，具体步骤如下：步骤一、通过Simulink搭建飞机刹车冷却风扇控制系统仿真模型；

步骤二、模拟光学显微镜工作原理，通过Matlab编写标准光学显微镜优化算法，对其进行数学建模，使用Simulink搭建速度PID控制器模型；

步骤三、对标准光学显微镜优化算法改进，引入自适应比例放大系数Mr，改进算法的物镜和目镜位置更新公式，比例放大系数Mr的数学公式为：式中，Mr为自适应比例放大系数，mr为取值在[0,1]之间的随机向量，T为种群最大迭代次，fit(best)为当前迭代最优个体适应度值，fit(t)为当前个体的适应度值；

步骤四、利用改进光学显微镜优化算法对PID控制器参数进行优化，经过多次迭代得到PID控制器的三个最优参数，具体步骤为：S1、构建动态目标函数，其中目标函数的期望值和在每个时间步骤计算的函数值都是随时间变化的，目标函数的公式为：2

f(x，t)＝x+A sin(t)；

式中，x是决策变量，这里设为0.5；t是时间变量，A是一个振幅参数，这里设为1，sin(t)是变量为t的正弦函数，表示时间的周期性变化，这个函数的期望值在每个时间步骤都会发生变化，由A×sin(t)决定；实时值则是在每个时间步骤下计算得到的函数值；

S2、初始化改进光学显微镜优化算法的种群，包括初始化种群个体位置和种群的相关参数，相关参数包括种群总体规模NP、问题维度Dim、搜索空间上下界[ub,lb]和最大迭代次数Max_iter，初始化个体位置公式为：xij＝lbj+r·r(ubj‑lbj)；

式中，i＝1,2,3,…N；j＝1,2,3,…Dim；xij为个体i的第j维变量，lbj和ubj分别为第j维变量的下界和上界，r是取值为[0,1]之内的随机数；

S3、以PID控制器参数取值范围为算法的搜索空间，以PID控制器参数取值范围为算法的搜索空间，在[lb,ub]范围内随机选取一组PID控制器参数初始化种群；

S4、通过适应度函数计算目标种群所有个体的当前适应度值,使其递增排序存放于数组内并标记数组索引，记录当前种群最优适应度值fitness；

S5、迭代过程中，在调试物镜阶段，引入自适应比例放大系数Mr改进种群个体位置更新公式并更新个体位置，计算更新后的目标对象的适应度值；

式中， 为物镜调试后，第i个个体的位置； 为第t代种群的最优个体位置； 为第i个个体的位置；Mr为自适应比例放大系数；

S6、通过目标函数计算 的适应度值，以贪婪选择的策略，将 的适应度值与上次迭代中保存的个体最优适应度值比较，保留较小适应度值的个体位置为最新个体位置，更新个体最优适应度值；

S7、以贪婪选择的策略，将当前个体最新位置的适应度值与种群最优适应度值进行比较，保留较小适应度的值为种群最优适应值，更新种群最优个体；

S8、在目镜调试阶段，在种群中随机选择一个个体 space计算公式如式(1)，若满足则space＝‑space，将种群个体的位置更新公式设计如式(2)，生成新的放大倍数，计算已修改后的目标对象的适应度值；

r

式中，M为自适应比例放大系数；

2

S9、得到xi后，再进行一次贪婪选择，得到下一代种群个体；

S10、判断是否达到最大迭代次数，若是，则寻优停止输出最优参数，否则返回S5继续寻优；

S11、将最优解的数据赋值给Kp、Ki、Kd，传入到受控对象中进行仿真，得到最佳数据情况下的模型输出结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于改进型飞机刹车冷却风扇最优鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤一中，飞机刹车冷却风扇磁场定向控制系统模型包括Clark变换模块，Park变换模块，IPark变换模块，速度PID控制器模块、两个电流PID控制器模块，SVPWM模块、磁链和位置估算模块、信号采集模块、逆变器模块和交流异步电机模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于改进型飞机刹车冷却风扇最优鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤二中，PID控制器模型包括目标转速和实时转速的偏差计算模块、PID控制器模块、改进光学显微镜优化算法模块、逆变器模块、交流异步电机模块、e(t)为目标转速与实时转速之间的差值，u(t)为经过速度PID控制器调节后的控制量，y(t)为经过PID调节后的输出电流。

4.根据权利要求1所述的一种基于改进型飞机刹车冷却风扇最优鲁棒控制方法，其特征在于，所述步骤四中，S6、S7和S9中，贪婪选择的方式如下式所示：式中，fit函数为目标函数，该函数返回一个期望值，代表了种群个体的适应度值。