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F-16 大攻角机动控制... - eucass
非线性动态逆是针对大迎角机动问题研究最多的非线性控制技术。非线性动态逆是一种基于系统动力学逆的反馈线性化方法 [1]。通常，飞机动力学可分为两类：慢速动力学和快速动力学，F-16 也不例外。慢速动力学对于固定翼飞机是相同的，可以使用风轴微分方程推导。另一方面，快速动力学对于每架飞机都是独一无二的，在推导飞机的快速动力学时必须包括空气动力学数据库。本文使用了基于 NASA 兰利和艾姆斯研究中心的 F-16 风洞试验结果的亚音速气动数据库 [1]。该数据库适用于 和每种飞行条件。因此，它是在大攻角区域测试新开发的控制律的合适平台。在 Simulink 环境中开发了 F-16 的 6 自由度数学模型。数学模型包括气动数据库、发动机模型、大气方程和运动方程 [3]、[4]。开发了平飞、爬升、下降和稳定平转飞行条件下的配平算法 [5]。此外，还基于小扰动理论推导出了线性化算法 [6]。为了比较非线性动态逆控制律和线性控制律的性能，设计了横向和纵向运动的线性控制增强系统。采用特征结构分配技术综合了线性控制律。纵向控制器是一种简单的迎角控制指令系统，使用 F-16 飞机的短周期动力学设计而成。横向控制器是一种侧滑和稳定轴滚转速率指令系统，使用 F-16 飞机的线性化横向稳定轴方程设计而成。线性控制器的设计过程最终根据高度和速度安排增益矩阵，以实现全包络有效飞行控制律。使用预定义的大迎角机动对线性和非线性飞行控制律进行了比较。这种机动被定义为快速且同时的俯仰和滚转运动。虽然拉起运动在迎角和之间变化，但滚转运动在倾斜角保持恒定。随着攻角的增大，纵向和侧向动力学无法分离，因此增益调度线性控制器和非线性动态逆控制器的机动能力变得重要。
NDP 外显子 2 区域 KO 报告模板...
图 S01：CRISPR/Cas9 编辑人类 iPSC。(A) 使用双 sgRNA（sg1 和 sg2）靶向外显子 2 两侧的区域来生成 HDR 介导的 NDP KO-GFP 报告系，使用带有 KO 报告模板的 PUC57 载体，由外显子 2 (5'UTR)-eGFP-P2A 盒组成，两侧是同源臂 (HA)，其中包括 PAM 位点突变和用于质粒线性化的 sgRNA 切割位点 (sg1-c 和 sg2-c)。在此过程中还生成了 NHEJ 介导的 NDP KO (NDP Δ exon2) 以及 NDP WT 同源克隆。(B) 使用类似方法生成 NDP WT-GFP 报告系。外显子 3 的 CDS 两侧的双 sgRNA（sg3 和 sg4）和含有修复模板的质粒，由外显子 3（CDS）-V5-P2A- eGFP 盒组成，两侧是同源臂，包括 PAM 位点突变和用于质粒线性化的 sgRNA 切割位点（sg3-c 和 sg4-c）。sgRNA，小向导 RNA；HDR，同源定向修复；KO-GFP，敲除报告基因；KO，敲除；WT，野生型；PAM，protoscpacer 相邻基序；UTR，非翻译区；CDS，编码序列；HA，同源臂；eGFP，增强型绿色荧光蛋白；P2A，猪 teschovirus-1 2A 自切割肽；V5，V5 标签。
扩展现实飞行模拟与控制实验室
耦合飞行动力学、空气力学和气动声学模拟 § 线性化、稳定性、降阶、控制 § 实时空气力学和声学 § 实时交互空气动力学 § 旋翼飞行器（直升机、倾转旋翼机等）§ 扑翼微型飞行器（昆虫、鸟类） 先进飞行控制系统 § 旋翼机飞行控制系统 § 主动降噪飞行控制律 § 主动旋翼振动飞行控制律 感知建模和飞行员提示方法 § 全身触觉反馈 § 多模态飞行员建模 § 自转/舰载着陆提示算法
Redalyc.用于训练的滑翔机飞行和操纵质量研究
本文的目的是研究用于训练目的的滑翔机的飞行和操纵质量。为了进行开发，提出了小扰动下的动态模型，以计算亚音速飞行条件下的纵向平衡状态。利用纵向平衡数据，显示线性化运动方程，以查找沿纵向和横向轴的稳定性和空气动力控制导数的有量纲和无量纲数值。接下来，找到最佳滑翔比速度下的扰动和加速度的特征传递函数，以计算飞机在气动控制中的响应。最后是es的回答-
一种稳健且模块化的多传感器融合方法应用...
