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高性能飞机纵向飞行中 SDRE 与 LQR 控制比较
考虑到近年来科技的发展，飞机模型的动力学分析具有重要的意义，人们提出了新的方法和控制设计来描述和改进飞机的动力学、控制和稳定性。在这种情况下，战斗机在战斗情况下的行为至关重要，因为该系统的运行更接近其极限区域，并且要处理更高的速度和各种各样的攻角。对于 [1] ，飞机的动力学自然是非线性的，因为作用在系统上的许多力，例如阻力和升力以及空气层的方向及其与所选参考的关系。因此，忽视非线性方面可能会限制系统代表性模型的能力，从而限制其电子控制器的能力。根据 [2] ，对于更现实的模型，必须考虑固有的非线性和不确定性，以避免不稳定的运行区域，从而实现更高效、更现实的控制项目。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测系统辨识和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种在并非所有状态都可用的情况下针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
用于飞机轨迹跟踪的不完全状态观测的系统识别和 LQR 控制器设计
摘要：本文介绍了一种当并非所有状态都可用时，针对飞机跟踪问题的控制器设计流程。在研究中，采用了非线性运输飞机仿真模型，并通过最大似然原理和扩展卡尔曼滤波器对其进行了识别。在并非所有状态都可测量的情况下，所获得的数学模型用于设计具有最佳加权矩阵的线性二次调节器 (LQR)。对具有 LQR 控制器跟踪能力的非线性飞机仿真模型进行了多次实验，实验中噪声水平各不相同。结果表明，所设计的控制器具有鲁棒性，可实现精确的轨迹跟踪。研究发现，在理想的大气条件下，即使对于未测量的变量，跟踪误差也很小。在有风的情况下，跟踪误差与风速成正比，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。当实验中存在湍流时，会发生与湍流强度成正比的状态变量振荡，对于小扰动和中等扰动而言是可以接受的。
SIHAM YOUSUF ALQARADAWI，博士，FRSC
过去 37 年来，我一直在卡塔尔大学任教。在我的职业生涯中，我教授过许多有机化学课程，包括光化学和研究项目。我的研究兴趣包括二氧化碳转化、锂电池和有机太阳能电池。我的 Elsevier Scopus H 指数为 20，总引用次数超过 1270 次。在过去 3 年中，我成功地在《自然》杂志（科学报告）上发表了两篇文章。作为首席研究员，我获得了卡塔尔国家研究基金的各种竞争性资助，包括五大国家重点研究计划基金 (NPRP) 和本科生研究体验计划 (UREP)。我在国际期刊上发表了 65 多篇同行评审的出版物，并在不同的会议上发表了 65 多篇研究摘要和海报。我于 2011 年获得富布赖特研究奖学金。我在实验室指导许多学生、研究助理和博士后研究员，并担任许多化学期刊的审稿人。我曾多次获得英国格拉斯哥思克莱德大学（2000 年夏季）、德国汉堡大学（2002 年夏季）、德国汉诺威大学（2003 年夏季）、美国加州理工学院（2013 年夏季）的奖学金。我曾担任文理学院院长五年。在担任院长期间，我不仅建立了药学院，还于 2009 年获得了加拿大化学学会对化学项目的认证，于 2008 年获得了 NAACLS 对生物医学项目的认证。
LQR 飞机俯仰控制器设计... - ThaiJO
摘要：本文介绍了使用差分进化 (DE) 来调整比例积分微分 (PID) 控制器、具有积分作用的线性二次调节器 (LQR) 以进行飞机俯仰控制。提出了两个控制器的优化问题，以优化超调百分比、稳定时间和稳态误差，同时应用加权和技术。PID 控制器的设计变量是控制增益，而 LQR 控制器的设计变量是 Q 和 R 矩阵。LQR 控制器采用各种积分控制增益值，从而形成具有积分作用控制器的 LQR。在添加一些干扰的同时，基于单步和多步响应研究了最佳控制器的性能。结果表明，PID 控制器对响应速度有效，而具有积分作用控制器的最佳 LQR 对消除稳态误差有效。两种最佳控制器都具有鲁棒性，可以处理干扰抑制。关键词：PID、LQR 积分作用、DE、飞机俯仰控制
MLQ4 练习，量子信息处理
距离 d = 3、7 量子比特颜色代码（如图 1 所示）相当于 Steane 代码，它将一个逻辑量子比特编码为七个物理量子比特 1。量子比特由顶点处的点表示，逻辑算子 XL 和 ZL 可以横向选择，即与物理 X 和 Z 一起作用于所有 7 个量子比特。稳定器检查算子可以检测相位和位翻转错误，对应于 4 量子比特 X 或 Z 型算子 S ( i ) x 和 S ( i ) x ，每个算子作用于属于 3 个斑块的 4 个物理量子比特。该代码可以纠正七个物理数据量子比特中任意一个的最多一个故障。在本练习中，我们将研究量子纠错的工作原理，以及如何在该代码中实现逻辑门。