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SDRE 与 LQR 控制在高阶控制中的应用比较...
近年来的技术和科学发展，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，因为该系统在更接近其极限区域的情况下运行，并且要处理更高的速度和各种各样的攻角。对于 [1] ，由于作用于系统的许多力，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，飞机的动力学自然是非线性的。因此，忽略非线性方面可能会限制系统代表性模型及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，从而实现更高效和更现实的控制项目。
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
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。
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。
最大坐标中的线性季度最佳控制
摘要 - 线性季度调节器（LQR）是线性和线性化系统的效率控制方法。典型，LQR在最小坐标（也称为广义或“关节”坐标）中实现。然而，其他坐标是可能的，最近的研究表明，在使用高维非微小状态参数化对动态系统时，可能存在数值和控制理论的优势。这样的参数化是最大坐标，其中多体系统中的每个链接都通过其整个六个自由度进行参数化，并且链接之间的关节用代数约束对其进行建模。这样的约束也可以代表封闭的运动循环或与环境接触。本文研究了最小和最大坐标LQR控制定律之间的差异。将LQR应用于简单的摆和模拟的案例研究，比较了最小和最大坐标LQR控制器的吸引力和跟踪性能的盆地，这表明与在非线性系统中应用最小值的LQR相比，最大值的LQR可实现更大的鲁棒性，并提高了更高的稳健性，并提高了跟踪性能。
通过手段控制自动摩托车
自动摩托车是一种双轮的车辆，可以在不干预的情况下移动。它使用传感器，相机和算法的组合来检测其环境并决定如何移动。本文显示了使用模糊逻辑对自动摩托车控制的比较，而LQR计数器控制器内置了MATLAB，并在带有微控制器的嵌入式系统中实现。执行了为此目的构建的原型的轨迹跟踪和平衡稳定。可以确定LQR控制如何在稳定中以角度变化表示的脉冲响应前面的模糊逻辑控制前面具有良好的行为。关键字：自动摩托车，轨迹跟踪，平衡稳定，模糊逻辑，LQR 1。简介