摘要 — 人们早已知道，融合来自多个传感器的信息用于机器人导航可以提高稳健性和准确性。然而，在现场部署之前对传感器组合进行精确校准以及应对传感器中断、不同的测量速率和延迟，使多传感器融合成为一项挑战。因此，大多数情况下，系统不会为了简单而利用所有可用的传感器信息。例如，在需要机器人从室内过渡到室外的任务中，通常会忽略一旦在室外就可以免费获得的全球定位系统 (GPS) 信号，而是仅依靠在整个任务期间持续可用的传感器馈送（例如，视觉和激光）。当然，这是以牺牲实际部署中的稳健性和准确性为代价的。本文提出了一个通用框架，称为多传感器融合扩展卡尔曼滤波器 (MSF-EKF)，能够处理来自理论上无限数量的不同传感器和传感器类型的延迟、相对和绝对测量，同时允许在线对传感器套件进行自我校准。MSF-EKF 的模块化允许在操作期间无缝处理额外/丢失的传感器信号，同时采用状态缓冲方案并增强迭代 EKF (IEKF) 更新，以允许有效地重新线性化预测，以接近绝对和相对状态更新的最佳线性化点。我们使用配备 GPS 接收器以及视觉、惯性和压力传感器的微型飞行器 (MAV) 在户外导航实验中展示了我们的方法。
考虑驾驶模式识别的串联混合动力汽车模型预测控制能量管理策略
摘要：本文提出了一种基于驾驶模式识别、驾驶工况预测和模型预测控制的串联式混合动力汽车能量管理策略，以在维持电池荷电状态的同时改善燃油消耗。为了进一步提高计算效率，对模型进行了离散化和线性化，将MPC问题转化为二次规划问题，通过内点法可以有效地求解。利用Matlab/Simulink平台进行仿真，仿真结果验证了状态预测方法的可行性和所提方法的性能。此外，与基于规则的方法相比，预测控制策略成功地提高了混合动力汽车的燃油经济性。
信息物理系统接口中的混合神经网络......
人工神经网络技术旨在为未来的机器提供完全的自主性，即自主控制和决策，依靠先前的经验和分析，而无需人类的直接参与。人工神经网络是生物神经网络的模型，用于解决算法未知的问题 [1-3]。如前所述，发动机转速控制可以通过反馈控制和 PID 控制器来实现。事实上，标准 PI (D) 控制律构成了绝大多数现代电子柴油机控制器的主要线性模块。然而，控制原理是基于推进系统传递函数的标准形式，使用传递函数和热力学、物理化学过程（例如燃烧）中固有的任何非线性的线性化。
AE 6580：航空航天非线性控制
• 李雅普诺夫稳定性、渐近稳定性、指数稳定性 • 李雅普诺夫稳定性定理 • 李雅普诺夫函数构造 • Krasovskii 方法、变量梯度法、Zubov 方法 • 线性系统稳定性和李雅普诺夫线性化方法 • 不变性原理 • 不变集稳定性定理 • 逆李雅普诺夫定理 • 不稳定性定理 • 部分稳定性 • 时变系统的稳定性理论 • 拉格朗日稳定性、有界性和最终有界性 • 庞加莱映射和周期轨道稳定性
精密流量插入质量流量计使用说明书...
仪器验证 两个简单的测试可为您的智能质量流量计提供完整的“现场验证”。第一个测试检查系统电子元件、线性化和微处理器功能，通过注入已知输入值并确认流量计输出预期值来执行。第二个测试验证仪器的主要传感元件是否未偏离其原始校准，通过测量速度和温度传感器的电阻并将结果与流量计提供的 NIST 可追溯校准数据进行比较来完成。综合起来，这些测试确认您的仪表正在工作校正，校准变量没有漂移、移动或改变值。